Um programa prático para o ensino de investimento quantitativo baseado no Qlib
O Qlib é particularmente adequado para ser usado como uma plataforma de ensino de investimento quantitativo, e os seguintes métodos de ensino são recomendados:
- Detalhamento do conhecimento modular::
- Fundação: Adoção
D.features()Demonstração da API Extração de recursos de dados financeiros - Avançado: Usando predefinições
Alpha158O agrupamento de fatores explica a modelagem multifatorial - Artigo prático: baseado em
TopkDropoutStrategyCriar uma estratégia de negociação completa
- Fundação: Adoção
- Ensino interativo do Jupyter NotebookCrie material didático interativo com amostras de código, explicações teóricas e resultados de visualização usando o suporte perfeito do Qlib para o Jupyter.
plot_graphAs funções podem ser plotadas diretamente em gráficos instrucionais, como curvas de rendimento. - Projeto experimental do cursoProposta: Propõe-se a criação de três experimentos progressivos:
- Experimento 1: Replicando o modelo CAPM tradicional
- Experimento 2: Construção de um modelo de seleção de ações multifator baseado em aprendizado de máquina
- Experimento 3: Desenvolvimento completo da estratégia e backtesting
Sugestão de ensino: use os dados do mercado de ações A da China (cn_data), que estão mais próximos do conhecimento dos alunos nacionais. Na primeira vez, você pode começar modificando o código de amostra oficial e, depois, passar gradualmente para o autodesenvolvimento. Os alertas de erro abrangentes do qlib podem reduzir significativamente a curva de aprendizado.
Essa resposta foi extraída do artigoQlib: uma ferramenta de pesquisa de investimento quantitativo de IA desenvolvida pela MicrosoftO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o Qlib pode ser aplicado para ensinar os fundamentos de investimentos quantitativos em um cenário educacional?
