1.qlib熟练使用后如何进阶？tests和examples
2.扫地僧AI量化平台Qlib给力教程系列一：核心篇 正式发布
3.百万数据直接返回，源码高性能量化数据库Arctic，解读基于mongo的源码列存引擎

qlib熟练使用后如何进阶？tests和examples

       智能量化平台的基础框架，qlib，解读为金融量化提供了定制的源码数据库，因子表达式，解读代码插入java源码策略集，源码回测系统，解读以及高频交易支持。源码

       qlib的解读高级功能包括在线任务，高频投资，源码以及财务数据库。解读它的源码架构融合了AI技术，提供了强化学习支持，解读这在交易领域具有显著优势。源码

       测试用例是修罗bbs源码下载学习qlib框架的绝佳起点。这些用例集成了从源代码根目录的“tests”目录，用于演示如何读取沪深股票的收盘价，分析收益率等。强化学习在代码中隐含，虽然文档中未明确提及，但测试用例中清晰可见，强化学习与交易的多轮博弈和总体最优策略高度契合。

       通过运行测试用例，可以深入掌握qlib的代码细节，从而提高智能量化能力。

       qlib的“examples”提供了丰富的示例代码，覆盖了前沿的模型，为学习者提供了实战参考。

       进阶qlib，不仅要深入研究测试用例，音乐解析源码html还要理解示例代码中的前沿模型。这样可以提升量化策略的设计和实现能力。

       个人成长感悟方面，看到寒门贵子通过高考改变命运的故事，让人深受感动和启发。这些故事提醒我们，教育是通往成功的重要途径，但关键在于如何运用所学，不仅追求高学历，更要培养软技能和硬技能。

       软技能包括阅读习惯、写作能力和演讲能力，这些技能有助于构建认知体系，通过写作倒逼输入，建立与外界的padavan源码及固件有效连接。硬技能则包括编程、销售等专业技能，以及将一件事做好的能力，如趋势判断力和高效执行力。

       认知层面的提升对于个人成长至关重要，这不仅包括对经济、科技趋势的理解，还要求有全局视野和战略思维。与有见识的人建立社群圈子，通过价值交换获得成长，是成功的关键。

       总结而言，进阶qlib需深入学习测试用例和示例代码。同时，个人成长不仅关注教育成就，安卓tab源码更重要的是软硬技能的全面提升，以及对环境变化的敏锐洞察力。在不断学习和实践中建立认知体系，培养高效执行力，与志同道合者合作，是实现阶层跃升和自我突破的关键。

扫地僧AI量化平台Qlib给力教程系列一：核心篇 正式发布

       扫地僧AI量化平台Qlib的全新核心教程“给力教程系列一”已正式发布，专为解决最新版Qlib学习中的疑难问题而设计，适合那些想要深入理解和应用Qlib的用户，特别是对机器学习应用于量化研究感兴趣的人士。课程内容覆盖了Qlib的安装、数据准备、模型训练与预测、回测流程，以及与backtrader的整合等多个关键环节。

       课程内容详尽，包括：

       课程附件：提供了视频课程目录、源码、安装包、数据集和必要的工具软件。

       Qlib安装与数据准备：从基础的Qlib简介、安装步骤到行情数据的获取、处理和股票池定义，都有详细教程。

       训练与预测工作流：介绍了如何设置模型参数、执行训练、预测和回测，以及如何利用mlflow进行实验管理。

       数据预处理和自定义因子库：探讨了数据预处理的核心逻辑、特征处理原则，以及如何创建自定义因子类。

       模型应用扩展：展示了如何使用QLib内置模型，以及如何封装外部模型，如LSTM和XGBoost。

       与backtrader结合：展示了如何将Qlib的预测结果与backtrader结合，形成完整的交易策略。

       数据解决方案：推荐了一个第三方提供的自动化更新的A股数据集，简化数据准备工作。

       常见错误处理：提供了解决安装、数据下载和运行过程中可能遇到问题的解决方法。

       立即开始学习，提升您的Qlib技能，为机器学习量化研究打下坚实基础！敬请期待系列二：高级篇的发布。

百万数据直接返回，高性能量化数据库Arctic，基于mongo的列存引擎

       在“AI技术应用于量化投资实战”系列的持续行动1期中，我们探讨了可转债投资的量化基础设施，强调实战应用的重要性。原计划继续讲述回测系统，但在此引入一个新的主题——Arctic，一个基于Mongo的高性能时间序列数据库，特别适合量化投资环境。

       Arctic在量化数据库评测中排名靠前，尤其受到资产管理公司的青睐。其高效的时间序列存储方式，结合Mongo的低成本引入，为量化投资者提供了理想解决方案。尽管qlib的数据库处理存在增量更新不便和非实时数据的问题，直接使用Mongo进行因子计算性能有限。

       Arctic内置的三种存储引擎各有特色，如ChunkStore优化读取大型数据集，通过列存技术提升速度。然而，Arctic似乎未支持Mongo的认证机制。安装可通过pip安装源码包，或在github上获取。Arctic的写入和读取操作直观易用，包括批量写入、按日期范围和列子集读取数据，以及追加和更新数据的灵活功能。

       VersionStore和TickStore针对不同场景，如存储多个版本的数据和高频交易数据。ChunkStore在日频交易中实用，如存储债券日频报价。未来，我们将对比使用Arctic与qlib读取和处理转债数据的效率，如果Arctic表现更优，可能意味着qlib的数据库不再必要。

       飞狐，科技公司的CTO，将AI技术应用于量化投资，通过实际操作展示如何利用这些工具，同时关注个人成长和财富自由的追求。