Qlib zeigt eine überragende Leistung bei der Verarbeitung von Finanzdaten und verfügt über eine einzigartige Datenspeicherarchitektur, die einen effizienten Zugriff auf riesige Mengen von Finanzdaten ermöglicht. Die Plattform nutzt professionelle Datenstandardisierungsmethoden, um Finanzrohdaten in ein Format zu konvertieren, das direkt von Machine-Learning-Modellen verwendet werden kann. Die Benutzer können die Daten des chinesischen A-Aktienmarktes (z. B. die Aktien des CSI300) über einfache Python-Befehle laden, um schnell auf Schlüsselindikatoren wie Schlusskurse und Umsätze zuzugreifen.
Das System bezieht standardmäßig Daten von Yahoo Finance, unterstützt aber auch benutzerdefinierte Datenquellen. Die Daten werden nach dem Herunterladen automatisch in einem bestimmten lokalen Verzeichnis (z. B. ~/.qlib/qlib_data/cn_data) gespeichert und können bequem über die API von QLib abgefragt und verarbeitet werden. Dieses Design senkt die Einstiegsschwelle in die quantitative Forschung erheblich und ermöglicht es den Forschern, sich auf die Entwicklung von Strategien statt auf die Datenbereinigung zu konzentrieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQlib: ein von Microsoft entwickeltes KI-Tool für quantitative InvestitionsforschungDie
