Qlibで財務データを効率的に処理するソリューション
Qlib は、最適化されたデータ処理モジュールにより、非効率な金融データの保存と処理の問題を効果的に解決することができます。具体的な解決策は以下の通りです：
- 高性能データ・ストレージ・システム内蔵Qlib は、ファイルベースの階層型ストレージ構造を使用して、膨大な金融データを効率的に格納し、従来のデータベースと比較してクエリー速度を 10 倍以上向上させます。
- バッチ処理エンジンAlpha158のような事前定義されたデータセットプロセッサーを使えば、158の共通因子指標を一括計算し、二重計算を避けることができる。
- インテリジェント・キャッシング・メカニズムシステムは、頻繁に使用されるクエリー結果を自動的にキャッシュします。使用方法
qlib.init(provider_uri=)初期化時に自動的に作動させることができる。 - 分散コンピューティングのサポートQlib-Serverを導入することで、大規模な組織でも複数ノードでの並列計算が可能になります。処理能力はDocker経由でデプロイ後にリニアにスケールできます。
実装の提案：まず公式サンプルデータをダウンロードしてストレージ構造を理解し、実際のニーズに応じてデータカタログを計画し、最終的にAPIインターフェイスを介して呼び出しを統一し、ファイルシステムの直接操作を避ける。
この答えは記事から得たものである。Qlib：マイクロソフトが開発したAI定量投資調査ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " クオンツ投資リサーチにおける非効率なデータ保存と処理の問題を解決するには？
