@闪耀吧、流年 你好，Qlib可以研究，回测，但不能真正意义上的实盘。我选择在聚宽同步发布、回测、展示策略，主要原因有下面三点：
①方便大家直接使用、跟踪和使用聚宽框架分析回测结果。Qlib 的生态偏“研究型”，适合做因子、模型、信号的研发，但没有可视化的回测界面，没有社区互动，没有模拟盘、实盘API，不方便普通用户理解和跟踪。而聚宽：上传一个JSON 就能跑，回测/模拟盘/实盘一致，更适合社区“分享策略+讨论+观察实盘表现”。所以我认为Qlib负责模型/聚宽负责交易与展示，是比较合理的组合。（当然聚宽也支持策略构建，但是需要把我已有代码全部转化为聚宽支持的代码，我暂时没有花时间去执行）
②Qlib回测的收益逻辑 ≠ 真实交易收益
Qlib的daily_return计算的收益曲线为每日收益简单相加，而不是复利计算，并且没有没有执行真实交易过程，是理想世界的收益。而聚宽可以真实撮合，真实成交价，真实复利，是更接近真实交易级别的回测引擎。所以同一个Qlib模型，我会用聚宽再验证一遍，以确保策略在真实交易机制下表现依然稳定。
③双平台回测 = 双数据源验证策略稳健性
把同一个策略放到两个完全不同的数据/撮合引擎验证：如果只在Qlib好，可能是因为模型收益、理论收益导致，真实世界不成立。如果Qlib+聚宽都好，那么证明策略更稳健，更接近实盘可用。
2025-11-30
雪球
