Qlib RL framework 强化学习在量化交易中的应用

最新推荐文章于 2025-07-11 11:24:21 发布
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#多智能体强化学习

本文介绍了QLib，一个用于量化金融的Python开源库，其文档详细讲解了如何使用其内置的强化学习组件。读者可以找到关于算法、API调用和使用示例的相关信息。

资源文档：
https://qlib.readthedocs.io/en/latest/component/rl/toctree.html

15、【Qlib】【主要组件】量化交易中的强化学习
宋志辉的博客
03-24 599
QlibRL包含了一系列涵盖RL（强化学习）管道整个生命周期的组件，包括构建市场模拟器、塑造状态与动作、训练策略（策略）以及在模拟环境中对策略进行回测。QlibRL本质上是在Tianshou和Gym框架的支持下实现的。QlibRL的高层结构如下所示：（此处应有插图“QlibRL_framework.png”，由于文本形式无法显示，请参照原文档）这里简要介绍图中每个组件的作用。EnvWrapperEnvWrapper是对模拟环境的整体封装。
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 4235
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使用强化学习
longma666666的博客
07-11 1232
Qlib 的强化学习框架通过和等组件支持量化投资中的复杂决策优化，例如订单执行和投资组合管理。强化学习通过与环境的交互学习最优策略，最大化累积回报。环境（Environment）：模拟金融市场，基于历史数据提供状态、动作和回报。策略（Policy）：强化学习代理（Agent）根据当前状态选择动作，例如买入或卖出股票。执行器（Executor）：处理订单执行逻辑，支持多层次策略优化（例如，优化特定投资组合的订单执行策略）。回测（Backtest）：评估强化学习策略的性能，生成收益、风险等指标。
QLib强化学习量化实战：RL在投资组合与订单执行中的全流程应用与最佳实践
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。
06-20 862
本文系统梳理QLib强化学习（RL）模块的原理、平台架构、投资组合与订单执行中的RL应用、环境与奖励设计、实战案例与最佳实践，助力中国AI量化开发者高效落地RL量化策略，提升智能决策与自动化交易能力。QLibRL为AI量化开发者提供了灵活、可扩展的RL平台，支持订单执行与投资组合等多场景。建议开发者结合自身业务需求，科学设计环境、状态与奖励，持续优化RL量化策略。
深度解读Qlib的TopK策略 Qlib从入门到精通
weixin_38175458的博客
10-27 3126
Qlib的代码是以一个比较“松散”的结构，每一个模块都尽量做到可以最大程度的复用。这一点很好支撑我们的量化系统。即能够最大复用它的工程能力，又可以自主发展我们想要的功能。 今天看一下Qlib的投资组合策略。 传统的量化回测策略不同在于，Qlib的策略输出是由模型输出预测好的分数，由这个分数来构建投资组合。 策略的基类是qlib.strategy.base.BaseStrategy class BaseStrategy: """Base strategy for trading"""
C++ 函数多态
0day
10-24 691
/* leftover.cpp * 函数重载（多态）的条件： * 1）函数名必须相同 * 2）函数列表必须不同（个数不同、类型不同、参数列表顺序不同） * 3）函数返回值可以相同也可以不相同 * 4）仅仅返回类型不同，不足以成为函数重载 */ #include <iostream> unsigned long left(unsigned long num, unsign...
强化学习在量化交易中的应用研究报告
codau的博客
04-24 921
本研究报告深入探讨了强化学习(Reinforcement Learning, RL)在量化交易领域的应用。强化学习作为一种机器学习范式，通过智能体与环境的交互学习最优策略，为量化交易提供了强大的工具。报告全面分析了强化学习在量化交易中的应用原理、技术框架、面临的挑战以及实际效果，为相关研究和实践提供了系统性的参考。量化交易是指在分析和交易金融市场时使用数学模型和数据驱动技术的方法。而强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境交互来学习最优策略。
精选资源
微软开源量化神器Qlib：30+AI模型玩转金融交易
06-02
此外，Qlib还支持多种学习范式，包括监督学习、非监督学习和强化学习等，使得用户可以根据自己的需求选择合适的算法来构建和测试交易策略。 Qlib的模块化设计使得系统的各个部分既能够独立运行，又能够无缝集成在...
微软的量化交易开源项目 Qlib 确实集成了 30+ 种 SOTA（State-of-the-Art）量化模型，包括用户提到的 Transformer、LSTM、LightGBM 等，并且其架构设计支
06-02
微软的量化交易开源项目 Qlib 确实集成了 30+ 种 SOTA（State-of-the-Art）量化模型，包括用户提到的 Transformer、LSTM、LightGBM 等，并且其架构设计支持大规模模型集成。
学习笔记：Qlib 量化投资平台框架 — MAIN COMPONENTS Part Ⅳ
船长Q的博客
05-01 1817
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。
10、【Qlib】【主要组件】高频交易嵌套决策执行框架
宋志辉的博客
10-06 677
日间交易（例如，投资组合管理）和当日交易（例如，订单执行）是量化投资中的两个热门话题，并且通常会分别进行研究。为了获得日间和当日交易的联合交易绩效，它们必须相互作用，并共同进行回测。为了支持多级的联合回测策略，需要一个相应的框架。公开可用的高频交易框架中没有一个考虑到多级联合交易，这使得上述的回测不准确。除了回测外，不同级别的策略优化不是独立的，而是可以相互影响。例如，最佳的投资组合管理策略可能会随着订单执行绩效的变化而变化（例如，当我们改善订单执行策略时，交易量较高的投资组合可能会成为更好的选择）。
Qlib全新升级：强化学习能否重塑金融决策模式？
微软技术栈
07-07 3116
编者按：2020年，微软亚洲研究院开源了金融 AI 通用技术平台 Qlib。Qlib 以金融 AI 研究者和金融行业 IT 从业者为用户，针对金融场景研发了一个适应人工智能算法的高性能基础设施和数据、模型管理平台。一经开源，Qlib 便掀起了一阵热潮，相关开源项目在 GitHub 上已收获了11.4k颗星。作为一个通用技术平台，Qlib 不仅大大降低了行业从业者使用 AI 算法的技术门槛，还为金融 AI 研究者提供了一个相对完整的研究框架，让他们可以基于专业知识探索更广泛的金融 AI 场景。
Qlib教程——基于源码（一）背景与项目总览
RicardoOzZ的博客
04-21 6325
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平台很香，但我还是造了轮子...
weixin_38175458的博客
11-09 5556
微软的开源量化框架qlib是个不错的项目。代码质量好，工程能力强。 但直接是机器学习导向，后面使用了大量的ymal，导致在学习阶段，定制阶段有些困难。 而且qlib的回测引擎偏弱，不太符合传统的回测系统的习惯，之前已经用自主研发的替代了，这两天直接把数据管理与表达式引擎也拆分出来，所以不用有qlib的依赖了。 但对于qlib还是会持续关注它的进展，它的model zoo里有大量而且还在持续更新的前沿的机器学习模型都很值得关注。 我增强了qlib的表达式引擎。 feature_name = [
强化学习rllib简明教程 ray
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Lejeune的博客
02-24 1万+
强化学习rllib简明教程 ray     之前说到强化 学习的库，推荐了tianshou，但是tianshou实现的功能还不够多，于是转向rllib，个人还是很期待tianshou的发展。     回到rllib，rllib是基于ray的一个工具（不知道这么说是不是合适），ray和rllib的关系就像，mllib之于spark，ray是个分布式的计算框架。     官网,文档。进入官网，
HANA ODBC驱动64位windows安装包
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windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
“微矿 Qlib”在实际量化交易中的应用效果如何？
10-27
微矿Qlib作为一个开源的人工智能量化投资平台，在实际量化交易中具有多方面优势。它为金融专业人员提供数据处理、模型构建、回测验证和交易策略实施的全方位工具，具有高效的数据管理、强大的特征工程支持、多样化的模型库、详尽的回测框架、交易API接口、并行计算加速、活跃的社区支持、持续的技术更新、高可扩展性以及教育价值，通过实际案例教授如何在量化投资中应用AI技术，旨在为金融市场创造价值 [^1]。 与传统量化投资开源平台相比，Qlib所提供的数据处理、模型训练、投资组合生成等部分都是其特有的能力，其完整的投资流程框架让分析人员拥有更加整体的视角，且工具齐全 [^2]。QlibRL框架还提供了一套完整的工具集，开发者能够方便快捷地构建、训练和测试强化学习驱动的交易策略，并通过灵活的设计允许开发者根据不同需求定制各种模拟器、解释器和奖励函数，以适应不同的金融市场环境和交易规则 [^3]。 在平衡收益与风险方面，可在奖励函数中引入风险指标（如波动率、最大回撤等） [^4]。 ```python # 示例代码，假设使用Qlib进行简单的策略回测 import qlib from qlib.constant import REG_CN from qlib.utils import init_instance_by_config from qlib.workflow import R # 初始化QLib qlib.init(provider_uri='~/.qlib/qlib_data/cn_data', region=REG_CN) # 加载数据 data_handler_config = { "class": "Alpha158", "module_path": "qlib.contrib.data.handler", "kwargs": { "start_time": "2010-01-01", "end_time": "2020-12-31", "fit_start_time": "2010-01-01", "fit_end_time": "2016-12-31", "instruments": "csi300", }, } handler = init_instance_by_config(data_handler_config) # 定义模型 model_config = { "class": "LGBModel", "module_path": "qlib.contrib.model.gbdt", "kwargs": { "loss": "mse", "colsample_bytree": 0.8879, "learning_rate": 0.0421, "subsample": 0.8789, "lambda_l1": 205.6999, "lambda_l2": 580.9768, "max_depth": 8, "num_leaves": 210, "num_threads": 20, }, } model = init_instance_by_config(model_config) # 训练模型 with R.start(experiment_name="train_model"): R.log_params(**model_config) model.fit(dataset=handler) # 进行回测 port_analysis_config = { "executor": { "class": "SimulatorExecutor", "module_path": "qlib.backtest.executor", "kwargs": { "time_per_step": "day", "generate_portfolio_metrics": True, }, }, "strategy": { "class": "TopkDropoutStrategy", "module_path": "qlib.contrib.strategy.strategy", "kwargs": { "model": model, "dataset": handler, "topk": 50, "n_drop": 5, }, }, "backtest": { "start_time": "2017-01-01", "end_time": "2020-12-31", "account": 100000000, "benchmark": "SH000300", "exchange_kwargs": { "freq": "day", "limit_threshold": 0.095, "deal_price": "close", "open_cost": 0.0005, "close_cost": 0.0015, "min_cost": 5, }, }, } # 运行回测 from qlib.workflow.record_temp import SignalRecord, PortAnaRecord with R.start(experiment_name="backtest_analysis"): recorder = R.get_recorder() port_analysis_task = init_instance_by_config(port_analysis_config) recorder.log_params(**port_analysis_config) # 策略执行 sig_record = SignalRecord(model, handler, recorder) sig_record.generate() # 回测和分析 par = PortAnaRecord(recorder, port_analysis_config["backtest"]) par.generate() ```
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