各参赛团队：

感谢大家对 BigAlpha 2026 的关注与参与！

根据 AI 因子挖掘、端到端大模型、AI 开放创新 三大赛道的初赛私榜排名，现公布决赛预晋级名单。本名单目前处于公示阶段，最终晋级结果将在参赛意向确认及递补工作完成后公布。

🚨 决赛入围确认问卷（所有

各参赛团队：

感谢大家对 BigAlpha 2026 的关注与参与！

根据 AI 因子挖掘、端到端大模型、AI 开放创新 三大赛道的初赛私榜排名，现公布决赛预晋级名单。本名单目前处于公示阶段，最终晋级结果将在参赛意向确认及递补工作完成后公布。

🚨 决赛入围确认问卷（所有

各参赛团队及选手：

BigAlpha 2026「AI 开放创新赛道」作品评审工作已完成。评审组结合参赛作品的整体表现进行了综合评定，现将各作品的综合评分公布如下，请各参赛团队及选手查阅。

感谢大家对本次赛事的积极参与，以及在作品创作与提交过程中付出的努力！

| 作品名 | 综合评分 | |--

提交运行异常通知

本次检查发现部分参赛者的提交未能成功完成运行。

• 受影响提交数：46
• 受影响参赛方数：35

运行失败的提交

提交运行异常通知

本次检查发现部分参赛者的提交未能成功完成运行。

• 受影响提交数：20
• 受影响参赛方数：20

运行失败的提交

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0. 策略名词解释：

（1）突破因子（Breakout）：

• 上突破信号：

• 下突破信号：

一、阶段性使用心得：真实感受

用了一段时间CoWork 后，最大的体会是：CoWork 不是来替代你思考的，而是你的私人助手。它帮你扛下那些重复繁琐的工作——整理零散的想法、归纳知识点、拆解晦涩的概念、拆解复杂任务。省下来的时间和精力，你可以用在真正需要判断和决策的地方。这样工作效率

• BigQuant 比赛
  • 北京大学金融AI智能体创新大赛

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问题

选到的股退市了，策略无法继续运行出信号，怎么处理？

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，累计收益10.7%，总体是一个正收益系统的策略，需要注意，本次回测采用全部看多，有运气成分。

/ ![](/wiki/api/attachments.redirect?id=19e782d5-6d5d-4a8f-8824-0a257b2b790

小市值量价共振策略（带大盘择时）

一、策略核心逻辑

本策略聚焦小市值风格，通过「量价共振+基本面筛选+大盘择时」三层过滤，捕捉短期强势且估值合理的小市值标的，同时规避极端市场风险。

二、股票池筛选

• 范围：主板、创业板，排除科创板、北交所
• 过滤：剔除ST

策略核心思路：高抛低吸\n找股价处于有线级别相对较低的位置，采用打分排名的方式，进行买入，当股票上涨后打分就会变低，排名就会降下去，排名低于预设范围，则进行卖出换票，换的票又是打分较高的票（即换一支相对更低位的票，前一支票卖出利润到手），逻辑虽然简单，但很实用，无法在各种行情下都赚，一年内一般会有几

培训说明

为了帮助参赛者更顺利地参与竞赛、深入理解平台功能并提升因子构建能力，赛事主办方将定期举办培训答疑会。具体安排如下：

• 举办频率：每周二或每周四举行一场，具体时间将提前在官方社群及赛事平台公布。
• 会议目标：
  • 系统介绍平台操作流程、数据接口调用及

训练目标必须是收益率吗，可以是多个目标吗？对模型训练的输出，能否再做后处理再得到因子。

一、策略简介

单个因子通常只能反映股票的某一类特征。

例如，动量因子主要观察价格趋势，估值因子关注股票是否便宜，质量因子关注公司的盈利能力。不同因子在不同市场环境下的表现可能存在较大差异，因此，仅依赖单一因子容易受到市场风格切换的影响。

多因子策略的基本思路是：

将多个选股因子统一