AI量化投資啟航！Qlib入門指南，新手也能學，時間不多了！

Qlib：AI 量化投資平台初學者入門指南（2024 最新版）

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想踏入量化投資的領域，卻覺得門檻太高嗎？別擔心，今天這篇文章就是要帶領台灣的讀者，一起認識一個強大的開源工具 —— Qlib。它是由微軟開發的 AI 量化投資平台，讓即使是程式新手也能輕鬆上手，利用人工智慧的力量分析金融數據、建立投資策略。

什麼是量化投資？

在深入 Qlib 之前，讓我們先來聊聊量化投資是什麼。簡單來說，量化投資就是運用數學模型和電腦程式，系統化地分析大量的金融數據，從中找出投資機會，並自動執行交易策略。它有以下幾個優點：

• 客觀性： 避免受到情緒和主觀判斷的影響。
• 效率性： 可以快速處理大量數據，找出人腦難以發現的模式。
• 紀律性： 嚴格按照模型指示執行交易，避免衝動交易。

為什麼要選擇 Qlib？

市面上量化投資工具這麼多，為什麼要特別介紹 Qlib 呢？因為它有以下幾個獨特的優勢：

• 開源免費： 任何人都可以免費使用和修改。
• AI 導向： 內建了許多機器學習模型，方便使用者應用 AI 技術。
• 完整流程： 涵蓋了數據處理、模型訓練、回測等量化投資的完整流程。
• 彈性客製： 允許使用者根據自己的需求，客製化投資策略。
• 持續更新： 有活躍的社群和微軟團隊維護，不斷推出新功能。最近更推出了基於 LLM 的 RD-Agent，讓自動化因子挖掘和模型最佳化變得更容易。

Qlib 的核心概念與架構

Qlib 的架構設計清晰且模組化，每個組件都可以獨立使用，讓使用者可以根據自己的需求組合運用。以下是 Qlib 的幾個核心組件：

1. Data（數據）： 量化投資的基石。Qlib 提供了一套完整的数据管理工具，可以方便地載入、處理、清洗各種金融數據，也支援使用者匯入自己的數據。

2. Model（模型）： 利用機器學習演算法，從歷史數據中學習並預測未來股價趨勢。Qlib 內建了多種常見的模型，例如：

   • GBDT (梯度提升決策樹)： 基於 XGBoost, LightGBM, Catboost 等框架。
   • MLP (多層感知器)： 基於 PyTorch。
   • LSTM (長短期記憶網路)： 基於 PyTorch，擅長處理時間序列資料。
   • Transformer： 基於 PyTorch，近年來在自然語言處理和時間序列預測領域表現出色。
3. Strategy（策略）： 根據模型預測的結果，制定交易決策。例如，當模型預測某支股票會上漲時，就買入；反之，則賣出。

4. Executor（執行器）： 將交易策略的指令，實際送到市場執行。

5. Report（報告）： 分析回測結果，評估策略的績效。

Qlib 初學者快速上手指南

對於剛接觸 Qlib 的朋友，以下是一些建議的入門步驟：

1. 安裝 Qlib：
   • 建議使用 Conda 管理 Python 環境，避免套件衝突。
   • 使用 pip 安裝：pip install pyqlib
   • 如果想使用最新的開發版本，可以從原始碼安裝：
     bash
git clone https://github.com/microsoft/qlib.git && cd qlib
pip install . # `pip install -e .[dev]` is recommended for development.
   • 錯誤排除： 安裝時如果遇到問題，可以參考 Qlib 的 CI workflow (.github/workflows/test_qlib_from_source.yml)，檢查自己的步驟是否正確。
2. 準備數據：
   • 注意： 由於數據安全政策，官方數據集暫時停用。可以嘗試社群提供的數據源：https://github.com/chenditc/investment\_data/releases
   • 下載數據：
     bash
wget https://github.com/chenditc/investment_data/releases/latest/download/qlib_bin.tar.gz
mkdir -p ~/.qlib/qlib_data/cn_data
tar -zxvf qlib_bin.tar.gz -C ~/.qlib/qlib_data/cn_data --strip-components=1
rm -f qlib_bin.tar.gz
   • 數據說明： 這些數據是從 Yahoo Finance 收集的公開數據，可能不夠完美。如果想使用更高品質的數據，建議自行準備，並轉換成 Qlib 支援的格式。
   • 數據健康檢查： Qlib 提供了 scripts/check_data_health.py 腳本，可以檢查數據的完整性和一致性。
3. 執行自動化量化研究流程 (Auto Quant Research Workflow)：
   • Qlib 提供了一個名為 qrun 的工具，可以自動執行整個量化研究流程，包括數據準備、模型訓練、回測和評估。
   • 執行以下指令：
     bash
cd examples # 避免在包含 `qlib` 的目錄下執行程式
qrun benchmarks/LightGBM/workflow_config_lightgbm_Alpha158.yaml
   • qrun 會產生回測結果，例如年化報酬率、資訊比率、最大回撤等。
4. 使用客製化程式碼建立量化研究流程：
   • 自動化流程可能不符合所有使用者的需求。Qlib 也提供了模組化的介面，讓使用者可以自行編寫程式碼，客製化量化研究流程。
   • 可以參考 examples/workflow_by_code.ipynb，了解如何使用 Qlib 的 API 建立自己的流程。
5. 分析結果和視覺化呈現：
   • Qlib 提供了一系列的視覺化工具，可以幫助使用者分析模型預測和回測結果，更深入地了解策略的優缺點。
   • 執行 examples/workflow_by_code.ipynb，可以產生各種圖表，例如：
     • 預測訊號分析：累積報酬率、報酬分佈、資訊係數 (IC)。
     • 投資組合分析：回測報酬。

獨特觀點與實作心得

在學習 Qlib 的過程中，我發現以下幾點值得注意：

• 數據品質至關重要： 模型的表現很大程度上取決於數據的品質。花時間清洗和整理數據，可以顯著提升模型的準確性。
• 回測不是萬靈丹： 歷史數據的回測結果，不保證未來也能獲得相同的績效。需要持續監控策略的表現，並根據市場變化調整模型。
• 風險管理不可或缺： 量化投資並非穩賺不賠。在追求高報酬的同時，也要注意風險管理，設定停損點，控制倉位大小。
• 多參考範例程式碼： Qlib 提供了豐富的範例程式碼，可以幫助初學者快速上手。多閱讀和修改這些範例，可以更深入地了解 Qlib 的用法。

常見問題排除

• 安裝 Qlib 時出現錯誤：
  • 檢查 Python 版本是否符合 Qlib 的要求（Python 3.8 以上）。
  • 確認是否已安裝必要的依賴套件 (Numpy, Cython)。
  • 如果使用 Anaconda，確認是否已正確啟動環境。
• 執行 qrun 時出現錯誤：
  • 檢查設定檔的路徑是否正確。
  • 確認數據是否已正確下載和載入。
  • 參考 Qlib 的文件，了解設定檔的格式和參數。
• 模型訓練效果不佳：
  • 檢查數據是否已正確清洗和處理。
  • 嘗試調整模型的參數，例如學習率、隱藏層大小等。
  • 更換不同的模型，看看是否有更好的表現。

Qlib 的最新發展：RD-Agent

Qlib 最近推出了一個名為 RD-Agent 的新工具，它是一個基於 LLM 的自主進化代理，可以自動化因子挖掘和模型最佳化。RD-Agent 旨在簡化量化投資研究流程，讓使用者可以更快速地找到有價值的投資訊號，並建立更有效的模型。

RD-Agent 的主要功能包括：

• 自動化因子挖掘： 從大量的金融數據中，自動找出可能影響股價的因子。
• 模型最佳化： 自動調整模型的參數，使其達到最佳的預測效果。
• 多代理框架： 使用多個代理協同工作，共同解決量化投資問題。

RD-Agent 目前還在開發階段，但已經展現出巨大的潛力。未來，它有望成為 Qlib 的一個重要組成部分，幫助使用者更輕鬆地進行量化投資研究。

結論

Qlib 是一個功能強大、彈性客製的 AI 量化投資平台，它降低了量化投資的門檻，讓更多人可以利用人工智慧的力量分析金融數據、建立投資策略。無論你是程式新手還是經驗豐富的量化交易者，Qlib 都能為你帶來價值。

希望這篇文章能幫助台灣的讀者，對 Qlib 有更深入的了解。趕快動手試試看，開啟你的量化投資之旅吧！

參考資料

• Qlib GitHub 倉庫：https://github.com/microsoft/qlib
• Qlib 官方文件：https://qlib.readthedocs.io/en/latest/
• RD-Agent GitHub 倉庫：https://github.com/microsoft/RD-Agent
• RD-Agent Demo 頁面：https://rdagent.azurewebsites.net/

免責聲明： 本文僅供學習和參考，不構成任何投資建議。投資有風險，請謹慎評估。

參考閱讀

https://github.com/microsoft/qlib