pybroker量化应用

中文：https://www.pybroker.com/zh-cn/latest/

from pybroker import Strategy, StrategyConfig
config = StrategyConfig(initial_cash=INITIAL_CASH)
其中，config的值为：StrategyConfig(initial_cash=100000, fee_mode=None, fee_amount=0, subtract_fees=False, enable_fractional_shares=False, round_fill_price=True, position_mode=<PositionMode.DEFAULT: 'default'>, max_long_positions=None, max_short_positions=None, buy_delay=1, sell_delay=1, bootstrap_samples=10000, bootstrap_sample_size=1000, exit_on_last_bar=False, exit_cover_fill_price=<PriceType.MIDDLE: 'middle'>, exit_sell_fill_price=<PriceType.MIDDLE: 'middle'>, bars_per_year=None, return_signals=False, return_stops=False, round_test_result=True)

config值其中的含义：
参考：https://www.pybroker.com/en/latest/reference/pybroker.config.html#pybroker.config.StrategyConfig

StrategyConfig 是 PyBroker 框架中用于配置策略运行参数的核心类，你列出的这些参数用于定义策略的初始条件、交易规则、费用计算方式等关键行为。以下是各参数的具体含义：
核心基础参数
initial_cash=100000
策略初始资金量（默认为 100000），即回测或实盘开始时的可用现金。
fee_mode=None
交易费用模式，用于指定手续费计算方式：
None：不计算手续费（默认）。
可选值如 FeeMode.PERCENT（按交易额百分比收费）、FeeMode.FIXED（固定费用）等，需配合 fee_amount 使用。
fee_amount=0
交易费用具体数值：
若 fee_mode=FeeMode.PERCENT，则表示费率（如 0.001 代表 0.1%）。
若 fee_mode=FeeMode.FIXED，则表示每笔固定费用（如 5 代表每笔 5 元）。
subtract_fees=False
是否从策略资金中扣除手续费：
False（默认）：手续费不影响实际资金（仅用于计算净值）。
True：手续费从可用现金中实时扣除，影响后续交易能力。
交易规则参数
enable_fractional_shares=False
是否允许交易 fractional shares（碎股）：
False（默认）：只能交易整数股。
True：允许交易不足 1 股的份额（如 0.5 股）。
round_fill_price=True
是否对成交价格进行四舍五入：
True（默认）：按市场最小价格单位（如股票的分）取整。
False：保留原始精确价格。
position_mode=<PositionMode.DEFAULT: 'default'>
持仓模式，控制多空交易规则：
PositionMode.DEFAULT（默认）：允许做多，不允许做空。
其他可选值（如 PositionMode.SHORT）可能允许做空（需框架支持）。
max_long_positions=None
最大多头持仓数量限制：
None（默认）：无限制。
设为整数（如 10）：最多同时持有 10 个多头仓位。
max_short_positions=None
最大空头持仓数量限制（同多头逻辑，默认无限制）。
订单执行参数
buy_delay=1
买入订单的延迟执行时间（单位：bar，即 K 线周期）：
1（默认）：在发出买入信号的下一根 bar 执行。
可设为 0（当前 bar 执行）或更大数值（延迟更久）。
sell_delay=1
卖出订单的延迟执行时间（同买入逻辑，默认下一根 bar 执行）。
exit_cover_fill_price=<PriceType.MIDDLE: 'middle'>
平仓（回补空头）时的成交价格类型：
PriceType.MIDDLE（默认）：按该 bar 的中间价（(最高价 + 最低价)/2）成交。
其他可选值如 PriceType.OPEN（开盘价）、PriceType.CLOSE（收盘价）等。
exit_sell_fill_price=<PriceType.MIDDLE: 'middle'>
卖出（平多头）时的成交价格类型（同平仓逻辑）。
回测优化参数
bootstrap_samples=10000
bootstrap 抽样的次数（用于策略稳健性检验）：
通过多次随机抽样历史数据，测试策略在不同行情片段中的表现，默认 10000 次。
bootstrap_sample_size=1000
每次 bootstrap 抽样的样本量（单位：bar），默认 1000 根 K 线。
bars_per_year=None
每年的交易 bar 数量（用于计算年化收益）：
None（默认）：框架自动根据数据周期计算（如日线默认 252 个交易日）。
输出控制参数
exit_on_last_bar=False
是否在最后一根 bar 强制平仓：
False（默认）：最后一根 bar 结束时保持持仓。
True：在回测结束前自动平掉所有仓位。
return_signals=False
是否返回策略产生的交易信号（如买入 / 卖出信号的时间点）：
False（默认）：不返回，仅输出业绩结果。
True：额外返回信号数据，便于分析。
return_stops=False
是否返回止损 / 止盈信号的触发记录（同信号逻辑，默认不返回）。
round_test_result=True
是否对回测结果（如收益、净值）进行四舍五入：
True（默认）：结果保留指定小数位数（通常 2 位）。
False：保留原始精确值。
这些参数共同定义了策略的运行规则，通过调整它们可以模拟不同的交易环境（如手续费规则、持仓限制、成交价格模式等），使回测结果更贴近实际场景。