今天共享的是：华泰东谈主工智能系列之四十：微软AI量化投资平台Qlib体验

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微软 AI 量化投资平台 Qlib 深度领会

本文聚焦微软 AI 量化投资平台 Qlib，全面展示其功能脾性、上风亮点及使用体验。

Qlib 于 2020 年 9 月公开第一版源码，同庚 12 月激勉关心。其中枢上风显耀：一方面，它袒护量化投资全经由，从原始数据惩处、AI 模子磨真金不怕火，到投资组合构建与交游战术生成一气呵成，无需切换器用或编程话语，极大镌汰 AI 算法使用门槛。另一方面，工程转换铁心斐然，在因子数据存储、打算等重要要领糟蹋传统，灵验进步运算性能与开采效用，直击量化投资磋商痛点。

在基础功能层面，以港股日频量价因子 LightGBM 选股战术为圭表，胪陈 Qlib 从装配到铁心展示的履行旅途。装配时，依系统环境选 pip 或 setup.py 花式，并属意 Microsoft C++生成器用的适配。数据准备要领，可赢得官方 A 股、好意思股数据，也能转变用户 csv 数据，且对数据体式、字段有严格条目。因子生成需依据 Qlib 自带因子库及数据读取、股票池筛选操作完成。战术构建与回测则依靠开采多类参数、调用系列模块推动，最终展示估量及绩效分析铁心。

进阶功能上，Qlib 提供多元自界说战术选项。自界说特征可借修改源码类方法完了；标签自界说，能通过和洽参数或改写源码达成；数据预惩处方法可按需修改建设参数组合；AI 模子选择丰富，内置多种模子可设参调用，外部模子可给与创建新类融入。

Qlib 特质显著，其瞎想框架分基础架构、量化投资经由、交互三层。各层模块协同，为 AI 算法筑牢底层架构、通顺使命流、优化交互体验。尤其在工程转换界限，数据存储决策以树结构和日历索引 + 二进制文献，于性能测试中卓绝常见数据库及体式；抒发式引擎助用户简捷构建因子；缓存系统连合内存与磁盘缓存，进步运算速率。

使用者反应，Qlib 在“术”的转换亮眼，数据存储与抒发式引擎实用，助不同层级磋商者发展。入门者可学战术经由与活动瞎想；资深者能获工程转换启发并自主拓展。开源脾性更是为行业发展注入普遍能源，有望引颈量化投资本事改良。

以下为敷陈节选实验

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