标签：aml develop 问题 股票 开发 适合 medium 常见 离线
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微软亚洲研究院发布了 AI 量化投资开源平台“微矿 Qlib”。Qlib 涵盖了量化投资的全过程，为用户的 AI 算法提供了高性能的底层基础架构，从框架设计上让用户可以更容易地应用 AI 算法来辅助解决量化投资的各个关键问题，比如 Alpha 因子构建、风险预测、市场动态性建模等等。
Qlib 覆盖了量化投资的全过程，从底层构造开始就专为 AI 而生，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，更加轻松地管理和使用自己的算法，特别是其 AI 算法。Qlib 的架构如下图所示：
最底层的是基础架构层（Infrastructure）。Qlib 的数据服务模块（Data Server）提供了高性能的数据存储设计，让 AI 算法可以更快地处理更多金融数据。训练模块（Trainer）则为 AI 算法提供了灵活的接口来定义训练模型的过程，让 Auto-ML 等算法成为可能，也为分布式训练提供了接口。而模型管理模块（Model Manager）可以让用户更好地管理繁多的 AI 模型，更快地迭代其 AI 算法。
中间层是量化投资流程（Workflow）。信息抽取模块（Information Extractor）负责从异构数据中提取有效的信息，因为用 AI 进行投资分析数据是关键，尽管金融行业有一定的数据基础，但 AI 模型可以直接使用的高质量数据仍然十分有限，所以这就需要更多精细化处理和信息抽取。之后，预测模型（Forecast Model）会输入抽取的信息，输出可供金融专家参考的未来收益、风险等等预测，然而预测模型需要依靠底层海量数据才能训练出精准、有效的预测模型。而投资组合生成模块（Portfolio Generator）则能根据预测得到 Alpha 信号和风险信号辅助生成投资策略组合。订单执行模块（Order Executor）是投资的最后一步——交易执行，帮助用户判断何时下单也是一门艺术。在量化投资中，几乎不可能有一个模型在全时段都一直保持卓越的表现，所以对市场动态性建模，以及在不同时期适时地调整模型、策略、执行也是一个非常重要的课题。Qlib 中元控制器模块 (Meta Controller) 的设计正是要支持这类问题的研究，实时提供精准的参考信息和方案，辅助用户进行操作。
最上层是交互层（Interface）。其中，分析模块（Analyzer）会根据下层的预测信号、仓位、执行结果做出详细的分析并呈现给用户。
特别的，Qlib内置了时序量价数据、业内常用因子、以及 常见的金融 AI 模型(例如 LightGBM、GRU、GATs 等十几个模型) ， 大大降低了 AI 使用的专业门槛 。Qlib内置数据集和模型分类如下。
QLib的测试数据支持在线、离线两种模式，QLib默认的是启用离线模式，该模式下，所有的回测数据的存储与读取都将在本地进行，而在线模式的数据将会部署在微软的服务器端。我们更推荐大家使用离线模式来进行策略研发，第一是策略数据一次落地即可使用，无需反复传输，无网络时同样可以测试；第二是策略代码完全在本地运行，保证了策略的安全性。
我们以离线模式为例，为大家展示QLib的数据准备过程。QLib包中提供了从雅虎财经获取金融数据的脚本，只需要在控制台调用对应的Python脚本，制定数据的存储路径，就能将数据下载到本地了。
python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --region cn
我们将代码存储在家目录下的qlib_data文件夹内，完成下载后，我们查看对应目录，找到对应的数据位置。
下一步，我们调用QLib库中的相关方法，尝试读取我们刚才下载到本地的数据，并尝试读取CIS300指数的成分股。
import qlib
from qlib.data import D
qlib.init(provider_uri=‘~/.qlib/qlib_data/cn_data‘)
instruments = D.instruments(market=‘csi300‘)
D.list_instruments(instruments=instruments, start_time=‘2010-01-01‘, end_time=‘2017-12-31‘, as_list=True)[:20]
在数据落地到本地，并且成功使用QLib库读取到本地数据之后，我们再来看QLib中最重要的一个配置文件，该配置文件叫做workflow。workflow中需要配置数据集地址、策略回测参数、训练模型参数、模型存储地址等，在整个测试过程中的关键配置。我们来看QLib一个完整的workflow配置示例。该示例包含两部分代码，我们分别展示，首先是qlib_init部分。
qlib_init:
provider_uri: "~/.qlib/qlib_data/cn_data"
region: cn
market: &market csi300
benchmark: &benchmark SH000300
data_handler_config: &data_handler_config
start_time: 2008-01-01
end_time: 2020-08-01
fit_start_time: 2008-01-01
fit_end_time: 2014-12-31
instruments: *market
port_analysis_config: &port_analysis_config
strategy:
class: TopkDropoutStrategy
module_path: qlib.contrib.strategy.strategy
kwargs:
topk: 50
n_drop: 5
backtest:
verbose: False
limit_threshold: 0.095
account: 100000000
benchmark: *benchmark
deal_price: close
open_cost: 0.0005
close_cost: 0.0015
min_cost: 5
qlib_init部分的关键配置参数包括：回测数据存储路径（provider_uri），即我们刚才下载数据的路径；market：股票池的选股范围是csi300；benchmark：策略比较基准是沪深300指数；start_time、end_time代表策略测试的起始、终止时间，而fit_start_time、fit_end_time代表训练样本的起始、终止时间；strategy：策略的选股规则，我们采用TopkDropoutStrategy，即选中topk的股票，并去掉n_drop数量；backtest是历史回测的参数，包括策略阈值、初始资金、成交价格、手续费等的设置。然后，我们来看第二部分，task部分的配置代码。
task:
model:
class: LGBModel
module_path: qlib.contrib.model.gbdt
kwargs:
loss: mse
colsample_bytree: 0.8879
learning_rate: 0.0421
subsample: 0.8789
lambda_l1: 205.6999
lambda_l2: 580.9768
max_depth: 8
num_leaves: 210
num_threads: 20
dataset:
class: DatasetH
module_path: qlib.data.dataset
kwargs:
handler:
class: Alpha158
module_path: qlib.contrib.data.handler
kwargs: *data_handler_config
segments:
train: [2008-01-01, 2014-12-31]
valid: [2015-01-01, 2016-12-31]
test: [2017-01-01, 2020-08-01]
record:
- class: SignalRecord
module_path: qlib.workflow.record_temp
kwargs: {}
- class: PortAnaRecord
module_path: qlib.workflow.record_temp
kwargs:
config: *port_analysis_config
task部分，包含三个小类别的配置，分别是model（模型相关）、dataset（训练测试集相关）、record（模型存储相关）。在model的配置中，这里我们采用了lgb的模型，并在后续制定了关键的模型参数，比如误差衡量指标、学习率等等；而在dataset的配置中，我们采用了系统内置的Alpha158常用因子，并且将整体数据按时间分成了训练集、验证集和测试集三部分；最后一个record的配置，主要记录了训练过程、训练模型的存储路径，方便后续策略构建完毕的展示与评估。
我们只需要将qlib_init、task两部分代码合并保存到同一个文件下，文件后缀.yaml，例如我们将配置文件保存为test.yaml，再使用QLib库中的qrun函数调用.yaml的配置文件，即可完成整个策略运行过程了。
qrun test.yaml
最后，我们为大家运行一个QLib官方提供的示例策略，向大家展示策略运行的完整过程。我们找到示例策略目录examples下，选择lightGBM模型构建的示例策略，并找到该示例策略的workflow，也就是我们在上一小节提到的.yaml文件。
同样的，对于配置好的workflow，采用qrun + workflow，一句话启动策略运算。
qrun /examples/benchmarks/LightGBM/workflow_config_lightgbm_Alpha158.yaml
运行完成后，策略的关键结果会被记录在workflow指定的存储目录中， 更多的过程信息会被写入主目录下的workflow_by_code.ipynb 中，我们可以用Jupyter运行该文件，查看更丰富的策略报告。
仔细阅读一下workflow_by_code中的代码，可以看到模型建立、执行、预测等全部数据都已经存储完毕，我们只需要按顺序运行代码，即可查看策略的可视化结果。包括策略的回测曲线、分组收益率、每期IC系数、IC月度均值及分布等等。
当然，QLib的功能强大，能玩的策略、数据、输出，远远不止我们上述举例的这些，如果大家对于AI量化投资感兴趣，可以尝试用QLib做轮子，创造自己的AI策略。
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