扫地僧AI量化平台Qlib给力教程系列一:核心篇

扫地僧AI量化平台Qlib给力教程系列一:核心篇
共59节 346人在学 课程详情
  • 课程附件材料

    • 课程源码
    • Qlib安装包
    • visualcppbuildtools full
    • Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64
    • 课程行情数据
  • Qlib安装与数据准备

    • Qlib简介
    • 安装Qlib
    • 行情数据下载
    • 行情数据查询
    • Qlib Bugfix
  • 训练、预测与回测工作流

    • 初始化,设置股票池和基准
    • 训练
    • 预测
    • 回测
    • web页查询结果
    • dataset数据查询与保存为pickle文件
  • 从中间开始工作流,多步一个实验工作流

    • 利用pickle文件从中间开始工作流
    • 训练预测回测多步一个实验
  • 从yaml文件生成配置字典

    • 从yaml文件生成配置字典
  • 不用实验管理器R的实验

    • 不用实验管理器R的实验过程
    • 利用pickle文件从中间开始实验
  • 数据集dataset与数据预处理详解

    • Alpha360的数据预处理核心逻辑
    • 推理处理器与学习处理器的区别
    • dataset.prepare()方法访问数据
    • Alpha360定义特征和标签的接口方法
    • 特征定义的原则:去单位化,即无量纲化
    • Alpha158的数据预处理
    • 定制数据预处理
    • 内置预处理器功能介绍
  • 自定义因子库类

    • 观察内置Alpha360因子库类
    • 自定义因子库类
    • 自定义因子库类可用的算子
    • 使用非字符串表达式定义特征
  • 回测策略解析

    • 引例
    • 总体逻辑
    • 内置策略和SimulatorExecutor源码分析
    • 另一个回测入口点
  • 使用其它机器学习模型

    • 使用LSTM模型
    • 筛选出特定特征参与训练
    • 使用XGBoost模型
    • 转化为时间序列数据进行训练_ts模型
    • 自定义模型封装类
  • qrun运行yaml文件配置的实验

    • qrun运行yaml配置的实验web页查看结果
    • cli.py文件
  • 使用自己的数据源准备qlib数据

    • Qlib使用yahoo财经数据准备逻辑回顾
    • 生成原始未复权的行情csv
    • 生成复权csv
    • 生成Qlib格式的bin数据
    • 准备csv文件过程总结
    • dump_update增补后续时段的新行情数据
    • dump_fix补充以往时段内新股票或新特
    • 制作含外部特征的因子库类MyAlphaExt
    • 更简单的数据准备过程
  • 与backtrader结合

    • Qlib执行训练预测
    • 获取预测值score
    • 合并ohlc和score
    • 数据喂给backtrader

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    课时介绍

    介绍在qlib执行回测的另一个回测入口点

    课程介绍

    完整课程请去:https://m.lizhiweike.com/liveroom2/27759692

    自从去年微软发表AI量化投资平台Qlib以来,Qlib经历了许多重大升级修订,以往的技术介绍文章已经过时。许多学习了Qlib的小伙伴还是经常有疑问:

    Qlib中怎样使用自己的行情数据?
    Qlib中怎样自定义因子?
    怎样集成自己的机器学习模型到Qlib?
    如何解读Qlib分析图表?
    Infer processor和learn processor各自用在什么地方?
    怎样自定义股票池?
    Qlib中怎么看策略回测成交细节?
    qrun的运行结果存在哪里?

    本视频课程针对新版的Qlib开发,有助于彻底解答上述疑问,并附送源码。Qlib内置了几十种机器学习模型,学会后非常有助于您面试实习找工作,对想将机器学习应用于量化研究的实践人员也大有裨益。

    扫地僧出品,必属上品!

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