2. Conceptos básicos de un vistazo

Este capítulo organiza los conceptos básicos de qteasy en tablas y notas breves, lo que facilita su búsqueda rápida al leer capítulos posteriores o al utilizar la API. Para obtener una estructura y relaciones más completas, consulte [Enfoque general de arquitectura y diseño] (00-overview.md).

2.1. 1. 概念表（名称 / 含义 / 在文档中的位置）

Concepto	Significado	Dónde encaja en esta serie
DataSource	Una abstracción del almacenamiento de datos local que gestiona tablas de datos históricos en archivos o bases de datos y no extrae datos de forma proactiva.	Adquisición de datos, almacenamiento y tipos de datos
Tabla de datos	Tablas en DataSource que almacenan datos de mercado, financieros, macroeconómicos y de otro tipo en una estructura unificada.	Adquisición de datos, almacenamiento y tipos de datos
DataType	Una descripción de tipo de «información a la que una estrategia puede hacer referencia», determinada por nombre, frecuencia, tipo de activo, etc.	Recuperación de datos, almacenamiento y tipos de datos, Cómo las estrategias declaran y utilizan los datos
htype	Nombre del tipo de datos históricos (por ejemplo, cerrar, abrir), que a menudo se usa junto con frecuencia y tipo_activo para identificar un tipo de datos.	Adquisición de datos, almacenamiento y tipos de datos
dtype_id	El identificador único de DataType, en el formato name_assettype_freq (por ejemplo, close_E_d)	Consulte «Composición y ejemplos de dtype_id» a continuación.
Operator	El contenedor de estrategias y el punto de entrada de ejecución; contiene una lista de grupos y group_timing_table, y proporciona run(config)	Operator y Grupo
Group	Una colección de estrategias con el mismo run_freq y run_timing, con un signal_type y un blender	Operator y Grupo
Strategy	La clase de estrategia base y sus subclases; declara tipos de datos/longitud de ventana y parámetros, e implementa realizar()	Cómo se ejecuta una estrategia
run_freq	La frecuencia de ejecución de una estrategia (grupo), por ejemplo, 'd' para diario, 'm' para mensual.	Operator y Grupo
run_timing	Cuando una estrategia (grupo) se ejecuta dentro de un período, por ejemplo, 'close' al cierre, 'open' al abrir.	Operator y Grupo
group_timing_table	Una tabla de Paso de tiempo × Grupo que marca qué grupos se ejecutan en cada paso de tiempo.	Operator y Grupo
blender	Cómo se combinan las señales de múltiples estrategias dentro del mismo grupo (expresión o reglas predeterminadas)	Operator y Grupo
signal_type	Tipos de señales: PT (posición objetivo), PS (compra/venta proporcional), VS (compra/venta de cantidad)	Abajo: “Tres tipos de señales PT/PS/VS”
Parameter	Definición de parámetros ajustables de la estrategia (nombre, tipo, rango de valores, etc.)	Cómo se ejecuta una estrategia
data_types	Tipos de datos requeridos declarados por la estrategia (DataType o lista)	Cómo una estrategia declara y utiliza datos
window_length	Duración de la ventana de datos históricos requerida por la estrategia (por ejemplo, 20 días)	Cómo una estrategia declara y utiliza datos
realize()	Punto de entrada de la lógica estratégica; no toma parámetros; recupera datos a través de get_pars/get_data y devuelve señales	Cómo se ejecuta una estrategia
get_data / get_pars	Dentro de realizar(), obtenga datos por dtype_id y obtenga parámetros ajustables por nombre de parámetro	Cómo una estrategia declara y utiliza datos
Backtester	Ejecutor de backtest: impulsa el Operator según group_timing_table y simula rellenos	Backtesting, operaciones en vivo y optimización
Optimizer	Optimizador: busca el espacio de parámetros y ejecuta pruebas retrospectivas varias veces, agregando la función objetivo	Backtesting, operaciones en vivo y optimización
Trader	Gestión de operaciones en vivo: activa el Operator según lo programado y coordina al corredor	Backtesting, operaciones en vivo y optimización
Broker	Interfaz abstracta para ejecución de órdenes e informes de cumplimiento.	Backtesting, operaciones en vivo y optimización
config	Configuración de ejecución (grupo de activos, rango de tiempo, costos, plan de capital, etc.), compartida por backtesting/comercio en vivo/optimización	Backtesting, operaciones en vivo y optimización
qt.run	Punto de entrada unificado: qt.run(op, mode=…, **kwargs) → op.run(config, datasource, logger)	Backtesting, operaciones en vivo y optimización

2.2. 2. dtype_id 的构成与示例

dtype_id se compone de tres partes concatenadas: name_assettype_freq.

• nombre: nombre del tipo de datos (p. ej., cerrar, abrir, total_mv, pe).

• assettype: tipo de activo, como E (acciones), IDX (índice), ANY (cualquiera).

• freq: frecuencia de datos, por ejemplo, d (diario), w (semanal), m (mensual), q (trimestral).

Ejemplo:

dtype_id	Significado
close_E_d	Precio de cierre diario de las acciones.
close_IDX_d	Precio de cierre diario de un índice
close_ANY_d	Precio de cierre diario de cualquier activo.
total_mv_E_q	Capitalización de mercado total trimestral de acciones
pe_E_d	Relación P/E del stock diario (si está disponible)

Cuando la estrategia llama a get_data(dtype_id), la identificación utilizada debe coincidir con el dtype_id generado por el DataType declarado por la estrategia (generalmente visible a través de la propiedad data_type_ids de la estrategia).

2.3. 3. 三种信号类型 PT/PS/VS 的语义对比表

Tipo	nombre completo	Significado (una frase)	Ejemplo
PT	Position Target	Relación de posición objetivo: la señal indica la relación de posición larga/corta que se desea alcanzar.	0,5 indica una posición larga objetivo del 50%.
PS	Proportion Signal	Comercio proporcional: la señal indica qué proporción de capital o tenencias comprar/vender.	0,5 indica utilizar el 50% del capital para comprar o vender el 50% de la posición.
VS	Volume Signal	Negociación basada en cantidades: la señal indica la cantidad a comprar/vender (acciones o unidades).	100 indica comprar 100 acciones; -50 indica la venta de 50 acciones.

El mismo valor numérico se interpretará como diferentes intenciones de orden bajo diferentes tipos de señal; El tipo de señal de un grupo se determina al agregar la estrategia, y las estrategias dentro del mismo grupo generan el mismo tipo de señal, que luego es mezclada por el mezclador.

2.4. 4. 三种策略基类的输入/输出对比表

clase base	Casos de uso típicos	Entradas (get_data, etc.)	Salidas (valor de retorno de la realización)
RuleIterator	Sincronización del mercado, iteración de una sola regla	Ventana de datos de un solo activo o de múltiples activos (por dtype_id)	Señal escalar (por ejemplo, 1/-1/0); la misma regla se aplica a todos los activos
FactorSorter	Selección de acciones basada en factores	Datos transversales de múltiples activos (por ejemplo, valores de factores para múltiples acciones)	Matriz de factores 1D (un valor por activo); el motor selecciona acciones por clasificación de factores y reglas de filtrado
GeneralStg	Estrategia multiactivos de propósito general	Ventana de datos de múltiples activos y múltiples tipos de datos	Matriz de señales 1D (una posición objetivo o relación de compra/venta por activo)

Para obtener más detalles, consulte [Cómo se ejecuta la estrategia: tiempos, datos y parámetros] (05-strategy-lifecycle.md).