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Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing productions. Qlib supports diverse ML modeling paradigms, incl...
## 🌟 Feature Description 目前的回测实现中，Postion类是不支持卖空的。在不持有股票的时候，无法发起卖单。 虽然代码中添加了 InfPostion类，接触了这个限制。但是各种update逻辑基本没有实现。 但是，在实际上的股票/期权等金融资产交易中，卖空是最常见的实现中性策略的手段之一。不知道为什么团队在早期实现回测模块的时候，只考虑到了买多这种情况。 ## Motivation 希望团队增加对卖空的支持，大大增加Qlib的实用性。 很多成熟的回测框架都支持，这里不再一一列举。 当然可以让每个用户都进行改造，只用Qlib来做模型的预测部分，不使用Qlib的回测。 但是这就意味着，用户只用数据和模型这边部分，从策略的实现（因为一般都跟回测/实盘交易引擎绑定），回测，结果分析都使用其他框架。 如果这样的话，Qlib的价值会大打折扣。 🌟 Feature Description In the current backtesting implementation, the Postion class does not support short...
qlib提供的雅虎财经数据，是经过首日收盘价缩放（股票上市第一天收盘价调整为1）的后复权数据。 在回测过程中，使用后复权价进行买卖，会导致账户初始资金cash及最小成本min_cost面值与购买力不一致的问题。 举例： 假设账户初始资金cash = 100000, 股票stock_1的真实收盘价为10，复权之后为100。 如果按照真实收盘价，可以购买10000股，而按照复权价只能购买到1000股。虽然在回测交易过程中，现金和股价都是用后复权价格进行交易，不会存在这个问题，但是账户初始现金没有经过复权因子处理，其面值和购买力显然存在偏差。 另外，最小交易成本min_cost是一个固定值，也会存在类似问题。如代码 trade_cost = max(trade_val * cost_ratio, self.min_cost)
## ❓ Questions and Help I am so confused about whether the data source of open, close, high, and low should be adjusted or not. I found the document saying...
## ❓ Questions and Help Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... error error: subprocess-exited-with-error × pip subprocess to install backend dependencies did not run successfully....
You should add a GitHub Actions workflow that allows you to **manually trigger version bumps**. This will help you keep your version and changelog consistent in the project. **Proposed Workflow**...
ops计算代码中的下面这个函数不对。应该使用np.nansum(w*x) def weighted_mean(x): w = np.arange(len(x)) + 1 w = w / w.sum() return np.nanmean(w * x)
## ❓ Questions and Help Hello, In my current HFT project I cannot use Qlib’s proprietary `.bin` file format. I already have 1-minute OHLCV data in a pandas DataFrame (fetched...
# 🐛 Bug Description The Yahoo data collector (scripts/data_collector/yahoo/collector.py) has multiple critical issues that prevent successful data collection and normalization. These include date parsing errors, deprecated pandas method warnings, type...
## 🌟 Feature Description This issue proposes to contribute a new feature to the Qlib project and subsequently open a pull request for the contribution. The detailed nature of the...
目前使用的数据是https://github.com/chenditc/investment_data/releases/latest/download/qlib_bin.tar.gz的数据，并指导解压。挑选了601318和601212的20250701-20250714的日交易数据，跟tushare的数据相差非常大。大家做研究之前，核对过数据情况吗？有没有更加准确的数据源推荐。
