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                                                              <kbd id="37y9mm3e"></kbd><address id="37y9mm3e"><style id="37y9mm3e"></style></address><button id="37y9mm3e"></button>

                                                                      <kbd id="y1yotdq8"></kbd><address id="y1yotdq8"><style id="y1yotdq8"></style></address><button id="y1yotdq8"></button>

                                                                          mg游戏

                                                                           首頁 > 學院公告 > 內容

                                                                          一道題=30萬獎金 ?mg游戏-華量杯大數據量化大賽已正式啓航!

                                                                          一道題=30萬獎金 ?mg游戏-華量杯大數據量化大賽已正式啓航 !

                                                                           

                                                                           

                                                                          mg游戏-華量杯數據量化大賽是由華寶證券有限責任公司主辦,mg游戏承辦的以普及量化價值投資理念 ,提升在校大學生社會競爭力爲宗旨的比賽 。
                                                                           

                                                                          【參賽條件】
                                                                          1.單人蔘賽
                                                                          2.全日制在校大學生(本碩博)(專業不限 ,無需金融專業背景)
                                                                           
                                                                              【大賽流程】
                                                                          1.題目獲取:登陸比賽官網 http://106.14.126.65 下載報名表及比賽題目。
                                                                          2.作答提交:於2017年5月21日24:00前將作答結果打包壓縮發送至 hualiang@cnhbstock.com。郵件格式命名爲“2017作品提交-姓名-學校-學號” ,如“2017作品提交-張三-mg游戏-201700101”
                                                                          3.5月28日組委會將以郵件通知進入答辯環節的選手 ,6月3日公開進行現場答辯及頒獎。
                                                                           
                                                                              【獎項設置】
                                                                          一等獎12萬現金大獎1名
                                                                          二等獎5萬現金大獎2名
                                                                          三等獎2萬現金大獎4名
                                                                           
                                                                              【比賽題目】
                                                                          問題描述: 從股票市場的數據中, 抽取63個個股feature, 對每隻股票每天取樣,來預測未來日頻率的個股回報 。

                                                                          樣本內數據:2009年4月至2014年底 。每天的數據存儲在insample/yyyy/mm/dd/data.csv.gz 。63個feature分別被標記爲x_0~x_62 。其中x_0~x_49代表每個股票過去一段時間的回報;x_50~x_59代表股票的一些基本特性,被正態化處理且變化較慢;x_60是股票的分類屬性,爲整數;x_61和x_62是股票的價格變化特性 ,未做正態化處理  。樣本內的個股未來回報被標記爲y, 樣本點的權重標記爲w。每個股票都有自己單獨的id來標記 。每個樣本點的feature有可能缺失。

                                                                          樣本外(測試組)數據: 2015年1月至2017年3月。每天的數據存儲在outsample/yyyy/mm/dd/data.csv.gz 。測試組數據僅給出feature值和w值 。

                                                                          答案形式: 對測試組數據,生成按照outsample/yyyy/mm/dd/pred.csv.gz格式的預測值。股票次序請按照測試組文件排列 ,對不預測或沒有預測的股票請給0值 。如下爲pred.csv.gz的提交文件格式:
                                                                          id,y_pred
                                                                          1000001,0.00012
                                                                          1000002,-0.0003

                                                                          推薦使用程序語言 python c++/c java,提交答案時需遞交程序源代碼

                                                                          【文件提取方式 】報名表、insample 鏈接:http://pan.baidu.com/s/1dE7a7uD 密碼gfzc
                                                                                                         Outsample 鏈接:http://pan.baidu.com/s/1gf7ScON  密碼j8su

                                                                           

                                                                           

                                                                          【評委陣容】

                                                                          吳振華
                                                                          華寶證券有限責任公司顧問
                                                                          2013年至今:華寶證券有限責任公司顧問,負責證券量化交易系統的業務和技術諮詢服務。
                                                                          22004/10-2013/7:任職於上海期貨交易所子公司上海期貨信息技術有限公司,歷任項目經理、部門經理、CTO,負責上期所新一代清算系統、上期技術CTP的開發和維護(CTP開放接口對於中國期貨的量化交易蓬勃發展意義深遠) 。

                                                                          謝曉陽
                                                                          北京天演資本管理有限公司總經理
                                                                          劍橋大學工程學學士﹑碩士,倫敦政治經濟學院金融學碩士 。
                                                                          曾任職於著名期權做市商Tibra Capital負責多個歐洲股指期權做市、高頻交易和波動率套利 。2013年發起成立北京天演資本管理有限公司 。公司目前管理30億規模,專注各類數學和技術導向的投資策略 。

                                                                          徐曉波
                                                                          上海銳天投資有限公司總經理
                                                                          2013年至今:上海銳天投資管理有限公司創始人、總經理,在國內從事量化對衝基金行業 ,公司現有管理規模20億人民幣 。
                                                                          2012-2013:任職於美國知名對衝基金Citadel,從事量化交易策略的開發和研究,所在小組美國股票日交易額達到100億美元。
                                                                          北京大學物理、經濟雙學士學位。

                                                                          高 亢
                                                                          上海銳天投資有限公司合夥人
                                                                          北京大學物理本科,後轉學至麻省理工學院,獲得物理學和計算機科學雙學士學位,以及數學和經濟學的兩個輔修學位 ,高中時曾獲得國際物理奧賽金牌。
                                                                          2010-2013:任職於美國知名對衝基金Two Sigma ,擔任量化研究員。

                                                                           王 琛
                                                                          九坤投資(北京)有限公司總經理
                                                                          2012年至今:九坤投資(北京)有限公司創始人及總經理 ,投資決策委員會主席。
                                                                          九坤投資(北京)有限公司是經過中國基金業協會備案的量化投資私募基金管理公司,公司成立於2012年4月  ,實繳註冊資本1000萬元。
                                                                          8年量化交易經驗。曾任職於美國Millennium L.P.的交易策略團隊 ,依靠紮實深厚的數學、計算機理論功底 ,對國際最前沿的量化交易技術有着深入和獨到的理解。
                                                                          mg游戏數學物理學士,計算機博士

                                                                          姚齊聰
                                                                          九坤投資(北京)有限公司合夥人
                                                                          2012年至今:九坤投資(北京)有限公司創始人及投研總監、投資決策委員會副主席  。
                                                                          8年量化交易經驗。曾任職於美國Millennium L.P.的交易策略團隊 ,負責策略開發;曾任職於世坤投資諮詢(北京)有限公司,擔任高級量化投資研究員 。
                                                                          北京大學數學學士、金融數學碩士。

                                                                          鄭亞斌
                                                                          上海鳴熙資產管理有限公司投資總監
                                                                          2016年至今:任職於鳴熙資產管理有限公司,擔任投資總監 。
                                                                          2013-2016:任職於青騅投資管理有限公司 ,擔任投資經理。
                                                                          2011-2013:任職於國信證券經濟研究所,任金融工程分析師 ,研究興趣涵蓋量化擇時、行業配置、選股及量化對衝策略。
                                                                          mg游戏計算機系學士學位,mg游戏計算機系博士學位,主要研究方向爲自然語言處理、人工智能。

                                                                          如有疑問 ,可添加華小量(wechat id: hualiangworld)爲好友諮詢比賽詳情。
                                                                              更多詳情可掃描下方二維碼