微软开源！世界首个AI量化投资平台 Qlib 基本使用教程

2020年9月，微软开源了AI量化投资平台Qlib的源代码，随后得到了不少的关注，Qlib的主要优势在于：

1.Python覆盖量化投资全过程，用户无需切换语言；内置许多深度学习算法模型，降低AI算法使用的门槛。

2.内置A股、美股数据接入通道，基于qrun能够自动运行整个工作流程，大大提高开发效率。

3.每个组件都是松耦合可以独立使用，用户能够自行选用某些组件。

Qlib相比于我们之前介绍的backtrader，那功能完善太多。backtrader相当于给你提供一个基本的量化框架，数据、策略、算法，你全部自己搞定。而Qlib则从数据、到策略、到算法都给了你全套的解决方案，你只需要加一点自己的想法，不需要管其他细枝末节的东西就能完成AI量化研究，非常方便。

下面我们就来试一下 Qlib 的安装和运行内置算法策略。

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：《超详细Python安装指南(传统)》或 《Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda》 进行安装，本文建议使用Anaconda。

由于qlib有许多许多依赖，如果你不想安装过程中出现问题，或者引起其他程序的运行问题，建议使用Conda创建一个你的量化投资虚拟环境：

conda create -n my_quant python=3.8

Qlib 仅支持 Python3.7 以上的版本且暂不支持 Python3.10; 另外 Python 3.9 版本不支持模型性能绘制，因此我选择创建Python3.8版本的虚拟环境。

(安装方式一)pip 安装：

pip install pyqlib

在pip安装的过程中如果遇到任何问题，请搜索引擎解决，如果无法解决，可以尝试下面的源码安装：

(安装方式二 (推荐))源码安装：

# 提前安装一些依赖
pip install numpy
pip install --upgrade cython

# clone and install qlib
git clone https://github.com/microsoft/qlib.git && cd qlib
python setup.py install

如果你由于网络问题无法成功Clone项目，请在Python实用宝典公众号后台回复 Qlib 下载源代码。

Windows 机器在安装的时候可能会遇到下面这个问题：

这是因为安装 qlib 的依赖 — tables 时出现了编译错误，原因很多，我选择逃学，因此建议使用 tables 的 wheel 文件进行安装，这样就不需要编译了：

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pytables

在上述网站下载适合你系统的 wheel 文件：

下载完毕后，输入以下命令：

pip install 你的文件路径/tables-3.6.1-cp39-cp39-win_amd64.whl

即可完成 tables 的安装，然后再执行一遍 python setup.py install 即可。

由于这套量化开源平台的作者是中国人，所以非常贴心地准备好了A股数据，大家可以输入命令直接下载：

# 1天级别数据
python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --region cn

# 1分钟级别数据
python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data_1min --region cn --interval 1min

如果你需要其他分钟级的数据，修改interval即可。

你可以使用crontab定时自动更新数据（来自雅虎财经）:

* * * * 1-5 python