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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.
What it solves
Qlib 旨在弥合 AI 研究与量化投资生产之间的鸿沟。它提供一个综合平台，处理整个量化交易流水线，包括数据处理、模型训练、回测、Alpha 挖掘、风险建模、投资组合优化和订单执行。
How it works
Qlib 使用模块化、松耦合的架构，每个组件可以独立使用。它支持多种机器学习范式，包括用于模式挖掘的监督学习、处理概念漂移的市场动态建模，以及用于持续投资决策的强化学习。平台包含高效的数据服务器，并支持离线和在线两种模型部署模式。
Who it’s for
量化研究员、数据科学家和投资者，想要实现 AI 驱动的交易策略，从探索初始想法到投入生产均适用。
Highlights
- Full ML Pipeline: 覆盖从数据准备到订单执行的全部环节。
- Diverse Learning Paradigms: 支持监督学习、强化学习和市场动态建模。
- Model Zoo: 包含一系列 SOTA 量化研究模型（如 Transformer、Tabnet、TCN），解决预测和市场适应挑战。
- Integrated Infrastructure: 提供数据收集、健康检查和在线服务工具，并具备自动模型滚动功能。
- Autonomous R&D: 与 RD-Agent 集成，实现自动化因子挖掘和模型优化。