microsoft/qlib
项目简介
Qlib是一款面向AI的量化投资平台，其目标是从创意探索到生产部署的全流程，通过人工智能技术赋能量化研究。该平台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，并现已集成https://github.com/microsoft/RD-Agent以实现研发流程的自动化。
Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing productions. Qlib supports diverse ML modeling paradigms, including supervised learning, market dynamics modeling, and RL, and is now equipped with https://github.com/microsoft/RD-Agent to automate R&D process.
智能解读
Qlib是一个由微软开发的Python量化投资平台，旨在利用人工智能技术革新量化金融的研究与部署流程。该平台为研究人员和开发者提供了一套完整的工具链，覆盖从数据管理、因子计算、模型训练到策略回测和模拟交易的各个环节。Qlib原生支持多种主流的机器学习范式，包括监督学习、时间序列建模以及强化学习，帮助用户构建和验证复杂的量化模型。 其核心价值在于将AI技术与量化投资深度结合，提升研究效率与模型性能。平台内置了丰富的高质量金融数据集和经典模型示例，降低了量化研究的入门门槛。近期，Qlib进一步集成了RD-Agent框架，引入了基于大语言模型的自动化研发智能体，能够自动进行因子挖掘和模型优化，推动了量化研究向自动化、智能化的演进。无论是学术探索、策略研究，还是实盘交易系统的原型开发，Qlib都提供了一个强大、灵活且面向生产环境的解决方案。
原始标签
使用场景
最适合希望利用AI技术（特别是大语言模型）自动化、系统化地进行量化策略研究和原型开发的团队或个人。
AI因子自动挖掘
量化研究员需要从海量数据中手动挖掘有效因子，过程耗时且容易遗漏重要特征。
使用Qlib集成的RD-Agent框架，基于大语言模型自动分析金融数据、研究报告，生成并测试潜在因子。
研究员输入“挖掘与新能源行业相关的技术指标”，RD-Agent会自动分析相关股票数据、行业报告，生成如“光伏板块动量因子”等候选因子并进行回测验证。
端到端策略回测
开发者需要分别处理数据清洗、特征工程、模型训练和回测评估，流程割裂且代码重复。
利用Qlib统一的工作流，从数据管理、因子计算、模型训练到策略回测一站式完成，内置高质量数据集和经典模型模板。
想测试一个基于LSTM的择时策略，只需配置数据源、定义模型结构，Qlib自动完成数据预处理、训练、在历史数据上回测并输出夏普比率等指标。
实盘策略原型开发
学术论文中的量化模型难以快速转化为可实际交易的稳健策略。
Qlib提供面向生产环境的设计，支持从研究到模拟交易的平滑过渡，内置风险控制和交易成本模型。
将一篇关于“基于注意力机制的股票预测”论文中的模型，在Qlib中复现、优化，并接入模拟交易接口，评估其在更接近实盘条件下的表现。
自动化模型优化
手动调整模型超参数和因子组合效率低下，难以找到最优配置。
通过RD-Agent的自动化研发能力，让智能体自主进行超参数搜索、因子组合优化和模型结构迭代。
给定一个初始的梯度提升树模型和一组基础因子，启动RD-Agent，它会自动尝试不同的参数组合、特征选择方法，寻找夏普比率最高的策略版本。
项目健康度
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