I. ソフトウェアの概要
Qlibは、マイクロソフトが提供するオープンソースのAI向けクオンツ投資プラットフォームである。Qlibは、AI技術を活用することで、定量投資の可能性を実現し、研究を強化し、価値を創造することを目的としており、アイデアの探求から実用化までの全プロセスをカバーしています。このプラットフォームは、教師あり学習、市場ダイナミクス・モデリング、強化学習など、さまざまな機械学習モデリング・パラダイムをサポートしており、クオンツ投資分野に強力なリサーチ・実践ツールを提供している。
ソフトウェアの特徴
- 豊富なモデルをサポートXGBoost、LightGBM、CatboostなどをベースとしたGBDTモデルや、pytorchをベースとしたMLP、LSTM、GRUなど、様々なフレームワークに基づいた定量モデルが多数用意されており、ユーザーのニーズに合わせて定量研究に適したモデルを選択することができる。
- データ処理と準備データの取得、処理、更新のための機能を提供。公式データセットはデータセキュリティポリシーにより一時的に利用できないが、ユーザーはコミュニティから提供されたデータソースを利用することができる。データは様々な方法で様々な頻度でアクセスでき、データの健全性をチェックするスクリプトも提供されている。
- 定量調査ワークフローの自動化qrun」ツールは、データセットの構築、モデルのトレーニング、バックテスト、評価など、定量調査のワークフロー全体を自動化し、分析用のグラフィカルなレポートを生成するため、ユーザーは定量調査を簡単に迅速に実施できる。
- カスタマイズされたワークフロー構築様々な研究者のニーズに対応するため、コードを通じてカスタマイズされた定量的研究ワークフローを構築できるモジュール式インターフェースを提供する。
ソフトウェアの利点
- テクノロジーとパラダイムの多様性複雑な金融データからのシグナルのマイニング、マーケット・ダイナミクスへの適応、強化学習による取引戦略の最適化など、クオンツ研究における重要な課題への対応を支援します。
- 強力なインフラデータを重要なコンポーネントとする強力なインフラストラクチャーサポートと、さまざまな学習パラダイムやモデルをサポートするように設計された強力な学習フレームワークを提供する。コンポーネントは、独立して使用できる疎結合モジュールとして設計されており、定量的研究環境の柔軟な構築を促進する。
- 性能面での大きな利点Qlib は、データの保存と処理のパフォーマンスで優れています。Qlibは、HDF5やMySQLなどの他のデータストレージソリューションと比較して、データクエリや処理タスクにかかる時間が短く、データは科学計算のためにコンパクトなフォーマットで保存されます。
要約
Qlibは強力なオープンソースのAIクオンツ投資プラットフォームであり、クオンツ投資分野の専門家や研究者に豊富なツールとリソースを提供します。多様な機能、強力な技術サポート、優れたデータ処理性能により、Qlibはクオンツ研究と投資実務の強力なアシスタントとなっています。Qlibは、クオンツ投資の初心者の方にも、熟練したプロフェッショナルの方にも、価値あるサポートと支援を提供し、クオンツ投資分野におけるさらなる革新と発展をお約束します。
