Kaggle金融量化比赛top方案汇总

本文罗列出2018年至今kaggle的金融量化方向的比赛和金牌解决方案，供大家参考和学习。不过可能出于对策略的保密，大佬们share的solution比较少，大家且看且珍惜~

比赛时间 ：2022.01-2022.07

项目背景 ：无论你的投资策略如何，金融市场都会出现波动。尽管存在这种差异，但专业投资者仍试图估计其整体回报。风险和回报因投资类型和其他影响稳定性和波动性的因素而异。为了尝试预测回报，金融市场交易有许多基于计算机的算法和模型。然而，有了新的技术和方法，数据科学可以提高定量研究人员预测投资回报的能力。

项目目标 ：预测A股股票的未来一天的收益

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

比赛时间 ：2021.11-2022.05

项目背景 ：每天交易价值超过 400 亿美元的加密货币。它们是最受欢迎的投机和投资资产之一，但事实证明其波动性很大。快速波动的价格使少数幸运儿成为百万富翁，并给其他人带来了巨大的损失。这些价格走势中的一些是否可以提前预测？使用18年至今的数百万行高频市场数据的数据集，我们尝试利用机器学习专业知识来预测 14 种流行加密货币的短期回报。

项目目标 ：预测加密货币的短期回报

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

比赛时间 ：2021.06-2021.12

项目背景 ：波动性是您在任何交易大厅都会听到的最突出的术语之一——这是有充分理由的。在金融市场中，波动率反映了价格的波动量。高波动性与市场动荡时期和价格大幅波动有关，而低波动性则说明市场更加平静和平静。对于像 Optiver 这样的交易公司来说，准确预测波动性对于期权交易至关重要，其价格与标的产品的波动性直接相关。作为全球领先的电子做市商，Optiver 致力于不断改善金融市场，为全球众多交易所的期权、ETF、现金股票、债券和外币创造更好的准入和价格。 Optiver 的团队花费了无数时间来构建复杂的模型，以预测波动性并不断为最终投资者生成更公平的期权价格。

项目目标 ：预测股票的波动率

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

比赛时间 ：2020.11-2021.08

项目背景 ：在一个完全有效的市场中，买卖双方将拥有做出理性交易决策所需的所有代理和信息。因此，产品将始终保持其“公允价值”，永远不会被低估或高估。然而，金融市场在现实世界中并不是完全有效的。制定交易策略以识别和利用低效率具有挑战性。即使一项策略现在是有利可图的，但未来可能不会，而且市场波动使得无法确定地预测任何给定交易的盈利能力。因此，很难将好运与做出好的交易决定区分开来。您将建立自己的量化交易模型，以利用全球主要证券交易所的市场数据最大化回报。

项目目标 ：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

比赛时间 ：2016.12-2017.03

项目背景 ：Two Sigma一直走在技术和数据科学应用于财务预测的最前沿。尽管他们在金融领域的大数据、人工智能和机器学习方面的开创性进展一直在推动行业向前发展，但与所有其他科学进步一样，他们也被推动着不断进步。经济机会取决于在一个充满不确定性的世界中做出异常准确预测的能力。通过准确预测金融动向，Kagglers将了解科学驱动的方法，以解锁重要的预测能力。Two Sigma很高兴能找到预测价值，并更好地理解全球数据科学人群提供的技能。

项目目标 ：预测股票交易价格

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

下面链接是我自己对金融量化赛的中文总结和review，供老师们参考，欢迎一键三连~

Light：Optiver波动率预测金牌方案解读

Light：G-Research Crypto金牌方案解读