منصة استثمار كمي مفتوحة المصدر تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتوفر خط أنابيب تعلم آلي كامل لنمذجة البيانات المالية وتطوير استراتيجيات الاستثمار.
مشروع Microsoft Qlib: نظرة عامة تفصيلية
نظرة عامة على المشروع
Qlib هو منصة استثمار كمي موجهة بالذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر من Microsoft، تهدف إلى استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي في الاستثمار الكمي، وتمكين البحث، وخلق القيمة، ودعم العملية الكاملة من استكشاف الأفكار إلى تنفيذ الإنتاج. إنها منصة مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا للباحثين الكميين في العصر الحديث للذكاء الاصطناعي.
الميزات الأساسية
1. بنية تصميم موجهة بالذكاء الاصطناعي
تتبنى Qlib تصميمًا معياريًا، استنادًا إلى سير عمل البحث الحديث، مما يوفر أقصى قدر من المرونة للتكيف مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. يمكن للباحثين الكميين توسيع الوحدات النمطية وبناء سير العمل لتجربة أفكارهم بكفاءة.
2. خط أنابيب كامل للتعلم الآلي
تتضمن المنصة خط أنابيب كامل للتعلم الآلي، يغطي معالجة البيانات وتدريب النماذج والاختبار الخلفي، بالإضافة إلى سير العمل الآلي الكامل للاستثمار الكمي.
3. دعم نماذج تعلم آلي متعددة
تدعم Qlib نماذج متعددة لنمذجة التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف ونمذجة ديناميكيات السوق والتعلم المعزز. تنشر المنصة باستمرار المزيد والمزيد من أعمال/أوراق البحث الكمي SOTA.
4. مجموعة أدوات التعلم المعزز
مجموعة أدوات التعلم المعزز Qlib (QlibRL) هي منصة RL للاستثمار الكمي، وتوفر الدعم لتنفيذ خوارزميات RL في Qlib. أظهرت طرق RL إنجازات كبيرة في مختلف التطبيقات مثل الألعاب وتخصيص الموارد وأنظمة التوصية.
وحدات الوظائف الرئيسية
معالجة البيانات
- المعالجة المسبقة للبيانات المالية وهندسة الميزات
- مراقبة جودة البيانات وتنظيفها
- قدرات تكامل البيانات متعددة المصادر
تدريب النموذج
- توفير إرشادات أساسية لمستخدمي التعلم الآلي، ودمج بعض المهام المعقولة، بما في ذلك مساحة الميزات المعقولة وتسميات الهدف
- توفير أدوات نموذجية لتحسين المعلمات الفائقة
- دعم مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي التقليدية
نظام الاختبار الخلفي
- وظيفة الاختبار الخلفي للبيانات التاريخية
- مقاييس تقييم الأداء
- أدوات تحليل المخاطر
وظائف أساسية أخرى
تشمل الوظائف الأخرى نمذجة المخاطر وتحسين المحفظة واكتشاف ألفا وتنفيذ الأوامر.
البنية التقنية
تصميم معياري
تتبنى Qlib تصميمًا معماريًا معياريًا للغاية، حيث يمكن توسيع كل وحدة نمطية وتخصيصها بشكل مستقل:
# مثال: سير عمل Qlib الأساسي
import qlib
from qlib.constant import REG_CN
from qlib.utils import exists_qlib_data, init_instance_by_config
from qlib.workflow import R
from qlib.tests.data import GetData
# تهيئة Qlib
provider_uri = "~/.qlib/qlib_data/cn_data" # target_dir
qlib.init(provider_uri=provider_uri, region=REG_CN)
إدارة البيانات
# مثال على معالجة البيانات
from qlib.data import D
# الحصول على بيانات الأسهم
instruments = D.instruments(market='csi300')
data = D.features(instruments, fields=['$open', '$high', '$low', '$close'])
سيناريوهات التطبيق
1. البحث الأكاديمي
- تحليل السلاسل الزمنية المالية
- الكشف عن الحالات الشاذة في السوق
- دراسة استراتيجيات الاستثمار
2. التطبيقات الصناعية
- تطوير استراتيجيات الصناديق الكمية
- أنظمة إدارة المخاطر
- منصات التداول الخوارزمية
3. التعليم والتدريب
- تدريس الهندسة المالية
- ممارسة التحليل الكمي
- تعلم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المالية
المزايا التقنية
1. النظام البيئي مفتوح المصدر
هذه هي أول منصة مفتوحة المصدر تغطي سير عمل الباحثين الكميين الحديث في عصر الذكاء الاصطناعي، مما يوفر أساسًا لمساهمات المجتمع.
2. أداء على مستوى الصناعة
مصمم للتعامل مع البيانات المالية واسعة النطاق، مع قدرات حوسبة عالية الأداء.
3. سهولة الاستخدام
باستخدام Qlib، يمكن للمستخدمين بسهولة تجربة أفكارهم لإنشاء استراتيجيات استثمار كمي أفضل.
4. قابلية التوسع
يدعم التصميم المعماري المعياري التكامل السريع للخوارزميات والاستراتيجيات المخصصة.
التثبيت والاستخدام
متطلبات البيئة
- Python 3.7+
- PyTorch
- مكتبات علم البيانات مثل NumPy و Pandas
بداية سريعة
# تثبيت Qlib
pip install pyqlib
# تنزيل بيانات المثال
python scripts/get_data.py qlib_data/cn_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --region cn
مثال على الاستخدام الأساسي
# إنشاء استراتيجية تداول بسيطة
import qlib
from qlib.constant import REG_CN
# تهيئة
qlib.init(provider_uri="~/.qlib/qlib_data/cn_data", region=REG_CN)
# الحصول على البيانات ومعالجتها
from qlib.data import D
instruments = D.instruments(market='csi300')
# تدريب النموذج
from qlib.contrib.model.gbdt import LGBModel
model = LGBModel()
# الاختبار الخلفي
from qlib.contrib.strategy.signal_strategy import TopkDropoutStrategy
strategy = TopkDropoutStrategy()
المجتمع والدعم
موارد الوثائق
- الوثائق الرسمية: https://qlib.readthedocs.io/
- مستودع GitHub: https://github.com/microsoft/qlib
ملخص
يوفر Microsoft Qlib، كمنصة استثمار كمي موجهة بالذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، مجموعة أدوات قوية لمجال التكنولوجيا المالية. لا تلبي احتياجات البحث الأكاديمي فحسب، بل توفر أيضًا بنية تحتية موثوقة للتطبيقات الصناعية. من خلال تصميمه المعياري ووظائفه الغنية، أصبح Qlib منصة مفتوحة المصدر مهمة في مجال الاستثمار الكمي.