BigAlpha - AI 开放创新

## **赛事介绍** 在现代量化投资领域，AI技术正成为突破传统量化边界、挖掘多元价值的核心驱动力。从宏观事件的风险对冲到市场信号的精准捕捉，AI能够从海量、多维度的市场与非市场数据中挖掘规律，为量化场景提供创新解法。对于BigQuant而言，持续探索AI在量化领域的全场景应用，是推动量化投资行业创新发展的关键。 BigQuant（留白：可补充BigQuant品牌及业务相关介绍） 我们相信，最具创意的量化AI应用往往源于开放的探索与趣味化的实践。因此，我们选择通过本次挑战赛，开放真实的、高颗粒度的市场数据，邀请全球顶尖高校的人才与我们共同迎接这一挑战——用AI解锁量化领域的多元玩法，跳出传统Alpha因子挖掘的框架，让AI在量化场景中释放更多趣味与创新价值。您的任务是利用AI技术，围绕量化相关场景打造创新应用方案：无论是针对特朗普当选、美联储议息等宏观事件设计风险对冲策略（非Alpha创造类），还是预测美联储议息会议关键词频次、挖掘特色量化因子，亦或是其他与量化沾边的AI创新应用，均在参赛范围内。 **入门指南** 为了帮助参赛者更好地准备，我们与合作的线上量化平台共同准备了一系列入门资源： 1. **技术工作坊**：由平台方工程师主讲，详细介绍平台功能、API使用、多维度数据结构及适配不同AI技术路径的量化应用分析框架，贴合宏观事件对冲、舆情分析、因子挖掘等多元趣味场景的研发逻辑。 2. **模版代码**：我们将提供一个包含多维度数据读取、AI模型训练范例和效果评估流程的核心代码Notebook，帮助您快速上手，适配不同量化趣味场景下的AI模型开发、应用效果验证的多元需求。 ## 全场景AI创新赛道 * **核心**：利用大语言模型（LLM）、强化学习、深度学习、时序分析等AI技术，解决量化相关的趣味化问题，强调AI应用的创新性与场景适配性。 * **方法**：包括但不限于： - 基于AI设计宏观事件（如特朗普相关舆情、美联储政策调整）的风险对冲策略； - 利用LLM+舆情分析预测美联储议息会议关键词频次、政策倾向； - 通过AI挖掘特色量化因子（不限Alpha因子）； - 基于多模态AI分析金融市场情绪与资产价格联动关系； - 其他与量化沾边的AI创新应用。 * **评审导向**：重点评估AI技术的应用深度、场景适配性与创新性，以及方案的趣味性和落地可行性（详见“评估系统”章节）。 ## **模版代码** 本次竞赛采用”**AI量化场景创新**”的方式，主办方将提供如下模版代码供参赛者参考： * 参考 demo_ai.ipynb：包含LLM文本分析、强化学习策略优化、多模态舆情分析等基础示例。 ## **赛程安排** ### **阶段一：宣传报名** * **时间周期**：2026-05-15 至 2026-06-24 属于宣传报名期，其中 5月25日-6月24日为正式报名期，报名截止时间为**2026-06-24**。 * **报名组队**：通过活动主页进行报名。可单人或多人组队（单一队伍最多不超过5人）。报名完成后可加入官方社群（微信/QQ群）寻找队友。 * **内测服务**：2026-06-08 至 2026-06-18 属于系统内测阶段，参赛者可以提交代码/方案，用于测试系统稳定性及熟悉比赛系统，最终成绩不计入初赛，内测阶段结束后会重置排分榜单。 ### **阶段二：初赛** * **时间周期**：2026-06-25 至 2026-08-05 * **运行机制**： * 以**2026-07-31 23:59:59**作为**截止日期**。 * 在截止日期前，参赛队伍可围绕自选量化趣味场景，利用平台提供的数据开发AI应用方案并按照规范提交代码/方案文档，平台会将方案同步至指定社交平台，结合社交点赞数实时更新排名，以队伍最好的一次得分展示在”公榜（Public Leaderboard）”上；同时，参赛队伍可以选择和替换总计不超过2个方案作为截止日后的候选方案。 * 在截止日期后，参赛者将不允许修改候选方案的核心内容；评委将对候选方案进行打分（点赞数），平台在会在每日00:00:00时公布评委点赞数，并以队伍最好的一次得分展示在”私榜（Private Leaderboard）”上。 * **线上技术工作坊**：由合作平台方工程师主讲，介绍平台功能、API使用、多维度数据结构及AI模型开发框架（聚焦LLM、强化学习、深度学习在量化趣味场景的应用）。 * **账号与数据发放**：向所有成功报名的队伍发放比赛专用账号，开放数据访问权限。 ### **阶段三：决赛** * **时间**：2026-08-10 至 2026-08-25 * **决赛名单公布**：组委会结合公榜（社交点赞数）和私榜（评委点赞数）成绩最终评估，公布30支入围决赛的队伍名单。 * **决赛辅导（按需）**：入围决赛的队伍如有深化方案报告的需求，可提交希望沟通的问题清单，组委会将于**8月12日**至**8月14日**安排线上会议进行答疑辅导（AI应用专场）。如无特别需求，可直接准备提交材料。 * **提交材料**：参赛队伍需提供以下材料： * AI量化创新方案研究报告（.pdf，10–15页）：一份结构完整、论证严谨的深度报告，需针对性补充以下内容： * 摘要（Abstract） * 引言（Introduction）：场景选择背景与AI应用文献综述 * 方案构建（Solution Construction）：详细阐述数据预处理、AI模型选型与训练、方案核心逻辑（需重点说明AI技术应用环节） * 实证分析（Empirical Analysis）：方案效果验证结果展示、AI模型性能分析、场景适配性检验（如不同宏观环境下的方案表现） * 创新性与局限性讨论（Innovation and Limitations）：重点说明AI应用的创新点、方案的趣味价值与落地局限性 * 结论（Conclusion） ### **阶段四：答辩颁奖** * **时间**：2026年8月25日 * **决赛答辩会**：采用"10分钟展示 + 5分钟评委问答"的形式，线下举行并同步线上直播，重点展示AI应用的创新点与方案的趣味价值。 * **颁奖典礼**：答辩结束后，公布最终名次，并举行颁奖典礼，邀请所有嘉宾、评委与选手共同参与。 ## **评估系统** 本次竞赛在初赛阶段的排名，核心评估流程如下： ### **通用方案检测** 提交的AI应用方案必须通过以下基础检测，否则视为无效提交： * **内容相关性检查**：方案需与量化领域相关（如宏观事件对冲、政策文本分析、因子挖掘等），无违背金融合规、公序良俗的内容。 * **AI应用核心性检查**：方案核心逻辑需基于AI技术实现，禁止无实质AI应用的纯主观分析方案。 * **材料完整性检查**：提交的代码/方案文档需完整，可复现核心AI应用流程。 ### **最终得分计算** #### 1. 公榜得分（Public Score） $$ \text{Public Score} = \text{Social Platform Like Rank} $$ （社交平台点赞数排名，点赞数越高，排名越靠前，得分越高） #### 2. 私榜得分（Private Score） $$ \text{Private Score} = \text{Judge Like Rank} $$ ### **决赛评估得分** 入围决赛的队伍将由评审委员会进行综合评估，评分标准如下： * **AI应用创新性与场景适配性**: * AI技术选型与量化场景的适配性: AI模型/方法与所选趣味量化场景的匹配度、解决问题的有效性。 * AI应用创新程度: 评估AI技术组合、模型架构、应用逻辑等方面的创新程度，以及方案的趣味价值。 * **研究深度与规范性**: * 方案报告质量: 报告结构是否严谨、AI应用流程是否清晰、论证是否充分。 * 代码质量: AI代码是否规范、可复现，模型调参、训练流程是否透明。 * **现场表现**: * 陈述表达: 对AI技术在量化场景中的应用理解是否深刻，方案的趣味性与创新性表达是否清晰、有条理。 * 问答互动: 回答评委关于AI技术原理、应用细节、方案效果的提问是否精准。 **指标说明**： * $\text{Social Platform Like Rank}$：社交平台点赞数在所有参赛方案中的实时排名； * $\text{Judge Like Rank}$：评委点赞数在所有参赛方案中的实时排名； ## **提交文件** 在本次比赛中，您需要按照**模版代码**里的例子，将AI应用方案的核心代码写在**main**函数中，并同步提交方案说明文档，平台会将方案同步至社交平台并统计点赞数，结合评委打分实时公布排名。需注意： 1. 代码需标注AI技术应用的关键环节（如LLM调用、模型训练、自动化舆情分析等）； 2. 任何文字性的说明，请以markdown格式展示在notebook文件中； 3. main函数的返回数据/方案输出需清晰体现AI应用的核心结果（如对冲策略参数、关键词频预测结果、因子值等），参考格式如下（可根据场景调整）： | 场景类型 | 核心结果维度 | 结果值 | |----------------|--------------|--------| | 美联储议息关键词预测 | 加息 | 0.85（出现概率） | | 特朗普舆情风险对冲 | 对冲组合权重 | 0.3（股票A）| | AI挖掘因子 | 因子值（个股） | 0.05（000001.SZ） | | ... | ... | ... | ## **赛事奖励** 总计奖金池：500,000 元 奖励细节待定 --- ## **代码要求** 本次竞赛为AI应用方案竞赛，所有提交必须通过合作的线上量化平台完成。为保证竞赛公平性，您的代码需满足以下条件： * **平台提交**: 所有AI应用方案的核心代码必须在指定的线上平台Notebook环境中运行并提交（需使用平台指定的AI工具链/算力环境）。 * **运行时长限制**: CPU Notebook \<= 3 小时；GPU Notebook \<= 6 小时。 * **最终提交**: 您提交的必须是可以自动运行并输出AI应用核心结果的代码，以及完整的方案说明文档；需额外提交AI技术应用说明文档（说明AI参与度对应的代码环节）。 ## **竞赛规则** * **团队规模**: 每支队伍人数为1-3人，每位选手只能加入一支队伍。 * **知识产权**: 参赛作品（代码、报告等）的知识产权归参赛队伍所有。主办方对所有作品拥有非商业性的评审、展示和宣传权利。对于获奖的优秀方案，主办方在同等条件下拥有优先的商业合作洽谈权。 * **诚信竞赛**: 严禁任何形式的抄袭、作弊或共享代码/方案行为。一经发现，将立即取消该队伍的参赛资格。 * **AI应用合规**: 需保证核心方案逻辑由AI主导，严禁伪AI应用（如仅标注AI环节但实际未使用）；方案内容需符合金融监管相关要求，无虚假、误导性分析。 * **最终解释权**: 本赛事所有规则的最终解释权归BigQuant大赛组委会所有。 ## **竞赛支持** * **官方交流社群**：建立赛事官方微信/QQ群（全场景AI创新赛道专属），用于日常通知发布、技术问题解答和选手间交流。 * **FAQ文档**：在官网建立持续更新的“常见问题解答”页面，聚焦AI技术在量化趣味场景的应用问题。 * **技术支持**：提供专属AI工具链使用教程、算力调试指导；提供AI模型选型、场景适配性分析的技术指导。