全球首发,QLib智能量化模块库架构图。
目前AI人工智能领域,DL深度学习,最成功的两个商业化领域是:NLP语义分析、CV图像分析。
结构化数据,也称为Tabular表格数据,是目前DL深度学习的前沿焦点课题之一,也是第三个可能获得重大突破的AI工程领域。
金融量化里面的交易数据,就属于这个领域,称为:时序结构化数据。

早在2020年,微软就低调发布了“微矿 Qlib”,不过这几年量化架构发布的太多,也太乱,再加上微软的非金融背景,QLib一直影响力不大。
不过微软毕竟财大气粗,对于QLib的开发与维护一直没有停止,今天上git下载最新qlib源码,制作qlib的MAP架构图,发现更新时间居然是18小时以前。






TQ极宽量化团队,关注Qlib很久了,Qlib智能量化课件也基本完成,这次下载qlib源码,只是为了和新版本同步,以免课件案例,出现版本冲突。
其实,TQ极宽量化团队,也没的选择。
单机量化,backtrader虽然是行业的准标准,不过门槛相对较低,一般的小团队还是可能山寨的;AI智能量化,门槛差不多是喜马拉雅山级别的,规范一点的,而且有开源的,目前全世界就微软一家。
AI 技术,是后Internet时代唯一的黑科技技术,传统金融量化,几乎没有采用 AI 技术,“微矿 Qlib”是微软亚洲研究院推出的 AI 量化投资开源平台,具有以下特点:
- Qlib内置了多种经典的金融 AI 模型(例如 LightGBM、GRU、GATs 等十几个模型),
- 涵盖了量化投资的全过程,从底层构造开始就专为 AI 而打造。
- All-in-one,一站式AI智能量化解决方案。
- 内置多种金融数据通道(A股、美股)。
相对backtrader,只是一个量化框架,需要自己编程完成数据、策略、算法,而Qlib从数据、到策略全部有内置门槛,用户只需提供投资idea,无需专业的AI编程基础。



TQ极宽团队利用先进的AI人工智能,100%自主开发的全系列Python模块库架构图zwMAP,独家拥有全部作品的IP知识产权。
俗话说:千言万语不如一张图。
这些模块库构架图,是大家快速掌握Qlib智能量化系统的的不二神器。



全套Qlib模块库架构图,超过100张,包括以下子模块:
- backtest,回溯测试
- contrib,扩展模块
- data,数据
- model,模型
- strategy,策略
- tests,测验
- utils,辅助工具
- workflow,工作流程
- ……
全套Qlib模块库架构图,均为彩色高清图像,我们将优先向合作伙伴,以及TQ智能量化相关学员提供。
参见:



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zwPython功能,比对标产品anacoda商务版还强(anacoda免费版限制n多),特别是在中文本地化、AI人工智能、金融量化方面。



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