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从理财的角度，让资本市场变成一个财富杠杆，长期年化10%的收益不难。 但要更高的收益，那就需要专业的能力。 研究一个领域，无外乎从上往下，还是从下往上。 从上往下就是宏观分析。 大类资产配置的宏观分析那就是全球经济。比如美股、黄金，日经指数，德国DAX等。 单一市场比如A股，可划分为大盘，中盘，小盘。在局部震荡的时候，行业可能会出现分化，比如之前的蓝筹消费、医药。上半年的新能源、半导体。 但这都是后置解析逻辑，所谓行业景气度。 从微观的角度，动量形成之后趋势会持续一段时间。因为趋势形成了，会有惯性。但没有人知道趋势何时会来。 超长期的角度，市场一定会长期向上。 过程中会钟摆来回摆动，是谓周期。周期在趋势动量和均值回归之间来回摆动。 从分析的角度，越长期的事情，越宏观的“趋势”越容易分析。 下个周或者下个月，这些因素太难了，甚至几乎不可能。 所以，从宏观和量化两个角度切入投资是一个好的逻辑。 Qlib可以改变传统的量化研究，它提出了传统量化研究的问题，例如，交易信号都是通过线性模型产生的，这种方式过于原始，我们应该使用更多新的方法挖掘交易信号。强化学习（reinforcement learning) 可以提供从数据到最后交易执行end-to-end的解决办法。
在现在的代码中没有看到强化学习的代码，但Qlib的活跃度还是比较高的，相信会在开发安排当中，考虑跟进一下。
QLib目前开放的情况。在基础架构和数据结构方面做了大量的工作。 但微软的核心力量的部分其实并没有开放：
Qlib平台的开放是互联网+AI+金融的大事， 目前QLib给出了非常好的框架和很多底层代码， 期望能进一步开放更多的能力。同时，能够集成其他优秀的软件一起打造平台。 做宏观的第一点是要研究长期谁有增长的潜力。 经济好了，股市不一定赚钱。 美国历史上也出现过，比如1965年到1982年的接近20年，美国GDP差不多翻了5倍，但美国股市道指一直在1000点左右徘徊。 宏观经济学的两个价值 1.大类资产配置：美林时钟——经济复苏买股票，经济过热买商品，经济滞胀拿现金，经济衰退买债券。 2.应对世界性大萧条 宏观分析，会给我们一个总体的框架，对于世界发生的事情有一个基本的判断。给大类资产配置一个锚，可以做一些战术资产配置的调优。 宏观变化的周期相对较长，而资产价格却在时刻变化，来回波动。这时候，应用量化投资去跟进市场变化，做出中短期的投资决策，得到一些alpha。 基于QLib+wxpython，做股票、基金的投资组合。 (公众号：七年实现财富自由（ailabx），专注普通人财富自由探索，话题覆盖投资理财、个人成长，案例分析等干货） |
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