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菠菜影视导航-第七届“泰迪杯”数据挖掘挑衅赛
作者:失去的时候你在悔 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2019-11-08 13:44

第七届“泰迪杯”参赛者操作手册

A题:通过板滞学习优化股票众因子模型

出题单位——深圳点宽收集科技有限公司

Fama通过分析美国市场几十年的数据发现,美国股市绝阵势部能够被市值、估值以及市场收益3个因子解释,并因此获得了2013年诺贝尔经济学奖。Fama的使命开启了通过因子化分析股市获取超额收益的先河,尔后学术界及业界不时地寻找其他能获取超额收益的因子及其组合微风险掌握的方法。

在我国,基于财务因子(好比市盈率、市值等)及长周期的量价因子(好比月度回转、月度成交量等)为主要因子的古板众因子模型在A股市场曾经获得过较为妥当的超额收益,可是因为A股市场存在明白的立场切换(好比2017年下半年从古板的小市值立场切换到只有极少数大市值股票上涨,而绝阵势部股票下跌的立场),古板众因子模型的稳定性及有效性受到了较大的锤炼。

比较古板的线性众因子模型,板滞学习算法可以通过对因子的非线性表白,捕捉到越发精密的市场信号,获取较为妥当的超额收益。

... ...

请仔细阅读以下对于A题的阐明:

1、关于赛题数据息争题软件

①示例数据:2019年3月16日宣布2016年1月1日至2016年12月31日的全市场股票因子数据。

②通盘数据:2019年4月13日宣布2016年1月1日至2018年9年30日的全市场股票因子数据。

③需下载解题软件战略回测货色Auto-Trader V3.1.4.1及以上版本,软件实用体系win7、win10;倡导配备i5、8G。

④数据下载请登录DigQuant量化社区(网址:,进入【泰迪杯】栏目,倡导运用Google浏览器),初始登录账号暗码睹较量组委会发出的较量报名胜利邮件,社区和Auto-Trader客户端的登录名和暗码一致。

⑤数据的运用步骤请查看DigQuant社区【泰迪杯】专栏中的《角逐数据包》。 

A题数据包运用步骤的补充阐明:数据包SingleBPFactor_2016.zip为Zip体例压缩文献,下载胜利后,运用Zip解压软件解压后变成数据文献夹。进入文献二级文献夹(文献夹I)中,将会看到有一个或众个文献夹(如:sse、szse等)。创立C:\Users\Public\Documents\Bitpower\AT\SingleBPFactor文献夹(文献夹II),将文献夹I 中的所有子文献夹及此中的文献复制到文献夹II。登陆Auto-Trader客户端后就能够运用这些数据文献。

2、提交作品

①命名方法:论订婚名为“A题”,附件命名为“作品附件”。

②论文及附件内请勿呈现队号、学堂、学院、队员以及指点教师相干任何新闻,否则该作品视为无效作品。

③请参赛队于2019年4月26日16:00之前在较量官网【提交作品】处提交论文(PDF版,巨细不超越50M)及附件(论文正文(Word版)、源数据(组委会供应的源数据除外)、进程数据、法式的压缩包,巨细不超越200M)。

④在2019年4月26日16:00:00之前将战略的回测汇报、Matlab或Python源代码、施行剧本阐明、挪用的外部的代码包(若没有挪用,则无需上传),通过Auto-Trader内置的“私有云战略池”上传提交。操作流程详睹赛题中的【附录7】。 

注:A题答题进程中,遇到数据或软件运用问题,请拨打0755-86952080客服热线。

点击下载A题赛题

点击下载A题数据


B题:直肠癌淋逢迎转移的智能诊断

出题单位——广州泰迪智能科技有限公司

一、问题的背景

直肠癌是指从齿状线至直肠乙状结肠交界处之间的恶性肿瘤,是消化道最常睹的恶性肿瘤之一。近几年在中国,直肠癌的发病率越来越高,专程在一些大城市,它已经跃居至恶性肿瘤发病率排行榜前三位。直肠癌易向肠外浸润并产生淋逢迎及远处转移,时时需先辈行辅助放化疗能力获到手术时机,患者预后较早期直肠癌患者的预后差。直肠癌患者是否有淋逢迎转移对治疗方案的决策以及病人预后有重要的影响,因此对是否有淋逢迎转移的准确判断是直肠癌治疗的重要要领,但目前尚无一种步骤能在术前准确地判断淋逢迎转移情形。直肠癌肿瘤本身的特色和周围淋逢迎转移存在必然的关系性,所以本问题等待参赛者可以设计出有效的算法通过对直肠癌CT影像特点的判断来对淋逢迎转移情形进行评估,提高影像学对淋逢迎转移判断的准确性。

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请仔细阅读以下阐明:

1、关于赛题数据

①示例数据:2019年3月16日随赛题宣布。

②通盘数据:2019年4月13日宣布。

③测试数据:2019年4月27日9:00:00宣布。

2、提交作品

①命名方法:论订婚名为“B题”,附件命名为“作品附件”,测试了局命名为“作品测试了局”。

②论文及附件内请勿呈现队号、学堂、学院、队员以及指点教师相干任何新闻,否则该作品视为无效作品。

请参赛队于2019年4月26日16:00之前在较量官网【提交作品】处提交论文(PDF版,巨细不超越50M)及附件(论文正文(Word版)、源数据(组委会供应的源数据除外)、进程数据、法式的压缩包,巨细不超越200M)。

3、宣布测试数据,提交测试了局

2019年4月27日9:00:00准时放出测试数据,请在本页面通过给出的云盘链接下载测试数据,并于2019年4月28日9:00:00前请在“提交测试了局”页面提交测试了局。

B题数据凭据与数据供应方的约定,只供应较量运用,较量完毕之后不绽放下载。

点击下载B题赛题

点击下载B题测试了局提交阐明

C题:运输车辆平安驾驶行为的分析

出题单位——交通运输部公路科学研究院汽车运输研究焦点

一、问题背景

车联网是指借助装载在车辆上的电子标签通过无线射频等鉴别技术,完成在新闻收集平台上对所有车辆的属性新闻和静、动态新闻进行提取和有效应用,并凭据分歧的职能需要对所有车辆的运转状态进行有效的监管和供应综合做事的体系。当前路途运输行业等相干部分应用车联网等体系数据,展开路途运输进程平安管理的数据分析,以提高运输平安管理水和善运输效能。

某运输企业所辖各车辆均存在通例运输路线与驾驶人员。在驾驶员每次运输进程中,车辆均可自动采集当前驾驶行为下的行车状态新闻并上传至车联网体系。驾驶行为可能随形象、路况等身分的变动而变动,进一步影响行车平安、运输效能与节能程度。

请凭据该运输企业所采集的数据(睹附件1、附件2),分析车辆行驶进程中的驾驶行为对行车平安、运输效能与节能情形的影响,使用数据挖掘的步骤,修立有效的数学模型进行评价。

... ...

请仔细阅读以下阐明:

1、关于赛题数据

①示例数据:2019年3月16日随赛题宣布。

②通盘数据:2019年4月13日宣布。

2、提交作品

①命名方法:论订婚名为“C题”,附件命名为“作品附件”。

②论文及附件内请勿呈现队号、学堂、学院、队员以及指点教师相干任何新闻,否则该作品视为无效作品。

③请参赛队于2019年4月26日16:00之前在较量官网【提交作品】处提交论文(PDF版,巨细不超越50M)及附件(论文正文(Word版)、源数据(组委会供应的源数据除外)、进程数据、法式的压缩包,巨细不超越200M)。

关于赛题的补充阐明:

目前常用的坐标系有如下三种:

(1)WGS-84(天下尺度地舆坐标系)

(2)GCJ-02(中国国测局地舆坐标系)

(3)BD-09(百度地舆坐标系)

本道赛题附件1所给的行车轨迹采集数据中,经纬度数据所运用的坐标系为WGS-84,若需挪用高德舆图或百度舆图等货色进行经纬度处理,则需做相应的坐标系转换。

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