Qlib是由微软研究院开发的开源AI量化投资平台，旨在通过AI技术挖掘量化投资的潜力，覆盖从数据处理、模型训练到策略回测的完整流程。

优点：

• 全流程覆盖：Qlib涵盖了量化投资的各个环节，用户无需切换工具或编程语言，降低了AI算法的使用门槛。

• 机器学习集成：Qlib支持多种机器学习算法，方便用户利用多因子模型预测股票未来收益率。

• 开源灵活：作为开源平台，Qlib允许用户根据需求进行定制和扩展，适合研究和开发新的量化策略。

局限性：

• 回测功能有限：Qlib自带的回测功能相对简单，可能不如专业的回测平台（如Backtrader、Veighna）全面。

• 实盘交易支持不足：有用户反馈，Qlib更适合研究用途，直接用于实盘交易可能存在挑战。

总结：

Qlib在量化投资研究中具有一定优势，特别是在AI算法的应用和全流程覆盖方面。然而，对于需要复杂回测或直接实盘交易的用户，可能需要结合其他专业工具以满足需求。