u投在线 -
qlibtrade是一个开源的量化交易平台，它没有固定的交易时间。交易时间取决于所连接的交易所的交易时间。不同的交易所有不同的交易时间，例如，中国股市的交易时间是周一到周五的上午9:30到下午3:00。如果你使用qlibtrade连接的是中国股市，那么交易时间就是按照中国股市的交易时间来进行的。
牛云 -
qlibtrade是QuantLib的Python实现，是一种用于金融工程和量化投资的开源工具包。在使用qlibtrade进行量化投资时，需要注意时间的处理。
qlibtrade中的时间处理主要涉及以下几个方面：
1. 时间戳：qlibtrade中使用Unix时间戳来表示时间，即从1970年1月1日0时0分0秒到某一时间点的秒数。
2. 时间周期：qlibtrade中常用的时间周期包括天、分钟、秒等，可以根据需要选择合适的时间周期进行数据处理。
3. 交易日历：qlibtrade中的交易日历用于处理股票、期货等金融产品在交易日和非交易日的价格变化，可以根据实际情况进行设置。
需要注意的是，qlibtrade中的时间处理与具体的数据源和交易策略有关，不同的数据源和策略可能需要不同的时间处理方式。因此，在使用qlibtrade进行量化投资时，建议您仔细阅读相关文档和代码，了解其时间处理方式，以避免因时间处理错误而造成的投资风险和经济损失。
n投哥 -
qlibtrade 是一个基于 Qlib 的量化交易框架，提供了一系列常用的交易策略和工具，适用于股票、期货、外汇等市场。
在 qlibtrade 中，时间是一个非常重要的概念，它通常与数据的处理和交易的决策密切相关。qlibtrade 中时间通常有两种表示方式：
1. 时间戳（timestamp）：时间戳是一种表示时间的数据类型，通常是一个整数或浮点数。在 qlibtrade 中，时间戳通常表示某个具体的时间点，例如 2022 年 1 月 1 日 00:00:00 的时间戳为 1640995200。
2. K 线数据（k-line data）：K 线数据通常是指一段时间内的 OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）数据，也可以包括成交量、持仓量等信息。在 qlibtrade 中，K 线数据通常是按照一定的时间间隔（例如 1 分钟、5 分钟、日线等）组织的，每个 K 线数据包括该时间段内的 OHLC 数据和其他相关信息。
在使用 qlibtrade 进行量化交易时，通常需要根据市场数据生成 K 线数据，并根据 K 线数据进行交易决策。同时，需要注意时区、交易所的开市时间、休市时间等因素，以确保交易策略的正确性和可靠性。
阿啵呲嘚 -
你好，Qlib的代码是以一个比较“松散”的结构，每一个模块都尽量做到可以最大程度的复用。这一点很好支撑我们的量化系统。即能够最大复用它的工程能力，又可以自主发展我们想要的功能。
今天看一下Qlib的投资组合策略。
传统的量化回测策略不同在于，Qlib的策略输出是由模型输出预测好的分数，由这个分数来构建投资组合。
策略的基类是qlib.strategy.base.BaseStrategy
class BaseStrategy:
"""Base strategy for trading"""
def __init__(
self,
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
trade_exchange: Exchange = None,
):
BaseStrategy是一个抽象类，就是定义了一些基础参数。
它的一个子类是ModelStrategy，顾名思义，基于模型的预测来交易的类。
它传入两个参数，一个是模型，一个是数据集。
class ModelStrategy(BaseStrategy):
"""Model-based trading strategy, use model to make predictions for trading"""
def __init__(
self,
model: BaseModel,
dataset: DatasetH,
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
**kwargs,
):
"""
Parameters
----------
model : BaseModel
the model used in when making predictions
dataset : DatasetH
provide test data for model
kwargs : dict
arguments that will be passed into `reset` method
"""
super(ModelStrategy, self).__init__(outer_trade_decision, level_infra, common_infra, **kwargs)
self.model = model
self.dataset = dataset
self.pred_scores = convert_index_format(self.model.predict(dataset), level="datetime")
if isinstance(self.pred_scores, pd.DataFrame):
self.pred_scores = self.pred_scores.iloc[:, 0]
使用model.predict(dataset)生成预测分数pred_scores。
源码中可以看出，qlib实现了两个关于强化学习的策略类，但它们都还没有具体的实现类。
传入重要参数是policy。
class RLStrategy(BaseStrategy):
"""RL-based strategy"""
def __init__(
self,
policy,
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
**kwargs,
):
"""
Parameters
----------
policy :
RL policy for generate action
"""
super(RLStrategy, self).__init__(outer_trade_decision, level_infra, common_infra, **kwargs)
self.policy = policy
还有一个子类，带state和action的翻译器的类。
class RLIntStrategy(RLStrategy):
"""(RL)-based (Strategy) with (Int)erpreter"""
def __init__(
self,
policy,
state_interpreter: Union[dict, StateInterpreter],
action_interpreter: Union[dict, ActionInterpreter],
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
**kwargs,
):
"""
Parameters
----------
state_interpreter : Union[dict, StateInterpreter]
interpretor that interprets the qlib execute result into rl env state
action_interpreter : Union[dict, ActionInterpreter]
interpretor that interprets the rl agent action into qlib order list
start_time : Union[str, pd.Timestamp], optional
start time of trading, by default None
end_time : Union[str, pd.Timestamp], optional
end time of trading, by default None
"""
super(RLIntStrategy, self).__init__(policy, outer_trade_decision, level_infra, common_infra, **kwargs)
self.policy = policy
self.state_interpreter = init_instance_by_config(state_interpreter, accept_types=StateInterpreter)
self.action_interpreter = init_instance_by_config(action_interpreter, accept_types=ActionInterpreter)
当前qlib仅有一个真正的策略实现类：TopKDropoutStrategy，继承自ModelStrategy。
class TopkDropoutStrategy(ModelStrategy):
# TODO:
# 1. Supporting leverage the get_range_limit result from the decision
# 2. Supporting alter_outer_trade_decision
# 3. Supporting checking the availability of trade decision
def __init__(
self,
model,
dataset,
topk,
n_drop,
method_sell="bottom",
method_buy="top",
risk_degree=0.95,
hold_thresh=1,
only_tradable=False,
trade_exchange=None,
level_infra=None,
common_infra=None,
**kwargs,
):
它的核心逻辑如下：
TopK=5，表示持有分数最高的前5支股票；Drop=3，TopK好理解，就是得分最高的前N个，但DropN这个有点奇怪，代码里解释是要提高换手率，这有点不符合交易逻辑，可以把这个设置成零。
图片
它的核心函数是generate_trade_decision，类似传统回测系统里的on_bar。
传统回测系统里的on_bar会自己调api执行这些订单，而qlib只是返回这些order_list，这样倒也简洁。
def generate_trade_decision(self, execute_result=None):
# get the number of trading step finished, trade_step can be [0, 1, 2, ..., trade_len - 1]
其实，这里的逻辑，就是“轮动”策略，传统量化里的动量轮动，我们就是取动量最大的前N名持有。区别在于，根据当前的bar的指标，规则选择，但多支股票轮动最终一定会有一个排序，就是类似这个topK的逻辑。而规则就是模型给出的pred_score。
最后backtest_loop，调用strategy每一步产生交易订单，交给执行器去执行。
with tqdm(total=trade_executor.trade_calendar.get_trade_len(), desc="backtest loop") as bar:
_execute_result = None
while not trade_executor.finished():
_trade_decision: BaseTradeDecision = trade_strategy.generate_trade_decision(_execute_result)
_execute_result = yield from trade_executor.collect_data(_trade_decision, level=0)
bar.update(1)
客观讲，qlib这一块写得不好，也是我打算使用自己的回测引擎的原因。我仔细读过像Backtrader，PyalgoTrade的源码，不知为何qlib重新造了一个逻辑不太一样的轮子。
gitcloud -
Qlib的代码是以一个比较“松散”的结构，每一个模块都尽量做到可以最大程度的复用。这一点很好支撑我们的量化系统。即能够最大复用它的工程能力，又可以自主发展我们想要的功能。
今天看一下Qlib的投资组合策略。
传统的量化回测策略不同在于，Qlib的策略输出是由模型输出预测好的分数，由这个分数来构建投资组合。
策略的基类是qlib.strategy.base.BaseStrategy
class BaseStrategy:
"""Base strategy for trading"""
def __init__(
self,
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
trade_exchange: Exchange = None,
):
BaseStrategy是一个抽象类，就是定义了一些基础参数。
它的一个子类是ModelStrategy，顾名思义，基于模型的预测来交易的类。
它传入两个参数，一个是模型，一个是数据集。
class ModelStrategy(BaseStrategy):
"""Model-based trading strategy, use model to make predictions for trading"""
def __init__(
self,
model: BaseModel,
dataset: DatasetH,
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
**kwargs,
):
"""
Parameters
----------
model : BaseModel
the model used in when making predictions
dataset : DatasetH
provide test data for model
kwargs : dict
arguments that will be passed into `reset` method
"""
super(ModelStrategy, self).__init__(outer_trade_decision, level_infra, common_infra, **kwargs)
self.model = model
self.dataset = dataset
self.pred_scores = convert_index_format(self.model.predict(dataset), level="datetime")
if isinstance(self.pred_scores, pd.DataFrame):
self.pred_scores = self.pred_scores.iloc[:, 0]
使用model.predict(dataset)生成预测分数pred_scores。
源码中可以看出，qlib实现了两个关于强化学习的策略类，但它们都还没有具体的实现类。
传入重要参数是policy。
class RLStrategy(BaseStrategy):
"""RL-based strategy"""
def __init__(
self,
policy,
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
**kwargs,
):
"""
Parameters
----------
policy :
RL policy for generate action
"""
super(RLStrategy, self).__init__(outer_trade_decision, level_infra, common_infra, **kwargs)
self.policy = policy
还有一个子类，带state和action的翻译器的类。
class RLIntStrategy(RLStrategy):
"""(RL)-based (Strategy) with (Int)erpreter"""
def __init__(
self,
policy,
state_interpreter: Union[dict, StateInterpreter],
action_interpreter: Union[dict, ActionInterpreter],
outer_trade_decision: BaseTradeDecision = None,
level_infra: LevelInfrastructure = None,
common_infra: CommonInfrastructure = None,
**kwargs,
):
"""
Parameters
----------
state_interpreter : Union[dict, StateInterpreter]
interpretor that interprets the qlib execute result into rl env state
action_interpreter : Union[dict, ActionInterpreter]
interpretor that interprets the rl agent action into qlib order list
start_time : Union[str, pd.Timestamp], optional
start time of trading, by default None
end_time : Union[str, pd.Timestamp], optional
end time of trading, by default None
"""
super(RLIntStrategy, self).__init__(policy, outer_trade_decision, level_infra, common_infra, **kwargs)
self.policy = policy
self.state_interpreter = init_instance_by_config(state_interpreter, accept_types=StateInterpreter)
self.action_interpreter = init_instance_by_config(action_interpreter, accept_types=ActionInterpreter)
当前qlib仅有一个真正的策略实现类：TopKDropoutStrategy，继承自ModelStrategy。
class TopkDropoutStrategy(ModelStrategy):
# TODO:
# 1. Supporting leverage the get_range_limit result from the decision
# 2. Supporting alter_outer_trade_decision
# 3. Supporting checking the availability of trade decision
def __init__(
self,
model,
dataset,
topk,
n_drop,
method_sell="bottom",
method_buy="top",
risk_degree=0.95,
hold_thresh=1,
only_tradable=False,
trade_exchange=None,
level_infra=None,
common_infra=None,
**kwargs,
):
它的核心逻辑如下：
TopK=5，表示持有分数最高的前5支股票；Drop=3，TopK好理解，就是得分最高的前N个，但DropN这个有点奇怪，代码里解释是要提高换手率，这有点不符合交易逻辑，可以把这个设置成零。
图片
它的核心函数是generate_trade_decision，类似传统回测系统里的on_bar。
传统回测系统里的on_bar会自己调api执行这些订单，而qlib只是返回这些order_list，这样倒也简洁。
def generate_trade_decision(self, execute_result=None):
# get the number of trading step finished, trade_step can be [0, 1, 2, ..., trade_len - 1]
其实，这里的逻辑，就是“轮动”策略，传统量化里的动量轮动，我们就是取动量最大的前N名持有。区别在于，根据当前的bar的指标，规则选择，但多支股票轮动最终一定会有一个排序，就是类似这个topK的逻辑。而规则就是模型给出的pred_score。
最后backtest_loop，调用strategy每一步产生交易订单，交给执行器去执行。
with tqdm(total=trade_executor.trade_calendar.get_trade_len(), desc="backtest loop") as bar:
_execute_result = None
while not trade_executor.finished():
_trade_decision: BaseTradeDecision = trade_strategy.generate_trade_decision(_execute_result)
_execute_result = yield from trade_executor.collect_data(_trade_decision, level=0)
bar.update(1)
客观讲，qlib这一块写得不好，也是我打算使用自己的回测引擎的原因。我仔细读过像Backtrader，PyalgoTrade的源码，不知为何qlib重新造了一个逻辑不太一样的轮子
真颛 -
QlikTrade是一款基于 Qt 的跨平台 GUI 库，用于开发 QlikView 和 QlikDesigner 等 Qlik 应用程序。它提供了一些 Qt 的 API 和 C++ 的 API，可以用于构建 Qlik 应用程序的用户界面和交互逻辑。
以下是 QlikTrade 的时间函数的详细说明：
QDate 类型：
QDate 类型是 QlikTrade 中最基本的时间类型。它可以表示任何日期和时间，并且可以使用 QDate 对象的各种属性和方法来操作和格式化它们。
QDateTime 类型：
QDateTime 类型是 QDate 类型的子类，可以更加准确地表示时间。它包含日期和时间信息，并且可以使用 QDateTime 对象的各种属性和方法来操作和格式化它们。
QTime 类型：
QTime 类型是 QDateTime 类型的子类，可以更加准确地表示时间。它包含日期和时间信息，并且可以使用 QTime 对象的各种属性和方法来操作和格式化它们。
QTimezone 类型：
QTimezone 类型是 QDateTime 类型的子类，可以表示时区信息。它包含日期和时间信息，并且可以使用 QTimezone 对象的各种属性和方法来操作和格式化它们。
QDateTime 和 QTime 的区别：
QDateTime 是一种基本的日期和时间类型，可以用于操作和格式化任何日期和时间。它可以使用 QDate 对象的各种属性和方法来获取日期和时间信息，并且可以使用 QDateTime 对象的各种属性和方法来获取和设置时区信息。
QTime 是一种更加精确和精简的日期和时间类型，可以用于操作和格式化任何日期和时间。它可以使用 QTime 对象的各种属性和方法来获取和设置时区信息。
QDate 类型和 QTime 类型之间的主要区别在于它们的精度和格式化方式。QDate 类型包含的信息比 QTime 类型更加丰富和精确，因此它可以更好地用于精确的时间和日期操作。
在使用 QlikTrade 时，您可以使用 QDate 类型和 QTime 类型来获取和设置时间和日期信息，以满足您的需求。同时，QlikTrade 也提供了许多其他函数和类型，可以帮助您构建更复杂和高效的 Qlik 应用程序。
tt白 -
QlikTrade是一个基于QlikView的量化交易平台，提供了实时的行情、交易、资讯、社区等功能。
交易时间：9:00-16:00。
开盘时间：每日9:00。
收市时间：每日16:00。
以上就是QlikTrade的时间信息，具体的时间以其官方发布为准。
Chen -
感谢您的提问！不过您的问题有些不太清楚。如果您是想了解 qlibtrade 这个项目的时间安排或者发布计划，建议您查看该项目的官方网站或者论坛，或者向项目的开发者进行咨询。
如果您的问题是关于如何在 qlibtrade 中使用时间序列数据的，我可以给您一些指导。qlibtrade 是一个基于 Python 的量化交易框架，支持使用 pandas 数据库读取和处理各种时间序列数据。常用的时间类型包括 datetime.datetime、pandas.Timestamp 和 numpy.datetime64 等。您可以使用这些时间类型来表示各种时间，例如交易时间、股票开盘时间等。
具体地，在 qlibtrade 中用于处理时间序列的主要模块是 qlib.utils.time_utils 模块，该模块中包含了一些方便处理时间序列数据的函数。例如，qlib.utils.time_utils.timestamp2datetime() 函数可以将 pandas.DataFrame 格式的时间数据转换为 datetime.datetime 格式，方便进行时间序列的分析和处理，示例代码如下：
```python
import qlib
import pandas as pd
from qlib.utils.time_utils import timestamp2datetime
# 读取时间序列数据
df = pd.read_csv("your_data.csv")
# 将时间戳转换为 datetime 格式
df["time"] = df["time"].apply(timestamp2datetime)
# 对数据按照时间戳排序
df = df.sort_values(by="time")
```
上述代码将读取一个包含时间戳数据的 CSV 文件并将其转换为 datetime.datetime 格式，并按照时间顺序排序。需要注意的是，qlibtrade 对于不同的市场和证券可能有不同的交易时间安排和日历规则，请您在使用时仔细查看该项目的文档和官方示例代码。
出投笔记 -
关于qlibtrade时间相关资料如下
把数据构建到qlib数据库
y也许有人会问了，daily数据都进入到mongo数据库了，为何还需要qlib数据库。
这里有一个场景：
查询2020年9月3号，MACD指标大于0的转债列表。
这个查询若是基于mongo，需要把所有转债数据读出，计算所有转债的MACD指标，然后筛选MACD>0，可以做到，但性能不高，每天查询都需要大量的计算。
qlib从本地文件加载数据，多线程并发同时有cache机制。
由qib数据库来支撑这种临时性的查询，性能会好很多。
寸头二姐 -
您好，Qlibtrade是一个基于量化交易策略的开源平台，旨在帮助用户快速构建和回测交易策略，并进行实盘交易。该平台使用Python编程语言和Qlib库进行开发，提供了丰富的数据源和交易接口，支持多种交易品种和市场。
Qlibtrade的主要功能包括数据获取、数据预处理、特征工程、模型训练、策略回测和实盘交易。用户可以通过该平台快速获取各类金融数据，进行数据预处理和特征工程，构建自己的交易模型，并进行回测和实盘交易。同时，该平台提供了丰富的可视化工具，帮助用户更好地理解和分析交易数据。
Qlibtrade的优点在于其开源、灵活和易用。用户可以根据自己的需求进行定制和扩展，同时也可以与其他开发者共享交易策略和代码。另外，该平台提供了完善的文档和示例代码，使得用户可以快速上手并进行实际应用。
总之，Qlibtrade是一个非常实用的量化交易平台，为用户提供了丰富的功能和工具，帮助他们更好地进行交易决策和风险管理。
CarieVinne -
Qlibtrade是一款基于Python的量化交易平台，它提供了丰富的工具和算法，帮助用户进行交易决策和策略优化。Qlibtrade的主要特点包括：
1. 多种数据源支持：Qlibtrade支持多种数据源，包括本地数据、网络数据和第三方数据，用户可以根据自己的需求选择合适的数据源。
2. 多种交易策略支持：Qlibtrade提供了多种交易策略，包括均线策略、趋势策略、波动率策略等，用户可以根据自己的需求选择合适的策略。
3. 灵活的回测功能：Qlibtrade提供了灵活的回测功能，用户可以根据自己的需求设置回测参数，包括回测时间、交易费用等。
4. 可视化分析工具：Qlibtrade提供了可视化分析工具，用户可以通过图表和报表等方式对交易结果进行分析和评估。
总之，Qlibtrade是一款功能强大、易于使用的量化交易平台，它可以帮助用户更好地进行交易决策和策略优化。
FinCloud -
Qlibtrade是一款基于Python的量化交易框架，旨在帮助用户实现高效的量化投资。
作为一款开源软件，Qlibtrade提供了完整的量化交易流程，包括数据获取、数据处理、特征工程、训练和回测等环节。其支持多种数据源（包括本地文件和在线数据API），并提供了丰富的数据预处理和特征构造方法，可用于构建多种类型的交易（如趋势跟踪、均值回归、因子选股等）。同时，Qlibtrade也支持多种机器学习算法（如GBDT、SVM、神经网络等）和深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）。
在实际使用中，Qlibtrade还支持多种交易策略的组合，可用于实现多种风格的投资组合（如价值投资、成长投资等）。另外，Qlibtrade也提供了完整的回测系统，可用于评估交易策略的性能和稳定性，并支持多种风险管理手段（如止损、限价、动态调整仓位等）。
总的来说，Qlibtrade是一款功能强大、易于使用的量化交易框架，适用于不同层次的投资者和开发者。
meira -
1 依据问题来看，无法确定具体指的是哪个方面的，需要进一步明确。
2 如果指的是qlibtrade所需的操作时间，根据个人技能和熟练程度而异，难以一概而论。
3 如果指的是使用qlibtrade的时间安排，通常可以根据自己的工作和生活规律进行合理安排，不会占用太多时间，也可以根据需求进行灵活调整。
综上所述，需要进一步明确问题指向，以便更好地回答。
bikbok -
Qlibtrade是一款基于Python语言的量化交易框架，它提供了丰富的金融数据获取、数据处理、训练、交易执行等功能，并支持多种常见的量化交易策略。
Qlibtrade主要特点如下：
1. 数据处理方便：集成了各种数据源接口，包括聚宽、米筐等，支持多种数据格式，如csv、hdf5等，并提供了完善的数据预处理和回测功能。
2. 训练易用：Qlibtrade支持多种机器学习和深度学习算法，如随机森林、支持向量机、XGBoost、神经网络等，并提供了完善的调优和评价功能。
3. 交易执行灵活：支持多种交易方式，包括实盘交易、模拟交易、回测交易等，并提供了完善的订单管理和风险控制功能。
4. 社区支持强大：Qlibtrade是开源的量化交易框架，在Github上有大量的代码和文档资源可供学习和使用，并有庞大的社区支持和贡献。
综上，Qlibtrade是一款功能强大、易用灵活、社区支持广泛的量化交易框架，它可以帮助交易员和投资者快速搭建自己的量化交易系统，并实现更好的交易效果和风险控制。
好投 -
qlibtrade是一个面向量化和机器学习的量化金融交易平台，旨在提供集成且易于使用的开源工具，帮助量化金融研究者进行高效的策略研究、回测、仿真和执行交易。qlibtrade支持多个市场、多个资产类别、多个数据源，并提供开箱即用的数据下载、预处理和可视化工具，极大地降低了量化研究的门槛。同时，qlibtrade利用最新的机器学习算法和模型技术对金融数据进行建模和预测，支持常见的深度学习和强化学习模型，并提供了可视化仪表板，帮助用户实时监测交易策略的表现并做出决策。总之，qlibtrade是一个非常实用的量化交易平台，为量化研究者和投资者提供了创新和有效的量化金融工具。