Qlib ist als Open-Source-Tool für quantitative Forschung zu einer wichtigen praktischen Plattform für die Fintech-Ausbildung geworden. Die umfassende Dokumentation und das Beispielcodesystem ermöglichen es den Lernenden, schrittweise die gesamte Prozesskompetenz von der Datenverarbeitung bis zur Strategieoptimierung zu beherrschen. Die von der Plattform bereitgestellten Beispieldaten für den chinesischen Markt (CSI300 konstituierende Aktien) eignen sich besonders für die Lehre quantitativer Investmentkurse in chinesischen Institutionen.
Im eigentlichen Unterricht können die Studenten die Anwendungsprinzipien des maschinellen Lernens in der Finanzprognose durch Qlib intuitiv verstehen und die Schlüsselaspekte wie Datenextraktion, Feature-Engineering, Modelltraining und Backtest-Evaluation üben. Diese Lehrmethode, die theoretisches Wissen mit praktischer Anwendung verbindet, verbessert die Effizienz und Qualität der Ausbildung quantitativer Finanztalente erheblich.
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