ModuleNotFoundError: No module named 'qlib.config'
时间: 2023-08-26 10:13:33 浏览: 104
引用<em>1</em>
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- *1* [windows、Linux、VxWorks 下errno含义](https://blog.csdn.net/wanxuexiang/article/details/83341964)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题
https://github.com/microsoft/qlib/tree/main/examples/benchmarks
根据提供的引用内容,您可以在Microsoft的qlib GitHub仓库中找到有关基准测试的示例代码。可以通过以下步骤访问该示例代码:
1. 打开https://github.com/microsoft/qlib/tree/main/examples/benchmarks链接。
2. 在该页面上,您将找到与基准测试相关的示例代码文件。
请注意,这只是一个指向GitHub仓库的链接,您需要进一步浏览该仓库以找到有关基准测试的更多信息和示例代码。
【华泰金工】人工智能42:图神经网络选股与qlib实践.pdf
本篇文章介绍了华泰金工基于图神经网络(Graph Neural Network,简称GNN)和QLib平台实现的选股策略研究。文章首先介绍了GNN的基本概念和原理,特别是GNN的适用场景和优势,即可以处理复杂非线性的关系和模式,可以结合节点嵌入和属性特征进行深度学习和预测。然后文章介绍了股票市场中的投资策略和指标,如技术指标和基本面指标,以及如何用GNN建模和优化。
接下来,文章详细介绍了QLib平台的特点和功能,以及如何将GNN和QLib结合起来进行选股实战。文章描述了一系列的实验和结果,例如基于GNN的节点分类和链接预测模型,以及基于QLib的数据处理和回测模块。文章指出,GNN可以有效地捕捉股票市场中不同股票之间的关联和影响,能够提高选股的准确率和收益率,但也需要合理的数据和参数调整来避免过拟合和欠拟合问题。
总的来说,本篇文章介绍了一种新的选股策略,即基于GNN和QLib的深度学习和回测框架。这种策略有一定的理论基础和实践经验,并具有一定的创新性和应用价值。然而,这种策略也面临着一系列的挑战和限制,例如数据稀疏性、模型复杂度、交易成本等问题。因此,这种策略需要进一步的研究和改进,才能够在实际股票投资中得到更好的效果和表现。