2. 主要な概念の概要

この章では、qteasy の中核となる概念を表と簡単なメモに整理し、後続の章を読むときや API を使用するときに簡単に簡単に検索できるようにします。より完全な構造と関係については、全体的なアーキテクチャと設計アプローチを参照してください。

2.1. 1. 概念表（名称 / 含义 / 在文档中的位置）

コンセプト	意味	このシリーズのどこに当てはまるか
DataSource	ファイルまたはデータベース内の履歴データテーブルを管理し、プロアクティブにデータを取得しないローカルデータストレージの抽象化。	データの取得、保存、データ型
データテーブル	市場、財務、マクロ、その他のデータを統一構造で保存する DataSource のテーブル。	データの取得、保存、データ型
DataType	name、freq、asset_type などによって決定される、「戦略が参照できる情報」のタイプの説明。	データの取得、保存、データ型、ストラテジーによるデータの宣言と使用方法
htype	履歴データ型名 (close、open など)。データの種類を識別するために、freq およびasset_type と一緒によく使用されます。	データの取得、保存、データ型
dtype_id	DataType の一意の識別子。形式は `name_assettype_freq` (例: `close_E_d`)	以下の「dtype_id の構成と例」を参照してください。
Operator	戦略コンテナと実行エントリポイント。グループのリストと group_timing_table を保持し、run(config) を提供します	Operator とグループ
Group	同じ run_freq と run_timing、signal_type および Blender を持つ戦略のコレクション	Operator とグループ
Strategy	基本 Strategy クラスとそのサブクラス。 data_types/window_length と Parameters を宣言し、realize() を実装します。	戦略の実行方法
run_freq	戦略 (グループ) の実行頻度。例: `'d'` は日次、`'m'` は月次。	Operator とグループ
run_timing	戦略 (グループ) が期間内に実行される場合 (例: クローズ時に `'close'`、オープン時に `'open'`)。	Operator とグループ
group_timing_table	各タイムステップで実行されるグループをマークするタイムステップ × グループテーブル。	Operator とグループ
blender	同じグループ内の複数の戦略からのシグナルがどのように結合されるか (式またはデフォルトルール)	Operator とグループ
signal_type	シグナルタイプ: PT (ターゲットポジション)、PS (比例買い/売り)、VS (数量買い/売り)	以下: 「3 つの信号タイプ PT/PS/VS」
Parameter	戦略の調整可能なパラメーターの定義 (名前、タイプ、値の範囲など)	戦略の実行方法
data_types	ストラテジーによって宣言された必須のデータ型 (DataType またはリスト)	戦略によるデータの宣言と使用方法
window_length	戦略に必要な履歴データのウィンドウの長さ (例: 20 日)	戦略によるデータの宣言と使用方法
realize()	戦略ロジックのエントリポイント。パラメータは取りません。 get_pars/get_data 経由でデータをフェッチし、シグナルを返します。	戦略の実行方法
get_data / get_pars	Realize() 内で、dtype_id でデータを取得し、パラメータ名で調整可能なパラメータを取得します。	戦略によるデータの宣言と使用方法
Backtester	バックテスト実行プログラム: group_timing_table に従って Operator を駆動し、フィルをシミュレートします	バックテスト、ライブ取引、最適化
Optimizer	オプティマイザー: パラメーター空間を検索し、バックテストを複数回実行して、目的関数を集計します。	バックテスト、ライブ取引、最適化
Trader	ライブ取引管理: スケジュールに従ってOperatorをトリガーし、ブローカーを調整します	バックテスト、ライブ取引、最適化
Broker	注文実行および約定レポートのための抽象インターフェイス	バックテスト、ライブ取引、最適化
config	バックテスト/ライブ取引/最適化によって共有される実行構成 (資産プール、時間範囲、コスト、資本計画など)	バックテスト、ライブ取引、最適化
qt.run	統合されたエントリポイント: qt.run(op, mode=…, **kwargs) → op.run(config, datasource, logger)	バックテスト、ライブ取引、最適化

2.2. 2. dtype_id 的构成与示例

dtype_id は、name_assettype_freq という 3 つの部分が連結されて構成されます。

name: データ型名 (close、open、total_mv、pe など)。
assettype: E (株式)、IDX (インデックス)、ANY (任意) などの資産タイプ。
freq: データの頻度。例: d (毎日)、w (毎週)、m (毎月)、q (四半期)。

例：

dtype_id	意味
`close_E_d`	株式の毎日の終値
`close_IDX_d`	指数の毎日の終値
`close_ANY_d`	あらゆる資産の毎日の終値
`total_mv_E_q`	四半期の株式時価総額の合計
`pe_E_d`	日次株価PER (入手可能な場合)

ストラテジーが get_data(dtype_id) を呼び出す場合、使用される ID は、ストラテジーによって宣言された DataType によって生成された dtype_id と一致する必要があります (通常、ストラテジーの data_type_ids プロパティを介して表示できます)。

2.3. 3. 三种信号类型 PT/PS/VS 的语义对比表

タイプ	フルネーム	意味（一文）	例
PT	Position Target	目標ポジション比率: シグナルは、到達すべき望ましいロング/ショートポジション比率を示します。	0.5 は、目標の 50% ロングポジションを示します。
PS	Proportion Signal	比例取引: シグナルは、資本または保有株のどの割合を売買するかを示します。	0.5 は、資本の 50% を購入に使用するか、ポジションの 50% を売却することを示します。
VS	Volume Signal	数量ベースの取引: シグナルは売買する数量 (株または単位) を示します。	100 は 100 株を購入することを示します。 -50 は 50 株を売却することを示します。

同じ数値は、異なる signal_type では異なる順序インテントとして解釈されます。グループの signal_type はストラテジを追加するときに決定され、同じグループ内のストラテジは同じタイプの信号を出力し、その後ブレンダーによってブレンドされます。

2.4. 4. 三种策略基类的输入/输出对比表

基本クラス	典型的な使用例	入力 (get_data など)	出力（realizeの戻り値）
RuleIterator	マーケットタイミング、単一ルールの反復	単一アセットまたはマルチアセットデータウィンドウ (dtype_id による)	スカラー信号 (例: 1 / -1 / 0);同じルールがすべての資産に適用されます
FactorSorter	ファクターベースの銘柄選択	複数の資産の横断的データ (例: 複数の株式のファクター値)	1D 因子配列 (資産ごとに 1 つの値);エンジンはファクターランキングとフィルタリングルールによって銘柄を選択します
GeneralStg	汎用マルチアセット戦略	マルチアセット、マルチデータタイプのデータウィンドウ	1D シグナル配列 (資産ごとに 1 つのターゲットポジションまたは売買比率)

詳細については、ストラテジーの実行方法: タイミング、データ、パラメーターを参照してください。