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Qlib的模型训练框架支持多种机器学习方法

2025-08-28 1.7 K

Qlib提供了一套完善的模型训练框架,支持包括LightGBM在内的多种机器学习算法。平台采用YAML配置文件定义训练参数,用户可以灵活设置训练集、验证集和测试集的时间区间。以Alpha158特征集为例,Qlib能够自动完成特征工程、模型训练和评估的全过程。

在模型应用方面,Qlib不仅支持传统的监督学习方法,还集成了强化学习等前沿技术。训练完成的模型会自动保存在指定目录,便于后续的回测和实时预测使用。这种模块化设计使得研究人员可以快速对比不同模型的预测效果,从而选择最优的投资信号生成方案。

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