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模型|微软亚洲研究院发布“微矿Qlib”：AI量化投资开源平台

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【环球网科技综合报道】12月11日报道 ， 近日 ， 微软亚洲研究院正式发布了业内首个 AI 量化投资开源平台“微矿 Qlib” 。

模型|微软亚洲研究院发布“微矿Qlib”：AI量化投资开源平台
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据了解 ， 与传统量化投资工具不同 ， Qlib 涵盖了量化投资的全过程 ， 而且从底层构造开始就专为 AI 而打造 。 从数据处理到计算力支撑 ， 再到模型的训练与验证 ， 都为基于 AI 的量化投资提供了全方位的框架支持 。 用户可以通过 Qlib 平台提供的多个工具模块 ， 更加轻松地应用 AI 算法来辅助解决量化投资的各个关键问题（例如 Alpha 预测、风险预测及市场动态性建模） 。
此外 ，Qlib聚齐AI三大要素：数据、算法和算力 。 由于 AI 技术是最近几年才开始进入投资研究领域的 ， 传统的量化投资几乎没有采用 AI 技术 ， 只需应对传统算法 ， 所以基于 AI 的量化投资平台自然需要提供更强大的底层架构和接口支持 。 因此 ， Qlib 提供了一个高性能的基础平台 ， 从算力支撑到数据存取 ， 都能够满足金融 AI 对于性能的高级别要求 。
其中 ， 在数据层面 ， Qlib 提供了基于领域知识设计的多个跨市场的数据集 ， 其数据服务模块中内含了为金融数据专门设计的表达式计算引擎 ， 可对金融数据和运算进行了存储和计算优化；在算法与模型层面 ， Qlib 目前内置了常见的金融 AI 模型(例如 LightGBM、GRU、GATs 等十几个模型) ， 用户可以基于平台和自己的数据甚至是引用的最新的外部论文去创建全新的模型；此外 ， 模型管理也是 Qlib 特有的部分 ， Qlib 提供了专门的模型管理器模块（Model Manager）帮助用户更加系统化地管理自己的 AI 模型 。
值得注意的是 ， Qlib所有模块均可灵活配置 。 据介绍 ， 微软亚洲研究院在框架构建之初就考虑到了研究过程的灵活性：“不能将流程固化 ， 框架中的各个模块分则各具特点 ， 合则浑然一体 ， 这样研究人员就可以根据自己的工作流将不同的模块组合 ， 灵活配置架构 。 ”
【模型|微软亚洲研究院发布“微矿Qlib”：AI量化投资开源平台】微软亚洲研究院表示：“Qlib是微软亚洲研究院成立‘创新汇’三年以来 ， 在与金融行业的成员企业合作研究的基础之上打造的 AI+金融跨界创新的阶段性重要成果 ， 我们正通过创建一个通用的技术平台来帮助实现量化投资流程的 AI 闭环 。 ”

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