量化投资（Quant）结合 AI 技术正掀起金融领域的革命，但构建一个从数据处理到策略执行的完整量化流程，往往需要面对数据效率低、模型复杂、回测繁琐等难题。

AI驱动量化的兴起，像给金融市场装上了“超级大脑”。

微软开源的 AI 量化投资平台：Qlib 正是这一浪潮的领军者，通过高效数据引擎、模块化设计和多样化AI范式（监督学习、强化学习、市场动态建模），它解决了量化领域的关键痛点问题。

基于Python，通过模块化架构覆盖量化全流程：数据处理、模型训练、回测、组合优化、订单执行。

它支持30+种SOTA模型（Transformer、LSTM、LightGBM等），集成监督学习、强化学习和市场动态建模，数据引擎比传统数据库快几十倍。

在 GitHub 上狂揽 23.5K Star！深受金融领域人员及团队的欢迎！

核心功能亮点

• • 高效数据引擎：比传统数据库快几十倍，秒级处理千支股票的日级分钟级行情数据。
• • 模型库丰富：支持 30+ 模型（LSTM、Transformer、LightGBM等）。
• • 强化学习策略：支持 DRL 策略建模，捕捉时序决策过程中的最优买卖点。
• • 因子挖掘 + 风险建模：支持 Alpha 因子构建、信息系数分析、行业中性、波动率控制等。
• • 概念漂移处理：内置动态适应机制，适应金融市场中的时变性和非平稳性。
• • 自动化研究工作流：qrun 工具一键完成建模 → 训练 → 回测 → 分析。