AI 开放创新
比赛时间： -
以 AI 为核心探索量化下一代解决方案
主办方：BigAlpha
比赛介绍
## 赛事介绍
### BigAlpha 全球联赛
**BigAlpha** 是 BigQuant（宽邦科技）面向全球高校青年人才打造的年度 AI 量化投研赛事 IP，连接高校、学生、量化机构与 AI 金融实践场景。依托 BigQuant AI 投研平台，赛事通过真实数据、开放赛题与专业评审，发现具备 AI 投研能力、量化建模能力与策略创新能力的新一代金融科技人才。
BigAlpha 2026 在全球同步开放三大赛事，参赛者可根据自身背景与兴趣自由选择：
| 赛道 | 适合人群 | 链接 |
|---|---|---|
| **AI 因子挖掘** | 金融工程、量化、数学、统计方向学生 | [AI 因子挖掘](https://bigquant.com/square/competition/76ad3f56-ec2b-431a-890e-139a7f4bbcba) |
| **端到端大模型** | AI、CS、数据科学、金融科技方向学生 | [端到端大模型](https://bigquant.com/square/competition/523f9302-5b4b-42bd-bce1-f232e7c74316) |
| **AI 开放创新** | 跨学科团队、创新创业团队 | [AI 开放创新](https://bigquant.com/square/competition/63dd885c-2488-4efd-9c61-9e3a536f172c) |
本文档介绍的是其中的 **AI 因子挖掘** 赛事。
### 关于 BigQuant
BigQuant 是国内领先的 AI 量化投资平台，使命是 "Democratize AI to empower investors"——让 AI 普惠每一位投资者。作为行业内首个将 AI 技术系统性应用于投资领域的平台级产品，BigQuant 把机器学习、深度学习等前沿 AI 技术与量化投资深度融合，为个人 Quant、研究机构、券商及资管机构提供从数据、研究、回测到实盘的一站式解决方案，目前已被多家头部金融机构采用为量化研究与投资决策的基础平台。
平台核心能力涵盖四个层面：
* **数据底座**：PB 级标准金融数据 + 新型另类数据，覆盖行情、财务、舆情、产业链等多维度，并提供 PIT 处理、跨频率对齐等基础设施。
* **因子与算法**：内置 2000+ 基础因子库，支持表达式引擎、UDF、AI 自动化因子挖掘等多种构建方式；集成 AutoML、超参寻优、滚动训练、组合优化、归因分析等量化研发组件。
* **研发环境**：DAI 数据引擎提供高性能因子计算（速度更快、内存占用更低）；模块化可视化开发与 Python / Notebook 无缝集成，兼顾低门槛与灵活性。
* **生态与落地**：策略源码库、券商研报、量化学院培训体系、模拟与实盘对接，构建从学习到落地的完整闭环。
本赛道基于 BigQuant 平台的真实数据与研发环境举办，参赛者将直接使用与机构客户一致的工具链完成因子挖掘与提交。
### 为什么采用开放创新
在现代量化投资领域，AI 正在从「辅助工具」演进为「核心生产力」。从宏观事件的风险对冲，到多模态信息的实时解析，再到端到端策略的自动生成，AI 让量化研究跳出了传统 Alpha 因子挖掘的边界。对于 BigQuant 而言，持续推动 AI 在量化全场景的落地，是平台保持行业领先的关键。
本次大赛是一项**面向 AI × 量化的开放式创新创业项目**：我们不预设固定命题，也不通过排行榜逐日打分，而是邀请全球高校的人才围绕「AI 在量化场景中的创新应用」自由立项，最终通过线下路演完成评比与生态对接。赛事是入口，配套的人才网络、孵化资源与方案合作机会才是真正的出口。
## 赛道设置
本次竞赛不强制限定赛道，参赛者可围绕以下任一方向自由立项，亦可跨方向融合（提交时注明主方向即可）：
* **AI 因子与策略**：利用 LLM、时序模型、强化学习等 AI 技术挖掘特色因子，或构建端到端的 AI 量化策略。
* **宏观与事件驱动**：围绕宏观事件（如美联储议息、地缘政治、政策调整）的风险识别、情景模拟与对冲方案。
* **多模态金融理解**：研报、电话会、新闻、图表等异构金融信息的多模态解析与信号生成。
* **AI 工具与基础设施**：面向量化研发本身的工具链创新，如评测框架、回测加速、可解释性、Agent 工作流等。
> 鼓励原创立项。无论是上述方向之一，还是「与量化沾边的 AI 创新应用」，只要逻辑成立、AI 应用扎实，均可入围。
## 数据与工具栈
* **结构化数据**：A 股日频 / 分钟频行情、PIT 处理后的财务数据、宏观指标。
* **非结构化数据**：研报、新闻、电话会、股吧等舆情语料（已做合规与脱敏处理）。
* **算力**：CPU / GPU Notebook 环境，决赛阶段为入围团队提供专属 GPU 算力包。
* **AI 工具链**：开放主流开源 LLM 推理接口与 BigQuant 自研量化基础模型 API；内置回测、归因、风险评估、因子分析等模块。
## 方案准入校验
报名后提交的初步方案必须通过以下校验，否则不进入决赛评审池：
* **内容相关性**：方案需与量化领域强相关，不得违反金融监管或公序良俗。
* **AI 核心性**：方案核心逻辑必须由 AI 主导，并能在代码中清晰追溯，禁止「贴标签式 AI」。
* **材料完整性**：Notebook、方案说明、AI 应用说明三件套需完整，可在平台环境中自动运行复现。
* **合规与安全**：禁止外部网络访问与未授权数据使用；LLM 输出需附事实核查与免责声明。
> 通过准入校验是参与决赛路演的前提，准入失败的方案不进入评审池。
## 赛程安排
### 阶段一：宣传报名
* **时间周期**：2026-05-15 至 2026-06-24，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**：通过活动主页报名，可单人或多人组队（单一队伍最多 5 人）。报名后可加入官方社群（微信 / QQ 群）寻找队友。
* **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。
### 阶段二：方案研发与提交
* **时间周期**：2026-06-25 至 2026-08-05
* **运行机制**：
* 以 **2026-08-05 23:59:59** 作为方案提交截止时间。
* 截止前，参赛队伍可基于平台数据自由立项、迭代方案，并按规范提交代码与说明文档。
* 截止后方案冻结，进入决赛评审池。
* **线上技术工作坊**：由 BigQuant 工程师主讲，介绍平台功能、API 使用、AI 工具链与典型应用范式（LLM、RL、多模态、Agent 在量化场景的应用）。
### 阶段三：决赛
**决赛场次与地点**
BigAlpha 2026 全球高校联赛在两地举办线下总决赛：
| 场次 | 时间 | 地点 |
|---|---|---|
| 美国场总决赛 | 2026-09-01 | UC Berkeley |
| 亚洲场总决赛 | 2026 年 9 月中旬 | 北京大学 |
**晋级规则**
每场线下总决赛各设 **12 个晋级名额**，组委会综合三大赛事（AI 因子挖掘、端到端大模型、AI 开放创新）的初赛表现进行评定：
* **直通晋级**：每场比赛各赛事初赛 **前 2 名** 直接晋级（3 个赛事 × 2 名 = 6 个名额）；
* **综合评定**：剩余 **6 个名额** 由组委会在三大赛事中综合判定选出。
**参赛材料**
入围决赛的队伍须按时提交因子研究报告（PDF，10–15 页）。报告应结构完整、论证严谨，需包含以下章节：
| 章节 | 内容要点 |
|---|---|
| 摘要 | 研究目标、核心方法与主要结论 |
| 赛道标签 | 明确"传统"或"AI"赛道作为参赛标签 |
| 引言 | 因子研究背景与文献综述 |
| 因子构建 | 数据预处理、因子计算公式与逻辑（AI 赛道需额外说明 AI 技术应用环节）|
| 实证分析 | 因子分析回测结果、绩效归因、稳健性检验（不同市场周期与行业下的表现）|
| 创新性与局限性 | 方法创新点与局限性讨论；AI 赛道需说明 AI 应用的创新点 |
| 结论 | 研究总结与未来方向 |
**答辩与颁奖**
决赛答辩采用 **"25 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。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。
## 决赛评估
入围决赛的队伍将由评审委员会（由 BigQuant、机构买方、投资人代表组成）在路演现场进行综合评分，标准如下：
* **AI 应用创新性与场景适配性**（35%）：
* AI 技术选型与量化场景的适配性、解决问题的有效性。
* 技术组合、模型架构、应用逻辑等方面的原创性。
* **方案完整性与可复现性**（25%）：
* 数据处理、模型训练、效果验证流程的严谨度。
* 代码规范、可复现，模型调参与训练流程透明。
* **商业化与生态价值**（20%）：
* 目标客户画像、付费意愿假设、落地路径是否清晰。
* 与 BigQuant 生态（数据服务、策略市场、机构合作）的协同度。
* **现场表现**（20%）：
* 陈述表达：对 AI 技术与量化场景结合的理解深度，创新性与商业价值表达的清晰度。
* 问答互动：回答评委关于 AI 技术原理、应用细节、落地路径提问的精准度。
> 评分采用百分制，多位评委独立打分后取均值，按总分降序排定最终名次。
## 提交文件
在方案研发阶段，参赛者需提交以下三件套（非强制规定）：
1. **核心 Notebook**：将 AI 应用方案的核心逻辑写在 `main` 函数中，在 AI 关键环节添加注释标签 `# [AI-CORE]`（如 LLM 调用、模型训练、自动化舆情分析等）。
2. **方案说明文档**：以 markdown 格式嵌入 Notebook，包括场景定义、数据使用、AI 方案、效果验证、商业化假设；如使用 LLM 需附 Prompt、模型版本、关键超参。
3. **AI 应用说明表**：逐项列出 AI 介入位置、所用模型、输入输出、可替代性评估。
`main` 函数的返回数据需清晰体现 AI 应用的核心结果，参考格式如下（可根据方向调整）：
| 场景类型 | 核心结果维度 | 结果值 |
|---|---|---|
| 美联储议息关键词预测 | 加息概率 | 0.85 |
| 特朗普舆情风险对冲 | 对冲组合权重 | 股票A: 0.3 |
| AI 挖掘因子 | 因子值（个股） | 000001.SZ: 0.05 |
| 多模态研报理解 | 关键观点抽取 | JSON 结构化输出 |
| ... | ... | ... |
## 赛事奖励
BigAlpha 2026 全球高校联赛设置了丰厚的奖金与权益，覆盖比赛全周期。本因子挖掘赛道与其他两条赛道共享以下奖项体系。
### 洲际奖项（线下决赛）
亚洲场总决赛与美国场总决赛分别设置如下奖项：
| 奖项 | 名额 | 奖金 | 其他权益 |
|---|---|---|---|
| 金奖 | 1 名 | 人民币 20,000 元 | 奖杯 + 电子证书 |
| 银奖 | 2 名 | 人民币 15,000 元 | 奖杯 + 电子证书 |
| 铜奖 | 3 名 | 人民币 10,000 元 | 奖杯 + 电子证书 |
### 初赛奖项
* **赛道周冠军**：每场比赛每周根据排名评选周冠军，奖励人民币 1,500 元。
* **BigAlpha 量化新星**：凡参赛并至少提交一次有效合规作品的团队，均颁发电子证书。
### 特色奖项
随赛事推进，组委会将评选出部分具有特色的作品与团队进行专项颁奖，奖项内容届时公布，奖金合计人民币 12,500 元。
## 代码要求
* **平台提交**：所有方案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**：必须是可自动运行并输出 AI 应用核心结果的代码，以及完整的方案说明文档与 AI 应用说明表。
奖金&奖项
¥200000
比赛数据
比赛规则
> 本文为 **BigAlpha 2026 全球高校联赛 · 开放创新**赛道的合规与免责文件，与同名介绍文档配套使用。本规则中的"模型"特指参赛者按介绍文档"模型规范"章节构建的端到端深度学习模型，评估对象为该模型输出的截面分数文件。
## 基本规则
### 知识产权
* 参赛作品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、宣传**权利。
* 对于获奖的优秀作品，主办方在**同等条件下**拥有优先的商业合作洽谈权；商业合作的具体形式、对价、署名将另行签署书面协议，本规则不构成商业授权本身。
* 对于参赛者使用的第三方资源（开源库、外部 API 等），其许可与权属由参赛者自行负责，详见"参赛者责任 · 第三方依赖"。
### 诚信竞赛
参赛者须遵守以下基本原则；具体可识别的违规行为见第二章"反作弊与违规清单"。
* 严禁**抄袭**他人代码、模型架构或权重（包括往届赛事、公开仓库、其他队伍）。
* 严禁**跨队共享**核心代码、模型权重、训练超参；**禁止串通刷分**（如多队伍互相提交近似模型推高自身相对排名）。
* 鼓励参考公开文献、开源工具、官方模板代码——以"复现 + 改进"为基础的工作受到欢迎，但须在决赛报告中**明确标注引用来源与改进点**。
### 身份与协作类违规
* **多账号参赛**：同一自然人注册多个账号、加入多个队伍。
* **跨队伍代码 / 权重共享**：不同队伍之间共享训练脚本、模型权重、关键 prompt 或超参；包括以"师门内部分工"、"实验室共享"为名的分发。
* **代提交**：他人代为编写并提交参赛作品，本人对作品无实质贡献。
* **串通刷分**：多个队伍合谋调整提交策略，意图共同抬高某一方排名或压制竞争对手。
## 规则版本与变更
* **规则版本说明**：当前比赛规则为**初拟版本**，可能在内测阶段遇到不可抗的工程或评估问题（如数据接口变更、评估算法瓶颈、第三方服务异常等）。**最终以"内测结束、正式比赛开始前"发布的规则版本为准**，请参赛者持续关注官方公告与社群通知。
* **比赛期间的规则调整权**：为保障公平性，**主办方保留在比赛进行期间修订规则、调整评估口径、增补反作弊机制的权利**。规则调整将兼顾已提交作品的处理方式（如重新评分、保留历史得分作为参考、给予合理的代码调整窗口等），尽量降低对正常参赛队伍的影响。
* **变更类型与提前量**：
| 变更类型 | 举例 | 提前通知量 |
|---|---|---|
| 重大变更 | 评分公式修改、提交规范调整、赛程顺延 | ≥ 48 小时 |
| 一般变更 | 公示信息字段调整、本地工具版本更新 | ≥ 24 小时 |
| 紧急修订 | 反作弊补丁、严重数据 / 平台 Bug 修复、安全漏洞响应 | 即时通知，事后补充说明 |
* **变更通知渠道**：官网公告、官方社群（微信 / QQ 群）置顶、平台站内信，三个渠道至少**两个**同步发布，以站内信送达时间为正式生效时间。
* **历史版本留档**：所有规则版本将在官网保留可追溯的历史记录，便于参赛者核对自己提交时所依据的规则；版本号采用"主版本.次版本"格式，重大变更升级主版本号。
## 数据与平台免责
* **数据使用范围**：比赛数据仅供**赛事评估与学习研究**使用，严禁外传、商用、上传至公开仓库或用于本赛事以外的任何场景，包括赛事结束后。一经发现，主办方将依法追究责任。
* **数据保密期限**：本赛事所提供的高频快照、PIT 财务数据等敏感数据的保密义务**长期有效**，不因比赛结束而解除。
* **数据准确性**：主办方已对数据做必要的清洗与校验，但不对数据的绝对准确性、完整性作出保证；因数据问题导致的模型分数波动，**一般情况下不作为评估申诉的依据**，但严重数据错误（如批量缺失、字段错位、复权异常）经核实后会触发统一重算，并向所有受影响队伍同步说明。
* **平台稳定性**：BigQuant 平台已做高可用部署，但仍可能因不可抗力（机房故障、网络中断、第三方依赖异常等）出现短时不可用。因平台故障导致的提交延误，主办方将根据故障时长合理顺延截止时间或取消该时段的评估结果，**不对参赛者的算力消耗、时间投入作经济补偿**。
* **算力配额**：GPU Notebook 单次推理 / 重训 ≤ 6 小时，公榜阶段单次推理上限 12 小时（详见介绍文档"代码要求与平台约束"）。超出配额导致的运行失败由参赛者自行负责；私榜重训阶段平台将按上述上限执行，超时即判定该模型重训失败。
* **结果不构成投资建议**：本赛事所有模型、分数、回测结果及衍生分析仅供学术研究与赛事评估使用，**不构成任何形式的投资建议**。任何人据此进行实盘投资所产生的盈亏，主办方、平台方及合作方均不承担责任。
## 参赛者责任
### 代码合规与安全
* 参赛者需对自己提交的代码负责，不得包含：
* 恶意代码、后门、未授权访问平台资源的逻辑；
* 试图规避平台沙箱、网络隔离、资源限制的代码；
* 试图获取其他队伍提交内容、评估中间结果的代码；
* 在私榜重训环境中读取或写入非沙箱路径的文件操作。
* 一经发现，立即按 L4 处理（取消比赛资格），并保留追究法律责任的权利。
### 第三方依赖
* 若参赛者使用了开源库、外部 API 等第三方资源，需自行确认其许可协议**允许竞赛及商业评审场景使用**。
* **禁止使用任何外部预训练权重**——包括但不限于 HuggingFace 公开 checkpoint、torchvision 预训练模型、自有项目的迁移学习权重。所有模型参数须基于本竞赛数据从零训练。
* 由第三方依赖引发的版权 / 许可争议，由参赛者自行承担；主办方有权要求队伍替换有争议的依赖。
### 个人信息与肖像
* 参赛者报名时提供的个人信息仅用于赛事相关用途，主办方将依法保护，但参赛者需保证所提供信息真实有效。
* 决赛入围队伍同意主办方在赛事宣传中使用其**姓名、学校、队名、决赛影像**；如需保留匿名权利，须在决赛入围确认时书面提出。
### 内测与冻结期约束
* 内测阶段（2026-06-08 至 2026-06-18）的提交不计入初赛得分，内测结束后排行榜重置。
* 公榜截止前，每队须从历史提交记录中**指定唯一一个端到端模型**作为私榜参赛模型（详见介绍文档"提交规范与频次"）；逾期未指定者，平台默认取该队公榜得分最高的一次提交。
* 候选模型一经指定即冻结，私榜阶段参赛者**不得新增或修改其训练脚本、推理脚本、依赖声明、超参配置或随机种子**；提交后的代码包须能在平台隔离环境中独立完成训练与推理。
## 申诉与最终解释
### 申诉流程
* **申诉范围**：评估结果争议（含公榜得分异常、私榜重训失败、风格剔除残差异常等）、违规处理异议、数据严重错误等。
* **申诉渠道**：联系赛事运营人员，附必要的证据（截图、日志、代码片段等）。**不接受**通过非官方渠道（私下联系评委、社群刷屏等）的申诉。
* **响应时限**：
| 申诉类型 | 首次响应 | 处理结论 |
|---|---|---|
| 一般申诉（评估结果、公示信息） | 5 个工作日内 | 10 个工作日内 |
| 违规处理异议 | 48 小时内 | 7 个工作日内 |
| 紧急申诉（涉及截止时间、关键数据） | 24 小时内 | 与紧急修订一并处理 |
* **重复申诉**：同一事项的重复申诉、无新证据的申诉，组委会有权不再单独答复。
### 最终解释权
本赛事所有规则的最终解释权归 **BigAlpha 2026 大赛组委会**所有。规则中文版本与任何翻译版本存在歧义时，以**中文版本为准**。
---
> **承诺**：报名即视为已阅读并同意本规则全部条款。如有疑问，请在报名前通过官方渠道咨询；报名后再以"未注意到某条规则"为由的申诉，组委会不予采纳。
