配置QTEASY
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查看qteasy的当前系统配置信息:

.. autofunction:: qteasy.configuration

.. autofunction:: qteasy.get_config

.. autofunction:: qteasy.get_configurations

修改qteasy的配置信息:

.. autofunction:: qteasy.configure

.. autofunction:: qteasy.set_config

查看、修改或删除qteasy的启动配置内容：

.. autofunction:: qteasy.start_up_settings

.. autofunction:: qteasy.update_start_up_setting

.. autofunction:: qteasy.remove_start_up_setting

将所有的配置变量重置为默认值:

.. autofunction:: qteasy.reset_config

从文件中读取配置信息:

.. autofunction:: qteasy.load_config

将配置信息写入文件:

.. autofunction:: qteasy.save_config

qteasy的所有配置变量
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下面是qteasy的配置变量，可以通过qteasy.get_config()函数查看当前的配置信息，也可以通过qteasy.configure()函数修改配置信息。

.. note::

   关于 S1.3 完成后的模拟实盘文档入口（按使用目标）：

   - 快速了解：``live_trading/1-overview.md``
   - 先跑起来：``live_trading/2-configuration-and-run.md``
   - 理解拒单与状态：``live_trading/3-risk-and-order-lifecycle.md``
   - 扩展 Broker：``live_trading/4-broker-adapter-and-integration.md``
   - XtQuant/MiniQMT 契约 v1（英文）：``live_trading/4a-xtquant-broker-adapter-contract-v1.md``
   - 排错复盘：``live_trading/5-artifacts-and-troubleshooting.md``
   - 双路径实操教程：``tutorials/8-live-trade-risk-and-broker-walkthrough.md``

   说明：

   - ``live_trading`` 侧重模块能力与场景化说明；
   - ``references`` 侧重 API 视角功能清单；
   - ``api`` 侧重 autodoc 导出的接口明细。

   用户可见拒单提示、错误信息、日志示例在文档中统一使用英文文案。

.. list-table:: qteasy Configuration Variables
   :widths: 15 10 10 65
   :header-rows: 1

   * - **Name**
     - **Level**
     - **Default Value**
     - **Description**
   * - ``mode``
     - 0
     - ``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
   * - ``time_zone``
     - 4
     - ``local``
     - | 回测时的时区，默认值"local"，表示使用本地时区。
       | 如果需要固定时区，设置任意合法的时区，例如：
       | Asia/Shanghai
       | Asia/Hong_Kong
       | US/Eastern
       | US/Pacific
       | Europe/London
       | Europe/Paris
       | Australia/Sydney
       | Australia/Melbourne
       | Pacific/Auckland
       | Pacific/Chatham
       | etc.
   * - ``asset_pool``
     - 0
     - ``000300.SH``
     - 可用投资产品池，投资组合基于池中的产品创建
   * - ``asset_type``
     - 0
     - ``IDX``
     - | 投资产品的资产类型，包括：
       | IDX  : 指数
       | E    : 股票
       | FT   : 期货
       | FD   : 基金
   * - ``live_trade_account_id``
     - 0
     - ``None``
     - | 实盘交易账户ID，用于实盘交易，如果指定了该参数，则会直接
       | 使用该账户执行实盘交易，如果账户ID不存在，则会报错
       | 如果不给出account_id，则必须给出live_trade_account_name
       | 以创建一个新的账户ID
   * - ``live_trade_account_name``
     - 0
     - ``None``
     - | 用于实盘交易的账户名称，如果live_trade_account为None，则
       | 必须创建新的账户ID，此时本参数必须给出，并设定account_name为
       | 本参数的值
   * - ``live_trade_debug_mode``
     - 1
     - ``False``
     - 实盘交易调试模式，True: 调试模式，False: 正常模式
   * - ``live_trade_init_cash``
     - 1
     - ``1000000.0``
     - | 实盘交易账户的初始资金，浮点数，例如：
       | 1000000.0 : 初始资金为100万
       | 1000000   : 初始资金为100万
   * - ``live_trade_init_holdings``
     - 1
     - ``None``
     - | 实盘交易账户的初始持仓，字典，例如：
       | {'000001.SZ': 1000, '000002.SZ': 2000} : 初始持仓为
       | 000001.SZ: 1000股, 000002.SZ: 2000股
   * - ``live_trade_broker_type``
     - 1
     - ``simulator``
     - | 实盘交易账户的交易代理商类型，可以设置为模拟交易代理商返回交易结果、手动输入结果或者连接到交易代理商的交易接口
       | 默认使用模拟交易代理Simulator
   * - ``live_trade_broker_params``
     - 1
     - ``None``
     - | 实盘交易账户的交易代理商参数，字典，例如：
       | {'host': 'localhost', 'port': 8888} : 交易代理商的主机名和端口号
       | 具体的参数设置请参考交易代理商的文档
       | 如果使用 'simulator' broker，且设置此参数为None，则会使用config中的
       | backtest参数
   * - ``live_price_acquire_channel``
     - 2
     - ``eastmoney``
     - | 实盘交易时获取实时价格的方式：
       | eastmoney - 通过东方财富网获取实时价格
       | tushare  - 通过tushare获取实时价格(需要自行开通权限)
       | akshare  - Not Implemented: 从akshare获取实时价格
   * - ``live_price_acquire_freq``
     - 2
     - ``15MIN``
     - | 实盘交易时获取实时价格的频率：
       | H      - 每1小时获取一次数据
       | 30MIN  - 每30分钟获取一次数据
       | 15MIN  - 每15分钟获取一次数据
       | 5MIN   - 每5分钟获取一次数据
       | 1MIN   - 每1分钟获取一次数据
   * - ``watched_price_refresh_interval``
     - 4
     - ``5``
     - | 实盘交易时监看实时价格的刷新频率，单位为秒，默认为5秒
       | 该数值不能低于5秒
   * - ``trade_batch_size``
     - 0
     - ``0.01``
     - | 投资产品的最小申购批量大小，浮点数，例如：
       | 0.01 : 可以购买最小到0.01份的投资产品
       | 1. : 只能购买整数份额的投资产品
       | 100: 可以购买100的整数倍份额投资产品
       | n  : 可以购买的投资产品份额为n的整数倍，n不必为整数
   * - ``sell_batch_size``
     - 0
     - ``0.01``
     - | 投资产品的最小卖出或赎回批量大小，浮点数，例如：
       | 0.01 : 可以卖出最小到0.01份的投资产品
       | 1. : 只能购买整数份额的投资产品
       | 100: 可以购买100的整数倍份额投资产品
       | n  : 可以购买的投资产品份额为n的整数倍，n不必为整数
   * - ``cash_decimal_places``
     - 2
     - ``2``
     - | 现金的小数位数，例如：
       | 0: 现金只能为整数
       | 2: 保留小数点后两位数字
   * - ``amount_decimal_places``
     - 2
     - ``2``
     - | 投资产品的份额的小数位数，例如：
       | 0: 份额只能为整数
       | 2: 保留小数点后两位数字
   * - ``riskfree_ir``
     - 1
     - ``0.0035``
     - 无风险利率，如果选择"考虑现金的时间价值"，则回测时现金按此年利率增值
   * - ``parallel``
     - 1
     - ``True``
     - 如果True，策略参数寻优时将利用多核心CPU进行并行计算提升效率
   * - ``hist_dnld_parallel``
     - 4
     - ``16``
     - 下载历史数据时启用的线程数量，为0或1时采用单线程下载，大于1时启用多线程
   * - ``hist_dnld_delay``
     - 4
     - ``0.0``
     - 为防止服务器数据压力过大，下载历史数据时下载一定数量的数据后延迟的时间长度，单位为秒
   * - ``hist_dnld_delay_evy``
     - 4
     - ``0``
     - | 为防止服务器数据压力过大，下载历史数据时，每下载一定数量的数据，就延迟一段时间。
       | 此参数为两次延迟之间的数据下载量
   * - ``hist_dnld_prog_bar``
     - 4
     - ``False``
     - 下载历史数据时是否显示进度条
   * - ``hist_dnld_retry_cnt``
     - 4
     - ``7``
     - 下载历史数据失败时的自动重试次数
   * - ``hist_dnld_retry_delay``
     - 4
     - ``1.0``
     - 下载历史数据失败时的自动重试前的延迟时间，单位为秒
   * - ``hist_dnld_backoff``
     - 4
     - ``2.0``
     - | 下载历史数据失败时的自动重试的延迟时间倍增乘数
       | 例如，设置hist_dnld_backoff = 2时，每次重试失败
       | 后延迟时间会变为前一次的2倍
   * - ``auto_dnld_hist_tables``
     - 4
     - ``[]``
     - | [PLANNED] 在实盘运行时自动下载的历史数据表名列表，例如：
       | ["stock_daily", "index_weekly", "stock_monthly"]
       | 当前版本尚未启用该功能，配置不产生实际效果。
   * - ``gpu``
     - 4
     - ``False``
     - | [PLANNED] 如果True，策略参数寻优时使用GPU加速计算。
       | 本功能目前尚未实现，设置该参数不会改变当前版本的运行行为。
   * - ``local_data_source``
     - 1
     - ``file``
     - | 确定本地历史数据存储方式：
       | file     - 历史数据以本地文件的形式存储，
       |            文件格式在"local_data_file_type"属性中指定，包括csv/hdf等多种选项
       | database - 历史数据存储在一个mysql数据库中
       |            选择此选项时，需要在配置文件中配置数据库的连接信息
       | db       - 等同于"database"
   * - ``local_data_file_type``
     - 4
     - ``csv``
     - | 确定本地历史数据文件的存储格式：
       | csv - 历史数据文件以csv形式存储，速度较慢但可以用Excel打开
       | hdf - 历史数据文件以hd5形式存储，数据存储和读取速度较快
       | feather/fth - 历史数据文件以feather格式存储，数据交换速度快但不适用长期存储
   * - ``local_data_file_path``
     - 4
     - ``data/``
     - 确定本地历史数据文件存储路径
   * - ``local_db_host``
     - 4
     - ``localhost``
     - 用于存储历史数据的数据库的主机名，该数据库应该为mysql数据库或MariaDB
   * - ``local_db_port``
     - 4
     - ``3306``
     - 用于存储历史数据的数据库的端口号，默认值为mysql数据库的端口号3306
   * - ``local_db_name``
     - 4
     - ``qt_db``
     - 用于存储历史数据的数据库名，默认值为"qt_db"
   * - ``local_db_user``
     - 4
     -
     - | 访问数据库的用户名，该用户需具备足够的操作权限
       | 建议通过配置文件配置数据库用户名和密码
   * - ``local_db_password``
     - 4
     -
     - | 数据库的访问密码
       | 建议通过配置文件配置数据库用户名和密码
   * - ``sys_log_file_path``
     - 4
     - ``syslog/``
     - | 系统运行日志及错误日志的存储路径。
       | 支持相对路径（相对 QT_ROOT_PATH）、绝对路径及以 ``~`` 开头的家目录路径；
       | 通过 ``qt.configure()`` / ``qt.set_config()`` 修改后立即生效（热修改），无需重新导入。
       | 路径中不得包含非法字符（如控制字符、Windows 下 ``<>"|?*`` 等），否则抛出 ValueError。
   * - ``trade_log_file_path``
     - 4
     - ``tradelog/``
     - | 明细交易日志及交易汇总的存储路径（回测与实盘共用）。
       | 支持相对路径（相对 QT_ROOT_PATH）、绝对路径及以 ``~`` 开头的家目录路径；
       | 通过 ``qt.configure()`` / ``qt.set_config()`` 修改后立即生效（热修改），无需重新导入。
       | 路径中不得包含非法字符，否则抛出 ValueError。
   * - ``trade_log_keep_days``
     - 4
     - ``3``
     - | 回测写盘的 ``trade_log_*`` / ``trade_summary_*`` / ``value_curve_*`` 等 CSV 的保留天数；默认 **3**。
       | 在 **进程加载 qteasy 模块后** 对当前 ``trade_log_file_path`` 目录执行一次按天清理（非每次回测写文件前）。
       | 设为 ``None`` 或 **小于等于 0** 可关闭自动删除；需要时可调用 ``qt.rotate_trade_logs()`` 手动清理。
   * - ``trade_log``
     - 1
     - ``True``
     - | 是否生成明细交易清单，以pd.DataFrame形式给出明细的每日交易清单
       | 包括交易信号以及每一步骤的交易结果
   * - ``benchmark_asset``
     - 1
     - ``000300.SH``
     - | 用来产生回测结果评价结果基准收益的资产类型，默认基准为沪深300指数
       | 基准指数用来生成多用评价结果如alpha、beta比率等，因为这些指标除了考察投资收益的
       | 绝对值意外，还需要考虑同时期的市场平均表现，只有当投资收益优于市场平均表现的，才会
       | 被算作超额收益或alpha收益，这才是投资策略追求的目标
       | 基准资产的类型与价格类型由系统根据 ``benchmark_asset`` 及运行时间表自动推断。
   * - ``report``
     - 1
     - ``True``
     - | 为True时打印运行结果报告
       | 实时模式显示策略运行报告，回测模式显示回测结果报告，优化模式显示优化结果报告
   * - ``visual``
     - 0
     - ``True``
     - | 为True时使用图表显示可视化运行结果
       | （回测模式显示回测报告，优化模式显示优化结果报告）
   * - ``buy_sell_points``
     - 4
     - ``True``
     - 为True时在回测图表中显示买卖点，使用红色和绿色箭头标示出买卖点的位置
   * - ``show_positions``
     - 4
     - ``True``
     - 为True时在回测图表中用色带显示投资仓位
   * - ``cost_fixed_buy``
     - 2
     - ``0.0``
     - | 买入证券或资产时的固定成本或固定佣金，该金额不随买入金额变化
       | 默认值为10元
   * - ``cost_fixed_sell``
     - 2
     - ``0.0``
     - | 卖出证券或资产时的固定成本或固定佣金，该金额不随卖出金额变化
       | 默认值为0
   * - ``cost_rate_buy``
     - 1
     - ``0.0003``
     - | 买入证券或资产时的成本费率或佣金比率，以买入金额的比例计算
       | 默认值为万分之三
   * - ``cost_rate_sell``
     - 1
     - ``0.0001``
     - | 卖出证券或资产时的成本费率或佣金比率，以卖出金额的比例计算
       | 默认值为万分之一
   * - ``cost_min_buy``
     - 2
     - ``5.0``
     - | 买入证券或资产时的最低成本或佣金，买入佣金只能大于或等于该最低金额
       | 默认值为5元
   * - ``cost_min_sell``
     - 2
     - ``5.0``
     - 卖出证券或资产时的最低成本或佣金，卖出佣金只能大于或等于该最低金额
   * - ``cost_slippage``
     - 2
     - ``0.0``
     - 交易滑点，一个预设参数，模拟由于交易延迟或交易金额过大产生的额外交易成本
   * - ``invest_start``
     - 0
     - ``None``
     - | 回测模式下的回测开始日期。
       | 留空(None)时，将在运行时根据 invest_end（或当前日期）自动推导为一年前的日期。
       | 显式设置时格式为"YYYYMMDD"。
   * - ``invest_end``
     - 0
     - ``None``
     - | 回测模式下的回测结束日期。
       | 留空(None)时，将在运行时自动使用当前日期。
       | 显式设置时格式为"YYYYMMDD"。
   * - ``invest_cash_amounts``
     - 1
     - ``[100000.0]``
     - 投资的金额，一个tuple或list，每次投入资金的金额，多个数字表示多次投入
   * - ``invest_cash_dates``
     - 2
     - ``None``
     - | 回测操作现金投入的日期，一个str或list，多个日期表示多次现金投入。默认为None
       | 当此参数为None时，现金投入日期与invest_start相同，当参数不为None时，此参数覆盖
       | invest_start
       | 参数输入类型为str时，格式为"YYYYMMDD"
       | 如果需要模拟现金多次定投投入，或者多次分散投入，则可以输入list类型或str类型
       | 以下两种输入方式等效：
       | "20100104,20100202,20100304" =
       | ["20100104", "20100202", "20100304"]
   * - ``allow_sell_short``
     - 4
     - ``False``
     - | 是否允许卖空交易，：
       | False - 默认值，不允许卖空操作，卖出数量最多仅为当前可用持仓数量
       | True -  允许卖空，卖出数量大于持仓量时，即持有空头仓位
   * - ``long_position_limit``
     - 3
     - ``1.0``
     - | 回测过程中允许交易信号建立的多头仓位百分比的极限值，即允许动用
       | 总资产（包括现金和持有股票的总额）的多少百分比用于持有多头仓位，
       | 默认值1.0，即100%
       | 如果设置值大于1，则表示允许超过持有现金建仓，这种情况会产生负现金
       | 余额，表示产生了借贷
   * - ``short_position_limit``
     - 3
     - ``-1.0``
     - | 回测过程中允许交易信号建立的空头仓位百分比的极限值，即允许持有的
       | 空头仓位占当前净资产总额的最高比例限额，默认值-1.0，即最多允许借入
       | 相当于净资产总额100%价值的股票并持有空头仓位，此时持有负股票份额且
       | 产生正现金流入
   * - ``backtest_price_adj``
     - 4
     - ``none``
     - | 回测时的复权价格处理方法：
       | 股票分红除权的处理，正常来说，应该在股票分红除权时计算分红和派息对持仓
       | 数量和现金的影响，但是目前这种处理方法比较复杂，暂时先采用比较简单的方
       | 法，即直接采用复权价格进行回测，目前处理方法有两种
       | - 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
       |            为长期回测不考虑除权派息将会导致回测结果与实际相差巨大
       | - 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``
     - | 回测信号模式为PT（position target）时，控制检查实际持仓比例并自动生成交易
       | 信号的时机，默认normal
       | - 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
       |               生变化，实时监控实际持仓与计划持仓之间的差异，只要二者发生偏
       |               离，就产生信号
       | - 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
       |               信号，不实时监控实际持仓与计划持仓的差异
   * - ``PT_buy_threshold``
     - 3
     - ``0.0``
     - | 回测信号模式为PT（position target）时，触发买入信号的仓位差异阈值
       | 在这种模式下，当持有的投资产品的仓位比目标仓位低，且差额超过阈值时，触发买入信号
       | 例如当卖出阈值为0.05即5%时，若目标持仓30%，那么只有当实际持仓<=25%时，才会产生
       | 交易信号，即此时实际持仓与目标持仓之间的差值大于5%了
   * - ``PT_sell_threshold``
     - 3
     - ``0.0``
     - | 回测信号模式为PT（position target）时，触发卖出信号的仓位差异阈值
       | 在这种模式下，当持有的投资产品的仓位比目标仓位高，且差额超过阈值时，触发卖出信号
       | 例如当卖出阈值为0.05即5%时，若目标持仓30%，那么只有当实际持仓>=35%时，才会产生
       | 交易信号，即此时实际持仓与目标持仓之间的差值大于5%了
   * - ``price_priority_OHLC``
     - 3
     - ``OHLC``
     - | 回测时如果存在多种价格类型的交易信号，而且交易价格的类型为OHLC时，处理各种
       | 不同的价格信号的优先级。
       | 输入类型为字符串，O、H、L、C、A分别代表Open,High,Low,Close,Nav
   * - ``price_priority_quote``
     - 3
     - ``normal``
     - | 回测时如果存在多种价格类型的交易信号，而且交易价格的类型为实时报价时，回测程序处理
       | 不同的价格信号的优先级。
       | 输入包括"normal" 以及 "reverse"两种，分别表示：
       | - "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``
     - | 回测时卖出股票获得现金的交割周期，用一个数字N代表交易日后第N天可以完成现金交割。
       | 获得现金后立即计入总资产，但在途资金（尚未交割的资金）不能用于下一笔交易
       | 当现金交割期为零时，可以选择在同一轮交易中先卖出资产获得尽可能多的现金用于本轮
       | 买入
   * - ``stock_delivery_period``
     - 3
     - ``1``
     - | 回测时买入股票后的股票交割周期，用一个数字N代表交易日后第N天可以完成资产交割。
       | 获得股票后立即计入总资产，但尚未交割的股票不能用于下一笔交易
   * - ``market_open_time_am``
     - 3
     - ``09:30:00``
     - 交易市场上午开市时间
   * - ``market_close_time_am``
     - 3
     - ``11:30:00``
     - 交易市场上午收市时间
   * - ``market_open_time_pm``
     - 3
     - ``13:00:00``
     - 交易市场下午开市时间
   * - ``market_close_time_pm``
     - 3
     - ``15:00:00``
     - 交易市场下午收市时间
   * - ``strategy_open_close_timing_offset``
     - 3
     - ``1``
     - | 策略信号的开盘/收盘运行时间偏移量，单位为分钟，当策略信号运行时机为开盘/收盘，需要提前/推迟
       | 一个偏移量运行，避免无法交易。
   * - ``opti_start``
     - 0
     - ``None``
     - | 优化模式下的策略优化区间开始日期。
       | 留空(None)时，将在运行时根据 ``opti_end`` 自动推导为其前一年的日期。
   * - ``opti_end``
     - 0
     - ``None``
     - | 优化模式下的策略优化区间结束日期。
       | 留空(None)时，将在运行时根据当前日期自动推导。
   * - ``opti_cash_amounts``
     - 1
     - ``[100000.0]``
     - 优化模式投资的金额，一个tuple或list，每次投入资金的金额，多个数字表示多次投入
   * - ``opti_cash_dates``
     - 2
     - ``None``
     - | 策略优化区间现金投入的日期，一个str或list，多个日期表示多次现金投入。默认为None
       | 当此参数为None时，现金投入日期与invest_start相同，当参数不为None时，此参数覆盖
       | invest_start
       | 参数输入类型为str时，格式为"YYYYMMDD"
       | 如果需要模拟现金多次定投投入，或者多次分散投入，则可以输入list类型或str类型
       | 以下两种输入方式等效：
       | "20100104,20100202,20100304"["20100104", "20100202", "20100304"]
   * - ``opti_type``
     - 3
     - ``single``
     - | 优化类型。指优化数据的利用方式:
       | "single"   - 在每一回合的优化测试中，在优化区间上进行覆盖整个区间的单次回测并评价
       |              回测结果
       | "multiple" - 在每一回合的优化测试中，将优化区间的数据划分为多个子区间，在这些子
       |              区间上分别测试，并根据所有测试的结果确定策略在整个区间上的评价结果
   * - ``opti_sub_periods``
     - 3
     - ``5``
     - 仅对无监督优化有效。且仅当优化类型为"multiple"时有效。将优化区间切分为子区间的数量
   * - ``opti_sub_prd_length``
     - 3
     - ``0.6``
     - | 仅当优化类型为"multiple"时有效。每一个优化子区间长度占整个优化区间长度的比例
       | 例如，当优化区间长度为10年时，本参数为0.6代表每一个优化子区间长度为6年
   * - ``test_start``
     - 0
     - ``None``
     - | 优化模式下的策略测试区间开始日期。
       | 留空(None)时，将在运行时根据 ``test_end`` 自动推导为其前六个月。
       | 显式设置时格式为"YYYYMMDD"。
   * - ``test_end``
     - 0
     - ``None``
     - | 优化模式下的策略测试区间结束日期。
       | 留空(None)时，将在运行时根据当前日期自动推导。
       | 显式设置时格式为"YYYYMMDD"。
   * - ``test_cash_amounts``
     - 1
     - ``[100000.0]``
     - | 优化模式策略测试投资的金额，一个tuple或list，每次投入资金的金额。
       | 模拟现金多次定投投入时，输入多个数字表示多次投入
       | 输入的数字的个数必须与cash_dates中的日期数量相同
   * - ``test_cash_dates``
     - 2
     - ``None``
     - | 策略优化区间现金投入的日期，一个str或list，多个日期表示多次现金投入。默认为None
       | 当此参数为None时，现金投入日期与invest_start相同，当参数不为None时，此参数覆盖
       | invest_start参数|
       | 参数输入类型为str时，格式为"YYYYMMDD"
       | 如果需要模拟现金多次定投投入，或者多次分散投入，则可以输入list类型或str类型
       | 以下两种输入方式等效：
       | "20100104,20100202,20100304"["20100104", "20100202", "20100304"]
   * - ``test_type``
     - 3
     - ``single``
     - | 测试类型。指测试数据的利用方式:
       | "single"     - 在每一回合的优化测试中，在测试区间上进行覆盖整个区间的单次回测
       |                并评价回测结果
       | "multiple"   - 在每一回合的优化测试中，将测试区间的数据划分为多个子区间，在这
       |                些子区间上分别测试，并根据所有测试的结果确定策略在整个区间上的
       |                评价结果
       | "montecarlo" - 蒙特卡洛测试，根据测试区间历史数据的统计性质，随机生成大量的模
       |                拟价格变化数据，用这些数据对策略的表现进行评价，最后给出统计意
       |                义的评价结果
   * - ``test_indicators``
     - 2
     - ``years,fv,return,mdd,v,ref,alpha,beta,sharp,info``
     - | 对优化后的策略参数进行测试评价的评价指标。
       | 格式为逗号分隔的字符串，多个评价指标会以字典的形式输出，包含以下类型中的一种或多种
       | "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``
     - | 优化或测试结果评价指标的可视化图表类型:
       | 0  - errorbar 类型
       | 1  - scatter 类型
       | 2  - histo 类型
       | 3  - violin 类型
       | 4  - box 类型
   * - ``test_sub_periods``
     - 3
     - ``3``
     - 仅当测试类型为"multiple"时有效。将测试区间切分为子区间的数量
   * - ``test_sub_prd_length``
     - 3
     - ``0.75``
     - | 仅当测试类型为"multiple"时有效。每一个测试子区间长度占整个测试区间长度的比例
       | 例如，当测试区间长度为4年时，本参数0.75代表每个测试子区间长度为3年
   * - ``test_cycle_count``
     - 3
     - ``100``
     - | 仅当测试类型为"montecarlo"时有效。生成的模拟测试数据的数量。
       | 默认情况下生成100组模拟价格数据，并进行100次策略回测并评价其统计结果
   * - ``optimize_target``
     - 1
     - ``final_value``
     - 策略的优化目标。即优化时以找到该指标最佳的策略为目标
   * - ``maximize_target``
     - 1
     - ``True``
     - 为True时寻找目标值最大的策略，为False时寻找目标值最低的策略
   * - ``opti_method``
     - 1
     - ``1``
     - | 策略优化算法，可选值如下:
       | 0 - 网格法，按照一定间隔对整个向量空间进行网格搜索
       | 1 - 蒙特卡洛法，在向量空间中随机取出一定的点搜索最佳策略
       | 2 - 递进步长法，对向量空间进行多轮搜索，每一轮搜索结束后根据结果选择部分子
       |     空间，缩小步长进一步搜索
       | 3 - 遗传算法，模拟生物种群在环境压力下不断进化的方法寻找全局最优（尚未完成）
       | 4 - ML方法，基于机器学习的最佳策略搜索算法（尚未完成）
   * - ``opti_grid_size``
     - 3
     - ``1``
     - 使用穷举法搜索最佳策略时有用，搜索步长
   * - ``opti_sample_count``
     - 3
     - ``256``
     - 使用蒙特卡洛法搜索最佳策略时有用，在向量空间中采样的数量
   * - ``opti_r_sample_count``
     - 3
     - ``16``
     - 在使用递进步长法搜索最佳策略时有用，每一轮随机取样的数量
   * - ``opti_reduce_ratio``
     - 3
     - ``0.1``
     - | 在使用递进步长法搜索最佳策略时有用，
       | 每一轮随机取样后择优留用的比例，同样也是子空间缩小的比例
   * - ``opti_max_rounds``
     - 3
     - ``5``
     - 在使用递进步长法搜索最佳策略时有用，多轮搜索的最大轮数，轮数大于该值时停止搜索
   * - ``opti_min_volume``
     - 3
     - ``1000``
     - 在使用递进步长法搜索最佳策略时有用，空间最小体积，当空间volume低于该值时停止搜索
   * - ``opti_population``
     - 3
     - ``1000.0``
     - 在使用遗传算法搜索最佳策略时有用，种群的数量
   * - ``opti_output_count``
     - 3
     - ``30``
     - 策略参数优化后输出的最优参数数量