Kaggle Ubiquant Market Prediction 公榜前4方案

前言

距离上次拿到kaggle比赛冠军也有一段时间了，这次集中精力在最后几周冲刺了一下九坤举办的这个量化比赛，目前比赛的公榜排名为第四名（公榜中有两人用了历史泄漏信息导致分数虚高）。

这次比赛的比赛方是九坤。

九坤投资（北京）有限公司是国内成立最早、投资管理经验丰富的多策略量化私募基金管理人之一，现资产管理规模超过100亿人民币。

公司创始人自2011年开始研究中国A股量化交易策略，2012年成立公司，2014年获得“私募证券投资基金管理人”资格。

这次比赛由于比赛方使用了可以公开获得的Ashare历史数据，特征纬度为300维，包含5年内的训练数据，id作为特征给了出来。

有不少选手通过匹配历史走势可以获得很高的分数。

这一次的比赛方使用了time-series api，防止时序信息泄漏的发生，因而很多专注于挖掘泄漏的选手没有参加比赛。

但是美中不足的是，比赛方又鼓励了选手使用私有额外数据（这其实和kaggle一贯的竞赛规则不符，kaggle要求选手使用的额外数据集必须是其他选手都能拿到的），最后比赛方还打算在公榜结束后才给选手提供公榜数据，用于训练模型…

不得不说这个比赛的参赛门槛很高，比一般的私募量化的面试笔试题要难上数个等级了。

这个额外数据集在读取后会占用接近一半的内存，再读取原有的训练数据，还剩下2～3GB的内存拿来训练模型，确实很考验内存管理的功底…这里附上一张图：

比赛方案

这次比赛的方案…

总结