微软AI量化平台Qlib：你需要知道的核心知识点

先说一下，不要用pip install pyqlib来安装qlib，他目前会安装0.8.6版，该版运行会出错。

为系统化学习微软AI量化平台Qlib，需要系统地掌握其核心知识点。这些知识点有些散落在互联网零碎的文章中，有些文章还是错误的误导读者，有些知识点还没有出现在现有文章中。为此，我们将这些知识点加以总结，形成较为系统化的体系如下：

Qlib详细知识点

1. 概述

2. Qlib安装与数据准备

2.1. Qlib简介

2.2. 安装Qlib

2.2.1. 安装Anaconda3-2021.05(内含Python 3.8.8）

2.2.2. 安装Qlib

2.2.3. 升级numpy

2.3. 行情数据下载

2.4. 行情数据查询

2.4.1. 定义基于文件的股票池（复权因子解释）

2.4.2. 定义派生字段

2.4.3. 使用算子

2.4.4. 检索股票池股票代码

2.4.5. 检索交易日历

2.4.6. 定义基于股票代码列表的股票池

2.4.7. 自定义文件股票池

2.4.8. D数据接口方法

2.4.9. 股票池过滤

2.5. Qlib Bugfix

3. 训练、预测与回测工作流

3.1. 初始化，设置股票池和基准

3.2. 训练

3.2.1. 训练参数设置

3.2.2. 通过配置实例化模型和数据集对象

3.2.3. early_stopping_rounds，num_boost_round

3.3. 预测

3.3.1. 预测实验

3.3.2. 预测结果查询

3.3.3. 预测绩效分析图

3.3.4. 特征重要性

3.4. 回测

3.4.1. 回测实验

3.4.2.