Qlib：AI驱动的量化投资平台

你是否曾经被复杂的量化投资研究流程所困扰？从数据处理、模型训练到回测分析，每一步都需要大量手动操作。Qlib 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个由微软开发的AI导向量化投资平台，可以帮助开发者用AI技术赋能量化研究，从想法探索到生产部署的全流程自动化。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
Qlib项目stars数：31430
Qlib项目forks数：4842

Qlib项目目录截图

Qlib项目核心亮点

🤖 AI驱动量化研究：集成多种机器学习范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习，全面覆盖量化投资各个环节。
🚀 端到端工作流：提供完整的ML流水线，从数据处理、模型训练到回测分析，支持一键式自动化研究流程。
📊 丰富模型生态：内置LightGBM、Transformer、LSTM等20+前沿量化模型，持续更新最新研究成果。
🔧 高度可扩展：模块化设计支持自定义研究流程，轻松集成新模型、新数据集和新策略。

Qlib项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Qlib：

1. 安装：

   # 使用pip安装稳定版
   $ pip install pyqlib
   或从源码安装最新开发版
   $ git clone https://github.com/microsoft/qlib.git
   $ cd qlib
   $ pip install .

2. 准备数据：

   # 下载社区贡献的数据集
   $ wget https://github.com/chenditc/investment_data/releases/latest/download/qlib_bin.tar.gz
   $ mkdir -p ~/.qlib/qlib_data/cn_data
   $ tar -zxvf qlib_bin.tar.gz -C ~/.qlib/qlib_data/cn_data --strip-components=1

3. 运行第一个工作流：

   $ cd examples
   $ qrun benchmarks/LightGBM/workflow_config_lightgbm_Alpha158.yaml

Qlib项目应用场景

场景一：自动化因子挖掘：量化研究员可以使用Qlib的RD-Agent功能自动发现有效因子，大幅提升研究效率。
场景二：多策略回测分析：投资经理可以同时运行多个模型策略，进行全面的性能比较和风险评估。
场景三：实时投资决策：结合在线服务模式，为实盘交易提供及时的AI决策支持。
用户案例：目前，该平台已被多家金融机构和研究机构采用，通过AI技术改善其量化投资工作流。

Qlib项目链接

microsoft / qlib项目地址：https://github.com/microsoft/qlib

本文地址：https://www.tgoos.com/14400