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Qlib 使用笔记

记录使用 Qlib 的代码和经验。

下载数据到本地

首先需要进入 qlib 包所在的目录:

Bash
cd /Users/jeremy/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/qlib

日频数据

首次下载

参考:

https://github.com/microsoft/qlib/tree/main/scripts/data_collector/yahoo#get-qlib-databin-file

Bash
python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --region cn

增量下载(或指定任意时间段)

参考:

https://github.com/microsoft/qlib/tree/main/scripts/data_collector/yahoo#collector-yahoofinance-data-to-qlib

Bash
python collector.py download_data --source_dir ~/.qlib/stock_data/source/cn_data --start 2020-01-01 --end 2020-12-31 --delay 1 --interval 1d --region CN

分钟频数据

首次下载

Bash
python scripts/get_data.py qlib_data --target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data_1min --region cn --interval 1min

使用 https://gitpod.io/ 加速下载

在国内直接下载全量分钟频数据,下载速度十分感人,至少需要 3 小时才能下载完。

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使用 https://gitpod.io/ 的服务器,简单安装 qlib 后,再下载分钟频数据,速度非常快!实测 1 分多钟就全部下载好了。

image-20230419215614160

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压缩的分钟频数据一共 1.3 G,再下载到本地即可。

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增量下载(最多下载最近一个月的分钟频数据)

Bash
python collector.py download_data --source_dir ~/.qlib/stock_data/source/cn_data_1min --delay 1 --interval 1min --region CN

导入自定义数据

参考:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/554653707

Bash
python /Users/jeremy/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/qlib/scripts/dump_bin.py dump_all --csv_path  /Users/jeremy/Desktop/dump_to_qlib --qlib_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data --include_fields open,high,low,close,volume,amount --date_field_name datetime --freq 1min

获取日历数据

Python
from qlib.data.data import Cal

Cal.calendar(freq='1min')

Python
from qlib.data import D

D.calendar(start_time='2021-01-01', end_time='2021-2-01', freq='1min')

其中,freq 参数用 minday5min 等等都可以。

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