微軟開源 AI 量化交易神器，狂攬 3.6 萬 Star！

做量化交易的朋友，腦子里有著成百上千個交易想法。

但在把它們變成代碼、跑通回測的過程中，我們經常會被各種瑣碎的問題折磨。

絕大部分的時間都耗在「洗數據」和「修 Bug」上。

市面上雖然已經有很多回測框架，但缺點也不少，要么慢得像蝸牛，要么回測猛如虎，實盤卻虧成狗。

今天，我發現微軟開源的 AI 量化交易平臺：Qlib，再次沖上了 GitHub Trending 榜單，Star 數更是增長到了 36000+。

出于好奇點進去看了下，發現原來微軟發布了重磅新功能：RD-Agent，一個基于大模型的自主進化 Agent。

簡單來說，微軟給這個強大的量化平臺，裝上了一個由 AI 大模型驅動的 “大腦”。

核心邏輯就是：它不再只是幫我們“跑模型”，而是能像一個真實的量化研究員一樣，自動去干活。

GitHub：https://github.com/microsoft/RD-Agent

以前我們得自己苦思冥想各種因子，現在我們可以把這事兒交給它。

它能基于大模型，自動從各種數據、甚至是從研報中挖掘有價值的因子，并且自動寫代碼去驗證這些因子的有效性。

這就好比我們雇了一個不知疲倦的 AI 實習生，它能 24 小時連軸轉，幫我們讀論文、寫策略代碼、跑優化。

更有趣的是，它具備「進化」能力。

如果發現生成的模型效果不好，它會嘗試自我優化，不斷調整參數和邏輯，直到搞定為止。

除了這個新上線的“大腦”，Qlib 本身這個“骨架”也非常能打。

作為微軟親兒子級別的開源項目，它最大的特點就是“硬核”且“真實”。

很多通用的數據庫在處理金融數據時效率極低，而 Qlib 專門做了一套高性能的數據存儲結構。

官方給出的測試數據顯示，在處理同樣的金融數據任務時，它的速度比 MySQL 快了近 50 倍，把 MongoDB 也遠遠甩在身后。

而且，它不僅僅是個回測工具，還覆蓋了從數據處理、模型訓練、回測分析到實盤交易的全流程。

特別是它的回測機制，非常嚴格地剔除了“前視偏差”。

這意味著我們在回測里賺到的收益，在實盤中更有可能復現，而不是自欺欺人。

對于想用 AI 做交易的開發者來說，它還內置了大量現成的經典模型。

從傳統的 LightGBM、CatBoost，到深度的 LSTM、Transformer，甚至是最新的強化學習算法，全都打包好了，改一下配置就能跑。

不過，在我們準備動手之前，有一個巨大的坑必須得提醒一下。

由于各種因素，Qlib 官方原本提供的一鍵下載數據集功能，目前已經暫時下線了。

如果直接運行官方文檔里的下載命令，大概率會報錯。不過，也貼心地指導我們使用社區貢獻的替代數據源。

如果我們想跑通示例，記得去下載社區維護的數據包，或者使用自己的數據進行轉換。

在安裝方面倒是非常省心，它是純 Python 編寫的，一行命令就能搞定：

pip install pyqlib

如果我們想體驗那個自動挖因子的 RD-Agent，也可以去它的獨立倉庫看看，配合 Qlib 使用效果更佳。

這就相當于手里既有了倚天劍（Qlib），又有了屠龍刀（RD-Agent），剩下的就看我們如何揮舞了。

GitHub 項目地址：https://github.com/microsoft/qlib