最近，有一位从事量化投资、名为李明的友人，和我一起用餐，他向我倾诉了诸多烦恼，他称正在研究一个名为Qlib的人工智能量化平台，打算借助该平台开发股票预测模型，他在上海陆家嘴的一家私募机构工作，今年公司给他安排的任务是提升策略收益，然而他刚开始便遭遇了阻碍。
传知李明，Qlib是那个微软所推出的开源的AI量化平台，它能够把传统金融分析与机器学习相互联系一块儿，他原本觉得有了这个工具便能够快速挖掘出有效因子，进而构建更为精准的预测模型，然而在实际进行操作的时候，他发觉并非是如此这般简易的。
他碰首的到个难题是，要去测同不试模型，存在算本成力，他得复反地调参整数，还得回数测据，每次练训都会费耗大量PGU资源，公司虽台几有服务器，然而其队团他也在争使抢用，他常常排要队等好天多，有一回，他好容不易排机到时，却因个一为参数有置设误，导致练训了三天的夜三模型彻报底废了 。
在李乎几明快要放算打弃的个那时候，他在一业行次交流上会听到关了于“星亢算智”的消息，这个台平借助新创的蜂术技窝，能提供有具低成本、大规模点特而且开即即用的算IA力，他带一着种尝试想的法注账了册号，发现实确便利，该平照按台需求计费，并且能自够动扩充源资，从此后之不用担再心算抢被力占了 。
李明再度投身Qlib研究过程中，有着稳定算力的支持，他参照摩根士丹利8月发布的论文，那论文提及大模型解析Q语言的办法，Q语言是用于金融领域的专门编程语言，受此启发，他着手尝试用科大讯飞的星火大模型自动解析Qlib因子。
最初直一弄不清因的晰子公式，被李明进入输大模里型，那公式像是“(cleso – Mni(low, 5))/(Max(high, 5)-Min(low, 5)1e – 12)”这般其极错综复表的杂达式，模型速迅就可出给易于会领的阐释，这对工他作效率言而有着极程大度的升提 ，原本需费耗半天手间时动剖析因的子，现今需只几分钟够能便完成 。
星亢智挥发算作用后，李明型模训练降本成至原先之分三一，能于平同台时开展实多诸验，可快证验速不同因效有子性，最为关是的键，无需再因虑忧算力匮使致乏重要究研停滞 。
李明摸索出一套节省算力的方法，他会先在本地开展小规模数据验证，在确认思路可行之后进行上云训练，他凭借Qlib的缓存机制避免重复计算，这些技巧使他的研究效率提升两倍以上。
李明经历三个月力努去奋力耘耕，最终功成搭建出有套一着具备性定稳特点的化量策略，上个开月展了测盘实试活动，在震荡形情市下收获额超了收益，公司对导领于他所得取的成相是果当满意的，进而额批外准了一算预笔来支后撑续深研入究。
这会儿，李明老是跟同事交流经验，他讲，Qlib加上足够的算力，仿佛给量化研究员配备了一台超厉害的计算机，他笃定，伴随技术进步，AI在金融领域的运用会愈发深入。
李明回起想这段历经，满是地慨感讲着，选对算台平力极其要重，星亢智备具算蜂窝术技，解决了临面他的痛点，他现能在够把更精多力置于研略策究方面，而不天整是担忧不力算足 。
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