本文通过两个实际案例介绍 BigQuant AIStudio 的数据导入流程：第一项工作是将本地 CSV 文件上传至 AIStudio，并整理后写入 DAI 数据表；第二项工作是获取东方财富市场估值数据，保存到 DAI，并配置日频任务实现自动更新。完成后，这两类数据都可以直接用于后续研究、因子分析和

• BigQuant 比赛
  • 进益资本杯 · 端到端赛道

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  • 进益资本杯 · 因子挖掘赛道

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BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分＋现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩（100 分）＝赛道总榜基准分（30 分）＋现场评审分（70 分）

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分＋现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩（100 分）＝赛道总榜基准分（30 分）＋现场评审分（70 分）

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

BigAlpha 2026 决赛采用“赛道总榜基准分＋现场评审分”的综合评分机制。因子挖掘、端到端大模型和 AI 开放创新三个赛道统一参与金、银、铜奖评选。

一、总分构成

最终成绩（100 分）＝赛道总榜基准分（30 分）＋现场评审分（70 分）

总榜基准分体现团队在预选阶段的客观表

从跨市场、跨资产类别的多维度金融数据中自主学习综合信号模式。

✅传统多因子遇瓶颈，端到端如何从原始数据直达交易决策？\n✅如何绕过人工挖因子，让AI自主迭代策略？

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直播回放：

<https://bigquant.com/college/339bd935-334f-4bea-94b6

因子篇

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追涨策略的关键因子如何选择

[基于财务数据构建策略](/wiki/doc/

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一、赛事概况

BigAlpha 2026 本届赛事设因子挖掘、端到端大模型、AI开放创新三大核心赛道。

二、入围决赛队伍

经公榜排名、私榜验证，赛区总榜层层筛选,共计 24 支队伍入围决赛,进入赛区总决赛环节。

具体入围队伍名单如下:

![](/wiki/api/attachment

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本文导读

待测因子：传统的1个月反转等因子，以及改进的动量因子动量因子是一类非常重要的风格因子，本报告中我们选取了十三个具有代 表性的动量因子进行测试，包括 HAlpha（个股 60 个月收益与上证综指线 性回归的截矩项）， return_Nm（个股最近 N 个月的收益率，N

规则中目标为计算全年“沪深 A 股”，介绍中没有限制板块范围是 “A 股市场”，所以目标范围到底是“沪深 A 股”还是“沪深京 A 股”？

一、赛事概况

BigAlpha 2026 本届赛事设因子挖掘、端到端大模型、AI开放创新三大核心赛道。

二、入围决赛队伍

经公榜排名、私榜验证，赛区总榜层层筛选,共计 24 支队伍入围决赛,进入赛区总决赛环节。

具体入围队伍名单(队伍名/学校/所属赛道)如下

北美赛区：

| 赛区

一、赛事概况

BigAlpha 2026 本届赛事设因子挖掘、端到端大模型、AI开放创新三大核心赛道。

二、入围决赛队伍

经公榜排名、私榜验证，赛区总榜层层筛选,共计 24 支队伍入围决赛,进入赛区总决赛环节。

具体入围队伍名单(队伍名/学校/所属赛道)如下

北美赛区：

| 赛