論文の概要: Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11189v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 12:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 23:26:39.138546
- Title: Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform
- Title（参考訳）: Qlib: AI指向の量的投資プラットフォーム
- Authors: Xiao Yang, Weiqing Liu, Dong Zhou, Jiang Bian and Tie-Yan Liu
- Abstract要約: AI技術は、量的投資システムに新たな課題を提起した。
Qlibは、その可能性の実現、研究の強化、定量的投資におけるAIテクノロジの価値の創造を目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.8580406876954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantitative investment aims to maximize the return and minimize the risk in
a sequential trading period over a set of financial instruments. Recently,
inspired by rapid development and great potential of AI technologies in
generating remarkable innovation in quantitative investment, there has been
increasing adoption of AI-driven workflow for quantitative research and
practical investment. In the meantime of enriching the quantitative investment
methodology, AI technologies have raised new challenges to the quantitative
investment system. Particularly, the new learning paradigms for quantitative
investment call for an infrastructure upgrade to accommodate the renovated
workflow; moreover, the data-driven nature of AI technologies indeed indicates
a requirement of the infrastructure with more powerful performance;
additionally, there exist some unique challenges for applying AI technologies
to solve different tasks in the financial scenarios. To address these
challenges and bridge the gap between AI technologies and quantitative
investment, we design and develop Qlib that aims to realize the potential,
empower the research, and create the value of AI technologies in quantitative
investment.
- Abstract（参考訳）: 量的投資は、一連の金融商品に対する一連の取引期間におけるリターンの最大化とリスクの最小化を目的としている。
近年,量的投資における著しいイノベーションを生み出すためのai技術の急速な発展と大きな可能性に触発され,定量的研究と実践的投資のためのai駆動ワークフローの採用が増加している。
量的投資方法論を充実させる一方で、AI技術は量的投資システムに新たな課題を提起している。
特に、定量的投資のための新たな学習パラダイムでは、改革されたワークフローに対応するためのインフラストラクチャのアップグレードが求められている。さらに、AI技術のデータ駆動性は、より強力なパフォーマンスを持つインフラストラクチャの要件を実際に示している。
これらの課題に対処し、AIテクノロジと量的投資のギャップを埋めるために、私たちは、量的投資においてAIテクノロジの可能性を実現し、研究を強化し、価値を生み出すことを目的としたQlibを設計し、開発します。
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