Qlib / Model Zoo

Qlib 模型：Paper Zoo 支持哪些模型

Qlib 提供量化模型库（Paper Zoo），集成 20+ 论文模型，覆盖 GBDT 树模型、神经网络与强化学习执行模型。以下清单来自官方 README 证据。

模型：20+ 论文模型框架：pytorch / tensorflow / lightgbm参考：官方 Paper Zoo

Models

模型分类清单

基于 Qlib 官方 README Paper Zoo（2026-08 核验）。

XGBoost、LightGBM、CatBoost、DoubleEnsemble（LightGBM）等，入门常用。

MLP、LSTM、GRU、ALSTM、Transformer、Localformer、TRA、TCN、ADARNN 等（pytorch/tensorflow）。

TabNet、TFT、IGMTF、HIST、KRNN、Sandwich、ADD、DDG-DA、Meta-Learning 等论文模型。

TWAP、PPO、OPDS 等，用于订单执行与连续决策建模。

Choose

按场景选择起点。

用 LightGBM + Alpha158 因子集跑通流程（官方 Quick Start 示例）。

LSTM、GRU、Transformer 等序列模型，适合捕捉时序依赖。

Rolling Retraining、DDG-DA 等方案，应对市场结构变化。

说明：模型选择取决于数据、任务与计算资源；回测结果仅代表历史表现，不构成投资建议。