一段话总结
量化投资旨在通过金融工具在连续交易期内实现收益最大化与风险最小化，受AI技术快速发展及其在量化投资中创新潜力的启发，AI驱动的量化研究与投资工作流应用日益增多，与此同时，AI技术在丰富量化投资方法论的同时，也对量化投资系统提出了基础设施需升级以适应新学习范式、需更强大性能以满足数据驱动特性、以及在金融场景中应用AI解决不同任务存在独特挑战等新要求，为应对这些挑战并桥接AI技术与量化投资，我们设计开发了Qlib，其旨在实现AI技术在量化投资中的潜力、赋能相关研究并创造价值。
思维导图
## **标题**
- Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform
## **作者**
- Xiao Yang, Weiqing Liu, Dong Zhou, Jiang Bian, Tie-Yan Liu
## **研究背景**
- 量化投资目标：最大化收益、最小化风险
- AI技术推动量化投资创新，应用增多
## **AI带来的挑战**
- 新学习范式要求基础设施升级
- 数据驱动特性需更强大的基础设施性能
- 金融场景中应用AI解决不同任务存在独特挑战
## **Qlib的目标**
- 桥接AI技术与量化投资
- 实现AI在量化投资中的潜力
- 赋能量化投资研究
- 创造AI技术在量化投资中的价值
## **主题分类**
- General Finance (q-fin.GN)
- Machine Learning (cs.LG)
- Portfolio Management (q-fin.PM)
详细总结
一、研究背景与目标
- 量化投资核心目标：在一系列金融工具的连续交易周期中，实现收益最大化与风险最小化。
- AI技术的影响：其快速发展与巨大潜力在量化投资领域催生显著创新，促使AI驱动的量化研究与实际投资工作流应用不断增加，同时也丰富了量化投资的方法论。
二、AI技术给量化投资系统带来的挑战
| 挑战类型 | 具体内容 |
|---|---|
| 基础设施升级需求 | 量化投资新学习范式要求基础设施进行升级，以适配翻新后的工作流程 |
| 性能要求 | AI技术的数据驱动本质决定了需要具备更强大性能的基础设施 |
| 金融场景独特挑战 | 在金融场景中应用AI技术解决不同任务时，存在一些独特的挑战 |
三、Qlib的设计与意义
为应对上述挑战，弥合AI技术与量化投资之间的差距，设计开发了Qlib平台，其核心目标在于： 1. 释放AI技术在量化投资领域的潜在价值； 2. 为量化投资研究提供有力支持； 3. 创造AI技术在量化投资实践中的实际价值。
四、其他关键信息
- 主题分类：涵盖广义金融（q-fin.GN）、机器学习（cs.LG）、投资组合管理（q-fin.PM）。
- 引用方式：可引用为arXiv:2009.11189 [q-fin.GN]，或针对此版本引用为arXiv:2009.11189v1 [q-fin.GN]，DOI链接为https://doi.org/10.48550/arXiv.2009.11189。
关键问题
问题1：Qlib开发的主要动机是什么？
答案：AI技术在量化投资中的应用带来了新挑战，包括基础设施需升级以适应新学习范式、数据驱动对更强性能的需求，以及金融场景中应用AI的独特挑战，为桥接AI与量化投资并解决这些问题，开发了Qlib。
问题2：AI技术给量化投资系统带来的基础设施层面挑战有哪些？
答案：主要有两方面，一是新学习范式要求基础设施升级以适配翻新后的工作流程，二是AI的数据驱动特性要求基础设施具备更强大的性能。
问题3：Qlib在量化投资领域的核心价值定位是什么？
答案：Qlib的核心价值在于实现AI技术在量化投资中的潜力，赋能量化投资研究，并创造AI技术在量化投资中的实际应用价值。