安装篇
直接搜索qlib的时候，进入的是官方文档，但是文档的更新远不如github上的快，如果以github上的技术文档以及issue作为一手资料， o(TヘTo)我应该不用装那么那么久了！
github地址速达：GitHub - microsoft/qlib：Qlib 是一个面向 AI 的量化投资平台，旨在利用 AI 技术在量化投资中发挥潜力、赋能研究并创造价值，从探索想法到实施生产。
文档提供了两种安装方式
# 在python=3.7或3.8环境下，直接使用pip安装 pip install pyqlib # 在python=3.7或3.8环境下，使用源安装需要进行三步 pip install numpy pip install cython git clone https://github.com/microsoft/qlib.git && cd qlibpython setup.py install python setup.py install #注意：需要进入到qlib项目目录下才可以运行该脚本环境：windows 包管理：anaconda IDE：Visual Studio Code
本地环境导致失败的问题：根据Microsoft Visual C++ 14.0 is required 的终极解决办法-CSDN博客装过visual studio的C++开发工具。
使用源安装失败但无法解决：
sklearn包冲突…哪怕强行自己下载回来再装，也会遇到其他各种包冲突。尝试了开发者的建议Help installing pyqlib · Issue #1731 · microsoft/qlib，问题仍然无法解决，选择放弃使用源安装。
Linux环境下进行安装，发现自己如何再Linux下科学访问git并且将项目克隆下来一窍不通，其实这里有个解决方法，可以使用某个软件将宿主机的文件传输到虚拟机上的，但我也是一窍不通，暂时放下，选择绕过。
使用wsl，当时被很多失败打击到，对于新方法处于观望的态度，成为了备选方案，未尝试过。
使用pip install pyqlib过程：
克隆项目到本地。
创建虚拟环境python版本选择3.7或3.8，并运行 pip install pyqlib
进入项目目录运行对应指令。
小白应该知道的git运行项目思路：
克隆项目到本地
使用环境管理软件创建环境，并根据项目提示安装依赖。如果是有路径的指令，一般需要在激活环境的命令端口下进入项目的目录再运行指令。
包冲突报错：出现包冲突问题一般都不是包的问题，是环境的问题，比如对python的版本要求或者linux环境要求，需要多看isuus多排查。
运行指令报错。
无xx模块报错，缺啥装啥
无法找到xx路径报错。
原因1：没有进入到项目目录运行指令
原因2：没有额外下载数据并存放到对应位置，查看readme关于数据加载部分的内容（机器学习一般需要自行额外下载数据）。
其他方法
参考该up主 2 扫地僧微软AI量化平台Qlib教程：安装Qlib_哔哩哔哩_bilibili 可以成功运行。
需要自行下载torch
我尝试了纯cpu运行TRA模型在Alpha128上跑，1epoch起码要20分钟，还是需要GPU的。
GPU配置
qlib对torch版本没有限制，因此根据电脑实际情况安装即可。参考链接：2021最新 超详细环境配置 避开安装cuda所有坑_cuda version与sdk-CSDN博客
过程思路：
查看项目是否对torch有版本限制，有则从torch版本倒推cudann的版本再倒推cudatoolkit版本结合自己电脑实际情况进行安装。没有就从2开始。
查看电脑中cuda显卡驱动是否为最新，先更新安装最新驱动。
在cmd中输入nvidia-smi查看cuda version，显示的cuda version就是支持cudatoolkit的最高版本。
安装cudatoolkit
根据cudatoolkit版本安装cudann
根据cudatollkit版本安装pytorch，根据官网提示在虚拟环境中粘贴对应的下载指令。切记不能换源！
检查是否成功。激活环境，输入python进入编辑器模式。输入import torch回车torch.cuda.is_available()回车，返回true即配置好啦！
数据加载
文档的指令未更新，项目readme说了官方数据现在还不能用，给了参考链接的数据进行使用。
不要使用指令下载，有点慢，因为一般终端都没有走梯子嘛。
这个项目超级贴心?，每天都会更新，qlib_bin.tar.gz 包含的是05年1月4日到昨天的数据。
解压，并将这三个文件复制粘贴到项目进行数据读取的默认地址。
默认地址示例：C:\Users\Finorita\.qlib\qlib_data\cn_data 其中Finorita是我电脑的用户名。
若无该文件夹，则可以自己创建，也可在终端运行命令 mkdir -p ~/.qlib/qlib_data/cn_data。
也可以自定义存放项目数据读取的路径，需要进入到项目的配置文件和model.py去查看如何改地址，我还没探索过。
运行模型
基本流程
激活环境，进入到你想运行的model中。所有model都存放在：qlib\examples\benchmarks\ 下。
接着输入qrun 对应model的配置文件.yaml 运行即可。
注意：
我发现在github中直接download会显示为qlibmain之类的文件夹名称，一样的也是在examples\benchmarks下可以找到许多论文对应的复现模型。
但是qlib有些论文只提供了alpha数据集的配置文件，在CSI300等数据集上的运行结果，不是提供了所有配置文件，参考readme，readme没说基本就是只提供了关于alpha数据集的配置文件了。
GRU运行示例-vscode
1. 快速进入对应文件夹，或使用cd命令
2. 查看虚拟环境是否对应
若不合适，参照下面进行快速修改。我尝试过在IDE里面的终端使用conda actiave 的方式激活环境，根本不行。
3. 运行 qrun workflow_config_gru_Alpha158.yaml 
示例运行的是gru在alpha158数据集的训练。网络的训练配置可以打开workflow_config_gru_Alpha158.yaml进行修改。每个字段的含义参考官方文档：工作流程: 工作流程管理 — QLib 中文文档 0.9.3.99 文档
同理，运行结果参考官方文档给出的解释和公式噢！