qlib-quant
Qlib — plataforma de inversión cuantitativa con IA de Microsoft (44K⭐). Modelos ML, factor mining, backtesting, RL trading.
Datos de origen
- Repositorio
- Ntizar/NtizarBrainMasterMind
- Última actividad en el origen
- 26 de junio de 2026 a las 12:05
- Idioma detectado de SKILL.md
- español
- Estrellas
- 2
- Forks
- 0
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Instrucciones de origen · Vista previa de solo lectura- name
- qlib-quant
- version
- 1.0.0
- description
- Qlib — plataforma de inversión cuantitativa con IA de Microsoft (44K⭐). Modelos ML, factor mining, backtesting, RL trading.
- tags
- ["finance","quant","trading","machine-learning","deep-learning","backtesting","microsoft"]
# Qlib — AI Quantitative Investment Platform
## Resumen
Qlib es una plataforma open-source de Microsoft para **inversión cuantitativa con IA**. Cubre todo el pipeline: desde adquisición de datos hasta producción de estrategias de trading.
## Capacidades
- **Data:** Download, procesamiento, almacenamiento de datos financieros
- **Factor mining:** Extracción automática de factores con RD-Agent
- **Modelos:** LSTM, GRU, Transformer, LightGBM, RL agents
- **Backtesting:** Simulación de estrategias con datos históricos
- **Portfolio optimization:** Sharpe ratio, VaR, CVaR
- **RL trading:** Entrenamiento de agentes RL para trading
## Instalación
```bash
pip install pyqlib
```
## Uso básico
```python
import qlib
from qlib.config import REG_CN
from qlib.data import D
# Inicializar
qlib.init(provider_uri="~/.qlib/qlib_data/cn_data", region=REG_CN)
# Cargar datos
data = D.features(["SH600519"], ["Ref($close, -2) / Ref($close, -1) - 1"], start_time="2020-01-01", end_time="2020-12-31")
```
## Integración con Mastermind
- Usar `qlib-quant` para análisis de mercados financieros
- Integrar con `esios-indicators-correct` para energía
- Backtesting de estrategias híbridas (energía + mercados)
## Referencia
- Repo: `microsoft/qlib`
- Docs: https://qlib.readthedocs.io
- RD-Agent: https://github.com/microsoft/RD-Agent
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