6. 組み込まれた戦略

qteasy には 70 を超える取引戦略が組み込まれており、そのすべてを直接使用できます。これらの取引戦略のパラメーターを変更することで、さまざまなパーソナライズされた効果を簡単に実現できます。

qteasy, providing detailed descriptions of trading strategies, parameter descriptions, and default parameter values. Each built-in trading strategy in qteasy has a unique ID, through which users can easily obtain this trading strategy, view the documentation, or use this trading strategy directly when creating an Operator オブジェクトには、すべての組み込み取引戦略に関する完全なドキュメントがあります。

組み込みの戦略にアクセスする

すべての組み込み取引戦略をリストするか、ID に基づいて一部の取引戦略をフィルターします。次の関数を使用します。

次の関数は、ユーザーが入力した同じパラメーター stg_id, but returns different types of data. If stg_id is None, all built-in trading strategies are returned, otherwise the specified ID trading strategy is returned. If the stg_id entered by the user does not exist, qteasy will return the trading strategy closest to the id entered by the user based on the stg_id を受け入れます。

次の関数は辞書を返します。ここで、key of the dictionary is the ID of the trading strategy and the value は取引戦略の文書です。

qteasy.built_ins(stg_id: Optional[str] = None) → dict[ソース]

stg_id で照合できる組み込み取引戦略にアクセスまたはフィルターし、戦略の辞書を返します。

パラメータ:: stg_id (str, optional) -- 必要な戦略をフィルタリングするために使用される戦略 ID または ID のフラグメント。 stg_id が None の場合、すべての組み込みストラテジの辞書が返されます。あいまい一致がサポートされています。たとえば、「cross」は「crossline」と一致します。
戻り値:: strategies -- フィルタリングされたすべての組み込み戦略の辞書
戻り値の型:: dict,

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.built_in_list()
{
    'crossline': qteasy.built_in.CROSSLINE,
    'macd': qteasy.built_in.MACD,
    'dma': qteasy.built_in.DMA,
    'trix': qteasy.built_in.TRIX,
    ...
    'ndaychg': qteasy.built_in.SelectingNDayChange,
    'ndayvol': qteasy.built_in.SelectingNDayVolatility
}
>>> qt.built_in_list('cross')
{
    'crossline': qteasy.built_in.CROSSLINE,
}

次の関数はリストを返します。その要素は取引戦略の ID または名前です。

qteasy.built_in_list(stg_id: Optional[str] = None) → list[ソース]

stg_id で照合できる組み込み取引戦略 ID のリストにアクセスします。

パラメータ:: stg_id (str, Optional) -- 必要な戦略をフィルタリングするために使用される戦略 ID または ID のフラグメント。 stg_id が None の場合、すべての組み込みストラテジの辞書が返されます。あいまい一致がサポートされています。たとえば、「cross」は「crossline」と一致します。
戻り値:: stg_ids -- フィルタリング基準を満たすすべての組み込み戦略の ID のリスト
戻り値の型:: list,

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.built_in_list()
['crossline',
 'macd',
 'dma',
 'trix',
 ...
 'ndaychg',
 'ndayvol',]
>>> qt.built_in_list('cross')
['crossline']

qteasy.built_in_strategies(stg_id: Optional[str] = None) → list[ソース]

stg_id で照合できる組み込み取引戦略オブジェクトのリストを取得します。

パラメータ:: stg_id (str, Optional) -- 必要な戦略をフィルタリングするために使用される戦略 ID または ID のフラグメント。 stg_id が None の場合、すべての組み込みストラテジの辞書が返されます。あいまい一致がサポートされています。たとえば、「cross」は「crossline」と一致します。
戻り値:: strategies -- フィルタリングされたすべての組み込み戦略オブジェクトのリスト
戻り値の型:: list,

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.built_in_strategies()
[
    qteasy.built_in.CROSSLINE,
    qteasy.built_in.MACD,
    qteasy.built_in.DMA,
    qteasy.built_in.TRIX,
    ...
    qteasy.built_in.SelectingNDayChange,
    qteasy.built_in.SelectingNDayVolatility
]
>>> qt.built_in_strategies('cross')
[
    qteasy.built_in.CROSSLINE,
]

参考

built_in_list

組み込みの取引戦略オブジェクトを取得したい場合は、ユーザーが入力した ID に基づいて組み込み戦略オブジェクトを返す次の関数を使用する必要があります。ユーザーが間違った ID を入力すると、関数はエラーを報告し、推奨される ID を提供します。

qteasy.get_built_in_strategy(stg_id: str) → BaseStrategy[ソース]

ID による取引戦略へのアクセス

パラメータ:

stg_id (str) -- 戦略ID

戻り値:

stg

戻り値の型:

内置交易策略对象

例外:

TypeError -- id が文字列でない場合:
ValueError -- id が組み込み戦略 ID でない場合:

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.get_built_in_strategy('macd')
RULE-ITER(MACD)

組み込み取引戦略のドキュメントを表示したい場合は、ユーザーが入力した ID に基づいて組み込み戦略オブジェクトを返す次の関数を使用する必要があります。ユーザーが間違った ID を入力すると、関数はエラーを報告し、推奨される ID を提供します。

qteasy.built_in_doc(stg_id: str, print_out: bool = False) → Optional[str][ソース]

組み込み戦略のドキュメントにアクセスします。stg_id が正しく指定され、存在している必要があります。

パラメータ:

stg_id (str) -- 戦略ID
print_out (bool, optional) -- docstring を直接出力するかどうか。 False の場合は、docstring のみを返します。

戻り値:

doc_string -- 特殊文字を除外した戦略のドキュメント文字列を返します。

戻り値の型:

str,

サンプル

>>> import qteasy as qt
>>> qt.built_in_doc('macd', print_out=True)
MACD择时策略类，运用MACD均线策略，生成目标仓位百分比
--------------------
策略参数:
    s: int, 短周期指数平滑均线计算日期；
    l: int, 长周期指数平滑均线计算日期；
    m: int, MACD中间值DEA的计算周期；
信号类型:
    PT型: 目标仓位百分比
信号规则:
    计算MACD值:
    1，当MACD值大于0时，设置仓位目标为1
    2，当MACD值小于0时，设置仓位目标为0
策略属性缺省值:
默认参数: (12, 26, 9)
数据类型: close 收盘价，单数据输入
窗口长度: 270
参数范围: [(10, 250), (10, 250), (5, 250)]
策略不支持参考数据，不支持交易数据
>>> qt.built_in_doc('macde')
ValueError: No built-in strategy found for macde, maybe you mean macd?

7. すべての組み込み戦略

ここにはすべての組み込み取引戦略のドキュメントがあり、ユーザーはニーズに応じて適切な取引戦略を選択できます。

他のテクニカル分析パッケージに依存しないすべての戦略

以下の戦略は他のテクニカル分析パッケージに依存せず、履歴データの単純な計算に基づいており、他のテクニカル分析パッケージからのサポートを必要とせず、直接呼び出すことができます。

シンプルな銘柄選択戦略

過去のデータに基づいて銘柄を選択する

qteasy.built_in.SelectingAvgIndicator(par_values=(True, 'even', 'greater', 0, 0, 0.25))[ソース]

一定期間の株式の財務指標の平均値に基づいて銘柄を選択します

銘柄選択の基本戦略。株式の履歴指標の平均値に基づいて株式を選択し、戦略データタイプを変更するための戦略パラメーターとしてファクター並べ替えパラメーターを渡すことができます。さまざまな履歴データに基づいて株式を選択し、par_values を通じて選択した株式パラメーターを渡すことができます。

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。

sort_ascending: enum、係数を昇順にソートするかどうか
- True: 要素が最も小さい銘柄を優先します。
- False、最大の要素を持つ銘柄を優先します
weighting: enum、株式ポジション配分比率の重み付け
- even : デフォルト値、選択されたすべての株式が同じ重みを取得します
- linear : 重みは因子ランキングに従って線形に分配されます
- distance : ストックの重量は、インジケーターと最小値の間の差 (距離) に比例します。
- proportion : ウェイトは株式のファクタースコアに比例します
condition: enum、銘柄選択条件
- any : デフォルト値、利用可能なすべての株式を選択します
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
max_sel_count: float、抽出された株の数 (p>=1) または割合 (p<1)、デフォルト値: 0.5、株の 50% が選択されていることを示します

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

data_types を使用してデータ型を決定し、銘柄の過去のデータ型データの平均を取得し、この平均値を銘柄選択の銘柄選択要素として使用します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (True, 'even', 'greater', 0, 0, 0.25)

データタイプ: eps 一株あたりの利益、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: [(True, False)、

('even', 'linear', 'proportion'),

``('any', 'greater', 'less', 'between', 'not_between')'', ``,''

(-np.inf, np.inf),''

(0, 1.)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingNDayLast(par_values=(2,))[ソース]

N日前の株価やデータ指標を銘柄選択要素として銘柄を選択します。 N 日前の銘柄の履歴データが銘柄選択要素として使用され、要素ソートパラメータは戦略属性の形式で制御されます。

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。

n: int, 株式の過去データのリード期間

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

各銘柄選択サイクルの銘柄選択要素としてN日前の履歴データを使用して銘柄を選択します

次の戦略属性を通じて銘柄選択方法を制御します。

max_sel_count: float, Stock selection limit, indicating the maximum number of stocks selected, default value: 0.5、株式の 50% が選択されていることを示します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- any : デフォルト値、利用可能なすべての株式を選択します
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧、
- True: 要素が最も小さい銘柄を優先します。
- False、最大の要素を持つ銘柄を優先します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- even : 選択されたすべての株に同じ重みが適用されます
- linear : 重みは因子ランキングに従って線形に分配されます
- distance : ストックの重量は、インジケーターと最小値の間の差 (距離) に比例します。
- proportion : ウェイトは株式のファクタースコアに比例します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (2,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータの範囲: [(2, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingNDayAvg(par_values=(14,))[ソース]

過去N日間の株価やデータ指標の平均値を銘柄選択要素として選択します。過去N日間の株式の履歴データの平均値が銘柄選択要素として使用され、要素ソートパラメータは戦略属性の形式で制御されます。

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。

n: int、株価履歴データの選択期間

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

各銘柄選択サイクルの銘柄選択要素としてN日前の履歴データを使用して銘柄を選択します

次の戦略属性を通じて銘柄選択方法を制御します。

max_sel_count: float, Stock selection limit, indicating the maximum number of stocks selected, default value: 0.5、株式の 50% が選択されていることを示します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- any : デフォルト値、利用可能なすべての株式を選択します
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧、
- True: 要素が最も小さい銘柄を優先します。
- False、最大の要素を持つ銘柄を優先します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- even : 選択されたすべての株に同じ重みが適用されます
- linear : 重みは因子ランキングに従って線形に分配されます
- distance : ストックの重量は、インジケーターと最小値の間の差 (距離) に比例します。
- proportion : ウェイトは株式のファクタースコアに比例します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 150

パラメータ範囲: [(2, 150)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingNDayChange(par_values=(14,))[ソース]

過去n日間の株価やデータの変化を銘柄選択要素として銘柄選択銘柄選択の基本戦略：過去n日間の株価やデータの変化を銘柄選択要素として銘柄選択

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。

n: int、株価履歴データの選択期間

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

銘柄選択は、過去 N 日間の価格変動の値を銘柄選択要素として使用して、銘柄選択サイクルごとに行われます。

次の戦略属性を通じて銘柄選択方法を制御します。

max_sel_count: float, Stock selection limit, indicating the maximum number of stocks selected, default value: 0.5、株式の 50% が選択されていることを示します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- any : デフォルト値、利用可能なすべての株式を選択します
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧、
- True: 要素が最も小さい銘柄を優先します。
- False、最大の要素を持つ銘柄を優先します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- even : 選択されたすべての株に同じ重みが適用されます
- linear : 重みは因子ランキングに従って線形に分配されます
- distance : ストックの重量は、インジケーターと最小値の間の差 (距離) に比例します。
- proportion : ウェイトは株式のファクタースコアに比例します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 閉じる、単一データエントリ

ウィンドウの長さ: 150

パラメータ範囲: [(2, 150)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingNDayRateChange(par_values=(14,), **kwargs)[ソース]

過去 n 日間の株価またはデータ指標の変化率に基づく銘柄選択基本的な銘柄選択戦略: 過去 n 日間の株価の変化率に基づく銘柄選択

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。

n: int、在庫履歴データの選択期間

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

各銘柄選択サイクルの銘柄選択要素として過去 N 日間の価格変化率を使用した銘柄選択

次の戦略属性を通じて銘柄選択方法を制御します。

max_sel_count: float, Stock selection limit, indicating the maximum number of stocks selected, default value: 0.5、株式の 50% が選択されていることを示します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- any : デフォルト値、利用可能なすべての株式を選択します
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧、
- True: 要素が最も小さい銘柄を優先します。
- False、最大の要素を持つ銘柄を優先します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- even : 選択されたすべての株に同じ重みが適用されます
- linear : 重みは因子ランキングに従って線形に分配されます
- distance : ストックの重量は、インジケーターと最小値の間の差 (距離) に比例します。
- proportion : ウェイトは株式のファクタースコアに比例します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 150

パラメータ範囲: [(2, 150)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingNDayVolatility(par_values=(14,))[ソース]

過去 N 日間の株式の株価変動性に基づく銘柄選択要素

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。

n: int、在庫履歴データの選択期間

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

過去 N 日間の価格変動を各銘柄選択サイクルの銘柄選択要素として使用します。

次の戦略属性を通じて銘柄選択方法を制御します。

max_sel_count: float, Stock selection limit, indicating the maximum number of stocks selected, default value: 0.5、株式の 50% が選択されていることを示します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- any : デフォルト値、利用可能なすべての株式を選択します
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- ⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧、
- True: 要素が最も小さい銘柄を優先します。
- False、最大の要素を持つ銘柄を優先します
⟦コード0⟧⟦コード1⟧⟦コード2⟧⟦コード3⟧⟦コード4⟧
- even : 選択されたすべての株に同じ重みが適用されます
- linear : 重みは因子ランキングに従って線形に分配されます
- distance : ストックの重量は、インジケーターと最小値の間の差 (距離) に比例します。
- proportion : ウェイトは株式のファクタースコアに比例します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: high,low,close 高値、安値、終値、複数データ入力

ウィンドウの長さ: 150

パラメータ範囲: [(2, 150)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SignalNone()[ソース]

空の取引シグナル戦略。

取引シグナルを生成しない戦略

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。

none

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

タイプ VS: 買い/売りシグナル

ルール

シグナルサイクル全体を通じてトレーディングシグナルは生成されません

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SellRate(par_values=(20, 0.1))[ソース]

変化率の売りシグナル戦略。

売りシグナルは、価格の変化率がしきい値を超えると生成されます。この戦略は購入シグナルを生成しません。

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。

``day`”、``int`'、騰落率を計算する期間

change, float、上限/下限しきい値

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

売りシグナルは次のときに生成されます。

1、-1 change > 0 and day daily increase is greater than ``change``のときに生成される売りシグナル

2、change < 0 and the day daily decline is greater than the ``change``の場合、-1の売りシグナルが生成されます。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (20, 0.1)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(1, 100), (-0.5, 0.5)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.BuyRate(par_values=(20, 0.1))[ソース]

変化率の買いシグナル戦略。

価格の変化率がしきい値を超えると、買いシグナルが生成されます。この戦略では売りシグナルは生成されません。

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。

``day`”、``int`'、騰落率を計算する期間

change, float、上限/下限しきい値

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

買いシグナルが発生するタイミング。

1、1 の買いシグナルは、変化 > 0 で、毎日の増加が変化よりも大きい場合に生成されます。

2、1 変化が 0 未満で、日次下落が変化よりも大きい場合に生成される買いシグナル

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (20, 0.1)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(1, 100), (-0.5, 0.5)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingAll()[ソース]

基本的な銘柄選択戦略: 投資を均等に分割して、過去の株式プール内のすべての銘柄を選択したままにします。

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。

``none''

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

ポジションはシグナルサイクル全体を通じて一定であり、すべてのポートフォリオで同じです

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingNone()[ソース]

基本的な銘柄選択戦略: 過去の株式プール内のすべての銘柄をチェックせず、0 ポジションに投資します。

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。

``none''

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

ポジション比率はシグナルサイクルを通じて一定であり、すべてのポートフォリオのポジション比率は 0 です。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SelectingRandom(par_values=(0.5,))[ソース]

基本的な銘柄選択戦略: 各履歴セグメントで、銘柄の総数の指定された割合 (p<1) で多数の銘柄がランダムに選択されます。

または、指定された数 (p>=1) の株式がポートフォリオにランダムに選択され、投資比率が均等に配分されます。

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。

p: float、引出株数 (p>=1) または割合 (p<1)

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

p>=1 の場合、p 個の株式がすべての株式のプールからランダムに選択され、選択されたすべての株式のポジション比率が 1/p になるように設定されます。

0>p>1 の場合、p に比例して株式プールから株式数が抽出され、すべての株式が同じ割合のポジションを持つように設定され、合計は 1 になります。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (0.5, )

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(0, np.inf)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

シンプルなタイミング戦略

qteasy.built_in.TimingLong()[ソース]

ヒストリカルサイクルを通じて固定されたロングフルポジションによるシンプルなタイミング戦略

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。

ポリシーパラメータがありません

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

信号サイクル全体を通じて一定の 100% 完全な位置

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.TimingShort()[ソース]

ヒストリカルサイクル全体を通じてショートポジションを固定したシンプルなタイミング戦略

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。

``none''

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

信号サイクル全体にわたって位置比率が一定 -100% ショートフル位置

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.TimingZero()[ソース]

過去のサイクル全体を通してショートポジションを固定したシンプルなタイミング戦略

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。

``none''

信号の種類

PT タイプ: パーセンテージ位置比信号

ルール

ポジションは信号サイクル全体を通じて一定の 0% short に保持されます。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

SMA インジケーターに基づくタイミング戦略

以下の銘柄選択戦略はすべて、売買を決定するための株価平均指標に基づいています。

qteasy.built_in.DMA(par_values=(12, 26, 9), **kwargs)[ソース]

DMA タイミング戦略

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。

s, int、短い平均期間

l, int、長い平均期間

d, int、DMA期間

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

買いシグナルが発生するタイミング。

1、DMA が AMA よりも上、長距離、つまり DMA ラインが下から上に AMA ラインを横切る場合、出力は 1 です

2、DMA の下の AMA、短い範囲、つまり DMA ラインが AMA ラインの上から下まで、出力は 0 です。 3、DMA と株価の乖離がクロスオーバー信号になると、信頼性が高くなります。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 26, 9)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(10, 250), (10, 250), (8, 250)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.MACD(par_values=(12, 26, 9))[ソース]

MACD タイミング戦略クラス。MACD 平均化戦略を使用してターゲットポジションのパーセンテージを生成します。

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。

s: int、短期指数平滑平均計算日。

l: int、長期指数平滑平均の計算日。

m: int、MACD 中央値 DEA が計算される期間。

信号の種類

タイプ PT: ターゲット位置のパーセンテージ

ルール

MACD value: 1, set position target to 1 when MACD の値が 0 より大きいことを計算します

2、``MACD``値が0未満の場合、位置目標を0に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 26, 9)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(10, 250), (10, 250), (5, 250)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.TRIX(par_values=(12, 12), **kwargs)[ソース]

TRIX 株価の三重平滑指数移動平均を使用してロング/ショートの判断を行うタイミング戦略

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。

s: int、日単位の SMA パラメータ。周期 S TRIX で 3 倍平滑化指数移動平均を計算するために使用されます。

m: 整数、平滑化平均パラメータ。TRIX の M 日単純移動平均を計算するために使用されます。

信号の種類

タイプ PT: ターゲット位置のパーセンテージ ``

ルール

価格 TRIX の 3 倍平滑指数移動平均を計算し、次に M 日 TRIX の移動平均を計算します。

1, TRIX is above MATRIX、位置ターゲットを 1 に設定します

2， ``TRIX``位于``MATRIX``下方时，设置仓位目标位-1

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 12)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(2, 50), (3, 150)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.CROSSLINE(par_values: tuple = (35, 120, 0.02))[ソース]

クロスラインタイミング戦略クラス。ロング平均とショート平均のクロスを使用してロングとショートのステータスを決定します。

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。

s: int、短期平均計算の日付

l: int、長期平均の計算日

m: float、平均境界の幅 (パーセント単位)

信号の種類

タイプ PT: ターゲット位置のパーセンテージ

ルール

1、短い SMA が長い SMA の上にあり、距離が l*m% より大きい場合、位置目標を 1 に設定します。

2、短い SMA が長い SMA より下にあり、距離が l*m% より大きい場合、位置目標を -1 に設定します。

3、長平均と短平均の間の距離が l*m% を超えない場合、位置目標を 0 に設定します。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (35, 120, 0.02)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(10, 250), (10, 250), (0, 1)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.CDL()[ソース]

CDL タイミング戦略。要件を満たす K チャート内の cdldoji パターンを見つけます。

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。

なし

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ取引シグナル

タイプ VS: ボリューム信号

ルール

履歴データウィンドウ内で CDL Doji パターン (0 ～ 100 の一致スコア) を検索し、それらを合計し、100 で割って計算します。

一致カウントを取引シグナルとして使用した、同等の CDL Doji 一致カウント。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データ型: open, high, low, close 始値、高値、安値、終値

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: None

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SoftBBand(par_values=(20, 2, 2, 0))[ソース]

ボリンジャーバンドのプログレッシブ取引戦略。株価とボリンジャーバンドの上下の関係に基づいてロングとショートを決定します。

取引シグナルは一度に生成されるのではなく、徐々に徐々に売買されます。

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。

p: int、SMA 期間、ボリンジャーバンドラインの SMA 期間の計算に使用されます。

u: 浮動小数点、標準偏差の倍数で表した上部トラックオフセット。例: 2 は、上限オフセットを標準偏差の 2 倍にしたことを意味します

d: 浮動小数点数、標準偏差の倍数での下位トラックオフセット。例: 2 は、標準偏差の 2 倍の低いオフセットを意味します

m: int、移動平均タイプ、値の範囲は 0 ～ 8、9 種類の平均を示します。

信号の種類

タイプ PS: パーセント取引シグナルの例

ルール

BBAND を計算し、価格が BBAND の上限または下限を超えているかどうかを確認します。

1、価格が上限レールよりも高い場合、1日あたり10％の割合で買い取引シグナルを生成します

2、価格が下限レールを下回ると、毎日33%の割合で売りシグナルが生成されます。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (20, 2, 2, 0)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータ範囲: [(2, 100), (0.5, 5), (0.5, 5), (0, 8)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.BBand(par_values=(20, 2, 2))[ソース]

ボリンジャーバンド取引戦略。株式の価格とボリンジャーバンドの上下の関係に基づいてロングポジションとショートポジションを決定し、価格がボリンジャーバンドの上下を上下に交差したときに取引シグナルを生成します。ボリンジャーバンドは SMA としては利用できません。

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。

p: int、SMA期間、ボリンジャーバンドラインのSMA期間を計算するために使用されます

u: float、標準偏差の倍数で表した上部トラックオフセット。 2 は、上限オフセットを標準偏差の 2 倍にしたことを意味します

d: float、標準偏差の倍数での低いトラックオフセット。 2 は、標準偏差の 2 倍の低いオフセットを意味します

信号の種類

タイプ PS: パーセント取引シグナルの例

ルール

BBAND and check whether the price exceeds the upper or lower rail of the ``BBAND``を計算します。

1、価格が上部レールを通って上昇すると、完全な買いシグナルが生成されます

2、価格が下限レールを下回ると、完全な売りシグナルが生成されます。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (20, 2, 2)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(2, 100), (0.5, 5), (0.5, 5)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

`TA-Lib` テクニカル分析パッケージに依存した取引戦略

以下は、「TA-Lib` technical analysis package, which is based on the calculations of the TA-Lib technical analysis package and requires the installation of the ``TA-Lib`」テクニカル分析パッケージに依存するいくつかの取引戦略です。

単一の平均値交差に基づくタイミング戦略

以下の銘柄選択戦略はすべて、株価が SMA を上回ったり下回ったりして売買の決定を決定するかどうかに基づいています。

qteasy.built_in.SCRSSMA(par_values=(14,))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - SMA (単純移動平均): SMA に対する株価の相対的な位置に基づいてポジションが設定されます。

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。

rng: int、平均値の計算期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(3, 250)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSDEMA(par_values=(14,))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - DEMA SMA (二重指数平滑移動平均): DEMA SMA に対する株価の相対位置に基づいてポジションが設定されます。

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。

rng: int、平均値の計算期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(3, 250)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSEMA(par_values=(14,))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - EMA (指数平滑移動平均): EMA に対する株価の相対位置に基づいてポジションが設定されます。

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。

rng: int、平均値の計算期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(3, 250)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSHT(par_values=())[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - HT (ヒルベルト変換瞬間トレンドライン): ポジションは、HT ラインに対する株価の相対位置に基づいて設定されます。

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。

パラメータは必要ありません

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格がHTラインを上回っている場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格がHTラインを下回っている場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSKAMA(par_values=(14,))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - KAMA SMA (Kaufman Adaptive Moving Average): KAMA SMA に対する株価の相対位置に基づいてポジションが設定されます。

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。

rng: int、平均値の計算期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(3, 250)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSMAMA(par_values=(0.5, 0.05))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - MAMA SMA (MESA Adaptive Moving Average): MAMA SMA に対する株価の相対位置に基づいてポジションが設定されます。

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。
f: float 0 と 1 の間、高速移動制限

``

s: float 0 と 1 の間、低速移動制限

信号の種類: タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号
ルール: 平均と比較して現在の価格を確認してください。

``: 1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

``

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値: デフォルトパラメータ: (0.5, 0.05)

``: データタイプ: close 終値、単一データ入力

``: ウィンドウの長さ: 270

``: パラメータ範囲: [(0.01, 0.99), (0.01, 0.99)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRST3(par_values=(12, 0.5))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - T3 SMA (トリプル指数平滑移動平均): T3 SMA に対する株価の相対位置に基づいてポジションが設定されます。

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。

p: int 平均値は期間を計算します

v: float v-factor、調整係数、値の範囲 0 ～ 1

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 0.5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(2, 20), (0, 1)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSTEMA(par_values=(6,))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - TEMA SMA (トリプル指数平滑移動平均): ポジションは、TEMA SMA に対する株価の相対位置に基づいて設定されます。

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。

p: int 平均値は期間を計算します

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (6,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(2, 20)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSTRIMA(par_values=(14,))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - TRIMA SMA (Triple Exponential Smoothing Moving Average): TRIMA SMA に対する株価の相対位置に基づいてポジションが設定されます。

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。

p: int 平均値は期間を計算します

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(3, 200)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SCRSWMA(par_values=(14,))[ソース]

シングル SMA クロスオーバー戦略 - WMA (加重移動平均): WMA に対する株価の相対的な位置に基づいてポジションが設定されます。

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。

p: int 平均値は期間を計算します

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

平均と比較して現在の価格を確認してください。

1、価格が平均を上回る場合、ポジション比率を1に設定します

2、価格が平均を下回る場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(3, 200)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

ダブル SMA クロッシングに基づくタイミング戦略

以下の銘柄選択戦略はすべて、2 つの平均 (1 つは速いもの、もう 1 つは遅い) が交差して売買を決定するかどうかに基づいています。

qteasy.built_in.DCRSSMA(par_values=(125, 25))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - SMA (単純移動平均): SMA 計算ルールに基づいて、高速平均と低速平均の相対位置に従って高速と低速の 2 つの平均を生成し、位置の比率を設定します。

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。

l: int、長期、遅い平均のために計算された期間

s: int、短い期間、高速平均用に計算された期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (125, 25)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (3, 250)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DCRSDEMA(par_values=(125, 25))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - DEMA SMA (単純移動平均): DEMA SMA 計算ルールに基づいて、高速 SMA と低速 SMA の相対位置に従って高速と低速の 2 つの SMA を生成し、位置の比率を設定します。

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。

l: int、長期、遅い平均のために計算された期間

s: int、短い期間、高速平均用に計算された期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (125, 25)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (3, 250)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DCRSEMA(par_values=(20, 5))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - EMA SMA (指数平滑移動平均): EMA SMA 計算ルールに基づいて高速と低速の 2 つの SMA を生成し、高速 SMA と低速 SMA の相対位置に基づいて位置比率を設定します。

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。

l: int、長期、遅い平均のために計算された期間

s: int、短い期間、高速平均用に計算された期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (125, 25)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (3, 250)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DCRSKAMA(par_values=(125, 25))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - KAMA SMA (カウフマン適応移動平均): KAMA SMA 計算ルールに基づいて高速と低速の 2 つの SMA を生成し、高速 SMA と低速 SMA の相対位置に基づいて位置比率を設定します。

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。

l: int、長期、遅い平均のために計算された期間

s: int、短い期間、高速平均用に計算された期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

ポリシー属性のデフォルト値: デフォルトパラメータ: (125, 25)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (3, 250)] ストラテジーは参照データをサポートせず、トランザクションデータをサポートしません

qteasy.built_in.DCRSMAMA(par_values=(0.15, 0.05, 0.55, 0.25))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - MAMA SMA (MESA Adaptive Moving Average): MAMA SMA 計算ルールに基づいて高速と低速の 2 つの SMA を生成し、高速 SMA と低速 SMA の相対位置に基づいて位置比率を設定します。

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。

lf: float、長期間の高速移動制限、低速平均用の KAMA 計算パラメータ

ls: float、長期間の低速移動制限、低速平均用の KAMA 計算パラメータ

sf: float、短期高速移動制限、高速平均用の KAMA 計算パラメータ

ss: float、短期間のゆっくりとした動きの制限、高速平均のための KAMA 計算パラメータ

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (0.15, 0.05, 0.55, 0.25)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(0.01, 0.99), (0.01, 0.99), (0.01, 0.99), (0.01, 0.99)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DCRST3(par_values=(20, 0.5, 5, 0.5))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - T3 SMA (トリプル指数平滑移動平均): T3 SMA 計算ルールに基づいて高速 SMA と低速 SMA を生成し、高速 SMA と低速 SMA の相対位置に基づいて位置比率を設定します。

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。

lp: int 低速平均を計算するための長期パラメータ

lv: float 長期 v 係数、調整係数、0 から 1 までの値、低速平均の計算に使用されます。

sp: int 高速平均を計算するための短期パラメータ

sv: float 短期 v 係数、調整係数、0 から 1 までの値、高速平均の計算に使用されます。

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (20, 0.5, 5, 0.5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(2, 20), (0, 1), (2, 20), (0, 1)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DCRSTEMA(par_values=(11, 6))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - TEMA SMA (トリプル指数平滑移動平均): TEMA SMA 計算ルールに基づいて高速 SMA と低速 SMA を生成し、高速 SMA と低速 SMA の相対位置に基づいて位置の比率を設定します。

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。

lp: int 低速平均を計算するための長期パラメータ

sp: int 高速平均を計算するための短期パラメータ

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (11, 6)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(2, 20), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DCRSTRIMA(par_values=(125, 25))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - TRIMA SMA (トリプル指数平滑移動平均)。

TRIMA 平均の計算ルールに基づいて高速平均と低速平均を生成し、高速平均と低速平均の相対位置に基づいて位置比率を設定します。

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。

lp: int 低速平均を計算するための長期パラメータ

sp: int 高速平均を計算するための短期パラメータ

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (125, 25)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 200), (3, 200)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DCRSWMA(par_values=(125, 25))[ソース]

ダブル SMA クロスオーバー戦略 - WMA SMA (加重移動平均)。

WMA の計算ルールに基づいて高速平均と低速平均を生成し、高速平均と低速平均の相対位置に基づいて位置比率を設定します。

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。

lp: int 低速平均を計算するための長期パラメータ

sp: int 高速平均を計算するための短期パラメータ

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

長い期間と短い期間の両方を使用して、遅い平均と速い平均を計算します。

1、高速平均が低速平均よりも高い場合、ポジション比率を 1 に設定します。

2、スロー平均がファースト平均よりも高い場合、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (125, 25)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 200), (3, 200)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

SMA スロープに基づくタイミング戦略

以下の銘柄選択戦略はすべて、平均の傾きに基づいて売買を決定します。

qteasy.built_in.SLPSMA(par_values=(35, 5))[ソース]

SMA スロープ取引戦略 - SMA (単純移動平均): SMA 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション目標を設定します (平均の傾きが正の場合、価格の上昇傾向を示し、ポジションのパーセンテージが増加します。平均の傾きが負の場合、下降傾向を示し、ポジションのパーセンテージをマイナス 1 または 0 に設定します)。

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。

f: int、平均値の計算期間

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (35, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPDEMA(par_values=(35, 5))[ソース]

SMA スロープトレーディング戦略 - DEMA SMA (Double Exponential Smoothing Moving Average): DEMA の計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション比率の目標を設定します (平均の傾きが正の場合は価格が上昇トレンドであることを意味するため、ポジション比率を増加させます。平均の傾きが負の場合は下降トレンドを意味するため、ポジション比率をマイナス 1 または 0 に設定します)。 (SMA の傾きが負の場合、トレンドは下降傾向となり、ポジションはマイナス 1 または 0 に設定されます)

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。

f: int、平均値の計算期間

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (35, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPEMA(par_values=(35, 5))[ソース]

SMA スロープトレーディング戦略 - EMA SMA (指数平滑移動平均): EMA 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジションターゲットを設定します (平均の傾きが正の場合、価格の上昇傾向を示し、ポジションのパーセンテージが増加します。平均の傾きが負の場合、下降傾向を示し、ポジションのパーセンテージを設定します (SMA の傾きが正の場合、価格は上昇傾向で、ポジションのパーセンテージは増加します)あなたのポジション、SMA の傾きが負の場合、価格が下降傾向にある場合は、ポジションをマイナス 1 または 0 に設定します)

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。

f: int、平均値の計算期間

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、slope is less than zero, the trend is judged to be downward, and the position ratio is set to -1``の傾きのとき。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (35, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPHT(par_values=(5,))[ソース]

SMA スロープトレーディング戦略 - HT SMA (ヒルベルト変換 - 瞬間トレンドライン): HT 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション目標を設定します (平均の傾きが正の場合、価格の上昇傾向を示し、ポジション比率が増加します)。 (SMA の傾きが正の場合、価格は上昇傾向であり、ポジションは増加します。SMA の傾きが負の場合、価格は下降傾向で、ポジションはマイナス 1 または 0 に設定されます)。

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。

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (5,)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータの範囲: 「[(2, 20)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPKAMA(par_values=(35, 5))[ソース]

SMA スロープトレーディング戦略 - KAMA SMA (カウフマン適応移動平均): KAMA 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジションターゲットを設定します (平均の傾きが正の場合は価格が上昇傾向にあることを意味するため、ポジションのパーセンテージを増加させます。平均の傾きが負の場合は下降傾向を意味するため、ポジションのパーセンテージをマイナス 1 または 0 に設定します)。 (SMA の傾きが負の場合、トレンドは下降傾向となり、ポジションはマイナス 1 または 0 に設定されます)

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。

f: int、平均値の計算期間

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、slope is greater than zero, the trend is judged to be upward, and the position ratio is set example の傾きが 1 になるとき

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (35, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 250), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPMAMA(par_values=(0.5, 0.05, 5))[ソース]

SMA スロープ取引戦略 - MAMA SMA (MESA 適応移動平均): MAMA 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション目標を設定します (平均の傾きが正の場合は、価格の上昇傾向を示し、ポジションのパーセンテージを増加させます。傾きが負の場合、下降傾向を示し、ポジションのパーセンテージをマイナス 1 または 0 に設定します)。 (SMA の傾きが負の場合、トレンドは下向きであり、位置はマイナス 1 または 0 に設定されます)。

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。

f: float、高速移動の限界

s: float、低速移動制限

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (0.5, 0.05, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(0.01, 0.99), (0.01, 0.99), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPT3(par_values=(12, 0.25, 5))[ソース]

SMA スロープトレーディング戦略 - T3 SMA (トリプル指数平滑移動平均)。

T3 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション目標を設定します (平均の傾きが正の場合、価格は上昇傾向にあり、ポジションは増加します。平均の傾きが負の場合、価格は下降傾向で、ポジションはマイナス 1 または 0 に設定されます)。

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。

p: int 平均値は期間を計算します

v: float v-factor、調整係数、値の範囲 0 ～ 1

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 0.25, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(2, 20), (0, 1), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPTEMA(par_values=(6, 5))[ソース]

SMA スロープ取引戦略 - TEMA SMA (トリプル指数平滑移動平均): TEMA 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション目標を設定します (平均の傾きが正の場合は、価格が上昇傾向にあることを示すため、ポジションのパーセンテージを増加させます。平均の傾きが負の場合は、下降傾向を示すため、ポジションのパーセンテージをマイナス 1 または 0 に設定します)。 (SMA の傾きが負の場合、トレンドは下降傾向となり、ポジションはマイナス 1 または 0 に設定されます)

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。

p: int 平均値は期間を計算します

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (6, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(2, 20), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPTRIMA(par_values=(35, 5))[ソース]

SMA スロープトレーディング戦略 - TRIMA SMA (Triple Exponential Smoothing Moving Average): TRIMA 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション目標を設定します (平均の傾きが正の場合は、価格が上昇傾向にあり、ポジション比率が増加していることを意味します。平均の傾きが負の場合は、トレンドが下降傾向にあり、ポジション比率がマイナス 1 または 0 に設定されていることを意味します)。 (SMA の傾きが負の場合、トレンドは下向きであり、位置はマイナス 1 または 0 に設定されます)。

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。

f: int 平均値は期間を計算します

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (35, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 200), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SLPWMA(par_values=(125, 5))[ソース]

SMA スロープ取引戦略 - WMA SMA (加重移動平均)。

WMA 計算ルールに基づいて移動平均を生成し、平均の傾きに基づいてポジション目標を設定します (平均の傾きが正の場合、価格は上昇傾向にあり、ポジションは増加します。平均の傾きが負の場合、価格は下降傾向で、ポジションはマイナス 1 または 0 に設定されます)。

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。

f: int、平均値は期間を計算します

N: int、傾きの推定に使用されるデータポイントの数

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って価格の移動平均を計算し、平均値``slope``の現在の傾きを計算します。

slope は、最新の N 個の移動平均データポイントを使用した線形回帰によって取得されます。

1、``slope``の傾きがゼロより大きい場合、トレンドが上昇していると判断し、ポジション比率を1に設定します

2、「slope」の傾きがゼロ未満の場合、トレンドが下降していると判断し、ポジション比率を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (125, 5)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲: [(3, 200), (2, 20)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.SAREXT(par_values=(0, 3))[ソース]

インジケーターが 0 より大きい場合は買いシグナル、インジケーターが 0 より小さい場合は売りシグナルを含む拡張放物線 SAR 戦略

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。

a: int、パラボリック SAR パラメーター: 加速度

m: float、最大最大値

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

``Parabolic SAR``の計算。

1、Parabolic SAR が 0 より大きい場合、出力は長くなります

2、``Parabolic SAR``が0未満の場合に出力ショート

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (0, 3)

データ型: high, low ハイおよびロー、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 200 Parameter range: [(-100, 100), (0, 5)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

モメンタムテクニカル指標に基づくタイミング戦略

以下の銘柄選択戦略はすべて、平均の傾きに基づいて売買を決定します。

qteasy.built_in.ADX(par_values=(14,))[ソース]

ADX (Average Directional Movement Index) 銘柄選択戦略: ADX 指標に基づいて現在のトレンドの強さを判断し、トレンドの強さに基づいて取引シグナルを生成します。

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。

p: int、ADX 計算期間、範囲 2 ～ 35

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って``ADX``のトレンドの強さを計算します。

1、``ADX>25``の場合、トレンドが上昇と判断しポジション比率を1に設定

2、``between 20<ADX<25``の場合はニュートラルトレンドと判断し、ポジション比率を0とします。

3、``ADX>20``の場合は下降トレンドと判断し、ポジション比率を-1とします。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データ型: high, low, close 高値、安値、終値、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 270

パラメータ範囲：「[(2, 35)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.APO(par_values=(12, 26, 0))[ソース]

APO インジケーター (絶対価格オシレーター) 銘柄選択戦略。

APO インジケーターは、APO インジケーターに基づいて 2 つの平均間の相対関係によって生成され、強気派と弱気派の株価変動の現在の傾向を判断し、傾向に基づいて取引シグナルを生成します。

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。

f: int、高速平均化期間

s: int、平均周期が遅い

m: int、移動平均タイプ、値の範囲は 0 ～ 8

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

次のルールに従って APO トレンドを計算します。

1、`APO``が0より大きい場合、強気トレンドと判断しポジション比率を1に設定

2、``ADX``が0未満の場合、弱気トレンドと判断し、ポジション比率を-1に設定します。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 26, 0)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータ範囲: [(10, 100), (10, 100), (0, 8)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.AROON(par_values=(14,))[ソース]

AROON インジケーターの銘柄選択戦略。

AROONインジケーターは、現在の株価がトレンドレンジにあるかステイルメイトレンジにあるかを判断するために使用され、AROONインジケーター戦略を計算することにより、トレンドの強さに基づいて強いロング/ショートと弱いロング/ショートを出力できます。

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。

p: int、トレンド決定サイクル

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って AROONUP / DOWN 2 本のトレンドラインを計算し、ポジション比率シグナルを生成します。

1、UPがDOWNを上回ると弱いロングを出力します。

2、UPがDOWNを下回る場合、出力は弱く短絡されます。

3、UP が 70 より大きく、DOWN が 30 未満の場合、強いロングの出力

4、UP が 30 未満、DOWN が 70 を超える場合、出力は強くショートします。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データ型: high, low 最高価格、最低価格、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータの範囲: [(2, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.CMO(par_values=(14,))[ソース]

CMO (シャンデモメンタムオシレーター) 銘柄選択戦略。

CMO は、-100 から 100 の間で変動するモメンタム指標であり、株式が現在売られ過ぎか買われ過ぎの範囲にあるかを判断するために使用され、この戦略で投資ポジション目標を生成するために使用されます。

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。

p: int、運動量計算期間

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って CMO を計算し、位置比信号を生成します。

1、CMO が 0 より大きい場合、弱いロングを出力します。

2, ``CMO``が0未満の場合、出力ウィークショート

3, CMO が 50 より大きい場合、強力なロング出力

4, CMO が -50 未満の場合、強力なショート出力

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データ型: high, low, close 高値、安値、終値、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータの範囲: [(2, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.MACDEXT(par_values=(12, 0, 26, 0, 9, 0))[ソース]

MACDEXT (Extendec MACD) 銘柄選択戦略。

この戦略では、MACD インジケーターを使用してポジションターゲットを生成しますが、標準の MACD とは異なり、MACDEXT の高速、低速、およびシグナル平均のタイプはオプションです。

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。
fp: int、高速平均による期間の計算

``

ft: int、高速平均のタイプ、値の範囲は 0 ～ 8

sp: int、SMA 計算期間が遅い

st: int、低速 SMA タイプ、値の範囲は 0 ～ 8

s: int、MACDシグナルライン計算期間

t: int、MACD 信号線タイプ、値の範囲 0 ～ 8

信号の種類

タイプ PT: 位置パーセンテージターゲット信号

ルール

ルールに従って``MACD``を計算し、MACD:のHラインに基づいてポジション比率シグナルを生成します。

1、``hist>0``の場合複数出力します

2、``hist<0``の場合はnullを出力します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 0, 26, 0, 9, 0)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータ範囲: [(2, 35), (0, 8), (2, 35), (0, 8), (2, 35), (0, 8)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.MFI(par_values=(14,))[ソース]

MFI (マネーフローインデックス) 取引戦略: MFI は株が買われすぎか売られすぎかを判断するために使用され、この戦略は MFI インジケーターを使用して取引シグナルを生成します。

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。

p: int、MFI信号計算期間

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

ルールに従って MFI を計算し、MFI: の値に基づいて比例取引シグナルを生成します。

1、MFI > 20 の場合、10% の買いトレードシグナルが一貫して生成されます

2、「MFI > 80」とポジションが継続的に売られると、連続30%売りシグナルが生成されます

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14,)

データ型: high, low, close, volume 高値、安値、終値、出来高、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータの範囲: [(2, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DI(par_values=(14, 14))[ソース]

DI (ディレクトリー・インジケーター) 取引戦略。

DI 指標は、それぞれ価格の上昇トレンドと下降トレンドの強さを示すネガティブ指標とポジティブ指標で構成されます。この戦略は、±DI 指標を使用して取引シグナルを生成します。

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。

n: int、負のDI信号計算期間

p: int、正の DI 信号計算期間

信号の種類

タイプ PT: パーセンテージ位置ターゲット信号

ルール

ルールに従って正と負の DI を計算し、DI: の値に基づいて位置目標信号を生成します。

1、``+DI > -DI``の場合、位置目標を1に設定します

2、``+DI < -DI``の場合、位置目標を-1に設定します

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14, 14)

データ型: high, low, close 最高値、最低値、終値、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータ範囲: [(1, 100), (1, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.DM(par_values=(14, 14))[ソース]

DM (方向移動) 取引戦略。

DM 指標は、それぞれ価格の上昇傾向と下降傾向を示す負の方向の動きと正の方向の動きで構成されます。この戦略は±DMインジケーターを使用して取引シグナルを生成します

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。

n: int、負のDM信号計算期間

p: int、ポジティブDM信号計算期間

信号の種類

タイプ PT: パーセンテージ位置ターゲット信号

ルール

ルールに従って正と負の DM を計算し、DM: の値に基づいて位置目標信号を生成します。

1、``+DM > -D``Mの場合、位置目標を1に設定します

2、``+DM < -D``Mの場合、位置目標を-1に設定します

3、残りの場合は、位置ターゲットを 0 に設定します。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14, 14)

データ型: high, low 最高価格、最低価格、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: ``200`”

パラメータ範囲: [(1, 100), (1, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.MOM(par_values=(14,))[ソース]

MOM (モメンタム指標) 取引戦略: MOM 指標は、価格の上昇トレンドまたは下降トレンドの強さを識別するために使用できます。MOM は、現在の価格が前日の価格より高い場合はプラス、前日の価格より低い場合はマイナスになります。

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。

n: int、MOM信号計算期間

信号の種類

タイプ PT: パーセンテージ位置ターゲット信号

ルール

MOM according to the rule and generate position target signals based on the value of ``MOM``を計算します。

1、``MOM > 0``の場合、位置目標を1に設定します

2、``MOM < 0``の場合、位置目標を-1に設定します

3、残りの場合は、位置ターゲットを 0 に設定します。

戦略属性のデフォルト値:``

デフォルトパラメータ: (14, )

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータの範囲：「[(1, 100)]」

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.PPO(par_values=(12, 26, 0))[ソース]

PPO (パーセント価格オシレーター) 取引戦略: PPO インジケーターは、高速移動平均と低速移動平均の間のパーセンテージの差を表し、価格傾向を決定するために使用されます。長短平均の計算期間と平均の種類は戦略のパラメータです。

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。

fp: int、高速平均による期間の計算

sp: int、SMA 計算期間が遅い

m: int、移動平均型（範囲0～8）

信号の種類

タイプ PT: パーセンテージ位置ターゲット信号

ルール

ルールに従って PPO を計算し、PPO の値に基づいて位置目標信号を生成します。

1、PPO > 0の場合、位置目標を1に設定します

2、PPO < 0 の場合、位置目標を -1 に設定します

3、残りの場合は、位置ターゲットを 0 に設定します。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (12, 26, 0)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(2, 100), (20, 200), (0, 8)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.RSI(par_values=(12, 70, 30))[ソース]

RSI (相対力指数) 取引戦略: RSI は、最近の価格変動の大きさを測定して、株が現在売られすぎているのか買われすぎているのかを判断し、それに応じて変化の傾向を判断します。RSI は常に 0 ～ 100 の間で振動し、振動曲線です。

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。

p: int、RSI 計算期間

ulim: int、ロングポジションの最小トリガー

llim: int、ショートポジションの天井をトリガーします

信号の種類

タイプ PT: パーセンテージ位置ターゲット信号

ルール

ルールに従って RSI を計算し、ulim/llim: に関連する RSI の値に基づいて位置目標信号を生成します。

1、RSI > ulim の場合、位置目標を 1 に設定します。

2、RSI < llim の場合、位置目標を -1 に設定します

3、残りの場合は、位置ターゲットを 0 に設定します。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ``(12, 70, 30)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(2, 100), (50, 100), (0, 50)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.STOCH(par_values=(5, 3, 0, 3, 0))[ソース]

STOCH (確率的指標) 取引戦略: STOCH 指標は価格変化の勢いを測定し、その勢いの大きさが価格傾向を決定し、比例した売買シグナルを生成します。

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。

fk: int、高速平均による期間の計算

sk: int、k-mean の計算時間が遅い

skm: int、遅い K 平均タイプ、値の範囲は 0 ～ 8

sd: int、遅い d 平均計算期間

sdm: int、Slow D SMA タイプ、値の範囲は 0 ～ 8

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

ルールに従って k 値と d 値を計算し、k 値に基づいて比例した売買シグナルを生成します。

1、k > 80の場合、段階的な売りシグナルが生成され、サイクルごとに保有株の30%が売却されます。

2、k < 20 の場合、段階的な買いシグナルが生成され、サイクルごとに総投資額の 10% を購入します。

3、kとdが発散した場合にも信号が生成される（将来改善予定）

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (5, 3, 0, 3, 0)

データ型: high, low, close 高値、安値、終値、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(2, 100), (2, 100), (0, 8), (2, 100), (0, 8)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.STOCHF(par_values=(5, 3, 0))[ソース]

STOCHF (Stochastic Fast Indicator) 取引戦略: STOCHF 指標は価格変動の勢いを測定し、STOCH 戦略と同様に、Stochastic Fast Indicator を使用して価格傾向を判断し、比例した売買シグナルを生成します。

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。

fk: int、高速 K 平均計算期間

fd: int、高速 D 平均計算期間

fdm: int、高速 D 平均タイプ、値の範囲 0 ～ 8

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

ルールに従って k 値と d 値を計算し、k 値に基づいて比例した売買シグナルを生成します。

1、k > 80の場合、段階的な売りシグナルが生成され、サイクルごとに保有株の30%が売却されます。

2、k < 20 の場合、段階的な買いシグナルが生成され、サイクルごとに総投資額の 10% を購入します。

3、kとdが発散した場合にも信号が生成される（将来改善予定）

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (5, 3, 0)

データ型: high, low, close 高値、安値、終値、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(2, 100), (2, 100), (0, 8)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.STOCHRSI(par_values=(14, 5, 3, 0))[ソース]

STOCHRSI (Stochastic Relative Strength Index) 取引戦略: STOCHRSI 指標は、0 と 1 の間で変動する価格変化の勢いを測定し、価格トレンドの相対的な強さを示し、比例した売買シグナルを生成します。

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。

p: int、計算期間

fk: int、高速 K 平均計算期間

fd: int、高速 D 平均計算期間

fdm: int、高速 D 平均タイプ、値の範囲 0 ～ 8

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

ルールに従って k 値と d 値を計算し、k 値に基づいて比例した売買シグナルを生成します。

1、k > 0.8 の場合、サイクルごとに保有株の 30% を売却するプログレッシブ売りシグナルが生成されます。

2、k < 0.2 の場合、サイクルごとに総投資額の 10% を購入するプログレッシブ購入シグナルが生成されます。

3、kとdが発散した場合にも信号が生成される（将来改善予定）

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14, 5, 3, 0)

データタイプ: close 終値、単一データ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(2, 100), (2, 100), (2, 100), (2, 100), (0, 8)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.ULTOSC(par_values=(7, 14, 28, 70, 30))[ソース]

ULTOSC (アルティメットオシレーターインジケーター) 取引戦略: ULTOSC インジケーターは、3 つの異なる期間にわたる価格のモメンタムを計算し、多くの異なるタイプのモメンタム間の偏差に基づいて取引シグナルを生成します。

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。

p1: int、運動量計算期間 1

p2: int、運動量計算期間 2

p3: int、運動量計算期間 3

u: int、売りシグナル閾値

l: int、買いシグナル閾値

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

ULTOSC インジケーターの計算とインジケーターのサイズに基づく取引シグナルの生成。

1、ULTOSC > u の場合、サイクルごとに保有株の 30% を売却するプログレッシブ売りシグナルが生成されます。

2、``ULTOSC `` < 1 の場合、サイクルごとに総投資額の 10 パーセントを購入するプログレッシブ購入シグナルが生成されます。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (7, 14, 28, 70, 30)

データ型: high, low, close 高値、安値、終値、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(1, 100), (1, 100), (1, 100), (1, 100), (70, 99), (1, 30)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

出来高テクニカル指標に基づくタイミング戦略

qteasy.built_in.WILLR(par_values=(14, 80, 20))[ソース]

WILLR (William's %R) 取引戦略: WILLR インジケーターは、株式が現在買われ過ぎまたは売られ過ぎの範囲にあるかどうかを計算するために使用され、取引シグナルを生成するために使用されます。

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。

p: int、運動量計算期間

u: int、売りシグナル閾値

l: int、買いシグナル閾値

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

WILLR インジケーターの計算とインジケーターのサイズに基づく取引シグナルの生成。

1、「WILLR > -l」の場合、サイクルごとに保有株の 30% を売却するプログレッシブ売りシグナルが生成されます。

2、「WILLR < -u」の場合、サイクルごとに総投資額の 10% を購入するプログレッシブ購入シグナルが生成されます。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (14, 80, 20)

データ型: high, low, close 高値、安値、終値、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(2, 100), (70, 99), (1, 30)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.AD()[ソース]

AD 取引戦略: この戦略は、AD ライン (累積分配線) を使用して、出来高と価格に基づく取引シグナルを生成し、株式へのまたは株式からの資金の累積流入または流出の傾向を決定し、この傾向による市場の上昇/下降の動きを決定します。

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。

ポリシーパラメータがありません

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

AD インジケーターを計算し、AD シグナルの変化 (上昇/横ばい/下降) に基づいて取引シグナルを生成します。

AD ラインの傾向は、今日/昨日の 2 つの AD 値のサイズを比較することによって決定されます。

1、「AD(last)'' > AD(latest)」の場合は下降トレンド、サイクルごとに保有株の 30% を売却するための段階的な売りシグナルを生成します。

2、AD(last) < AD(latest) の場合、上昇トレンドとなり、サイクルごとに総投資額の 10% を購入する段階的な買いシグナルが生成されます。

3、「AD(last) = AD(latest)」の場合、トレンドはフラットであり、取引シグナルは生成されません

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: ()

データ型: high, low, close, volume 高値、安値、終値、出来高、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: []

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.ADOSC(par_values=(3, 10))[ソース]

AD オシレーター取引戦略: この戦略は、ADOSC (累積分布オシレーター) を使用して取引シグナルを生成します。 AD オシレーターは、AD ラインの MACD ラインを計算することによって株価の方向を決定します。

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。

f: int、高速平均化期間

s: int、遅い平均化期間

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

ADOSC インジケーターを計算し、インジケーターのサイズに基づいて取引シグナルを生成します。

1、「AD > 0」の場合、サイクルごとに保有株の 30% を売却するプログレッシブ売りシグナルが生成されます。

2、AD < 0 の場合、サイクルごとに総投資額の 10% を購入するプログレッシブ購入シグナルが生成されます。

3、「AD = 0」の場合、取引シグナルは生成されません

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (3, 10)

データ型: high, low, close, volume 高値、安値、終値、出来高、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(2, 10), (10, 99)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.OBV(par_values=(15,))[ソース]

OBV 取引戦略: この戦略は、OBV (オンボード値) を使用して取引シグナルを生成します。このシグナルは、株式の変動を識別するための取引量と価格に基づいています。

トレンド (平均を通じてトレンドを決定)、OBV シグナルが価格上昇トレンドを確認したとき、OBV シグナルと価格トレンドが確認されたときに、ポジションをオープンするシグナルを生成します。

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。

n: int、期間を計算するためのOBVと終値の移動平均

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

OBV インジケーターを計算し、OBV インジケーターの N 日 (N は調整可能なパラメーター) 移動平均と終値を計算します。

N 日移動平均を使用し、昨日/今日の移動平均の関係に基づいて上昇/下降傾向を決定します。

昨日の平均が今日の平均より高い場合は下降トレンドと判断され、昨日の平均が今日の平均より低い場合は上昇トレンドと判断されます。

次に、戦略は 2 つの平均の上昇/下降トレンドの確認/発散に基づいて買い/売りシグナルを生成します。

1、終値が上昇傾向にあり、OBVが上昇傾向にある場合、上昇トレンドが確認され、株式を100％購入します。

2、終値が上昇傾向にあるが、OBVが下降傾向にある場合、つまり上昇トレンドの発散の場合、保有株の50％を売却します。

3、終値トレンドが下落し、OBVトレンドが下落している場合は、下降トレンドが確定し、保有株全体を売却します。

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (15, )

データ型: close, volume 終値、出来高、複数の入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(5, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

ボラティリティテクニカル指標に基づくタイミング戦略

qteasy.built_in.ATR(par_values=(15,))[ソース]

ATR取引戦略。

ATR 取引戦略は、ATR インジケーターを使用して取引シグナルを生成します。 ATR 指標は株式価格のボラティリティを測定し、そのボラティリティを使用して株式の価格が決定されます。

リスクとボラティリティを考慮して取引シグナルを生成します。

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。

n: int、ATRの計算周期

信号の種類

タイプ PS: パーセンテージ売買シグナル

ルール

ATR インジケーターを計算し、価格と ATR インジケーターの N 日移動平均 (N は調整可能なパラメーター) を計算します。

ATRと移動平均の昨日と今日の関係に基づいて上昇/下降トレンドを判断します。

昨日の平均が今日の平均より高い場合は下降トレンドと判断され、昨日の平均が今日の平均より低い場合は上昇トレンドと判断されます。

次に、戦略は ATR の値に基づいて、上昇下降トレンドが確認されるかどうかを判断します。

1、終値が上昇傾向にあり、ATRが上昇傾向にある場合、上昇トレンドが確認され、株式の100％が購入されます。

２、終値が下降傾向にあり、ATRが下降傾向にある場合、下降トレンドが確定し全株式を売却します。

3、他の条件が発生した場合、取引シグナルは生成されません

戦略属性のデフォルト値

デフォルトパラメータ: (15, )

データ型: high, low, close、ハイ、ロー、クローズ、複数のデータ入力

ウィンドウの長さ: 100

パラメータ範囲: [(5, 100)]

参照データはサポートされておらず、取引データもサポートされていません

qteasy.built_in.NATR()[ソース]: Not Implemented Yet

qteasy.built_in.TRANGE()[ソース]: Not Implemented Yet

6. 組み込まれた戦略

組み込みの戦略にアクセスする

7. すべての組み込み戦略

他のテクニカル分析パッケージに依存しないすべての戦略

シンプルな銘柄選択戦略

シンプルなタイミング戦略

SMA インジケーターに基づくタイミング戦略

TA-Lib テクニカル分析パッケージに依存した取引戦略

単一の平均値交差に基づくタイミング戦略

ダブル SMA クロッシングに基づくタイミング戦略

SMA スロープに基づくタイミング戦略

モメンタムテクニカル指標に基づくタイミング戦略

出来高テクニカル指標に基づくタイミング戦略

ボラティリティテクニカル指標に基づくタイミング戦略

`TA-Lib` テクニカル分析パッケージに依存した取引戦略