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前言
上一篇Qlib的分享中，我们主要介绍了如何将外部数据导入qlib中，转换为qlib的数据格式。
Qlib来啦：数据篇（一）
顺便要给大家介绍一下我们之前的Backtrader系列。一经推出，收获无数好评。
Backtrader来啦：数据篇
2021-04-28
Backtrader来啦：指标篇
2021-05-13
Backtrader来啦：交易篇（上）
2021-05-27
Backtrader来啦：交易篇（下）
2021-06-07
Backtrader来啦：策略篇
2021-06-25
Backtrader来啦：可视化篇（重构）
2021-07-19
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接上文。我们还需要补充一点的是，上次我们只导入了日度的价格数据。但实际上任何在研究中需要使用的数据（当然必须是股票某个属性的数据）都可以导入其中，你可以选择构建一张超宽的表使用dump_all一次性导入，也可以分批使用dump_fix导入。当数据加载后，我们就可以利用这些数据进行研究。
代码语言：javascript复制import qlib
from qlib.constant import REG_CN
data_uri = '～/qlib_data/cn_data_wind/'
qlib.init(provider_uri=data_uri, region=REG_CN)Qlib中关于数据主要有以下三个模块：
- Data Loader: 从数据源加载数据，数据源可以是已经转换为qlib内置格式的数据（如上面data_uri里面的数据），也可以是其他外部数据；
- Data Handler: 对数据进行预处理，比如常见的缺失值、标准化等；
- Dataset: 为模型的训练准备数据，类似Pytorch中的Dataset。
Data Loder
Data Loader用于加载数据，Qlib中主要有两类Data Loader：
- QlibDataLoader：从已转换好的内置数据源中加载数据；
- StaticDataLoader：从外部数据源加载数据。
QlibDataLoader
使用QlibDataLoader加载数据需要两个步骤：
- 实例化，主要是通过config参数配置需要加载的数据，可以是原始数据，也可以是用算法表达式计算的数据；
- 实例化之后，使用load函数获取数据。
我们看以下案例：
代码语言：javascript复制# 导入QlibDataLoader
from qlib.data.dataset.loader import QlibDataLoader
# 加载原始特征，比如收盘价、最高价
qdl = QlibDataLoader(config=(['$close', '$high'],['close', 'high']))
qdl.load(instruments=['SH600519'], start_time='20190101', end_time='20191231') # 可以通过freq参数设置周期，默认freq='day'
在以上的案例中，有以下几个注意点：
- config参数用来配置需要加载的特征，对于qlib内置数据中原有的特征需要使用"$"符号进行引用；
- instruments可以为股票代码的列表，也可以是某个股票池代码，前提是该股票池成分股文件存在于qlib数据文件夹"instruments"中。
除了直接加载原始特征，有时我们需要对不同的原始特征做一些运算生成新的特征，比如我们想计算收盘价的均线。这时我们可以使用qlib的算式表达式功能，直接在加载时进行计算，具体请看下面案例。
代码语言：javascript复制# 这次我们加载沪深300成分股的10日和30日收盘价指数加权均价
market = 'sh000300' # 沪深300股票池代码，在instruments文件夹下有对应的sh000300.txt
close_ma = ['EMA($close, 10)', 'EMA($close, 30)'] # EMA($close, 10)表示计算close的10日指数加权均线
ma_names = ['EMA10', 'EMA30']
qdl_ma = QlibDataLoader(config=(close_ma, ma_names))
qdl_ma.load(instruments=market, start_time='20210101', end_time='20210110')
qlib把类似“EMA”称为算子（operator），qlib中全部支持的算子可以在以下源码中找到：/qlib/data/ops.py
有时我们需要对计算的数据进行分组，最常用的是分为特征组“feature”和“label”组，此时我们可以传入dict格式的参数至config中，具体看下面实例：
代码语言：javascript复制market = 'sh000300' # 沪深300股票池代码，在instruments文件夹下有对应的sh000300.txt
close_ma = ['EMA($close, 10)', 'EMA($close, 30)'] # EMA($close, 10)表示计算close的10日指数加权均线
ma_names = ['EMA10', 'EMA30']
ret = ["Ref($close, -1)/$close-1"] # 下一日收益率, Ref($close, -1)表示下一日收盘价
ret_name = ['next_ret']
qdl_ma_gp = QlibDataLoader(config={'feature':(close_ma, ma_names), 'label': (ret, ret_name)})
qdl_ma_gp.load(instruments=market, start_time='20210101', end_time='20210110')
QlibDataLoader其他参数: filter_pipe
在加载数据的过程中，我们不仅可以使用算子表达式进行特征计算，还可以使用“filter_pipe”参数进行相关过滤。比如我们想要加载沪深300中每一天10日均线大于30日均线的股票并返回它们的均线数据，该怎么实现呢？
代码语言：javascript复制from qlib.data.filter import ExpressionDFilter
# QlibDataLoader其他参数: filter_pipe
market = 'sh000300' # 沪深300股票池代码，在instruments文件夹下有对应的sh000300.txt
close_ma = ['EMA($close, 10)', 'EMA($close, 30)'] # EMA($close, 10)表示计算close的10日指数加权均线
ma_names = ['EMA10', 'EMA30']
# 使用表达式定义过滤规则
filter_rule = ExpressionDFilter(rule_expression='EMA($close, 10)>EMA($close, 30)')
# 导出数据
qdl_fil = QlibDataLoader(config=(close_ma, ma_names), filter_pipe=[filter_rule,])
qdl_fil.load(instruments=market, start_time='20210101', end_time='20210110')
StaticDataLoader
QlibDataLoader用于加载已经转换为qlib格式的数据。如果直接从外部文件中读取数据，可以使用StaticDataLoader。
代码语言：javascript复制# 准备pickle数据文件
qdl = QlibDataLoader(config=(['$open', '$high', '$low', '$close'],['open', 'high', 'low', 'close']))
df = qdl.load(instruments='sh000300', start_time='20210101', end_time='20211231') # 可以通过freq参数设置周期，默认freq='day'
df.to_pickle('./sh000300.pkl')
# 使用StaticDataLoader导入数据
from qlib.data.dataset.loader import StaticDataLoader
# 实例化StaticDataLoader，主要是config函数，这里直接传入数据文件的路径
sdl_pkl = StaticDataLoader(config='./sh000300.pkl')
sdl_pkl.load() # 默认返回全部数据
# 也可以传入instruments和起止时间
sdl_pkl.load(instruments=['SH600000','SH600010'], start_time='2021-10-01', end_time='2021-10-15')
如何读取csv文件
以上我们读取的是pickle文件，如果是csv文件是否可以呢？
代码语言：javascript复制# 准备csv文件
df.to_csv('./sh000300.pkl')
sdl_csv = StaticDataLoader(config='./sh000300.csv')
sdl_csv.load() # 默认返回全部数据
报错了，分析源码可以看出，当config是路径时，只支持pickle文件。但是当config是字典格式时{‘feature_group’: 'path'}可以支持csvpickleh5三种文件格式，（不知道作者出于什么考虑）。我们可以选择修改源码，或者直接使用dict格式的config参数，如下：
代码语言：javascript复制sdl_csv = StaticDataLoader(config={'feature': './sh000300.csv'})
sdl_csv.load()['feature'] # 默认返回全部数据
当然以上是通过文件读取，如果数据已经以dataframe的形式存在内存里，我们可以直接构建StaticDataLoader：
代码语言：javascript复制sdl_df = StaticDataLoader(config=df)
sdl_df.load() # 默认返回全部数据
Data Handler
通过Data Loader加载特征后，模型训练前需要对特征数据进行一些预处理，比如缺失值、标准化等处理。这是Data Handler主要任务。我们先看一个案例：
代码语言：javascript复制from qlib.data.dataset.handler import DataHandlerLP
from qlib.data.dataset.processor import CSZScoreNorm, DropnaProcessor
qdl = QlibDataLoader(config=(['$close/Ref($close, 1)-1'],['Return']))
df = qdl.load(instruments='sh000300', start_time='20210101', end_time='20210430')
# 是否有空值
print()df.isna().sum()) #返回有45行空值
# 原始数据分布
df.xs('2021-01-05').hist()
# 实例化DataHandler
dh = DataHandlerLP(instruments='sh000300', start_time='20210101', end_time='20210120',
learn_processors=[DropnaProcessor(), CSZScoreNorm()],
data_loader=qdl)
df_hdl = dh.fetch(data_key=DataHandlerLP.DK_L) # 获取处理后的数据，处理过程为先去空值，再截面标准化。
# 查看是否还存在空值
print(df_hdl.isna().sum()) # 返回0，表示没有空值行
# CSZScoreNorm截面标准化处理后的数据分布
df_hdl.xs('2021-01-05').hist()
从以上的例子可以看出，实例化Data Handler需要以下几个参数：
- 基本信息，如instruments，start_time，end_time；
- infer_processors，数据处理器，列表格式。由Dataloader加载的数据会依次经过该列表中的processor进行处理（后面会详细介绍）；
- data_loader，数据加载器实例。
Data Handler实例化之后，通过fetch方法获取处理后的数据，这里的参数DataHandlerLP.DK_L会在Learn Processor VS Infer Processor详细介绍。
Processor
Data Handler中对于数据的预处理的具体工作是由Processor完成的，Qlib中支持以下Processors，这些Processor都继承自Processor类。我们也可以通过该继承实现自定义的processor。
- DropnaProcessor: processor that drops N/A features.
- DropnaLabel: processor that drops N/A labels.
- TanhProcess: processor that uses tanh to process noise data.
- ProcessInf: processor that handles infinity values, it will be replaces by the mean of the column.
- Fillna: processor that handles N/A values, which will fill the N/A value by 0 or other given number.
- MinMaxNorm: processor that applies min-max normalization.
- ZscoreNorm: processor that applies z-score normalization.
- RobustZScoreNorm: processor that applies robust z-score normalization.
- CSZScoreNorm: processor that applies cross sectional z-score normalization.
- CSRankNorm: processor that applies cross sectional rank normalization.
- CSZFillna: processor that fills N/A values in a cross sectional way by the mean of the column.
我们以上面使用的DropnaProcessor和CSZScoreNorm介绍processor的处理逻辑，首先看一下DropnaProcessor和CSZScoreNorm的源码：
代码语言：javascript复制class DropnaProcessor(Processor):
def __init__(self, fields_group=None):
self.fields_group = fields_group
def __call__(self, df):
return df.dropna(subset=get_group_columns(df, self.fields_group))
def readonly(self):
return True
class CSZScoreNorm(Processor):
"""Cross Sectional ZScore Normalization"""
def __init__(self, fields_group=None, method="zscore"):
self.fields_group = fields_group
if method == "zscore":
self.zscore_func = zscore
elif method == "robust":
self.zscore_func = robust_zscore
else:
raise NotImplementedError(f"This type of input is not supported")
def __call__(self, df):
# try not modify original dataframe
if not isinstance(self.fields_group, list):
self.fields_group = [self.fields_group]
for g in self.fields_group:
cols = get_group_columns(df, g)
df[cols] = df[cols].groupby("datetime").apply(self.zscore_func)
return df可以看出，Processor中均实现了__call__方法，通过把原始数据df传入__call__完成数据的预处理。我们单独实例化Fillna和Zscorenorm进行数据处理，验证一下结果是否同上面Data Handler返回的一致。
代码语言：javascript复制# copy df数据
df_test = df.copy()
# 实例化Processor
dropna_processor = DropnaProcessor()
czs_processor = CSZScoreNorm()
# 处理数据
for process_func in [dropna_processor, czs_processor]:
df_test = process_func(df_test)
# 查看是否还有空数据
df_test.isna().sum() # 返回0，表示没有空值行
# CSZScoreNorm截面标准化处理后的数据分布, 和上面的结果一致。
df_test.xs('2021-01-05').hist()
Learn Processor VS Infer Processor
在上面的实例中，我们设置的Data Handler的参数learn_processors对数据进行预处理。查看源码可以发现，Data Handler关于数据处理的参数有以下三个：
- infer_processors：通过fit时间段的数据学习相关参数，在非fit时间段进行数据处理。
- learn_processors：不需要fit直接进行数据处理
- shared_processors：共享的处理器。
- Data Handler会在处理过程中，保存原始数据和处理后的数据，在fetch数据时，会根据参数data_key返回不同的数据：
- data_key = DatahandlerLP.DK_I, 返回_infer_df
- data_key = DatahandlerLP.DK_L, 返回_learn_df
- data_key = DatahandlerLP.DK_R, 返回原始数据（未处理过）
- infer_processors、learn_processors及shared_processors配合process_type参数，可以改变数据预处理的顺序：
infer_processors和learn_processors最大的区别是infer_processors中processor会根据历史数据学习，然后在讲学习到的知识应用的未来数据的处理中。这类processor都有fit的方法，qlib内置的processor中如ZScoreNorm就是一个infer_processor，我们看一下源码：
接下来，我们通过一个详细的实例梳理以上的知识点。
代码语言：javascript复制# 分别定义shared_processors, learn_processors, infer_processors
shared_processors = [DropnaProcessor()]
learn_processors = [CSZScoreNorm()]
infer_processors = [ZScoreNorm(fit_start_time='20210101', fit_end_time='20210110')]
dh_pr_test = DataHandlerLP(instruments='sh000300',
start_time='20210101',
end_time='20210120',
process_type=DataHandlerLP.PTYPE_I,
learn_processors=learn_processors,
shared_processors=shared_processors,
infer_processors=infer_processors,
data_loader=qdl)按照以上设定，_infer_df应该是去空值，且在时序上标准化处理了；_learn_df应该是去空值，且在截面上标准化处理了，我们验证一下：
代码语言：javascript复制# 原始数据
_raw_df = dh_pr_test.fetch(data_key=DataHandlerLP.DK_R)
# 处理后的数据
_infer_df = dh_pr_test.fetch(data_key=DataHandlerLP.DK_I)
_learn_df = dh_pr_test.fetch(data_key=DataHandlerLP.DK_L)
# 由于shared_processors为去空值，可以看出_infer_df和_learn_df中的空值都没有了
_infer_df.isna().sum() # 返回0，表示没有空值行
_learn_df.isna().sum() # 返回0，表示没有空值行
# 返回False，说明两者不相等
_learn_df.xs('20210105').head() == _infer_df.xs('20210105').head()Dataset
Dataset主要是为模型训练注入数据，其中主要的参数有：
- handler：实例化的Data Handler；
- segment：训练、验证、测试数据集的划分。
from qlib.data.dataset import DatasetH
# 实例化Data Loader
market = 'sh000300' # 沪深300股票池代码，在instruments文件夹下有对应的sh000300.txt
close_ma = ['EMA($close, 10)', 'EMA($close, 30)'] # EMA($close, 10)表示计算close的10日指数加权均线
ma_names = ['EMA10', 'EMA30']
ret = ["Ref($close, -1)/$close-1"] # 下一日收益率, Ref($close, -1)表示下一日收盘价
ret_name = ['next_ret']
qdl_ma_gp = QlibDataLoader(config={'feature':(close_ma, ma_names), 'label': (ret, ret_name)})
# 实例化Data Handler
shared_processors = [DropnaProcessor()]
learn_processors = [CSZScoreNorm()]
infer_processors = [ZScoreNorm(fit_start_time='20190101', fit_end_time='20211231')]
dh_pr_test = DataHandlerLP(instruments='sh000300',
start_time='20190101',
end_time='20211231',
process_type=DataHandlerLP.PTYPE_I,
learn_processors=learn_processors,
shared_processors=shared_processors,
infer_processors=infer_processors,
data_loader=qdl_ma_gp)
ds = DatasetH(dh_pr_test, segments={"train": ('20190101', '20201231'), "test": ('20210101', '20211231')})配置好Dataset之后就可以使用prepare方法准备数据，prepare重要的参数有：
- col_set，选择需要处理的数据列，默认是全部；
- data_key，返回数据的类型，参考上面关于data_key参数的解读。
# 在模型训练前调用prepare，准备训练数据
ds.prepare('train')
# 在模型测试时调用prepare，准备测试数据
ds.prepare('test')总结
掌握了数据三剑客对于后面有效训练模型至关重要，今天的分享就到这里，相关notebook会上传至Github，点击阅读原文！
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