手把手玩转量化交易（二）量化交易平台Qlib
量化交易平台是量化交易的重要工具之一。一个好的量化交易平台能够帮助交易者快速有效地开发、测试、执行和监控交易策略。同时，它也能提供丰富的数据和图表分析，帮助交易者更好地了解市场走势和交易机会。
一般来说，量化交易平台提供的功能包括数据源、策略开发、回测和优化、实盘交易、监控和报告等。交易者可以通过该平台获取市场数据、编写交易策略并进行回测，最终将优化后的策略应用于实际交易中。同时，平台也提供了实时监控和报告功能，帮助交易者更好地掌握交易情况和风险控制。
选择一个适合自己的量化交易平台非常重要。需要考虑平台的稳定性、可靠性、安全性、数据质量和技术支持等方面。此外，还需要根据自己的需求和技术水平选择平台提供的功能和编程语言。选择一个好的平台能够帮助交易者更加高效地开发和执行交易策略，从而提高交易成功的概率。
量化平台
选择一个优质的量化交易平台，能够帮助量化开发者提高效率，起到事半功倍的作用。成熟的量化交易平台有很多，为了降低门槛，避免广告嫌疑，在这我们以开源工具搭建案例。
在这里我们推荐一个优秀的开源的量化交易平台Qlib
Qlib是一个开源的、面向 AI 的量化投资平台，旨在帮助研究人员和交易员开发和评估量化交易策略。它提供了一系列功能和工具，使用户能够进行数据分析、模型开发、回测和实时交易。
Qlib支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。越来越多的SOTA量化研究作品在Qlib中发布，通过开源协作解决量化投资中的关键挑战。
例如，
1）使用监督学习从丰富和异构的金融数据中挖掘市场的复杂非线性模式，模拟市场建模
2）使用自适应概念漂移技术对金融市场的动态性进行建模
3）使用强化学习对连续的投资决策进行建模，并协助投资者优化其交易策略
通过 AI 技术完成交易策略的分析，形成决策执行，并对交易决策进行回测分析，优质策略上线实行分析服务。
快速开始
Qlib 的安装使用，需要一定的 Python 编程与使用基础，在这里我们不详细介绍如何使用 Python，读者可以从互联网上自行搜索相关教程学习。
本机上具备了 Python 的运行环境后，可通过pip执行以下指令，快速完成 Qlib 的安装
这样 Qlib 就在 Python 中安装成功，可以通过 Python 变成实现 qlib 的工具的使用, 但在通过 Qlib 进行市场分析前，我们仍需要进行数据准备和数据处理工作。
数据准备
数据准备和数据处理，在量化过程中异常重要，但往往是被新手（门外汉）最容易忽略的地方。新手玩家通常认为，一个优质的策略，是通过高深的算法，精巧的数学公式设计，实现了最精准的金融市场模拟模型。这是新手常会犯的一个认知错误。
好的数据+差的算法，能够获得一个优秀的策略；但差的数据+最好的算法，也无法得到一个平均的策略
算法建模本质是对数据中的隐藏信息进行挖掘，这里我们不介绍通用数据，只讲如何通过公开数据，开展建模。
用户可以将自己的数据，处理成 Qlib 的格式进行分析，也可以使用 Qlib 中内置的数据开展分析。
Qlib 上内置了一些基本的行情数据，可以通过执行内置命令，开展基础分析工作。
通过运行如下命令，可以下载中国市场的日线数据，分钟数据到本机
数据下载完成后，我们可以开展数据建模了
数据建模
Qlib 提供了一个 qrun 的工具，来辅助分析师开展整个建模分析工作（包括数据处理，模型训练，模型评估，回测分析），整个过程只需要编写一个 YAML 格式的配置文件，非常方便。
YAML 格式的配置文件如下：
我们将这个配置文件命名为workflow.yaml
通过这个配置文件，定义整个建模的基础数据，分析周期，回测周期，建模算法，算法参数，基线等。
要弄清楚整个参数配置，可以读一读 Qlib 的文档，刚开始学习时，可先跑通流程，从参数修改开始，逐步弄清楚整个过程。
通过执行以下指令，我们运行一个在日线行情数据下，用 lightGBM 算法开展的建模分析与回测的工作流。
qrun workflow.yaml
执行结果
同时会生成基于图表的分析报告
Cumulative Return of groups
Return distribution
Information Coefficient (IC)
Auto Correlation of forecasting signal (model prediction)
回测分析
收益回测分析
以上就是通过 Qlib 和其内置数据，开展的一次量化分析，读者可以从数据，模型参数，算法参数调整一步步开始，逐步开始构建自己的分析策略。