Qlib AI 量化

基于微软 qlib 的 AI 量化研究平台：Alpha158/TFT 特征工程、预测模型、组合优化、多频回测一体化。支持 A 股 + 美股 + 港股多市场。

因子分析量化AI回测机器学习
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晶体简介

Qlib AI 量化是微软开源（github.com/microsoft/qlib）的 AI 驱动量化投资平台。覆盖从原始数据处理、特征工程（Alpha158 / Alpha360 / TFT Temporal Fusion Transformer）、模型训练（GBDT / DNN / Transformer）、到组合优化与多频回测的完整研究流水线。 支持 A 股、美股、港股多市场，内置标准因子库和 Handler 框架，方便快速迭代策略。典型场景包括：因子有效性研究、机器学习选股、多频数据（日频 + 分钟频）融合、组合 rebalance。 本 skill 自带约束覆盖 qlib 常见陷阱：频率转换 NaN 处理、Handler 初始化顺序、TFT 数据格式要求等。宿主 AI 装载后自动应用这些约束。

Blueprint Source

finance-bp-087

microsoft/qlibd5379c52 source files

Constraints

86total
61fatal
61 must-not-violate

Evidence Quality

Confidence89%

Medium confidence — review before critical use

61 条不可违反的约束

FATALdomain_rulefinance-C-001

WHENWhen implementing expression load with index range parameters

ACTIONAllow start_index to exceed end_index in Expression.load

CONSEQUENCEInvalid index range causes data corruption where features return empty or misaligned series, breaking calendar index alignment for all downstream consumers

domain-constraint
FATALdomain_rulefinance-C-002

WHENWhen implementing a new Expression subclass

ACTIONImplement _load_internal abstract method to return pd.Series indexed by calendar

CONSEQUENCESubclass without _load_internal raises NotImplementedError, preventing feature calculation and breaking the entire data pipeline

domain-constraint
FATALdomain_rulefinance-C-008

WHENWhen using PIT (Point-in-Time) database expressions

ACTIONCreate PIT expressions with positive right extended window (end_ws > 0) referencing future periods

CONSEQUENCEFuture period references in PIT cause ValueError and break point-in-time data integrity, leading to look-ahead bias in backtests

domain-constraint

常见问题

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更新历史

v0.1.02026-04-23·贡献者： tangweigang-jpg

v0.1.0: 首次发布到 Doramagic.ai。基于 microsoft/qlib 的 AI 量化平台，双语元数据 + 47 条 anti-pattern 约束（均有 GitHub issue 来源）+ 3 条 FAQ。