新手入门

由hxgre创建，最终由hxgre更新于2026-09-29 06:30 被浏览 2 用户

新手入门

欢迎参加 2026 年第二届“进益资本”杯量化因子挑战赛。

比赛包含“因子挖掘”和“端到端模型”两个赛道，均使用 A 股分钟行情与盘口数据，预测未来 30 分钟 VWAP 收益。两个赛道的报名、开发和评测流程相同，提交内容略有区别。

比赛相关操作均须在“进益资本”空间内完成：https://jinyicapital.bigquant.com/

一、报名参赛

进入比赛页面并提交报名。审核通过后：

• “报名参赛”按钮将变为“提交代码”；
• 平台会自动将您加入“进益资本”空间；
• 比赛数据权限将自动开通。

比赛数据位于数据平台的 /进益资本杯2026 目录，也可从“比赛 → 数据”查看数据说明和训练数据。

报名须知：

• 报名截止：2026 年 10 月 7 日 23:59:59；
• 每位选手只能加入一支队伍，建议每队 1～3 人；
• 参加最终决赛的队伍，须至少有一位清华大学在读学生。

二、选择赛道与模板

在“比赛 → 代码”中选择模板，并克隆到自己的开发环境。请勿直接修改公共模板。

三、实现评测入口

提交中必须有且仅有一个 Notebook。平台会导入其中的 main 函数：

def main(datasources, start_date, end_date):
    # 读取数据，计算因子或执行模型推理
    return result

平台会传入：

• datasources：数据源逻辑名与当前评测表名的映射；
• start_date：评测开始时间；
• end_date：评测结束时间。

可用的数据源逻辑名包括：

通过逻辑名获取数据表，例如：

bar1m = datasources["bar1m"]

不要在 SQL 中硬编码物理表名，否则公榜和私榜切换数据集时可能评测失败。股票池可使用 cpt_jyc_2026_instruments。

因子或推理所需的包导入、自定义函数和参数配置，应放在 main() 内或随提交文件提供。调试、画图等非必要代码可放在：

if __name__ == "__main__":
    # 本地调试代码

四、因子挖掘赛道要求

1. 输出格式

main() 必须返回仅包含以下三列的 DataFrame：

• date：平台约定的 30 分钟采样时点，精确到分钟；
• instrument：股票代码；
• factor：因子值，默认值越大代表预测的未来收益越高。

每天约有 8 个非重叠日内截面。不得输出集合竞价等特殊时段，也不得使用因子时点之后的数据。

返回前建议清理结果：

result = result.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
result = result.dropna(subset=["factor"])
result = result.drop_duplicates(["date", "instrument"])
return result[["date", "instrument", "factor"]]

2. 提交前检查

• 输出列必须且仅有 date、instrument、factor；
• 时间均为合法的 30 分钟采样点，且无整段缺失；
• 每个评估时点的因子缺失率不高于 40%；
• 不含无穷值、非法数值或重复的 date + instrument；
• 因子计算未使用未来数据；
• 结果已与比赛股票池对齐。

五、本地开发与验证

因子赛道开发数据范围为 2020—2024 年，股票池以中证 1000 指数历史成分股为基础。

分钟数据量较大，建议：

• 先用短时间区间调通，再扩大测试范围；
• 只查询必要字段，并使用 compression=True；
• 优先使用 DAI SQL 完成筛选、聚合和时序计算；
• 滚动计算可向 start_date 前多取数据，但只返回评测区间内结果；
• 根据数据量选择 4C/16G 或更高配置。

因子计算完成后，可使用比赛评估模块检查：

from bigmodule import M

result = M.jyc_eval._latest(
    factor_data=factor_data,
    show=True,
)

平台会统一进行去极值、标准化和 BARRA 风格剔除，并综合评估 IC 均值、IC_IR、多空组合夏普比率、压力场景稳定性和换手率。

六、端到端模型数据下载

**申请与审核时间提醒：**数据下载申请自 2026 年 9 月 30 日起开放，并于当天集中处理一天。需要申请的同学请尽快提交材料。2026 年 10 月 1 日至 10 月 7 日国庆假期期间暂停处理，未处理完的申请将从 2026 年 10 月 8 日起继续处理。

端到端比赛提供本地化数据下载链接，需要完成身份核验并签署限制协议后，可申请下载数据到本地训练：

1. 向比赛小助手发送本人学生卡照片和平台用户 ID；
2. 签署并回传小助手发送的限制协议；
3. 审核通过后，接收数据下载链接。

下载数据仅限本人或本队参赛使用，不得外传或用于其他用途。小助手添加二维码：

七、提交代码

开发完成后，在比赛页面点击“提交代码”。平台会切换至验证集并重新运行提交代码，不接受预先计算好的离线结果。

验证集在正式评测区间前额外提供一年历史数据，可用于滚动窗口、滞后项和序列模型计算；最终结果仍须限制在 start_date 至 end_date 内。

通用要求

• 提交中有且仅有一个 Notebook；
• Notebook 包含可调用的 main(datasources, start_date, end_date)；
• 所需脚本、配置和模型参数均已上传；
• 代码可在指定线上环境完整运行；
• 总运行时间不超过 3 小时；
• 评测环境无法访问外部网络。

不同赛道的提交内容

• 因子挖掘：通常提交包含 main() 的 Notebook；如有需要，可附带 .py、.json 文件。
• 端到端模型：提交推理 Notebook、训练与推理代码、配置、随机种子和已训练模型参数。公榜评测仅加载模型参数进行推理，不会使用验证集重新训练。

参考 Transformer 模板时，可提交预测 Notebook、transformer_train.py 和 transformer_model.json。

提交后可在“比赛 → 提交记录”查看状态和成绩。评测需要排队，请勿短时间重复提交同一份代码。

若评测失败，请依次检查：

1. 是否只提交了一个 Notebook；
2. 是否通过 datasources 获取数据表；
3. 脚本、配置和模型参数是否完整；
4. 返回列、时间点和评测区间是否正确；
5. 内存或运行时间是否超限。

八、公榜与私榜

• 公榜提交截止：2026 年 10 月 29 日 23:59:59；
• 私榜候选选择截止：2026 年 10 月 30 日 23:59:59；
• 候选确认后，不得修改代码、参数、依赖或随机种子。

团队成员可分别提交，团队最终成绩取队内所有有效个人提交的最高分。建议提前完成运行验证和候选选择。

九、计算资源与辅助工具

计算资源

开赛时，每队组长可获得 5,000 宽币。如需追加，可联系赛事组委会说明用途。

Cowork AI

访问地址：https://jinyicapital.bigquant.com/cowork

Cowork 可辅助理解数据、修改代码和排查报错。开赛时每位选手可获得 100 积分，需要追加时可联系组委会。

使用 AI 生成或修改代码后，仍须自行检查数据口径、时序合规性和运行结果。

十、交流与答疑

可在“比赛 → 代码”和“比赛 → 讨论”中交流平台使用、数据理解和研究方法。分享资料或开源代码时请注明来源并遵守许可，不得传播受限数据、他人非公开代码、账号凭证等敏感信息。

如提交长时间无结果或无法定位错误，请通过比赛官方答疑渠道联系主办方。