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      這可能是近期看到最酷的比賽:PandaAI因子大賽

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      前兩天一個(gè)做量化的朋友,給我發(fā)來(lái)一條消息:

      第三屆PandaAI因子大賽開(kāi)始了,獎(jiǎng)金池120萬(wàn)。


      作為一個(gè)天天跟AI模型打交道的開(kāi)發(fā)者,看到“因子”這兩個(gè)字,似乎包含了很多東西。

      量化交易世界里,有一些底層密碼,那是無(wú)數(shù)人熬禿了頭想要找到的“圣杯”一樣的價(jià)值規(guī)律。

      而在過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間里,這些密碼只掌握在少數(shù)人手里,藏在各大私募的保險(xiǎn)柜深處,外面的人想看一眼都難。

      可現(xiàn)在,有人把它拿出來(lái),攤在桌上,用AI的模型能力和算法,把“因子”更好的服務(wù)更多人。

      就像對(duì)所有人大大方方發(fā)出邀請(qǐng):來(lái),咱們一起玩。

      又像是,小時(shí)候偷偷研究的一個(gè)游戲秘籍,突然被印成了教科書(shū),變成了一個(gè)大規(guī)模的比賽,通知了全班同學(xué)。

      說(shuō)白了,這是真能拿AI變現(xiàn)的場(chǎng)景。

      01那些年,我們都在“盲人摸象”

      先說(shuō)說(shuō)我自己的經(jīng)歷吧。

      兩年前,我剛接觸二級(jí)市場(chǎng)的時(shí)候,最大的感受不是難,是亂。

      網(wǎng)上到處是各種“量化交易速成班”的廣告,點(diǎn)進(jìn)去一看,要么是讓你交幾萬(wàn)塊錢(qián)買(mǎi)課程,要么是賣(mài)那種號(hào)稱“年化收益300%”的垃圾策略。

      真正想學(xué)點(diǎn)東西,只能自己摸著石頭過(guò)河,去GitHub上扒代碼,去知乎看各種碎片化的帖子,去券商的開(kāi)源社區(qū)一點(diǎn)點(diǎn)試錯(cuò)。


      最痛苦的是,你永遠(yuǎn)不知道自己做對(duì)了沒(méi)有。

      辛辛苦苦寫(xiě)了一個(gè)因子,回測(cè)結(jié)果看起來(lái)很美,可你根本不知道這個(gè)結(jié)果是怎么算出來(lái)的:

      是用哪段數(shù)據(jù)跑的?用了什么預(yù)處理?有沒(méi)有未來(lái)函數(shù)?這些關(guān)鍵信息,沒(méi)人告訴你,只能盲人摸象。

      我有個(gè)朋友,在頭部量化私募做研究員。

      他跟我說(shuō)過(guò)一句話:“在量化這個(gè)行當(dāng),最大的不公平不是資金,是信息差?!?/strong>


      大機(jī)構(gòu)有自己的數(shù)據(jù)庫(kù)、自己的回測(cè)系統(tǒng)、自己的研究框架,一個(gè)研究員一年能測(cè)試幾千個(gè)因子。而普通人呢?連一個(gè)像樣的回測(cè)環(huán)境都搭不起來(lái),更別說(shuō)驗(yàn)證自己的想法了。

      這就是為什么我第一眼看到PandaAI這個(gè)比賽的時(shí)候,會(huì)覺(jué)得有點(diǎn)東西。

      AI是一把打破信息差的利器。

      從幻方到九坤,量化公司下場(chǎng)做模型、做AI產(chǎn)品已經(jīng)不鮮見(jiàn)。

      數(shù)據(jù)是統(tǒng)一的:2000年至今的日線數(shù)據(jù),2019年至今的分鐘線數(shù)據(jù),上交所深交所所有股票,清清楚楚。

      評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)是統(tǒng)一的:IC、IC_IR、分組收益,全是行業(yè)通用的指標(biāo),誰(shuí)來(lái)了都一樣。

      甚至連回測(cè)的環(huán)境都是統(tǒng)一的——你不需要自己搭服務(wù)器,不需要自己寫(xiě)框架,直接拿他們給的模板跑就行。


      但是這一次,PandaAI的因子大賽,又讓所有普通玩家,站到了同一起跑線上。

      不管是清華北大的博士,還是在出租屋里敲代碼的個(gè)體戶,在這個(gè)比賽面前,都是平等的。

      你的因子行不行,不是由你的背景決定的,不是由你的設(shè)備決定的,是由它在歷史數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)決定的。

      這才是真正的公平。

      02“因子”到底是什么?一個(gè)AI開(kāi)發(fā)者的視角

      說(shuō)到這兒,可能有人要問(wèn)了:你說(shuō)的“因子”,到底是什么東西?

      如果從技術(shù)角度解釋,因子就是一個(gè)預(yù)測(cè)模型,輸入是股票的歷史數(shù)據(jù),輸出是一個(gè)信號(hào)。

      買(mǎi)還是賣(mài),買(mǎi)多少,什么時(shí)候買(mǎi)。

      傳統(tǒng)的量化研究員,會(huì)花幾個(gè)月甚至幾年的時(shí)間,去尋找一個(gè)有效的因子,然后把它寫(xiě)成一個(gè)公式。

      比如最經(jīng)典的動(dòng)量因子:如果一只股票過(guò)去N天的漲幅排名靠前,那么它未來(lái)N天可能繼續(xù)上漲。這個(gè)邏輯寫(xiě)成數(shù)學(xué)表達(dá)式,就是一個(gè)因子。


      聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單對(duì)吧?

      但真正做起來(lái),會(huì)發(fā)現(xiàn)事情沒(méi)那么簡(jiǎn)單。

      因?yàn)槭袌?chǎng)的規(guī)律一直在變。去年有效的因子,今年可能就失效了。

      這個(gè)行業(yè)有效的因子,換個(gè)行業(yè)可能就成了反向指標(biāo)。更麻煩的是,因子之間還會(huì)互相干擾——你辛辛苦苦找到兩個(gè)看起來(lái)都不錯(cuò)的因子,合在一起反而虧錢(qián)。

      所以做因子研究,本質(zhì)上是在做兩件事:第一,找到那些能穩(wěn)定預(yù)測(cè)未來(lái)的規(guī)律;第二,搞清楚這些規(guī)律之間的相互作用。

      作為一個(gè)AI開(kāi)發(fā)者,我對(duì)這個(gè)過(guò)程有種天然的親切感。

      因?yàn)檫@和訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型太像了。

      特征工程、模型選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、集成學(xué)習(xí)……每一個(gè)環(huán)節(jié)都能在因子研究里找到對(duì)應(yīng)。

      只不過(guò)在量化領(lǐng)域,這些操作的對(duì)象不是圖像、不是文本,而是幾億條K線數(shù)據(jù)。


      主辦方PandaAI,是國(guó)內(nèi)首個(gè)一站式量化投研AI平臺(tái),對(duì)量化的理解和對(duì)AI的積累,都很深。

      這次比賽的模板里,有一個(gè)讓我特別感興趣的東西:非線性因子模板。

      它內(nèi)置了XGBoost,這是目前做結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)最牛逼的算法之一。


      你不需要自己寫(xiě)代碼,不需要調(diào)參,只需要把你的數(shù)據(jù)填進(jìn)去,它就能自動(dòng)訓(xùn)練出一個(gè)模型,然后用這個(gè)模型去生成因子信號(hào)。

      技術(shù)最大的價(jià)值,不是讓高手變得更強(qiáng),而是讓普通人也能入場(chǎng)。

      03比賽規(guī)則的背后

      再往下看,我發(fā)現(xiàn)這場(chǎng)比賽有意思的地方不止是技術(shù)。

      它的整個(gè)規(guī)則設(shè)計(jì),都透著一股“陽(yáng)謀”的味道。

      什么叫陽(yáng)謀?就是把所有規(guī)則都告訴你,讓你清清楚楚地知道游戲怎么玩,然后大家憑本事說(shuō)話。

      比如說(shuō)因子提交時(shí)間。

      報(bào)名是1月31日到3月31日,但因子提交從3月1日就開(kāi)始了。

      這意味著你不需要等到報(bào)名截止才開(kāi)始干活,報(bào)名的同時(shí)就可以一邊熟悉規(guī)則、一邊上手做研究。提交窗口和報(bào)名窗口有一個(gè)月的重疊期,這給了參賽者足夠的時(shí)間去打磨自己的因子。

      再比如評(píng)測(cè)時(shí)間。

      4月1日到6月30日,整整三個(gè)月。


      這不是隨便選的。

      三個(gè)月的時(shí)間窗口,足夠覆蓋市場(chǎng)的各種狀態(tài)——上漲、下跌、震蕩、橫盤(pán)。

      一個(gè)因子如果在這么長(zhǎng)的時(shí)間里都能保持穩(wěn)定,那它的可信度就比那種只跑了一兩個(gè)月的因子高得多。

      還有排名規(guī)則。

      不區(qū)分因子類(lèi)型。不管你用的是最簡(jiǎn)單的線性因子,還是最復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,放到同一個(gè)池子里排名。

      排名依據(jù)是因子在評(píng)測(cè)期內(nèi)的整體表現(xiàn),不是某一天的爆發(fā),不是某個(gè)極端行情的運(yùn)氣。

      規(guī)則背后是一套完整的價(jià)值觀:只看結(jié)果,不問(wèn)出身;只看長(zhǎng)期,不賭短期。

      我特別喜歡他們?cè)谖臋n里寫(xiě)的一句話:“排名結(jié)果基于因子在評(píng)測(cè)期內(nèi)的整體表現(xiàn)進(jìn)行排序,排名過(guò)程中不區(qū)分因子構(gòu)建方式?!?/strong>

      這句話翻譯成人話就是:我們不看你是誰(shuí),不看你怎么做的,只看你做出來(lái)的東西行不行。

      這種規(guī)則,對(duì)普通參賽者是最大的保護(hù)。

      04一個(gè)工具主義者的“真香”時(shí)刻

      說(shuō)實(shí)話,剛開(kāi)始看這個(gè)比賽的時(shí)候,我是抱著一種“看看熱鬧”的心態(tài)。

      畢竟作為一個(gè)搞AI的,平時(shí)接觸的量化工具也不少。

      各種號(hào)稱“智能投顧”的產(chǎn)品,十有八九都是營(yíng)銷(xiāo)噱頭——界面做得花里胡哨,功能卻少得可憐。你用一次,就知道這玩意兒到底有幾斤幾兩。

      但PandaAI這個(gè)平臺(tái),有點(diǎn)不一樣。

      我是真的上手試了一下。

      他們的工作流模板不是那種“demo級(jí)”的東西,是真的能跑、能改、能用的生產(chǎn)級(jí)代碼。線性因子模板用的是Python,代碼結(jié)構(gòu)非常清晰,注釋寫(xiě)得明明白白。


      不需要是量化專家,跟著文檔走一遍,就能跑出自己的第一個(gè)因子回測(cè)結(jié)果。

      更讓我意外的是非線性模板。

      作為一個(gè)天天跟XGBoost打交道的人,我太知道這東西有多難配置了。

      特征工程、參數(shù)調(diào)優(yōu)、交叉驗(yàn)證、防止過(guò)擬合——每一步都是坑。

      但他們的模板把這些坑都填平了。你只需要把自己的數(shù)據(jù)放進(jìn)去,剩下的交給模板。

      我試了一下,從注冊(cè)賬號(hào)到跑出第一個(gè)因子的回測(cè)結(jié)果,一共用了不到兩個(gè)小時(shí)。


      作為一個(gè)習(xí)慣了“新工具至少研究一周”的開(kāi)發(fā)者,這個(gè)速度讓我有點(diǎn)恍惚。

      這背后其實(shí)反映了一個(gè)趨勢(shì):AI技術(shù)正在從“專家專用”走向“平民化”。

      以前你要做量化,得是數(shù)學(xué)博士、得會(huì)C++、得懂市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)。

      現(xiàn)在呢?只要你有研究思路,工具幫你搞定剩下的。門(mén)檻降下來(lái)之后,拼的就是真本事——你對(duì)市場(chǎng)的理解、你的邏輯思維能力、你的研究方法論。


      這就是我常說(shuō)的:工具的價(jià)值,不是讓天才變得更強(qiáng),而是讓普通人也能做天才做的事。

      05

      寫(xiě)這篇文章的時(shí)候,我正在看第二屆因子大賽的賽前培訓(xùn)視頻。

      視頻里的講師很年輕,說(shuō)話帶著點(diǎn)口音,講的卻是實(shí)打?qū)嵉母韶洠簡(jiǎn)我蜃釉趺礃?gòu)建、多因子怎么組合、非線性模型怎么調(diào)優(yōu)、評(píng)測(cè)指標(biāo)怎么理解。

      彈幕里有人在問(wèn)問(wèn)題,有人在說(shuō)謝謝,有人刷著“學(xué)到了”。


      https://www.bilibili.com/video/BV1JBZLBREHc/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=ecf2310110edeac63b1420b09d2231cd

      那個(gè)畫(huà)面,讓我想起自己剛?cè)胄袝r(shí)的樣子。

      那時(shí)候我也是一個(gè)什么都不懂的新手,在B站上看各種教程,在知乎上刷各種帖子,在GitHub上扒各種代碼。

      每一步都走得很慢,但每一步都走得很踏實(shí)。

      如果有人能在那時(shí)候告訴我:嘿,這里有個(gè)比賽,數(shù)據(jù)給你準(zhǔn)備好了,工具給你配好了,評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)給你定好了,你來(lái)試試你的想法行不行。

      那我可能會(huì)少走很多彎路,少熬很多夜,少掉很多頭發(fā)。

      所以這篇文章,與其說(shuō)是寫(xiě)給讀者看的,不如說(shuō)是寫(xiě)給五年前的自己看的。

      那個(gè)在深夜里寫(xiě)代碼寫(xiě)到崩潰、卻不知道自己做對(duì)了沒(méi)有的自己。

      那個(gè)想找個(gè)地方驗(yàn)證自己的想法、卻四處碰壁的自己。

      如果有機(jī)會(huì),我會(huì)告訴那個(gè)自己:

      別急,慢慢來(lái)。


      有想法就去試,試了才知道行不行。

      數(shù)據(jù)是公開(kāi)的,工具是免費(fèi)的,規(guī)則是透明的。

      不用跟別人比資源,只需要跟別人比研究能力。

      只要你想,你就能入場(chǎng)。

      而入場(chǎng)本身,就已經(jīng)是勝利的一半了。

      因?yàn)樵谶@個(gè)時(shí)代,最稀缺的不是天賦,不是資源,不是運(yùn)氣。

      https://www.pandaai.online/pandaApi/competition/i/JYb8KDm3

      我自己也已經(jīng)報(bào)名了比賽,歡迎大家通過(guò)我的鏈接或者二維碼來(lái)報(bào)名!

      今天稀缺的,是一個(gè)讓你能真正“試一試”的機(jī)會(huì)。

      PandaAI把這個(gè)機(jī)會(huì)擺在了桌上。

      去不去,就看你自己了!

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      趣文說(shuō)娛
      2026-05-12 19:53:22
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      念洲
      2026-05-29 14:09:37
      2026-05-30 01:32:49
      AI異類(lèi) incentive-icons
      AI異類(lèi)
      從硅谷到中關(guān)村,AI信息與測(cè)評(píng)
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