Qlib / Installation

Qlib 安装:pip / 源码 / Docker 三种方式

Qlib 官方提供三种安装方式:pip(最快)、源码(开发版)、Docker(免环境)。推荐先用 Conda 管理 Python 环境,再选择适合你的方式。

Python:3.8-3.12建议:Conda 环境前置:numpy / cython
pippip install pyqlib
源码git clone + install
Docker镜像即装即用
Conda建议环境管理
Qlib 安装路径示意图(pip/源码/Docker),基于官方 README。
pip

方式一:pip 安装(推荐最快)

官方建议先在 Conda 中创建 Python 3.8-3.12 环境。

pip install numpy
pip install --upgrade cython
pip install pyqlib
说明:以上命令来自 Qlib 官方 README(2026-08 核验)。安装后可用 python -c "import qlib" 验证。
source

方式二:源码安装(开发版)

需要最新开发功能时使用。

pip install numpy
pip install --upgrade cython
git clone https://github.com/microsoft/qlib.git
cd qlib
pip install .            # 开发用 pip install -e .[dev]
说明:源码方式会安装最新开发分支,功能可能与稳定版不同。
docker

方式三:Docker(免环境配置)

不想管理本机 Python 环境时使用。

docker pull pyqlib/qlib_image_stable:stable
docker run -it --name <容器名> -v <本地目录>:/app pyqlib/qlib_image_stable:stable
说明:Docker 方式把 Qlib 及其依赖打包进镜像,-v 挂载本地数据目录。
Troubleshooting

常见安装问题

cython 报错怎么办?

源码安装前需 pip install numpypip install --upgrade cython,否则编译可能失败。

Python 版本不匹配?

Qlib 支持 Python 3.8-3.12。建议用 Conda 创建对应版本环境再安装。

不想装环境能研究量化吗?

可以。EasyClaw 内置量化研究类 Skill(A 股量化分析、选股等),可免自行维护 Python 环境;两者解决不同任务。

不想维护环境?

Qlib 需要自行管理 Python 环境、数据与模型。如果你更想直接提出一个 A 股/行情/选股研究任务,可看 EasyClaw 量化 Skill 路线对比。