1. QTEASY を設定します

qteasy の現在のシステム構成情報を表示します。

qteasy.configuration(config_key=None, level=0, up_to=0, default=True, verbose=False) → None

qteasy の現在の構成変数を表示します。

パラメータ:

• config_key (str or list of str) -- 表示する変数名。名前が指定されていない場合は、一致するすべての変数名がレベル、up_to などに従って表示されます。複数の変数名は、カンマ区切りの文字列またはリストの形式で指定できます。次の 2 つのメソッドは同等です: 'local_data_source, local_data_file_type, local_data_file_path' ['local_data_source', 'local_data_file_type', 'local_data_file_path']

• level (int, Default: 0) -- 表示される構成変数のレベル。 config が指定されている場合、このパラメータは無視されます

• up_to (int, Default: 0) -- 表示する設定変数のレベルの上限。レベルと合わせて設定する必要があります。たとえば、level == 0、up_to == 2 の場合、レベル 0 ～ 2 のすべての構成変数が表示されます。 config が指定されている場合、このパラメータは無視されます

• default (Bool, Default: False) -- 構成変数のデフォルト値を表示するかどうか。True の場合、構成変数の現在値とデフォルト値の両方が表示されます。

• verbose (Bool, Default: False) -- 完全な説明情報を表示するかどうか。True の場合、構成変数の詳細な説明も同時に表示されます。

戻り値の型:

None

メモ

使用例については、get_config() を参照してください。

qteasy.get_config(config_key=None, level=0, up_to=0, default=True, verbose=False)

get_config /configuration と同じように、qt の現在の設定変数を表示します。

パラメータ:

• config_key (str or list of str) -- 表示する変数名。名前が指定されていない場合は、一致するすべての変数名がレベル、up_to などに従って表示されます。複数の変数名は、カンマ区切りの文字列またはリストの形式で指定できます。次の 2 つのメソッドは同等です: 'local_data_source, local_data_file_type, local_data_file_path' ['local_data_source', 'local_data_file_type', 'local_data_file_path']

• level (int, Default: 0) -- 表示される構成変数のレベル。 config が指定されている場合、このパラメータは無視されます

• up_to (int, Default: 0) -- 表示する設定変数のレベルの上限。レベルと合わせて設定する必要があります。たとえば、level == 0、up_to == 2 の場合、レベル 0 ～ 2 のすべての構成変数が表示されます。 config が指定されている場合、このパラメータは無視されます

• default (Bool, Default: False) -- 構成変数のデフォルト値を表示するかどうか。True の場合、構成変数の現在値とデフォルト値の両方が表示されます。

• verbose (Bool, Default: False) -- 完全な説明情報を表示するかどうか。True の場合、構成変数の詳細な説明も同時に表示されます。

戻り値の型:

None

サンプル

>>> get_config('local_data_source')
No. Config-Key            Cur Val        Default val
----------------------------------------------------
1   local_data_source     database       <file>

>>> get_config('local_data_source, local_data_file_type, local_data_file_path')
No. Config-Key            Cur Val        Default val
----------------------------------------------------
1   local_data_source     database       <file>
2   local_data_file_type  csv            <csv>
3   local_data_file_path  data/          <data/>

>>> get_config(level=0, up_to=2)
No. Config-Key            Cur Val        Default val
----------------------------------------------------
1   mode                  1              <1>
2   time_zone             Asia/Shanghai  <Asia/Shanghai>
3   asset_pool            000300.SH      <000300.SH>
4   asset_type            IDX            <IDX>
5   live_trade_account_id None           <None>
6   live_trade_account    None           <None>
7   live_trade_debug_mode False          <False>
8   live_trade_init_cash  1000000.0      <1000000.0>
... (more rows)

>>> get_config(level=0, up_to=1, verbose=True)
No. Config-Key            Cur Val        Default val
      Description
----------------------------------------------------
1   mode                  1              <1>
      qteasy 的运行模式:
      0: 实盘运行模式
      1: 回测-评价模式
      2: 策略优化模式
      3: 统计预测模式
2   time_zone             Asia/Shanghai  <Asia/Shanghai>
      回测时的时区，可以是任意时区，例如：
      Asia/Shanghai
      Asia/Hong_Kong
      US/Eastern
      US/Pacific
      Europe/London
      Europe/Paris
      Australia/Sydney
      Australia/Melbourne
      Pacific/Auckland
      Pacific/Chatham
      etc.
3   asset_pool            000300.SH      <000300.SH>
      可用投资产品池，投资组合基于池中的产品创建
4   asset_type            IDX            <IDX>
      投资产品的资产类型，包括：
      IDX  : 指数
      E    : 股票
      FT   : 期货
      FD   : 基金

qteasy.get_configurations(config_key=None, level=0, up_to=0, default=True, verbose=False)

get_config /configuration と同じように、qt の現在の設定変数を表示します。

パラメータ:

• config_key (str or list of str) -- 表示する変数名。名前が指定されていない場合は、一致するすべての変数名がレベル、up_to などに従って表示されます。複数の変数名は、カンマ区切りの文字列またはリストの形式で指定できます。次の 2 つのメソッドは同等です: 'local_data_source, local_data_file_type, local_data_file_path' ['local_data_source', 'local_data_file_type', 'local_data_file_path']

• level (int, Default: 0) -- 表示される構成変数のレベル。 config が指定されている場合、このパラメータは無視されます

• up_to (int, Default: 0) -- 表示する設定変数のレベルの上限。レベルと合わせて設定する必要があります。たとえば、level == 0、up_to == 2 の場合、レベル 0 ～ 2 のすべての構成変数が表示されます。 config が指定されている場合、このパラメータは無視されます

• default (Bool, Default: False) -- 構成変数のデフォルト値を表示するかどうか。True の場合、構成変数の現在値とデフォルト値の両方が表示されます。

• verbose (Bool, Default: False) -- 完全な説明情報を表示するかどうか。True の場合、構成変数の詳細な説明も同時に表示されます。

戻り値の型:

None

サンプル

使用例については、get_config() を参照してください。

qteasy の設定情報を変更します。

qteasy.configure(config=None, reset=False, only_built_in_keys=True, **kwargs) → None

qteasy の実行時パラメーター QT_CONFIG を構成します

パラメータ:

• config (ConfigDict 对象) -- config オブジェクトのパラメータを設定または調整する必要がある場合、デフォルトは None であり、パラメータを QT_CONFIG オブジェクトに直接設定します。

• reset (bool) -- デフォルトは False、True は受信した kwargs を無視し、すべてのパラメータをデフォルト値に設定します。

• only_built_in_keys (bool) -- デフォルト値は False です。True の場合は内部パラメータのみを渡すことができ、False の場合は任意のパラメータを渡すことができます。

• **kwargs -- 設定するすべてのパラメータ

戻り値の型:

None

メモ

get_config() またはconfiguration() を使用して、現在の QT_CONFIG パラメータを表示します。

サンプル

>>> configure(reset=True)  # 将QT_CONFIG参数设置为默认值
>>> configure(invest_cash_amounts=[10000, 20000, 30000], invest_cash_dates=['2018-01-01', '2018-02-01', '2018-03-01'])
>>> get_config('invest_cash_amounts, invest_cash_dates')
No. Config-Key            Cur Val                       Default val
-------------------------------------------------------------------
1   invest_cash_amounts   [10000, 20000, 30000]         <[100000.0]>
2   invest_cash_dates     ['2018-01-01', '2018-02-01'...<None>

qteasy.set_config(config=None, reset=False, only_built_in_keys=True, **kwargs) → None

qteasy ランタイム パラメーター QT_CONFIG を構成します (configure() と同等)

パラメータ:

• config (ConfigDict 对象) -- config オブジェクトのパラメータを設定または調整する必要がある場合、デフォルトは None であり、パラメータを QT_CONFIG オブジェクトに直接設定します。

• reset (bool) -- デフォルトは False、True は受信した kwargs を無視し、すべてのパラメータをデフォルト値に設定します。

• only_built_in_keys (bool) -- デフォルト値は False です。True の場合は内部パラメータのみを渡すことができ、False の場合は任意のパラメータを渡すことができます。

• **kwargs -- 設定するすべてのパラメータ

戻り値の型:

None

サンプル

「configure()」も参照してください。

qteasy の起動設定の内容を表示、変更、または削除します。

qteasy.start_up_settings() → None

qteasy ブート構成ファイルに保存されているブート設定の内容を印刷します。

戻り値の型:

None

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.start_up_settings()
Start up settings:
--------------------
local_data_source = file
local_data_file_type = csv
local_data_file_path = data/

qteasy.update_start_up_setting(**kwargs) → None

qteasy ブート構成ファイルに保存されているブート設定を更新しています

起動設定には、システム定義の構成パラメータとユーザー定義の構成パラメータを含めることができます。

パラメータ:

**kwargs -- 更新する構成パラメータ

戻り値の型:

None

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.start_up_settings()
Start up settings:
--------------------
local_data_source = file
local_data_file_type = csv
local_data_file_path = data/

>>> qt.update_start_up_setting(local_data_source='database', local_data_file_type='feather')
Start up settings updated successfully!

>>> qt.start_up_settings()
Start up settings:
--------------------
local_data_source = file
local_data_file_type = feather
local_data_file_path = data/

qteasy.remove_start_up_setting(*args) → None

qteasy ブート構成ファイルに保存されている 1 つ以上のブート設定を削除します

削除する構成パラメータの名前を指定する必要があり、複数の構成パラメータを同時に削除できます。

パラメータ:

*args (str) -- 必要な構成パラメータ名のリスト

戻り値の型:

None

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.start_up_settings()
Start up settings:
--------------------
local_data_source = file
local_data_file_type = csv
local_data_file_path = data/

>>> qt.remove_start_up_setting('local_data_source')
Start up settings removed:  ('local_data_source',)

>>> qt.start_up_settings()
Start up settings:
--------------------
local_data_file_type = csv
local_data_file_path = data/

すべての構成変数をデフォルト値にリセットします。

qteasy.reset_config(config=None)

すべてのパラメータをデフォルト値に設定して、構成オブジェクトをリセットします。 config が None の場合、qt.QT_CONFIG をリセットします

パラメータ:

config (ConfigDict) -- リセットする必要がある構成オブジェクト

戻り値の型:

None

メモ

configure(config,reset=True) を呼び出すのと同等

ファイルから構成情報を読み取ります。

qteasy.load_config(*, config=None, file_name=None) → ConfigDict

config が

なし。パラメータを QT_CONFIG に保存します。

パラメータ:

• config (ConfigDict 对象) -- config オブジェクト、デフォルトは None、None ではなく ConfigDict オブジェクトの場合は、読み取った構成パラメータを config に書き込みます。

• file_name (str) -- ファイル名、デフォルトはなし、なしの場合、ファイル名はsaved_config.cfg

戻り値:

config -- 読み取られる構成パラメータ

戻り値の型:

ConfigDict

例外:

• FileNotFoundError -- 指定されたファイルが存在しない場合は、エラーを報告します。ファイル名が指定されていない場合、config/saved_config.cfg が存在しないとエラーが報告されます。

• Examples: --

• -------- --

• >>> load_config() --

構成情報をファイルに書き込みます。

qteasy.save_config(*, config=None, file_name=None, overwrite=True, initial_config=False) → str

設定をファイルとして保存 未実装:initial_config が True の場合、設定を初期化設定ファイル qteasy.cfg () に更新します

パラメータ:

• config (ConfigDict or dict, Default: None) -- 構成オブジェクトまたは構成変数を含む辞書。 None の場合、qt.QT_CONFIG が保存されます。

• file_name (str, Default: None) -- ファイル名。なしの場合、ファイル名は「saved_config.cfg」です。

• overwrite (bool, Default: True) -- デフォルトは True、名前変更されたファイルを上書きします。False の場合、保存されたファイルがすでに存在する場合にエラーが報告されます。

• initial_config (bool, Default: False (functionality not implemented)) -- 設定変数を初期設定ファイル qteasy.cfg に保存します。設定変数がqteasy.cfg にすでに存在する場合は、対応する変数を上書きします。 TODO: 設定変数を qteasy.cfg 初期設定ファイルに書き込む機能を実装します。現在、オブジェクトは pickle を使用してバイナリ ファイルとして書き込まれていますが、qteasy.cfg はテキスト ファイルであるため、新しい書き込み方法を実装する必要があります。

戻り値:

file_name -- 保存されたファイルの名前

戻り値の型:

str

qteasy のすべての構成変数

以下はqteasyの設定変数です。qteasy.get_config()関数で現在の設定情報を表示でき、qteasy.configure()関数で設定情報を変更することもできます。

注釈

S1.3 完了後のシミュレートされたライブ取引ドキュメントへのエントリ ポイント (使用目標別):

• クイックスタート: live_trading/1-overview.md

• まず実行してみます: live_trading/2-configuration-and-run.md

• 注文の拒否とステータスを理解する: live_trading/3-risk-and-order-lifecycle.md

• ブローカーを拡張します: live_trading/4-broker-adapter-and-integration.md

• XtQuant/MiniQMT 契约 v1（英文）：live_trading/4a-xtquant-broker-adapter-contract-v1.md

• デバッグと事後検証: live_trading/5-artifacts-and-troubleshooting.md

• 2 つのパスの実践チュートリアル: tutorials/8-live-trade-risk-and-broker-walkthrough.md

注記：

• 「live_trading」はモジュールの機能とシナリオベースの説明に焦点を当てています。

• references は API 指向の機能リストに焦点を当てています。

• api は、autodoc によってエクスポートされたインターフェイスの詳細に焦点を当てています。

ユーザーに表示される注文拒否メッセージ、エラー メッセージ、ログの例については、ドキュメントでは一貫して英語版が使用されています。

qteasy Configuration Variables

Name	Level	Default Value	Description
mode	0	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	qteasy の実行モード。 0: ライブ取引モード 1: バックテスト評価モデル 2: 戦略最適化モデル 3: 統計的予測モデル
time_zone	4	``local''	デフォルト値は「local」です。これは、ローカル タイム ゾーンを使用することを意味します。 タイムゾーンを修正する必要がある場合は、次のように法定タイムゾーンを設定します。 Asia/Shanghai Asia/Hong_Kong US/Eastern US/Pacific Europe/London Europe/Paris Australia/Sydney Australia/Melbourne Pacific/Auckland Pacific/Chatham etc.
asset_pool	0	000300.SH	投資商品のプールが利用可能であり、ポートフォリオはプール内の商品に基づいて作成されます。
The set of names of the historical data to be fetched, if htypes is empty, the system will try to create all possible htypes by basing on the name of the historical data and the freq/asset_type parameter. the input can be str or list: - str: 'open, high, low, close' - list: ['open', 'high', 'low', 'close'] - list: ['open', 'high', 'low', 'close'] - list: ['open', 'high', 'low', 'close'] 'high', 'low', 'close']	0	Limit the types of assets contained in the acquired data to the following options or a combination of the following options. Legitimate combinations include comma-separated strings or lists of strings, e.g., 'E, IDX' and ['E', 'IDX'] are both legitimate inputs.	投資商品の資産タイプには次のものがあります。 IDX : インデックス E : 株式 FT : 先物 FD：ファンド
live_trade_account_id	0	``None''	ライブ取引のライブ取引アカウント ID。このパラメータが指定されている場合は、直接 この口座を使用してライブ取引を実行します。口座 ID が存在しない場合、エラーが報告されます。 account_id が指定されていない場合は、live_trade_account_name を指定する必要があります 新しいアカウントIDを作成するには
live_trade_account_name	0	``None''	live_trade_account が None の場合、ライブ取引に使用される口座の名前 新しいアカウント ID を作成する必要があります。その時点で、このパラメータを指定し、account_name を次のように設定する必要があります。 このパラメータの値
live_trade_debug_mode	1	True returns the HistoryPanel object, False returns a dictionary containing the DataFrame object.	ライブ取引デバッグ モード、True: デバッグ モード、False: 通常モード
live_trade_init_cash	1	1000000.0	ライブ取引口座の初期資本、浮動小数点、例: 1000000.0 : 初期資金100万 1,000,000 : 初期資本1,000,000
live_trade_init_holdings	1	``None''	ライブ取引口座、辞書の初期ポジション、例: {'000001.SZ': 1000, '000002.SZ': 2000} : 初期位置は 000001.SZ：1000株、000002.SZ：2000株
live_trade_broker_type	1	``simulator''	ライブ取引口座の取引エージェントのタイプは、結果を返す取引エージェントをシミュレートしたり、結果を手動で入力したり、取引エージェントの取引インターフェイスに接続したりするように設定できます。 デフォルトではシミュレータが使用されます。
live_trade_broker_params	1	``None''	ライブ取引口座の取引エージェントパラメータ、辞書など: {'host': 'localhost', 'port': 8888} : トランザクション エージェントのホスト名とポート番号 特定のパラメータ設定については、取引エージェントのドキュメントを参照してください。 「シミュレータ」ブローカが使用され、このパラメータが None に設定されている場合、設定 バックテストパラメータ
live_price_acquire_channel	2	``Eastmoney''	ライブ取引時にリアルタイムの価格を取得する方法: eastmoney - eastmoney.com でリアルタイムの価格を取得します。 tushare - tushare でリアルタイムの価格を取得します (独自の権限を有効にする必要があります) akshare - 通过AKShare获取实时价格(部分表已实现，详见数据通道文档)
live_price_acquire_freq	2	15MIN	ライブ取引中のリアルタイム価格へのアクセス頻度: H - 1時間ごとのデータ取得 30MIN - 30 分ごとにデータを取得します 15MIN - 15 分ごとにデータを取得します 5MIN - 5分ごとにデータを取得します 1MIN - 1分ごとにデータを取得します
watched_price_refresh_interval	4	[(1, 2, 3), (4, 5), (6, 7)] merged to read: [(2), (4.5), (6.5)]	ライブ取引中のリアルタイムの価格更新頻度を秒単位で監視します。デフォルトは 5 秒です。 この値は 5 秒未満にすることはできません
trade_batch_size	0	0.01	投資商品の最小サブスクリプション ロット サイズ (浮動小数点など): 0.01：投資商品を最小0.01単位から購入可能 1. : 只能购买整数份额的投资产品 100：100の整数倍で投資商品を購入できます。 n : 購入できる投資商品の株数はnの整数倍であり、nは整数である必要はありません。
sell_batch_size	0	0.01	投資商品の最小販売または償還ロット サイズ (浮動小数点数)。たとえば、次のようになります。 0.01: 最小単位0.01単位で投資商品を販売できます。 1. : 只能购买整数份额的投资产品 100：100の整数倍で投資商品を購入できます。 n : 購入できる投資商品の株数はnの整数倍であり、nは整数である必要はありません。
cash_decimal_places	2	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	現金の 10 進数。例: 0: 現金は整数のみです 2: 小数点以下2桁を保持
amount_decimal_places	2	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	投資商品のシェアを表す 10 進数。例: 0: シェアには整数のみを使用できます 2: 小数点以下2桁を保持
riskfree_ir	1	``0.0035`''	リスクフリー利率。「現金の時間価値を考慮する」が選択されている場合、バックテスト時に現金の価値は年率で増加します。
``parallel`''	1	``True''	True の場合、ポリシー パラメーターの最適化ではマルチコア CPU を利用して並列計算を行い、効率を向上させます。
hist_dnld_parallel	4	``16''	履歴データをダウンロードするときに有効になるスレッドの数。シングルスレッド ダウンロードの場合は 0 または 1、マルチスレッド ダウンロードの場合は 1 より大きくなります。
hist_dnld_delay	4	0.0	サーバー データへの過度の負荷を防ぐために、履歴データをダウンロードするときに、一定量のデータをダウンロードした後の遅延の長さを秒単位で指定します。
hist_dnld_delay_evy	4	0	サーバーにデータによる過剰な負荷がかかるのを防ぐため、一定量のデータがダウンロードされるごとに、履歴データのダウンロードが一定期間遅延されます。 このパラメータは、2 つの遅延の間にダウンロードされるデータの量です。
hist_dnld_prog_bar	4	True returns the HistoryPanel object, False returns a dictionary containing the DataFrame object.	履歴データのダウンロード時にプログレスバーを表示するかどうか
hist_dnld_retry_cnt	4	[(1, 2, 3), (4, 5), (6, 7)] merged to read: [(2), (4.5), (6.5)]	履歴データのダウンロードに失敗した場合の自動再試行の回数
hist_dnld_retry_delay	4	``1.0''	履歴データのダウンロードに失敗した場合に自動再試行するまでの遅延時間 (秒単位)
hist_dnld_backoff	4	``2.0''	履歴データのダウンロードが失敗した場合の自動再試行の遅​​延時間乗数 たとえば、 hist_dnld_backoff = 2 に設定すると、再試行のたびに失敗します。 ディレイタイムは従来の2倍になります。
auto_dnld_hist_tables	4	[]	[計画中] ライブ取引中に自動的にダウンロードされる履歴データ テーブル名のリスト。例: ["stock_daily", "index_weekly", "stock_monthly"] この機能は現在のバージョンでは有効になっていないため、構成は実際には影響しません。
gpu	4	True returns the HistoryPanel object, False returns a dictionary containing the DataFrame object.	[計画] True の場合、戦略パラメーターの最適化中に GPU アクセラレーションによる計算を使用します。 この機能はまだ実装されていません。このパラメータを設定しても、現在のバージョンの実行時の動作は変わりません。
local_data_source	1	file	ローカルの履歴データがどのように保存されるかを決定します。 ファイル - 履歴データはローカル ファイルとして保存されます。 ファイル形式は、csv/hdf およびその他のオプションを含めて、「local_data_file_type」属性で指定されます。 データベース - 履歴データは mysql データベースに保存されます このオプションを選択した場合、構成ファイルでデータベース接続情報を構成する必要があります。 db - 「データベース」に相当します。
local_data_file_type	4	``csv''	ローカル履歴データ ファイルの保存形式を決定します。 csv - 履歴データ ファイルは csv 形式で保存され、遅いですが Excel で開くことができます hdf - hd5 形式で保存された履歴データ ファイル、データ ストレージと読み取り速度が高速化 フェザー/fth - フェザー形式で保存された履歴データ ファイル。データ交換は高速ですが、長期保存には適していません。
local_data_file_path	4	HistoryPanel -- if as_data_frame is set to False, a HistoryPanel object is returned	ローカルの履歴データ ファイルのストレージ パスを決定する
local_db_host	4	``localhost`''	履歴データの保存に使用されるデータベースのホスト名。mysql データベースまたは MariaDB である必要があります。
local_db_port	4	``3306''	履歴データの保存に使用されるデータベースのポート番号。デフォルト値は、mysql データベースのポート番号 3306 です。
local_db_name	4	qt_db	履歴データの保存に使用されるデータベースの名前。デフォルト値は「qt_db」です。
local_db_user	4		データベースにアクセスするためのユーザー名。十分な操作権限が必要です。 構成ファイルを通じてデータベースのユーザー名とパスワードを構成することをお勧めします。
local_db_password	4		データベースアクセスパスワード 構成ファイルを通じてデータベースのユーザー名とパスワードを構成することをお勧めします。
sys_log_file_path	4	syslog/	システム動作ログおよびエラーログの保存パス 相対パス (QT_ROOT_PATH を基準とする)、絶対パス、および ~ で始まるホーム ディレクトリ パスをサポートします。 qt.configure() / qt.set_config() を介して行われた変更は、再インポートせずにすぐに有効になります (ホット アップデート)。 パスには無効な文字 (制御文字や Windows <>"|?* など) が含まれていてはなりません。含まれていない場合は、ValueError が発生します。
trade_log_file_path	4	tradelog/	詳細な取引ログと取引概要のストレージ パス (バックテストとライブ取引で共有)。 相対パス (QT_ROOT_PATH を基準とする)、絶対パス、および ~ で始まるホーム ディレクトリ パスをサポートします。 qt.configure() / qt.set_config() を介して行われた変更は、再インポートせずにすぐに有効になります (ホット アップデート)。 パスには不正な文字が含まれていてはなりません。それ以外の場合は、ValueError が発生します。
trade_log_keep_days	4	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	バックテスト中に書き込まれた CSV の保存日数 (trade_log_* / trade_summary_* / value_curve_* など)。デフォルトは**3**です。 プロセスが qteasy モジュールをロードした後、現在の trade_log_file_path ディレクトリに対して毎日 1 回クリーンアップを実行します (各バックテストがファイルを書き込む前ではありません)。 手動でクリーンアップするには、None or less than or equal to 0 to disable auto-deletion; when needed, you can call qt.rotate_trade_logs() に設定します。
trade_log	1	``True''	トランザクションの詳細なリストを生成するかどうか。毎日のトランザクションの詳細なリストを pd.DataFrame の形式で提供します。 各ステップでの取引シグナルと取引結果が含まれます
benchmark_asset	1	000300.SH	バックテスト結果の評価結果のベンチマーク リターンを生成するために使用される資産タイプ。デフォルトのベンチマークは CSI 300 インデックスです。 ベンチマーク指標は、アルファ、ベータ比率などの多目的の評価結果を生成するために使用されます。これらの指標は、投資収益率の調査に加えて、 絶対的な観点からは、同じ期間の市場の平均パフォーマンスも考慮する必要があり、投資収益率が市場の平均パフォーマンスを上回った場合にのみ、 超過収益またはアルファ収益としてカウントされます。これが投資戦略で達成しようとしているものです ベンチマークの資産タイプと価格タイプは、benchmark_asset とランタイム スケジュールに基づいてシステムによって自動的に推測されます。
``report''	1	``True''	True の場合、実行結果のレポートを印刷します。 リアルタイムモードではストラテジーの運用に関するレポートが表示され、バックテストモードではバックテスト結果のレポートが表示され、最適化モードでは最適化結果のレポートが表示されます。
``visual''	0	``True''	True の場合、グラフを使用して視覚化の実行結果を表示します。 (バックテストモードではバックテストレポートが表示され、最適化モードでは最適化結果レポートが表示されます)
``buy_sell_points`''	4	``True''	True では、バックテスト チャートに買いポイントと売りポイントが表示され、赤と緑の矢印を使用して買いポイントと売りポイントの位置が示されます。
show_positions	4	``True''	True は、バックテスト チャートで投資ポジションをカラー バンドで表示します。
cost_fixed_buy	2	0.0	有価証券または資産の購入にかかる、購入金額に応じて変化しない固定費または固定手数料 デフォルト値は 10 ドルです
cost_fixed_sell	2	0.0	有価証券または資産の売却にかかる、売却金額に応じて変化しない固定費または固定手数料 デフォルト値は0です
cost_rate_buy	1	``0.0003`''	有価証券または資産を購入する際の原価率または手数料率。購入金額のパーセンテージとして計算されます。 デフォルト値は 3 ppm です
cost_rate_sell	1	0.0001	有価証券または資産を売却する際の原価率または手数料率。売却額の割合として計算されます。 デフォルト値は 10,000 分の 1 です。
cost_min_buy	2	``5.0''	証券または資産を購入する際の最低コストまたは手数料。購入手数料はその最低額以上のみにすることができます。 デフォルト値は $5 です
cost_min_sell	2	``5.0''	証券または資産を売却する際の最低コストまたは手数料。販売手数料はその最低額以上のみとすることができます。
cost_slippage	2	0.0	スリッページは、取引の遅延や多額の取引額による追加の取引コストをシミュレートする事前設定パラメータです。
invest_start	0	``None''	バックテストモードでのバックテストの開始日 空白 (なし) のままにすると、実行時に invest_end (または現在の日付) に基づいて 1 年前の日付として自動的に推測されます。 明示的に設定する場合、形式は「YYYYMMDD」になります。
invest_end	0	``None''	バックテストモードでのバックテストの終了日 空白 (なし) のままにすると、現在の日付が実行時に自動的に使用されます。 明示的に設定する場合、形式は「YYYYMMDD」になります。
invest_cash_amounts	1	``[100000.0]''	投資金額、タプルまたはリスト、毎回の投資金額、複数の数字は複数の投資を示します
invest_cash_dates	2	``None''	操作の現金入力の日付 (str または list) をバックテストします。複数の日付は複数の現金入力を示します。デフォルトはなしです このパラメータが None の場合、資金投入日は invest_start と同じになります。パラメータが None でない場合、このパラメータは invest_start パラメータの入力型がstrの場合、形式は「YYYYMMDD」となります。 現金の複数の固定入力、または複数の多様な入力をシミュレートする必要がある場合は、list 型または str 型を入力できます。 次の 2 つの入力メソッドは同等です。 "20100104,20100202,20100304" = ["20100104", "20100202", "20100304"]
``allow_sell_short`''	4	True returns the HistoryPanel object, False returns a dictionary containing the DataFrame object.	空売り取引が許可されているかどうかにかかわらず、次のとおりです。 False - デフォルト値。空売りは許可されません。最大売り数は現在利用可能なポジションの数のみです。 True - 空売りが許可されます。販売数量が保有数量より大きい場合、空売りポジションが保持されます。
long_position_limit	3	``1.0''	バックテスト中に取引シグナルによって確立できるロングポジションの割合の制限値、つまり、利用できるロングポジションの割合 総資産（現金および株式保有総額を含む）のうち、ロングポジションの保有に使用されている割合。 デフォルト値 1.0、つまり 100% 値が 1 より大きく設定されている場合、保有している現金を超えるポジションを構築できることを意味し、マイナスの現金が発生する状況になります。 発生した借方と貸方を示す残高
short_position_limit	3	``-1.0''	バックテスト中にトレードシグナルによって確立できるショートポジションのパーセンテージの制限値、つまり、許容される保有ポジションのパーセンテージ。 現在の純資産合計に対するショートポジションの最大パーセンテージ制限、デフォルト値 -1.0、つまり許容される借入の最大値 純資産総額の 100% に相当する資本を保有し、マイナスの株式を保有し、空売りポジションを保有する場合 プラスのキャッシュフローを生み出す
backtest_price_adj	4	``none''	バックテストにおける複利価格の扱い: 株式配当および権利落ちの処理は、通常、株式配当および権利落ち配当およびポジションに対する配当支払い時に計算されるべきです。 量と資金に影響しますが、この処理は現在複雑であるため、当面はより単純なアプローチが使用されます。 この方法、つまり複利価格を直接使用してバックテストを行う方法は、現在 2 つの方法で処理されます。 - none/n - 默认值，不使用复权价格，但也不处理派息，这只是临时处理，因 長期バックテストの目的で配当落ち分を無視すると、バックテスト結果と実際の結果に大きな差異が生じます。 - back/b - 使用后复权价格回测，可以弥补不考虑分红派股的不足 - adj - 使用前复权价格回测。
PT_signal_timing	3	``lazy''	バックテスト信号モードが PT (ポジションターゲット) の場合、コントロールは実際のポジションの割合をチェックし、トレードを自動的に生成します。 信号のタイミング、デフォルトは通常 - aggressive: 在整个策略运行时间点上都会产生交易信号，不论此时PT信号是否发 実際の位置と計画された位置の間に偏差がある場合は、その差をリアルタイムで監視します。 信号は、信号から離れたときに生成されます。 - lazy: 在策略运行时间点上，只有当持仓比例发生变化时，才会产生交易 実際の位置と計画された位置のリアルタイム監視ではなく、信号
PT_buy_threshold	3	0.0	バックテストシグナルモードがPT (ポジションターゲット) の場合に買いシグナルをトリガーするためのポジション差閾値 このモデルでは、保有している投資商品のポジションが目標ポジションよりも低く、その差が閾値を超えた場合に買いシグナルがトリガーされます。 たとえば、売りしきい値が 0.05、つまり 5% の場合、ターゲット ポジションが 30% の場合、実際のポジションが 25% 以下の場合にのみ、 取引シグナル、つまり実際のポジションと目標ポジションの差が 5% を超えた場合。
PT_sell_threshold	3	0.0	バックテストシグナルモードがPT (ポジションターゲット) の場合に売りシグナルをトリガーするためのポジション差のしきい値 このモデルでは、保有している投資商品のポジションが目標ポジションよりも高く、その差が閾値を超えた場合に売りシグナルがトリガーされます。 たとえば、売りしきい値が 0.05、つまり 5% の場合、ターゲット ポジションが 30% の場合、実際のポジションが 35% 以上の場合にのみ、 取引シグナル、つまり実際のポジションと目標ポジションの差が 5% を超えた場合。
price_priority_OHLC	3	``OHLC''	取引シグナルの価格タイプが複数あり、取引価格のタイプが OHLC である場合にバックテストを行う場合、さまざまな処理が行われます。 さまざまな価格シグナルの優先順位付け。 入力タイプは文字列で、O、H、L、C、AはそれぞれOpen、High、Low、Close、Navを表します。
price_priority_quote	3	``Normal''	バックテスト時に複数の価格タイプの取引シグナルがあり、取引価格のタイプがリアルタイム相場である場合、バックテスト プログラムは さまざまな価格シグナルの優先順位付け。 入力にはそれぞれ「ノーマル」と「リバース」が含まれます。 - "normal"： 优先处理更接近成交价的报价，如卖1/买1等 - "reverse"： 优先处理更远离成交价的报价，如卖5/买5等
cash_delivery_period	3	0	バックテストで株式を売却して現金を受け取る受け渡しサイクルは数値 N で表されます。これは、取引日から N 日目に現金の受け渡しが完了できることを意味します。 現金は取得後すぐに総資産に加算されますが、トランジット資金（まだ引き渡されていない資金）は次の取引に使用できません。 現金の受け渡し期間がゼロの場合、同じラウンドで最初に資産を売却して、ラウンドで使用できるできるだけ多くの現金を得るオプションがあります。 買う
stock_delivery_period	3	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	バックテスト中に株が購入された後の株の受け渡しサイクル。数値 N を使用して、資産の受け渡しを完了できる取引日から N 日目を表します。 株式は取得後すぐに総資産に追加されますが、まだ交付されていない株式は次の取引に使用できません。
market_open_time_am	3	09:30:00	取引市場の午前中の開場時間
market_close_time_am	3	``11:30:00''	午前中の取引市場の閉場時間
market_open_time_pm	3	``13:00:00`''	午後の取引市場の開場時間
market_close_time_pm	3	15:00:00	午後の取引市場の閉場時間
strategy_open_close_timing_offset	3	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	ストラテジー シグナルのランタイムが開始/終了しており、前倒し/延期する必要がある場合の、戦略シグナルの開始/終了ランタイム オフセット (分単位) 取引できなくなることを避けるためにオフセットが実行されます。
opti_start	0	``None''	最適化モードでの戦略最適化間隔の開始日 空白 (なし) のままにすると、実行時に opti_end の 1 年前の日付として自動的に推測されます。
opti_end	0	``None''	最適化モードでの戦略最適化間隔の終了日 空白 (なし) のままにすると、実行時に現在の日付に基づいて自動的に推測されます。
opti_cash_amounts	1	``[100000.0]''	最適化モデル、タプルまたはリスト、毎回の投資金額、複数の数字は複数の投資を示します。
opti_cash_dates	2	``None''	戦略最適化間隔の資金投入の日付。複数の資金投入を示す複数の日付を持つ文字列またはリスト。デフォルトはなしです このパラメータが None の場合、資金投入日は invest_start と同じになります。パラメータが None でない場合、このパラメータは invest_start パラメータの入力型がstrの場合、形式は「YYYYMMDD」となります。 現金の複数の固定入力、または複数の多様な入力をシミュレートする必要がある場合は、list 型または str 型を入力できます。 次の 2 つの入力メソッドは同等です。 "20100104,20100202,20100304" ["20100104", "20100202", "20100304"]
opti_type	3	``single''	最適化タイプ。最適化されたデータの活用方法を指します。 "single" - 最適化テストの各ラウンドで、間隔全体をカバーする単一のバックテストが実行され、最適化間隔で評価されます。 バックテスト結果 「multiple」 - 最適化テストの各ラウンドで、最適化間隔内のデータは複数のサブ間隔に分割されます。 インターバルは個別にテストされ、すべてのテストの結果はインターバル全体にわたる戦略の評価を決定するために使用されます。
opti_sub_periods	3	[(1, 2, 3), (4, 5), (6, 7)] merged to read: [(2), (4.5), (6.5)]	教師なし最適化の場合にのみ有効です。教師なし最適化にのみ有効で、最適化タイプが「複数」の場合にのみ有効です。最適化間隔を分割するサブ間隔の数
opti_sub_prd_length	3	``0.6''	最適化タイプが「複数」の場合にのみ有効です。最適化間隔全体の長さに対する各最適化サブ間隔の長さの比率。 たとえば、最適化間隔の長さが 10 年の場合、このパラメーター 0.6 は、各最適化サブ間隔の長さが 6 年であることを意味します。
test_start	0	``None''	最適化モードでの戦略テスト期間の開始日。 空白 (なし) のままにすると、実行時に test_end より前の 6 か月として自動的に推測されます。 明示的に設定する場合、形式は「YYYYMMDD」になります。
test_end	0	``None''	最適化モードでの戦略テスト間隔の終了日 空白 (なし) のままにすると、実行時に現在の日付に基づいて自動的に推測されます。 明示的に設定する場合、形式は「YYYYMMDD」になります。
test_cash_amounts	1	``[100000.0]''	最適化モード戦略では、資金を投入するたびに、投資額 (タプルまたはリスト) がテストされます。 現金による複数の固定投資の入力をシミュレートする場合は、複数の入力を示すために複数の数値を入力します。 入力する桁数は、Cash_dates の日付の数と同じである必要があります。
test_cash_dates	2	``None''	戦略最適化間隔の資金投入の日付。複数の資金投入を示す複数の日付を持つ文字列またはリスト。デフォルトはなしです このパラメータが None の場合、資金投入日は invest_start と同じになります。パラメータが None でない場合、このパラメータは 投資開始パラメータ | パラメータの入力型がstrの場合、形式は「YYYYMMDD」となります。 現金の複数の固定入力、または複数の多様な入力をシミュレートする必要がある場合は、list 型または str 型を入力できます。 次の 2 つの入力メソッドは同等です。 "20100104,20100202,20100304" ["20100104", "20100202", "20100304"]
test_type	3	``single''	テストタイプ。テストデータがどのように活用されるかを指します。 「single」 - 最適化テストの各ラウンドのテスト間隔の間隔全体をカバーする単一のバックテスト バックテスト結果の評価 「multiple」 - 最適化テストの各ラウンドで、テスト間隔のデータが複数のサブ間隔に分割されます。 戦略はいくつかの部分間隔で個別にテストされ、すべてのテストの結果を使用して間隔全体での戦略のパフォーマンスが決定されます。 評価結果 「montecarlo」 - テスト間隔の履歴データの統計的性質に基づいて、多数のランダム化されたモードを生成するモンテカルロ テスト 提案された価格変動データは戦略のパフォーマンスを評価するために使用され、最後に統計的有意性が与えられます。 教育を受ける権利の評価結果
test_indicators	2	years,fv,return,mdd,v,ref,alpha,beta,sharp,info	最適化された戦略パラメータをテストおよび評価するための評価指標。 複数の評価指標はカンマ区切りの文字列としてフォーマットされ、次のタイプの 1 つ以上を含む辞書として出力されます。 "years" - total year "fv" - final values "return" - total return rate "mdd" - max draw down "ref" - reference data return "alpha" - alpha rate "beta" - beta rate "sharp" - sharp rate "info" - info rate
indicator_plot_type	2	histo	最適化またはテスト結果の評価メトリクスのための視覚化チャートの種類。 0 - エラーバーのタイプ 1 - 散乱タイプ 2 - 組織型 3 - バイオリンタイプ 4 - ボックスタイプ
test_sub_periods	3	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	テスト タイプが「複数」の場合にのみ有効です。サブ間隔に分割するテスト間隔の数
test_sub_prd_length	3	``0.75`''	テストタイプが「複数」の場合にのみ有効です。テスト間隔全体の長さに対する各テストのサブ間隔の長さの比率。 たとえば、テスト間隔の長さが 4 年の場合、このパラメータ 0.75 は、各テストのサブ間隔の長さが 3 年であることを意味します。
test_cycle_count	3	``100''	テスト タイプが「montecarlo」の場合にのみ有効です。生成されたシミュレートされたテスト データの量。 デフォルトで 100 セットのシミュレートされた価格データを生成し、100 の戦略バックテストを実行して統計を評価します。
optimize_target	1	final_value	戦略の最適化目標。つまり、最適化は、その指標に最適な戦略を見つけることを目的として行われます。
maximize_target	1	``True''	True の場合は目標値が最大の戦略を見つけ、False の場合は目標値が最も低い戦略を見つけます。
opti_method	1	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	次のオプション値を使用した戦略最適化アルゴリズム。 0 - グリッド法、ベクトル空間全体を一定の間隔でグリッド検索します。 1 - モンテカルロ法。ベクトル空間内の特定の点をランダムに取り出して最適な戦略を探索します。 2 - インクリメンタル プログレッシブ長法。ベクトル空間上で複数ラウンドの検索を実行し、各検索ラウンドの終了時の結果に基づいてサブセットの一部を選択します。 スペース、さらに検索するためにステップ サイズを狭める 3 - 環境ストレスに応じた生物集団の進化をモデル化することで全体的な最適値を見つける遺伝的アルゴリズム (未完成) 4 - ML 手法、最適な戦略を探索するための機械学習ベースのアルゴリズム (未完成)
opti_grid_size	3	[1, 2, 3] becomes: [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0] after padding.	探索ステップが 1 の網羅的探索手法を使用して最適な戦略を探索する場合に役立ちます。
| opti_sample_count	3	``256''	モンテカルロ法、ベクトル空間内のサンプル数を使用して最適な戦略を検索する場合に役立ちます。
opti_r_sample_count	3	``16''	プログレッシブレングス法、各ラウンドで取得されるランダムサンプルの数を使用して最適な戦略を検索する場合に役立ちます。
opti_reduce_ratio	3	``0.1''	漸進的成長法を使用して最適な戦略を探索する場合に役立ちます。 ランダムサンプリングの各ラウンド後にメリットに基づいて保持される割合、および同様に部分空間削減の割合
opti_max_rounds	3	[(1, 2, 3), (4, 5), (6, 7)] merged to read: [(2), (4.5), (6.5)]	プログレッシブ長法を使用して最適なストラテジを検索する場合に便利です。マルチラウンド検索の最大ラウンド数です。ラウンド数がこの値を超えると検索が停止します。
opti_min_volume	3	``1000''	プログレッシブレングス法を使用し、最小のスペースボリュームで最適なストラテジを検索する場合に便利で、スペースボリュームがこの値を下回ると検索を停止します。
``opti_population`''	3	1000.0	遺伝的アルゴリズム、集団数を使用して最適な戦略を探索するのに役立ちます。
opti_output_count	3	``30''	ポリシーパラメータ最適化後に出力される最適パラメータ数