如何评价微软研究院开发的AI量化投资平台Qlib？
列式存储算标配，天生支持多线程不错，但哪些场景有效还是未知数。最有趣的是他们搞了一套表达式引擎和缓存，你可以把布林带这样的计算交给底层引擎去完成，然后把表达式的计算结果缓存下来，缓存的数据和其他因子数据等效访问。这个方法大大简化了算法研究中的数据生成过程，还是很棒的。遗憾的是这套框架目前支持的数据类型还不够，除非你只用价格这样的数量数据，文本数据、非标准化的数据没办法纳入框架。
整体而言还算不错的尝试，但性能好不好还是要看模型使用的算法。研究过许多量化平台的存储底层存储，大多都用的现成的HDF5或者bcolz，稍微厉害点在bcolz上改改，性能也基本就到极限了，但加上其他非标准化非价格数据的存储，整体速度会被拖慢几个数量级。而微软对AI的底层基础设施要求非常清楚，就是快且灵活，只有这样才能满足算法飞轮的快速运转，才能成为真正的生产力工具，目前是没有工具能达到这个要求的，我自己也搞过两次，都失败了，要兼顾的地方太多。
微软中国在北京的互联网工程院好还是在上海的全球技术中心好？
没有更好，只有更适合自己的。看下简介:微软（亚洲）互联网工程院，成立于2011年，是微软全球产品研发的一支重要中坚力量，整合了原微软亚洲搜索技术中心和广告技术中心，现拥有位于中国北京、苏州、台北、东京的近2000名研发人员，并在北京、苏州建有世界一流的地区性研发中心，研发涉及人工智能、机器学习、神经网络、自然语言处理、语音识别、图像识别、自然人机交互、云计算、大数据等重要领域，并深度参与微软人工智能、Office 365、SharePoint、必应（Bing）搜索引擎、在线广告平台、大数据、移动互联网的产品等核心产品的开发和运营。
微软亚太区全球技术支持中心是一个于2007年8月新组建的组织,由前微软大中华区和亚太区全球技术支持中心合并共同组成。1997年11月，微软投资在上海设立微软大中华地区技术支持中心，（微软大中华区全球技术支持中心前身）这是全球500强企业在中国设立的第一个全球中心。2001年10月该中心再度被提升为为微软全球技术中心，开始服务于全球的企业用户、合作伙伴和个人用户。
