Qlib

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Qlib 是面向本地股票量化研究的 Python 工具库，覆盖行情与财务数据管理、表达式因子计算、历史股票池筛选、因子评估和日频回测。通过统一的数据接口，将本地数据转化为可分析、可回测的研究结果。

PyPI · 在线文档 · 功能介绍 · 快速上手 · API 参考 · 数据集

功能

模块	主要能力
数据管理	日线、交易日历、基础信息、历史指数成分、行业与 ST 区间；Tushare 下载与永久 CSV 缓存，直接构建本地数据
价格复权	默认后复权，支持前复权与不复权；价格先复权，再进行表达式计算
因子表达式	算术、条件、滚动、累计、排名、相关与回归算子；自动加载预热历史，可禁止未来引用
历史过滤	ST、上市天数、行业、指数成分、可交易性与表达式过滤；支持组合条件
PIT 财务	Tushare fina_indicator 全部 163 个数值指标；保留公告与修订历史，每股一组 pit.data / pit.index
因子预处理	均值标准差、中位数 MAD 两种去极值方法，Z-score 标准化；可组合去极值、中性化、标准化
因子评估	IC、RankIC、ICIR、多空收益、自相关、分组收益与换手率；多因子、多持有期分析及报告导出
策略与回测	TopkStrategy、TopkDropoutStrategy、WeightStrategy；日频撮合、费用、滑点、涨跌停、成交量约束及持仓报告
数值加速	纯 C 实现 rolling、expanding 和 PIT 查询核心，使用 MinGW-w64 构建，通过 NumPy / ctypes 调用

用法

1. 安装

需要 Python 3.10+。从 PyPI 安装：

python -m pip install qlib-joshuaxql

发行包名称为 qlib-joshuaxql，Python 导入名仍是 qlib：

import qlib

print(qlib.__version__)

升级时使用 python -m pip install --upgrade qlib-joshuaxql。建议使用独立虚拟环境。 PyPI 安装即可读取数据、计算因子和运行回测；行情与财务数据需单独准备。

运行下文的 scripts/ 数据维护、原生编译或本地文档构建命令时，请先获取源码并安装：

git clone https://github.com/joshuaxql/qlib.git
cd qlib
python -m venv .venv
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[download,docs]"

仅使用数据读取、因子分析和回测时，可安装 -e .。Linux/macOS 对应的 Python 路径为 .venv/bin/python。

Windows 下可选编译 C 核心，需要与 Python 位数匹配的 MinGW-w64 GCC：

# GCC 已在 PATH 中时
.venv\Scripts\python.exe scripts/build_rolling.py

# 也可指定编译器路径
.venv\Scripts\python.exe scripts/build_rolling.py --cc D:/software/mingw64/bin/gcc.exe

PyPI wheel 不包含预编译 DLL。未构建 DLL 时，表达式计算和 PIT 查询使用 pandas/NumPy 回退。环境与编译说明见安装指南。

2. 准备数据

从 Hugging Face 数据集 下载 cn_data.zip，解压到 ~/.qlib/qlib_data/。解压后应存在：

~/.qlib/qlib_data/cn_data/
├─ calendars/
├─ features/
├─ instruments/
├─ industry/
├─ financial/
└─ stock_basic.csv

也可配置 scripts/config.py 中的数据目录和起始日期，再从 Tushare 构建：

$env:TUSHARE_TOKEN = "你的 Token"
.venv\Scripts\python.exe scripts/build_data.py

下载以完整 CSV 为缓存单位；构建直接读取 CSV 写出 Qlib 数据。财务和涨跌停字段也可独立维护：

# 从已有季度 CSV 构建财务数据；添加 --download 可先下载/刷新
.venv\Scripts\python.exe scripts/build_pit.py

# 为已有日线数据下载并补充每日涨跌停价
.venv\Scripts\python.exe scripts/build_limits.py --download

读取和回测可离线运行，无需 Tushare Token。详细说明见数据维护。

3. 读取行情与计算因子

import qlib
from qlib.data import D
from qlib.data.filter import ListingDaysFilter, STFilter

provider = qlib.init("~/.qlib/qlib_data/cn_data", adjust="hfq")

prices = D.daily(
    ["000001.SZ", "600000.SH"], ["open", "close", "volume"],
    "2025-01-01", "2025-12-31",
)

pool = D.instruments("csi300", [STFilter(), ListingDaysFilter(min_days=180)])
features = D.features(
    pool,
    ["$close", "Mean($close, 20)", "$close / Ref($close, 20) - 1", "P($$eps)"],
    "2025-01-01", "2025-12-31",
    allow_future=False,
)
print(features.head())

• adjust="hfq" 为默认后复权；"qfq" 为前复权；"none" 为原始价格。
• daily() 和 features() 返回以 (instrument, datetime) 为索引的 DataFrame。
• P($$eps) 读取当时已公告的最新报告期 EPS；PRef($$eps, -1) 读取前一自然季度。
• 更新本地数据后调用 D.clear_cache() 或重新初始化。

算子与时点语义见表达式、历史过滤和PIT 财务。

4. 评估因子

沿用上面的 provider 和 pool：

from qlib.contrib.report.analysis_model import factor_analysis

analysis = factor_analysis(
    pool,
    {"momentum20": "$close / Ref($close, 20) - 1"},
    "2025-01-01", "2025-12-31",
    provider=provider, horizons=(1, 5, 20), quantiles=5,
    price="open", entry_lag=1,
)
print(analysis.summary)
analysis.save("outputs/factor_analysis")

默认标签为下一交易日开盘进入、持有指定交易日数后的开盘价收益。指标口径与底层评估接口见因子分析。

factor_analysis() 默认执行均值±3倍标准差去极值、行业＋对数总市值中性化、Z-score 标准化。 market_cap="total_mv" 为默认市值口径，可通过 neutralize_min_samples 调整回归最小样本数（默认 3）。 也可单独中性化已有因子：

from qlib.contrib.report.analysis_model import neutralize_factors

neutral = neutralize_factors(
    features[["$close / Ref($close, 20) - 1"]],
    provider=provider, market_cap="total_mv", min_samples=20,
)

行业和市值使用因子当日数据，缺失或无效样本保留 NaN；market_cap="circ_mv" 可改用流通市值。

还支持按日横截面去极值与标准化：winsorize_factors(..., method="std") 使用均值±n倍标准差， method="mad" 使用中位数±n×1.4826×MAD；standardize_factors() 计算 Z-score。 组合处理固定按“去极值 → 中性化 → 标准化”的顺序执行：

from qlib.contrib.report.analysis_model import preprocess_factors

processed = preprocess_factors(
    features[["$close / Ref($close, 20) - 1"]], provider=provider,
    winsorize="std", winsorize_n=3,
    neutralize=True, neutralize_min_samples=20,
    standardize=True,
)

factor_analysis() 也支持这些参数。各步骤默认开启，去极值默认 winsorize="std", winsorize_n=3； 标准差采用 ddof=0，缺失值保留 NaN。默认需要本地历史行业和总市值数据。 设置 winsorize=None, neutralize=False, standardize=False 可关闭全部预处理，winsorize="mad" 可改用中位数法。 完整口径及零 MAD、恒定样本的处理见因子分析文档。

5. 运行回测

from qlib.backtest import ExchangeConfig, backtest
from qlib.contrib.strategy import TopkDropoutStrategy

strategy = TopkDropoutStrategy(
    topk=50, n_drop=5,
    score="$close / Ref($close, 20) - 1",
    instruments=pool, risk_degree=0.95,
)
result = backtest(
    strategy, "2025-01-01", "2025-12-31",
    provider=provider, initial_cash=1_000_000,
    exchange=ExchangeConfig(
        deal_price="open", lot_size=100,
        buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0003, min_cost=5,
    ),
)
print(result.metrics)
result.save("outputs/backtest")

信号在下一交易日执行，撮合使用原始价格，并自动读取 up_limit / down_limit 边界。TopkDropoutStrategy 根据实际持仓换出股票，先卖后买，保留股票不重新调权。结果包含净值、持仓、成交、订单和绩效指标。执行假设与配置见策略与回测。

6. 浏览文档

在线阅读：Qlib 文档。

文档使用 Sphinx 和 sphinx_rtd_theme，涵盖使用指南、Python API、表达式与 C 接口：

.venv\Scripts\python.exe -m sphinx -b html -W --keep-going docs docs/_build/html

构建后打开 docs/_build/html/index.html。更多入口：包结构、API 参考、文档维护。

开源协议

本项目采用 MIT License。引用代码的版权与许可声明保留在相应模块中： 数值核心、因子评估、策略。

鸣谢

• Microsoft Qlib：感谢其开源实现与量化研究工作；项目关系和参考范围见功能介绍。
• Tushare：提供行情、财务指标和每日涨跌停价格等数据接口。
• NumPy、pandas、SciPy 和 joblib：提供数值计算、数据处理与并行计算支持。
• MinGW-w64、Sphinx 和 Read the Docs：提供原生编译与文档工具；Hugging Face 提供数据集托管。