Qlib bietet ein umfassendes Rahmenwerk für die Modellschulung, das eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen einschließlich LightGBM unterstützt. Die Plattform verwendet YAML-Konfigurationsdateien, um die Trainingsparameter zu definieren, und die Benutzer können die Zeitintervalle für den Trainingssatz, den Validierungssatz und den Testsatz flexibel festlegen. Am Beispiel des Alpha158-Merkmalsatzes kann Qlib den gesamten Prozess der Merkmalsentwicklung, des Modelltrainings und der Bewertung automatisch abschließen.
Was die Anwendung der Modelle betrifft, so unterstützt Qlib nicht nur traditionelle überwachte Lernmethoden, sondern integriert auch modernste Technologien wie das Reinforcement Learning. Die trainierten Modelle werden automatisch in einem bestimmten Verzeichnis gespeichert, damit sie für das anschließende Backtesting und die Echtzeitprognose einfach verwendet werden können. Dieser modulare Aufbau ermöglicht es Forschern, die Vorhersageergebnisse verschiedener Modelle schnell zu vergleichen und so das optimale Schema für die Erzeugung von Investitionssignalen zu wählen.
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