Qlib 开源项目教程

Qlib 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qli/qlib

1. 项目目录结构及介绍

QLib 的目录结构设计如下：

qlib/
├── config/           # 配置文件
├── data/             # 存储预处理后的数据
├── doc/              # 文档资料
├── examples/         # 示例代码
├── include/          # 头文件
├── scripts/          # 用于下载和预处理数据的脚本
├── src/               # 源代码
│   ├── api/           # API接口
│   ├── contrib/       # 第三方贡献代码
│   ├── core/          # 核心模块
│   ├── dataset/       # 数据集处理
│   ├── inference/     # 预测相关
│   ├── init/          # 初始化模块
│   └── model/         # 模型模块
└── tests/             # 单元测试

• config/ 存放项目配置文件。
• data/ 是数据存储的默认路径，包括预处理好的市场数据。
• doc/ 包含项目文档。
• examples/ 提供了一些使用示例。
• include/ 存放头文件，供其他模块引用。
• scripts/ 提供了用于下载和转换市场数据的数据处理脚本。
• src/ 是核心源代码所在，包括API、数据处理、初始化、模型等子模块。
• tests/ 包含测试用例，用于验证代码功能。

2. 项目启动文件介绍

QLib 没有一个单一的启动文件，而是通过导入不同的模块来实现不同功能。例如，你可以导入 qlib.init 来初始化库，并使用 qlib.data 加载数据。为了构建和训练模型，你需要导入 qlib.model 并创建相应的实例。这里是一个基本的使用示例：

import os
from qlib import init, data
from qlib.model import register_model, LSTMModel

# 初始化QLib
instance = init(config_path="path/to/config.yaml")

# 加载数据
instruments = ["000001.XSHG", "600000.XSHG"]  # 示例股票代码
dataset = data.load_instrument(instruments)

# 注册模型（此处以LSTM为例）
register_model("lstm", LSTMModel)

# 创建模型实例并进行训练
model = LSTMModel(model_id="my_lstm")
model.fit(dataset)

请注意，这个例子假设你已经配置好了一个 config.yaml 文件，并且有可用的数据。

3. 项目的配置文件介绍

QLib 使用 YAML 格式的配置文件 config.yaml 来设置各种参数，包括数据存储路径、日志级别、缓存设置等。下面是一个典型的配置文件示例：

# config.yaml

# 数据库配置
db:
  type: sqlite
  path: ./qlib.db
  cache_size: 4GB

# 日志配置
log:
  level: info
  handler: file
  log_file: ./qlib.log

# 数据源配置
data_source:
  type: csv
  dir_path: /path/to/your/data
  daily_freq: True

# ... 更多配置项 ...

在这个配置文件中：

• db.type 指定数据库类型，默认为 SQLite，也可以选择其他支持的类型如 MongoDB 或 MySQL。
• db.path 设置数据库文件的位置。
• db.cache_size 设定内存中的缓存大小。
• log.level 和 log.handler 控制日志级别和输出方式。
• data_source.type 选择数据源类型，这里是 CSV 文件。
• data_source.dir_path 指向数据文件的目录。
• data_source.daily_freq 表示数据是否按每日频率更新。

修改配置文件以适应你的具体需求，确保指向正确的数据路径，并根据需要调整其他参数。

qlib Qlib 是一个面向人工智能的量化投资平台，其目标是通过在量化投资中运用AI技术来发掘潜力、赋能研究并创造价值，从探索投资策略到实现产品化部署。该平台支持多种机器学习建模范式，包括有监督学习、市场动态建模以及强化学习等。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qli/qlib