为深化金融与人工智能交叉学科建设，提升学生在量化建模、数据分析及金融实战方面的创新能力，近日，第八届清华大学iCenter金融量化AI模型挑战赛颁奖仪式暨第九届赛事启动会在清华校园顺利举办。

本次活动由清华大学国家级创新创业教育实践基地导师汪浩博士全程主持，基础工业训练中心双创教学部部长张琦老师担任颁奖嘉宾，现场为获奖学子颁奖，共同见证清华学子在金融AI量化领域的探索成果与科创风采。

活动现场

荣耀加冕 榜样领航

本届赛事聚焦高频股票中间价预测、市场微观结构建模、量化交易策略构建等前沿方向，参赛选手围绕数据清洗、特征工程、算法建模、超参调优、决策阈值优化全流程开展研究，主流采用XGBoost、DeepLOB、LSTM、LightGBM等模型，在收益率、召回率、F0.5分数、单次交易收益等核心指标上展开激烈比拼，最终决出各等级获奖个人及团队。

获奖名单

获奖选手成果风采

�� 一等奖｜程劲滔

聚焦基于XGBoost模型的股票中间价方向预测，搭建七大盘口特征维度，涵盖盘口基础快照、微观结构、波动率、深度形态、趋势动量、订单流动力学、执行强度等上百维因子；创新采用金字塔式样本构造，融合微观信号与宏观趋势；依托XGBoost特征增益分析反向迭代优化特征体系，通过置信度策略精准平衡精度与召回。在有效召回率达标条件下，平均Pnl公榜第一，模型实战收益能力突出。

�� 二等奖｜杨耀涵&秦一骅

系统性构造160维量化特征全集，设计滑窗时序特征展开方案，基于XGBoost完成多分类概率建模；采用QuantileDMatrix优化内存与训练效率，配合早停策略抑制过拟合；针对不同预测周期开展多组推理参数网格调优，通过比例因子、绝对/相对置信阈值精细化调控，在F05分数、累计收益率、单次收益上均取得优异表现。

�� 二等奖｜唐逸航&刘海龙

完成真实股价还原与股票K线重构，构建约170个多维度量化因子；搭建因子构建—因子筛选—模型训练—网格调参—阈值调配闭环研发管线，采用IC因子筛选、双层验证体系与迭代优化机制；累计完成50余次公榜测评、400+模型训练、上万组参数实验，多项任务公榜评分位居前列，多项指标超越往届赛事基准水平。

�� 三等奖｜赵常景行

首创DeepLOB+XGBoost两阶段级联模型，利用CNN+LSTM+时序注意力提取盘口隐式深度特征，融合人工微观结构统计特征；采用多任务损失函数与模型平均集成策略，结合动态交易阈值决策，相比基础模型单次交易收益提升19.3%，模型泛化稳定性显著增强。

�� 三等奖｜蒋溢伟&解佳宁

从基础量价、一阶差分、滑动窗口、时段特征等多维度完成特征工程，规范异常值与缺失值清洗流程；针对5/10/20/40/60多时间跨度分别建模，系统化调试推理置信参数组合，清晰刻画不同周期下股价变动规律，模型评分与收益表现均衡稳健。

�� 三等奖｜邹昊辰&魏来

优化大规模高频数据内存分批处理方案，构建时间特征、量价组合、差分特征、多尺度窗口统计特征体系；创新LSTM特征提取+XGBoost建模融合架构，同时探索LightGBM建模路线；通过样本权重调整、预测概率阈值约束，有效控制交易频率、提升预测出手正确率。

�� 三等奖｜张德志

针对股价移动方向多分类任务，自主构造均线、价差、量价加权、对数成交量、动量加速度、RSI等特色因子；迭代优化XGBoost超参数，调试学习率、树深度、迭代次数等核心参数，深入剖析不同预测周期下模型过拟合与欠拟合规律，为高频量化建模提供完整实践方案。

课程负责人陈震老师、汪浩博士与获奖同学合影

新程启幕 逐梦量化

颁奖仪式圆满落幕之后，现场正式官宣：第九届清华大学iCenter金融量化AI模型挑战赛正式启动！

在金融科技时代下，人工智能与量化投资已成为交叉学科创新的重要赛道。清华大学基础工业训练中心搭建跨学科实践育人平台，以课程建设为基础，以“课程+赛事”为育人载体，为校内学子搭建算法实战、数据挖掘、金融建模的高水平交流平台，打通理论学习与工程实践之间的壁垒。《金融大数据与量化分析》课程自2018年开设至今，已培养了大批行业人才，广受学生好评。

第八届赛事圆满收官，既是荣誉的沉淀，也是新征程的开端。期待新一届清华学子踊跃报名、躬身实践，以数据为基石、以算法为羽翼、以AI为引擎，在金融量化赛道上勇于探索、突破创新，续写清华青年科创奋进新篇章！

（本次奖品由北京艾托邦人工智能科技有限公司提供，在此表示诚挚感谢！）

供稿 郭敏、陈震

编辑：张琪琪

审核：汤彬