6. 三种策略基类：RuleIterator、FactorSorter、GeneralStg

qteasy 中自定义策略通常继承自三种基类之一，按使用场景选择：RuleIterator 适用于择时或单规则迭代；FactorSorter 适用于因子选股；GeneralStg 适用于通用多资产或多规则信号。

6.1. 何时用哪种基类

  • RuleIterator：单标的或单规则、逐周期迭代（如均线择时、MACD 择时）。输入多为单标的或多标的的行情序列，输出为仓位或单一信号。

  • FactorSorter：多标的按某一因子排序，选取前 N 或后 N 名（选股）。需设置 max_sel_count、sort_ascending 等。

  • GeneralStg：更通用的多资产、多规则或自定义输入输出形状的策略，当 RuleIterator/FactorSorter 无法满足时使用。

6.2. RuleIterator

  • 输入/输出：通常通过 get_data(dtype_id) 获取 OHLCV 等，在 realize() 中计算并返回一维信号（如目标仓位 0～1）。

  • 典型用法：均线金叉死叉、MACD 柱状图符号等。

  • 简短示例（逻辑示意）：

from qteasy import RuleIterator, Parameter

class MyTiming(RuleIterator):
    def __init__(self):
        super().__init__(pars=[Parameter('period', 20)], ...)
    def realize(self):
        close = self.get_data('close')
        # 简单均线规则
        return (close[-1] > close[-self.get_pars()['period']:].mean()).astype(float)

多标的参数（必读）

  • 需要每股不同参数时：必须在 set_shares / Operator.set_shares 之后，用 字典 调用 update_par_values({代码: (参数元组), ...})（或通过 Operator.set_parameter(..., par_values={...}) 等效传入）。字典的键须与当前标的列表中的字符串 完全一致。框架据此建立按标的顺序排列的 per-share 参数；之后在 realize() 里用 get_pars() / update_par_values() 即可，由框架在 generate() 循环内对齐当前股票。

  • 若用元组 / 位置参数初始化：多标的时运行时 全体共享一套 策略参数（单一 _pars）。若本意是「每只股票独立一套参数」却未传字典，易产生静默语义偏差；刻意让所有股票共用一套初值并一起演化 时，用元组是合理选择。

  • default 键（不是 others）：字典中除具体股票代码外，可额外提供键 "default"，其值为一个参数元组；凡 未在字典中单独列出 的标的，初始化时都会使用该元组作为初值。之后各标的在回测/实盘中的参数仍可在 realize() 内通过 update_par_values 独立演进。实现上 没有 others、rest 等其它魔法键名，请勿使用未文档化的键。

6.3. FactorSorter

  • 输入/输出：获取因子数据（如收益率、波动率），在 realize() 中返回每个标的的因子值；基类按 sort_ascending 排序后取前 max_sel_count 个形成选股列表。

  • 属性：max_sel_count（选股数量）、sort_ascending（True 升序取最小，False 降序取最大）等。

6.4. GeneralStg

  • 输入/输出：更灵活，可自定义所需 DataType 与返回数组形状，适用于多资产权重、多规则组合等。

  • 适用场景：不限于单标的择时或简单因子选股时的自定义逻辑。