Kaggle金融量化比賽top方案彙總

本文羅列出2018年至今kaggle的金融量化方向的比賽和金牌解決方案，供大家參考和學習。不過可能出於對策略的保密，大佬們share的solution比較少，大家且看且珍惜~

比賽時間 ：2022.01-2022.07

項目背景 ：無論你的投資策略如何，金融市場都會出現波動。儘管存在這種差異，但專業投資者仍試圖估計其整體回報。風險和回報因投資類型和其他影響穩定性和波動性的因素而異。為了嘗試預測回報，金融市場交易有許多基於計算機的算法和模型。然而，有了新的技術和方法，數據科學可以提高定量研究人員預測投資回報的能力。

項目目標 ：預測A股股票的未來一天的收益

高分方案 ：

第1名：http://www.kaggle.com/competitions/ubiquant-market-prediction/discussion/338220
第3名：http://www.kaggle.com/competitions/ubiquant-market-prediction/discussion/338561
第7名：http://www.kaggle.com/competitions/ubiquant-market-prediction/discussion/338293
第17名：http://www.kaggle.com/competitions/ubiquant-market-prediction/discussion/338239

比賽時間 ：2021.11-2022.05

項目背景 ：每天交易價值超過 400 億美元的加密貨幣。它們是最受歡迎的投機和投資資產之一，但事實證明其波動性很大。快速波動的價格使少數幸運兒成為百萬富翁，並給其他人帶來了巨大的損失。這些價格走勢中的一些是否可以提前預測？使用18年至今的數百萬行高頻市場數據的數據集，我們嘗試利用機器學習專業知識來預測 14 種流行加密貨幣的短期回報。

項目目標 ：預測加密貨幣的短期回報

高分方案 ：

第2名：http://www.kaggle.com/competitions/g-research-crypto-forecasting/discussion/323098
第3名：http://www.kaggle.com/competitions/g-research-crypto-forecasting/discussion/323703
第7名：http://www.kaggle.com/competitions/g-research-crypto-forecasting/discussion/323250
第13名：http://www.kaggle.com/competitions/g-research-crypto-forecasting/discussion/313386

比賽時間 ：2021.06-2021.12

項目背景 ：波動性是您在任何交易大廳都會聽到的最突出的術語之一——這是有充分理由的。在金融市場中，波動率反映了價格的波動量。高波動性與市場動盪時期和價格大幅波動有關，而低波動性則説明市場更加平靜和平靜。對於像 Optiver 這樣的交易公司來説，準確預測波動性對於期權交易至關重要，其價格與標的產品的波動性直接相關。作為全球領先的電子做市商，Optiver 致力於不斷改善金融市場，為全球眾多交易所的期權、ETF、現金股票、債券和外幣創造更好的准入和價格。 Optiver 的團隊花費了無數時間來構建複雜的模型，以預測波動性並不斷為最終投資者生成更公平的期權價格。

項目目標 ：預測股票的波動率

高分方案 ：

第1名：http://www.kaggle.com/competitions/optiver-realized-volatility-prediction/discussion/274970
第3名：http://www.kaggle.com/competitions/optiver-realized-volatility-prediction/discussion/278588
第15名：http://www.kaggle.com/competitions/optiver-realized-volatility-prediction/discussion/276137

比賽時間 ：2020.11-2021.08

項目背景 ：在一個完全有效的市場中，買賣雙方將擁有做出理性交易決策所需的所有代理和信息。因此，產品將始終保持其“公允價值”，永遠不會被低估或高估。然而，金融市場在現實世界中並不是完全有效的。制定交易策略以識別和利用低效率具有挑戰性。即使一項策略現在是有利可圖的，但未來可能不會，而且市場波動使得無法確定地預測任何給定交易的盈利能力。因此，很難將好運與做出好的交易決定區分開來。您將建立自己的量化交易模型，以利用全球主要證券交易所的市場數據最大化回報。

項目目標 ：制定股票交易策略

高分方案 ：

第1名：http://www.kaggle.com/competitions/jane-street-market-prediction/discussion/224348
第39名：http://www.kaggle.com/competitions/jane-street-market-prediction/discussion/224029

比賽時間 ：2016.12-2017.03

項目背景 ：Two Sigma一直走在技術和數據科學應用於財務預測的最前沿。儘管他們在金融領域的大數據、人工智能和機器學習方面的開創性進展一直在推動行業向前發展，但與所有其他科學進步一樣，他們也被推動着不斷進步。經濟機會取決於在一個充滿不確定性的世界中做出異常準確預測的能力。通過準確預測金融動向，Kagglers將瞭解科學驅動的方法，以解鎖重要的預測能力。Two Sigma很高興能找到預測價值，並更好地理解全球數據科學人羣提供的技能。

項目目標 ：預測股票交易價格

高分方案 ：

第8名：http://www.kaggle.com/competitions/two-sigma-financial-modeling/discussion/29793
第13名：http://www.kaggle.com/competitions/two-sigma-financial-modeling/discussion/29518

下面鏈接是我自己對金融量化賽的中文總結和review，供老師們參考，歡迎一鍵三連~

Light：Optiver波動率預測金牌方案解讀

Light：G-Research Crypto金牌方案解讀