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如何评价微软研究院开发的AI量化投资平台Qlib?

2021年11月27日2230百度已收录

列式存储算标配,天生支持多线程不错,但哪些场景有效还是未知数。最有趣的是他们搞了一套表达式引擎和缓存,你可以把布林带这样的计算交给底层引擎去完成,然后把表达式的计算结果缓存下来,缓存的数据和其他因子数据等效访问。这个方法大大简化了算法研究中的数据生成过程,还是很棒的。遗憾的是这套框架目前支持的数据类型还不够,除非你只用价格这样的数量数据,文本数据、非标准化的数据没办法纳入框架。整体而言还算不错的尝试,但性能好不好还是要看模型使用的算法。研究过许多量化平台的存储底层存储,大多都用的现成的HDF5或者bcolz,稍微厉害点在bcolz上改改,性能也基本就到极限了,但加上其他非标准化非价格数据的存储,整体速度会被拖慢几个数量级。而微软对AI的底层基础设施要求非常清楚,就是快且灵活,只有这样才能满足算法飞轮的快速运转,才能成为真正的生产力工具,目前是没有工具能达到这个要求的,我自己也搞过两次,都失败了,要兼顾的地方太多。这套系统相比国内外的其他系统而言算是一大进步,但也算不上多创新,不过至少可以期待。

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