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

最新推荐文章于 2025-06-20 00:07:25 发布
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分类专栏： AI人工智能与大数据 计算 LLM大模型落地实战指南 文章标签： microsoft 人工智能 python qlib 量化投资
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Qlib：微软开源的AI量化投资平台，极简入门快速上手教程

一、什么是Qlib？

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。

二、环境准备

1. 安装Python

确保您的计算机上已安装Python 3.6或更高版本。您可以在Python官方网站下载。

2. 创建虚拟环境（可选）

为了避免与现有库产生冲突，建议创建一个新的虚拟环境：

python -m venv qlib_env

激活虚拟环境：

  • Windows：

    qlib_env\Scripts\activate
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探索 Qlib：微软开源的 AI 量化投资平台
xiezhipu的博客
07-17 959
Qlib 是一个开源的、面向人工智能的量化投资平台，其目标是在量化投资领域中，充分发挥人工智能技术的潜力，为研究提供支持，并创造实际价值。从想法的探索到生产的实施，Qlib 支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习等。它涵盖了数据处理、模型训练、回测等完整的机器学习流程，覆盖了量化投资的全链条，包括阿尔法挖掘、风险建模、投资组合优化和订单执行等。如果自动工作流不适合某些研究人员的需求，Qlib 还提供了模块化的接口，允许研究人员通过代码构建自己的工作流。例如，可以参考。
微软 AI 量化投资平台 Qlib 体验
强化学习曾小健
07-30 2258
图表3setup.py安装Qlib.............................................................................................6。图表47Qlib缓存系统................................................................................................30。
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
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
qlib：Qlib是一个面向AI的量化投资平台，旨在实现潜力，增强研究能力并创造AI技术在量化投资中的价值。 借助Qlib，您可以轻松尝试您的想法以创建更好的量化投资策略
02-04
Qlib是一个面向AI的量化投资平台，旨在实现潜力，增强研究能力并创造AI技术在量化投资中的价值。 它包含数据处理，模型训练，回测的完整ML管道； 并涵盖了定量投资的整个链：alpha搜索，风险建模，投资组合优化和订单执行。 借助Qlib，用户可以轻松尝试想法，以创建更好的量化投资策略。 有关更多详细信息，请参阅我们的论文 。 Qlib框架 在模块级别，Qlib是一个由以上组件组成的平台。 这些组件被设计为松耦合模块，每个组件可以独立使用。 名称 描述 Infrastructure层 Infrastructure层为Quant研究提供了基础支持。 DataServer为用户提供了高性
【Qlib】Windows上Qlib安装与初步使用
qq_42725437的博客
06-07 683
报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘qlib.data._libs.rolling’，需要进入到含有data的文件夹。安装的时候，把“使用c++的桌面开发”选上，并确保右侧可选“MSVC”、“适用于最新……网上很多教程都用的3.8，但在我的环境上会报错，反而3.9能够安装成功。以下内容为我个人下载过程中所遇到的问题与解决方法，当然存在替代方案。每次创建工程文件，将qlib文件夹复制到工程文件中。用pip安装XGBModel和Pytorch。
Qlib教程——基于源码（二）数据示例下载与入门
RicardoOzZ的博客
07-27 9240
本篇主要讲解Qlib源码中数据的获取与保存部分。
Qlib 的深度解析和策略示例
zhangyunchou2015的博客
04-14 1967
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。
学习笔记：Qlib 量化投资平台框架 — FOR DEVELOPERS
船长Q的博客
05-03 1612
Qlib 是微软亚洲研究院开源的一个面向人工智能的量化投资平台，旨在实现人工智能技术在量化投资中的潜力，赋能研究，并创造价值，从探索想法到实施生产。Qlib 支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。借助 Qlib，用户可以轻松尝试他们的想法，以创建更优秀的量化投资策略。
Qlib使用
weixin_40248634的博客
03-24 1200
注意每支股票都要保存成单独一个文档，且文档名字与股票代号一致。其中factor 也就是中提到的复权。youbube 教程使用Qlib时候直接使用 Data Handler， 是上面的封装，所以Data Handler 也自然可以使用"label"的设置。自定义所以 最后其实是可以直接用 DatasetH 来设置的。
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
11-01 5910
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 ...
Qlib: 微软开源的AI量化投资平台
2401_87189860的博客
10-17 1869
Qlib是一个开源的、面向AI的量化投资平台,旨在通过AI技术挖掘量化投资的潜力,赋能研究,创造价值。它支持多种机器学习建模范式,包括监督学习、市场动态建模和强化学习等。Qlib涵盖了量化投资的全链条,包括alpha因子挖掘、风险建模、投资组合优化和订单执行等。它提供了从数据处理、模型训练到回测的完整机器学习流程。Qlib作为一个开源的AI量化投资平台,为量化投资研究提供了强大的工具支持。它不仅可以提高研究效率,还能促进AI技术在量化投资中的应用,降低行业门槛。
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
独家：微软AI量化投资平台Qlib视频教程1：Qlib简介
qtbgo的博客
12-24 1342
最近微软研究院发布了一个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量化回测。 看其他介绍文章都是半通不通的翻译英文文档，不着要点。我安装试用了一下，用大白话告诉你Qlib的功能，也许你看起来更容易明白它是干什么的。 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），我们会陆续制作相关视频课程介绍这些内容。 本次发出第一部分视频，点此查看简介部分。 ...
QLib：AI量化投资平台全景解析与实战入门
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-20 921
QLib是微软开源的面向AI的量化投资平台，致力于释放AI技术在量化投资领域的潜力。本文将系统梳理QLib的架构、核心功能、典型应用场景，并通过实战案例带你快速上手，助力中国开发者高效开展AI量化研究。QLib是什么？它能为AI量化投资带来哪些变革？QLib是微软开源的AI量化投资平台，支持从数据管理、特征工程、模型训练、回测评估到在线部署的全流程，极大降低了AI量化研究的门槛。支持多种机器学习与深度学习模型高性能数据处理与回测引擎灵活的模块化设计，便于扩展与定制。
【CV项目-PyTorch垃圾分类】6.项目实战
尊新必威的博客
09-05 1965
1.主程序代码 # 1. 导入库 ## 系统库 import os from os import walk ## torch 相关的库包 import torch import torch.nn as nn from torchvision import datasets ## 相关参数 from args import args ## 数据预处理函数定义 from transform import preprocess ## 模型pre_trained_model 加载、训练、评估、标签映射关系 fr
微软AI量化平台Qlib：你需要知道的核心知识点
qtbgo的博客
11-11 2680
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，形成较为系统化的课程，知识点总结如下，10.5.2. 实现接口__init__，fit，predict，get_feature_importance（可选）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。交易日历day.txt自动生成，取所有csv文件的日期合集， 制作股票池文件。
qlib教程
最新发布
07-01
<think>我们正在回答用户关于QLib入门教程和使用指南的问题。根据用户的问题，我们需要提供关于如何使用QLib的指导，包括安装、数据准备、模型训练、策略构建等步骤。同时，我们可以参考提供的引用内容，但要注意引用内容并不完全与用户问题匹配，因此需要谨慎使用。 根据引用[2]，我们得知Qlib的安装步骤： 1.确保系统满足要求：Python3.6或更高版本，并安装基础科学计算库。 2.安装必要的依赖项：numpy和cython。3.克隆Qlib仓库并安装。根据引用[1]和引用[3]，Qlib可以用于数据下载、处理、模型训练和评估，以及构建量化交易策略。特别是引用[3]提到了生成交易决策的函数。 由于用户需要入门教程，我们将按照以下结构组织回答： 1.安装Qlib2.获取数据3.运行示例4.构建自己的策略注意：引用内容中提到的具体细节（如函数名）我们可以适当引用，但不要过度依赖，因为引用内容可能不完整。 我们还需要生成相关问题。回答要求： -使用中文-数学公式按规则书写-生成相关问题由于用户的问题是关于QLib的入门，我们不涉及数学公式，但如果有需要，我们会按照规则书写。 现在开始组织回答。</think>### QLib 入门教程与使用指南 QLib 是由微软开源的量化投资平台，提供从数据处理到策略回测的完整工具链。以下是入门核心步骤： #### 1. **安装与环境配置** [^2] ```bash # 安装基础依赖 pip install numpy pandas cython # 安装QLib pip install pyqlib # 初始化数据（下载示例数据集） qrun scripts/data_collector/yahoo/collector.py download_data --source_dir ~/.qlib/qlib_data ``` #### 2. **数据准备** QLib 使用 `Instruments` 和 `Features` 结构化数据： ```python from qlib.data import D # 获取沪深300成分股 instruments = D.instruments('csi300') # 加载OHLCV数据 data = D.features(instruments, ['$open', '$high', '$low', '$close', '$volume']) ``` #### 3. **训练量化模型** 以梯度提升树（GBDT）为例： ```python from qlib.contrib.model.gbdt import LGBModel model = LGBModel( loss="mse", num_boost_round=100, ) model.fit(train_dataset) # train_dataset需通过QLib的DataHandler构建 ``` #### 4. **策略回测** [^3] 实现TopK交易策略： ```python from qlib.contrib.strategy import TopkDropoutStrategy strategy = TopkDropoutStrategy( model=model, topk=50, n_drop=5 ) # 生成交易信号 orders = strategy.generate_trade_decision() ``` #### 5. **绩效评估** 使用QLib的评估器： ```python from qlib.contrib.evaluate import backtest_dynamic report_df, positions = backtest_dynamic(orders, executor=simulator_executor) print(report_df[['annual_return', 'sharpe_ratio']]) ``` #### 6. **关键概念解析** | 模块 | 功能描述 | 示例组件 | |-------------|----------------------------|--------------------------| | `DataServer`| 统一数据接口 | LocalDataServer | | `Model` | 预测模型 | LGBModel, MLPModel | | `Strategy` | 交易信号生成 | TopkDropoutStrategy | | `Executor` | 订单执行模拟 | SimulatorExecutor | > 提示：官方提供完整示例在 [QLib GitHub](https://github.com/microsoft/qlib/tree/main/examples)，推荐先运行 `workflow_by_code.ipynb` 交互式教程。
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