如果你正在寻找一份可复用、可深挖、可落地的量化金融竞赛清单，这篇文章将是最趁手的地图。下文按时间倒序梳理了近十年 Kaggle 上最具影响力的十场金融类赛事，提炼关键数据、评估方式、分数链接与落地思路，另附 FAQ 速查，帮助你快速定位“下一站打怪升级”的方向。
01 进行时：JPX 东京证交所预测赛
- 状态：2022-10-08 开赛，仍在角逐
- 奖金/参赛队伍：63,000 USD / 1,372 队
- 关键词：日本股票、分钟级快照、宏观经济面板
- 官方目标：用机器学习方法预测东京交易所部分股票的次日收益率。
延伸阅读：东京交易所的数据清洗一直是难点，参赛者普遍先对缺失市值、换手率做 forward-fill，再对齐财报时间与技术指标。
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02 已收官赛事全景速览
| 赛事名称 | 核心资产 | 评估指标 | 奖金 | 高赞/冠军方案亮点 |
|---|---|---|---|---|
| Ubiquant Market Prediction | A 股匿名特征 | Pearson r | 100K | 300 维 id 特征可被“走势还原”作弊，第 17 名分享直击泄露用法 |
| G-Research Crypto Forecasting | BTC、ETH 等 14 币 | Pearson r | 125K | 冠军把 XGBoost + 高频滞后特征做到 0.44 CV |
| Optiver Realized Volatility | 美股订单簿 | RMSPE | 100K | 数据时序泄露，TOP3 均靠规则 + 深层 LSTM 融合，开源 notebook 超 1K fork |
| Jane Street Market Prediction | 匿名 129 维 | Utility Score | 100K | AutoEncoder 解耦因子 + 精细权重动态下注 |
| Two Sigma: Using News | 新闻情绪 × 股票 | Utility Score | 100K | 胜率来自早期捕获衰退负面 sentiment |
| Two Sigma Financial Modeling | 匿名金融工具 | R² | 100K | 线性模型 + 贝叶斯校准即可拿到前 10 |
| Winton Stock Market | 分钟级欧股 | wMAE | 50K | 强化学习思路昙花一现，真正救命的是稳健特征筛选 |
| BattleFin Big Data Combine | RavenPack 新闻 | RMSE | 18.5K | 极易过拟合，TOP 成绩靠 bagging+early stopping |
| Algorithmic Trading Challenge | LSE 拍卖 | RMSE | 10K | KNN 捕捉短期冲击 MLP 做平滑回归 |
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03 参赛避坑 checklist（由 5,000+ 小时实战经验提炼）
数据泄露排查
- 一上来先跑一次全零 baseline，若分数>0，直接定位泄露源。
- 时间切分必须兼顾“交易日历漂移”——尤其在亚太市场。
从粗到细的特征管线
- 先构造全局截面因子（PE 分层、行业哑变量）
- 再引入滚动 3/5/21 天动量、标准差、偏度
- 最后做交叉：动量 × 交易量排名、收益率滞后交互等
- GPU vs CPU：分钟或 Tick 级任务推荐细粒度采样+2 × A100，其余 LightGBM 足够。
- 不要盲烧香技术，公开分时 leaderboard 的站外骗分套路层出不穷。
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04 高频疑惑 FAQ
Q1：新人第一场应该选哪场？
A：建议从 G-Research Crypto Forecasting 赛题 open dataset 下手，资料完整、不需股市行情订阅即可调试。
Q2：为何 Pearson 相关系数最常用？
A：它直接暴露因子线性解释力，且梯度友好；对于回归任务，它比 RMSE 更直观反映“预测方向正确”。
Q3：怎么也刷不过 Top 10？
A：先查看领先队伍提交频率，突然降 5 个点以上通常是泄露或重大特征更新，考虑 fork Notebook 挖掘隐藏 features。
Q4：可以使用额外数据吗？
A：所有比赛均需严苛遵守规则，特别是匿名特征赛；若官网声明可与公开数据对齐（如 A 股日线），务必公示代码和来源。
Q5：LightGBM 与深度模型如何折中？
A：先做 TabNet 捕捉因子交互，后用 LightGBM 纯树结构做残差修正，3 天可轻松把 CV 提升 4–6%。
05 进阶：把比赛结果移植到实盘
- 因子普适性验证：
用比赛 top 特征在 IBKR、米筐等回测，至少跑 3 年滚动窗口，夏普 >1 才考虑真仓。 - 滑点 & 交易成本：
模拟每笔 5～10 bps 手续费，验证因子收益是否仍显著。 - 风险控制：
借助 Barra 或 Axioma 中性化，行业+风格约束权重之和不超过 ±2%。 - 模型监控：
代码持续集成（CI）推送实盘日志到 Slack；PSI & KS 漂移触发后自动回退到最近稳定版本。
06 写在最后
量化金融 Kaggle 大赛是检验算法功力 + 市场嗅觉的最佳沙盒，但它的意义不止于 leaderboard 排名，而是让每位参赛者带着一套可复制的“因子工厂”离开。愿你把上述赛题作为垫脚石，迈向更广阔的加密市场与全球股票战场，把论文、notebook 真正变成账户净值。祝你早日登上下一站领奖台。
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