Qlib 是一个开源的、面向 AI 的量化投资平台，旨在利用 AI 技术在量化投资中发挥潜力、赋能研究、创造价值，从探索想法到实施产品。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。

Qlib 中发布了越来越多不同范式的 SOTA Quant 研究著作/论文，以共同解决量化投资中的关键挑战。例如，

1） 使用监督学习从丰富的异构金融数据中挖掘市场复杂的非线性模式，

2） 使用自适应概念漂移技术对金融市场的动态性质进行建模，

3） 使用强化学习对持续投资决策进行建模，并帮助投资者优化他们的交易策略。

它包含数据处理、模型训练、回溯测试的完整 ML 管道;并涵盖量化投资的整个链条：Alpha Seeking、Risk Modeling、Portfolio Optimization 和 Order Execution。

安装

下表演示了支持的 Python 版本：Qlib

注意：

1. 建议使用 Conda 来管理 Python 环境。在某些情况下，在环境之外使用 Python 可能会导致头文件丢失，从而导致某些包安装失败。conda
2. 请注意，从 source 安装时，在 Python 3.6 中安装 cython 会引发一些错误。如果用户在其计算机上使用 Python 3.6，建议将 Python 升级到版本 3.8 或更高版本，或使用 的 Python 从源代码安装。QlibcondaQlib

使用 pip 安装

用户可以根据以下命令通过 pip 轻松安装。Qlib

  pip install pyqlib

注意：pip 将安装最新的稳定 qlib。但是，qlib 的主分支正在积极开发中。如果要在 main 分支中测试最新的脚本或函数。请使用以下方法安装 qlib。

从源码安装

此外，用户还可以按照以下步骤通过源码安装最新的开发版本：Qlib

• 在从源码安装之前，用户需要安装一些依赖：Qlib

  pip install numpy
  pip install --upgrade cython
  

• 克隆存储库并按如下方式安装。Qlib

  git clone https://github.com/microsoft/qlib.git && cd qlib
  pip install .  # `pip install -e .[dev]` is recommended for development. check details in docs/developer/code_standard_and_dev_guide.rst
  

提示：如果您无法在环境中安装或运行示例，则比较您的步骤和 CI 工作流程可能有助于您找到问题。Qlib

适用于 Mac 的提示：如果您将 Mac 与 M1 一起使用，则在为 LightGBM 构建轮子时可能会遇到问题，这是由于缺少 OpenMP 的依赖项。要解决此问题，请先安装 openmp，然后运行 以成功构建它。brew install libomppip install .

数据准备

❗ 由于更限制数据安全策略。官方数据集暂时关闭。您可以尝试社区提供的此数据源。 以下是下载最新数据的示例。

wget https://github.com/chenditc/investment_data/releases/latest/download/qlib_bin.tar.gz
mkdir -p ~/.qlib/qlib_data/cn_data
tar -zxvf qlib_bin.tar.gz -C ~/.qlib/qlib_data/cn_data --strip-components=1
rm -f qlib_bin.tar.gz

下面的官方数据集将在不久的将来恢复。

通过运行以下代码加载和准备数据：

使用模块 Get

# get 1d data
python -m qlib.run.get_data qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --region cn

# get 1min data
python -m qlib.run.get_data qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data_1min --region cn --interval 1min

从源获取

# get 1d data
python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --region cn

# get 1min data
python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data_1min --region cn --interval 1min

此数据集由爬网程序脚本收集的公共数据创建，这些数据已在 相同的存储库。 用户可以使用它创建相同的数据集。数据集描述

请注意，数据是从雅虎财经收集的，数据可能并不完美。 如果用户拥有高质量的数据集，我们建议他们准备自己的数据。有关更多信息，用户可以参考相关文档。

Docker 镜像1. 从 Docker Hub 存储库中提取 Docker 镜像

   docker pull pyqlib/qlib_image_stable:stable

1. 启动新的 Docker 容器

   docker run -it --name <container name> -v <Mounted local directory>:/app qlib_image_stable
   

2. 此时，您位于 docker 环境中，可以运行 qlib 脚本。一个例子：

   >>> python scripts/get_data.py qlib_data --name qlib_data_simple --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --interval 1d --region cn
   >>> python qlib/workflow/cli.py examples/benchmarks/LightGBM/workflow_config_lightgbm_Alpha158.yaml
   

3. 退出容器

   >>> exit
   

4. 重启容器

   docker start -i -a <container name>
   

5. 停止容器

   docker stop <container name>
   

6. 删除容器

   docker rm <container name>