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microsoft/qlib

Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing productions. Qlib supports diverse ML modeling paradigms, including supervised learning, market dynamics modeling, and RL, and is now equipped with https://github.com/microsoft/RD-Agent to automate R&D process.

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PythonMIT创建于 2020/8/14更新于 今天
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README
由 Gemini 翻译整理

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:newspaper: 最新动态!   :sparkling_heart:

近期发布的功能特性

介绍:基于 LLM 的工业级数据驱动研发自主进化智能体

我们非常高兴地宣布 RD-Agent📢 正式发布,这是一款功能强大的工具,旨在支持量化投资研发中的自动因子挖掘和模型优化。

RD-Agent 现已在 GitHub 上开源,欢迎您点亮 Star🌟!

欲了解更多信息,请访问我们的 ♾️ 演示页面。在这里,您可以找到中英文版本的演示视频,帮助您更好地理解 RD-Agent 的应用场景和使用方法。

我们为您准备了以下演示视频:

场景演示视频 (English)演示视频 (中文)
量化因子挖掘链接链接
基于研报的量化因子挖掘链接链接
量化模型优化链接链接
  • 📃论文: R&D-Agent-Quant: A Multi-Agent Framework for Data-Centric Factors and Model Joint Optimization
  • 👾代码: https://github.com/microsoft/RD-Agent/
@misc{li2025rdagentquant,
    title={R\&D-Agent-Quant: A Multi-Agent Framework for Data-Centric Factors and Model Joint Optimization},
    author={Yuante Li and Xu Yang and Xiao Yang and Minrui Xu and Xisen Wang and Weiqing Liu and Jiang Bian},
    year={2025},
    eprint={2505.15155},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.AI}
}

image


功能特性状态
R&D-Agent-Quant 发表将 R&D-Agent 应用于 Qlib 进行量化交易
用于端到端学习的 BPQP📈 即将推出! (审核中)
🔥 LLM 驱动的自动量化工厂 🔥🚀 于 2024 年 8 月 8 日在 ♾️RD-Agent 中发布
KRNN 和 Sandwich 模型:chart_with_upwards_trend: 于 2023 年 5 月 26 日 发布
发布 Qlib v0.9.0:octocat: 于 2022 年 12 月 9 日 发布
RL 学习框架:hammer: :chart_with_upwards_trend: 于 2022 年 11 月 10 日发布。 #1332, #1322, #1316, #1299, #1263, #1244, #1169, #1125, #1076
HIST 和 IGMTF 模型:chart_with_upwards_trend: 于 2022 年 4 月 10 日 发布
Qlib notebook 教程📖 于 2022 年 4 月 7 日 发布
Ibovespa 指数数据:rice: 于 2022 年 4 月 6 日 发布
Point-in-Time 数据库:hammer: 于 2022 年 3 月 10 日 发布
Arctic Provider 后端及订单簿数据示例:hammer: 于 2022 年 1 月 17 日 发布
基于元学习的框架及 DDG-DA:chart_with_upwards_trend: :hammer: [已发布](https://github.com/microsoft/qlib/
贡献者
ybDzSlwlwj
项目信息
默认分支main
LicenseMIT License
创建时间2020/8/14
最近更新今天
GAI 中文摘要

Qlib 是由微软推出的面向人工智能的量化投资平台,旨在通过 AI 技术赋能量化研究的全生命周期。该平台涵盖了从策略构思、数据处理到模型训练及实盘落地的全流程,帮助开发者高效构建复杂的金融交易系统。

支持监督学习、市场动态建模及强化学习等多种主流机器学习建模范式。 提供完整的量化数据管理与高性能回测框架,确保研究结论的可靠性与可回溯性。 集成先进的 AI 自动化研发工具 RD-Agent,实现因子挖掘与模型优化的自动化进程。 具备高度的扩展性与灵活性,能够适应从学术科研到工业级金融交易的多样化开发需求。

该项目适用于量化研究人员、金融数据科学家及算法交易开发者,可用于构建数据驱动的投资策略、进行高频量化因子探索以及实现生产环境下的量化模型自动化调优。