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项目简介
Qlib是一个面向AI的量化投资平台，致力于挖掘AI技术在量化投资领域的潜力，助力研究并创造价值。该平台涵盖了数据处理、模型训练、回测的完整机器学习管道，覆盖量化投资全链条，包括阿尔法寻求、风险建模、投资组合优化和订单执行，能让用户轻松尝试想法，创建更优的量化投资策略。
项目的主要特性和功能
- 数据处理：提供高效的数据管理与检索服务，支持多种数据格式和频率。
- 模型训练：支持多种机器学习模型，如GBDT、MLP、LSTM、GRU等。
- 回测与评估：提供自动化回测工具和详细分析报告，便于用户评估策略性能。
- 自定义工作流：允许用户通过代码构建自定义的量化研究工作流。
- 模型库：内置多种量化模型，方便用户快速运行和比较不同模型性能。
- 数据集库：提供多种预构建的量化数据集，支持中国和美国市场。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件，以下是安装和使用的步骤：
安装
- 通过pip安装：
bash pip install pyqlib - 从源码安装：
bash pip install .
数据准备
- 获取日频数据：
bash python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --region cn - 获取分钟频数据：
bash python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data_1min --region cn --interval 1min
运行示例
- 使用qrun工具运行LightGBM工作流：
bash cd examples qrun benchmarks/LightGBM/workflow_config_lightgbm_Alpha158.yaml - 通过代码自定义工作流： 参考workflow_by_code.ipynb文件，用户可以构建自定义的量化研究工作流。
模型运行
- 运行单个模型：
bash python run_all_model.py --models=lightgbm - 运行多个模型：
bash python run_all_model.py 10
通过以上步骤，用户可以快速上手并利用Qlib平台进行量化投资研究和策略开发。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】