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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