微软AI量化平台Qlib实盘操作流程

原创 已于 2024-02-08 11:00:09 修改 · 1.5k 阅读 · 2 ·
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#qlib #backtrader #量化投资 #vnpy #量化交易

于 2024-02-08 10:30:27 首次发布
本文介绍了如何在A股实盘操作中，通过Qlib进行预测和订单生成，结合低频策略如周度再平衡，利用Qlib的预测功能，每周仅需手工下单一次，实现间接实盘操作。视频教程详细展示了这一流程。

多同学希望将Qlib用于A股实盘操作，但Qlib本身不含实盘接口，无法直接连接实盘。
好在通常我们使用Qlib是基于日线数据，定期调仓再平衡。这种低频操作完全可以实现一种间接的实盘操作，那就是利用Qlib来执行预测和生成订单，然后手工下单。这样，如果是按周再平衡，则每周只需操作一次，完全可以达到实盘效果。
本视频就是讲解实盘中如何利用Qlib执行预测生成订单，并手工执行订单的流程。

Qlib实盘操作流程

Qlib：微软开源的AI量化投资平台 极简入门快速上手教程：使用 Qlib 进行中芯国际股价回测和预测
AI天才研究院
12-22 4023
Qlib是由微软开源的面向AI量化投资的工具包。它提供了构建量化投资模型所需的基础设施，旨在帮助研究者和从业人员更高效地进行量化研究和策略开发。
Qlib上手学习记录（3）--数据准备
Ganmy2001的博客
05-02 2784
Qlib提供了现成的.bin格式的数据集，用户可以使用脚本scripts/get_data.py下载China-Stock数据集，如下所示。数据用scripts/dump_bin.py转换为.bin文件（格式）的脚本，只要它们的格式正确即可。Qlib除了下载准备好的演示数据外，用户还可以直接从 Collector 下载演示数据，参考 CSV 格式。Qlib美股模式初始化 假设用户在该目录中准备了Qlib格式的数据~/.qlib/qlib_data/us_data。用户只需Qlib按如下方式初始化即可。
Qlib - AI量化投资平台
最新发布
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
09-29 1212
一、关于 Qlib 1、项目概览 2、相关链接资源 3、功能特性 二、安装配置 三、使用示例 1、快速开始 2、模型库 四、架构设计 五、性能对比 其它 参考项目
Qlib前端界面：可视化操作平台
gitblog_01019的博客
09-19 1038
Qlib作为面向人工智能的量化投资平台，提供了强大的后端量化分析能力。为了降低用户使用门槛，提升操作效率，Qlib前端界面（可视化操作平台）应运而生。该平台采用现代化Web技术构建，将复杂的量化投资流程通过直观的图形界面呈现，使用户能够轻松完成数据管理、策略开发、模型训练和回测分析等核心任务。 ## 2. 核心功能模块 ### 2.1 数据管理模块 数据管理模块是量化投资的基础，该模块提供了...
Qlib上手学习记录
chenchihwen的专栏
12-07 2522
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。真的是走了很多弯路step 1. 使用 ananconda 建立环境，要主要必须是 python 3.8失败的下了以后 进入 glib folder 后执行是会报错的，不管你还什么source 都一样，整了很久使用前最好看下这个。
Qlib 的深度解析和策略示例
zhangyunchou2015的博客
04-14 3975
在配置文件中定义部分。: 指定股票池（如csi300start_timeend_time: 训练/测试数据的起止时间。: 定义使用的原始特征列表。label: 定义预测目标，通常用 Qlib 表达式。。: 指定数据加载器和其参数（如滑动窗口大小、步长等），用于为模型准备训练样本。Qlib 是一个功能强大且设计完善的量化投资研究平台，尤其擅长将 AI/ML 技术应用于金融市场预测和策略开发。其模块化、配置驱动的设计理念大大提高了研究效率和可复现性。
Qlib教程——基于源码（一）背景与项目总览
RicardoOzZ的博客
04-21 6270
Qlib背景介绍部分不多说，最近发现Qlib的框架思路与我自己打算做的投研平台出乎意料的完全相同，网上Qlib的教程大多比较浅显，要么介绍如何安装、要么只介绍如何直接调用api下载数据。如何说实话直接介绍该框架的api如何使用，是小白看不懂也用不会、大佬又嫌弃的鸡肋行为。 如果是出于拿来主义，一般情况下的学习方法可以直接阅读说明文档： https://qlib.readthedocs.io/en/latest/index.html 跟着慢慢copy代码一步一步运行即可。 而对于魔改党，当然是希望可以基于前.
Qlib教程——基于源码（二）数据示例下载与入门
热门推荐
RicardoOzZ的博客
07-27 1万+
本篇主要讲解Qlib源码中数据的获取与保存部分。
微软开源！世界首个AI量化投资平台 Qlib 基本使用教程
Python实用宝典网
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量化往期推荐Easytrader 超简单的股市自动交易神器Lean — 优秀好用的开源量化交易平台30分钟教你搭建普罗监控系统—股票人气榜实时变化！可转债交易薅羊毛策略 — Python ...
微软 AI 量化投资平台 Qlib 体验1
08-03
Qlib 是一个功能强大的人工智能量化投资平台，旨在覆盖量化投资的全过程，为用户提供高性能的底层基础架构，降低 AI 算法的使用门槛，便于金融从业者使用。Qlib 的出现将降低整个行业的学习和研发成本，或能推动量化...
微软人工智能AI量化投资平台Qlib技术教程
07-01
微软研究院最新发布的融合了各种机器学习算法的人工智能量化投资平台Qlib，可以用来进行量化机器学习和交易策略回测。 从应用层来看，它主要包括数据、机器学习和策略回测松耦合的三大块（每块可以独立）。本系列课程将详细介绍其使用方法。包括：1 如何下载和检索行情数据2 如何利用行情数据，使用各种机器学习方法进行模型训练和预测3 如何基于行情数据和预测结果编制交易策略进行回测4 如何进行预测与回测结果评价5 如何定义因子库 6 如何查询因子库数据7 实验工作流裁剪8 提供源码可以将Qlib的机器学习和另一个更加成熟的基于python的开源量化回测框架backtrader一起使用。关于backtrader技术教程，可搜索扫地僧backtrader给力教程
微软人工智能AI量化投资平台Qlib技术教程，可以用来进行量化机器学习和交易策略回测.zip
12-11
微软人工智能AI量化投资平台Qlib技术教程，可以用来进行量化机器学习和交易策略回测.zip
20201222-华泰证券-华泰人工智能系列之四十：微软AI量化投资平台Qlib体验.pdf
04-08
微软AI量化投资平台Qlib是一个开源量化投资框架，其核心在于将AI技术应用于量化投资策略的开发。Qlib的推出，旨在为金融从业者提供一个覆盖量化投资全流程的工具，降低AI算法使用的技术门槛，提升研究开发的效率与...
微软开源量化神器Qlib：30+AI模型玩转金融交易
06-02
微软开源的量化交易平台Qlib，凭借其强大的功能和灵活的架构，为金融交易领域的研究者和从业者提供了强大的工具支持。 Qlib集成了超过30种业界领先（state-of-the-art，SOTA）的量化模型，这些模型覆盖了从市场预测...
Qlib 开源项目教程
gitblog_00332的博客
08-07 1568
Qlib 开源项目教程 【免费下载链接】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。 ...
深入讲解一下微软的 Qlib 这个项目
u011091936的博客
09-08 2519
端到端：提供了从数据到回测的完整解决方案，让研究员可以专注于策略思想，而不是工程细节。高性能：自定义的数据格式和缓存机制使得数据处理速度非常快，特别适合处理大规模金融时间序列数据。可复现性：通过 Recorder 和配置文件，确保了实验的每一次运行都是有记录、可回溯的，这在量化研究中至关重要。可扩展性强：模型、策略、因子等模块都设计了基类和统一接口，用户可以非常方便地加入自己的实现。AI 友好：内置了 LightGBM、LSTM、Transformer 等多种流行 AI 模型，并对时间序列场景做了优化。
Qlib+backtrader：2014.1.1-2023.9.20最新回测结果，可以实盘吗？
qtbgo的博客
01-18 1481
今年以来，在研究了qlib和backtrader的基础上，把二者结合起来进行了一个策略研究。简单说就是用qlib在200只股票的股票池中进行滚动训练与预测（walk forward），总体数据范围是2005到2023年，以20日间隔滚动训练和预测，最终得到2014.1.1-2023.9.20共10年测试期的收益率预测结果。将预测结果代入backtrader进行回测，得到如下回测结果。
微软ai量化投资平台qlib体验 pdf 网盘
12-27
微软AI量化投资平台Qlib是一款用于量化投资的人工智能工具，能够帮助用户进行金融市场的预测分析和交易决策。这个平台结合了微软强大的人工智能技术和量化投资的理念，为投资者提供了一个全新的投资交易体验。 Qlib拥有强大的数据分析和模型建立能力，可以对金融市场的大量数据进行分析和挖掘，帮助用户发现潜在的投资机会。同时，Qlib还提供了丰富的量化交易模型和策略，可以根据用户的投资偏好和风险偏好进行定制，帮助用户制定更加科学和有效的投资策略。 用户可以通过Qlib平台轻松地进行量化回测和模拟交易，验证自己的投资策略和模型的有效性，提高投资决策的准确性和效率。此外，Qlib还提供了丰富的投资交易工具和实时数据，用户可以随时随地通过网盘下载和查看相关的PDF文件，方便学习和参考。 总之，微软AI量化投资平台Qlib是一个功能强大、易于使用的量化投资工具，为投资者提供了丰富的数据分析和量化交易策略，帮助他们更加科学和有效地进行投资交易。用户可以通过网盘下载相关的PDF文件，深入了解Qlib平台的功能和操作方法，提升自己在量化投资领域的知识水平，从而取得更好的投资回报。
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