1 比赛介绍

1.1 题目介绍

  • 比赛名称：AFAC2025 挑战组 - 赛题一：基金产品的长周期申购和赎回预测
  • 具体赛题请参见：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532352
  • 参赛者需要：
    • 借助大模型，自主获取并构建其他有效特征。
    • 训练一个时序模型，有效建模产品收益和市场行情波动，预测每只基金在 2025/7/25 至 2025/7/31 七天内每日的申购量和赎回量。
  • 比赛提供的数据：
    • 自 2024-04-08 以来的 20 支基金申购和赎回数据，以及对应的几个界面的曝光量。（周期时间短、基金数据少、可获取数据的渠道有限）
  • 注意：
    • 预测的不是价格，而是交易量。

1.2 Demo 程序

主办方提供了一个 demo 程序：包含 400 多行代码，涵盖了时间特征提取、调用大模型、生成 embedding、使用 lightgbm 建模、生成提交文件等功能。该程序需要进行少量修改才能运行。其核心是：用大模型提取特征 + 机器学习时序预测。

距离我上次参加比赛已经有七八年了，机器学习和时序算法仍然是 xgboost、lightgbm、prophet，没有太大变化，只是在特征提取方面引入了大模型。

2 数据分析

基金交易量预测比赛_2_数据分析

3 我用到的外部数据

  • 基金相关信息主要通过 deepseek 联网模式获取。数据抽取及最终转换为 CSV 格式的过程均可在网页上操作。
  • 无法让一次让大模型获取自 2024 年 4 月 8 日起至今的指数收盘价，获取大批量真实数据很难通过大模型实现。
  • 我使用 akshare API 下载了这些基金的净值数据用于上述数据分析。后来发现比赛不允许使用外部数据，而且使用后效果也没有提升，因此在最终建模时没有采用。

以下是懒人数据提取方法（通过 deepseek 网页版的联网模式获取）：

获取 A 股指数数据：(不太稳定，多试几次，有时候能出来)

（获取股票数据见：获取金融数据_总览)

4 建构特征

根据对业务的理解提取特征。

4.1 映射目标值 y

由于每支基金的规模不同且数据有限，直接预测具体数值难度较大。一个重要的发现是，使用一周前的数据来预测当天的数据，可以获得一个不错的得分。这是因为：

  • 在预测未来的七天中，七天前的数据已经存在，可以直接使用。
  • 七天的时间跨度不算太长，能够很好地反映基金近期的交易量。
  • 由于时间间隔是七天，不需要额外考虑星期几的因素。

在此基础上，可以进一步思考：将当前量与七天前量的变化率作为预测目标。

4.2 去掉极值

在将 y 从预测具体量转换为变化率后，对变化率的分布进行了分析，发现有些值特别大，呈现出一种“平地起高楼”的形态。这种情况可能与信息以及突然出现的政策相关，事先很难预测出来，即使有预感也无法预测出具体出现的日期。因此，我们对小于 0.1 和大于 0.9 的分位数进行了截断处理。

4.3 时间特征

在特征提取过程中，我根据 demo 程序提取了一些与日期时间相关的数据，比如假期等信息。

4.4 基金信息

也是按照 demo 来做的，通过提示词提取了与基金相关的信息（文字上略做调整）：

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1. 债券名称
2. 基金类型（从以下选择：股票型、债券型、混合型、货币型、QDII、指数型、行业主题型、量化对冲型）
3. 主要投资方向和行业分布（最多3个，从以下选择：科技、金融、消费、医疗、能源、工业、房地产、原材料、公用事业、其他）
4. 风险收益特征（从以下选择：低风险、中低风险、中风险、中高风险、高风险）
5. 投资风格（从以下选择：成长型、价值型、平衡型、行业轮动型）
6. 流动性等级（高、中、低）
7. 目标投资者群体
8. 典型投资策略
9. 可能的资产配置比例

然后，将数据处理为 LightGBM 模型能识别的 one-hot 编码。需要注意的是行业分布，不仅要拆分所属行业，还要处理顺序，例如：科技、金融、工业。由于科技排在最前面，因此给予了较大的权重。

此外，结合认知，额外增加了一些特征，例如：基金名是否包含“军工”关键字。因为虽然军工行业属于工业，但已知今年军工的走势与一般工业有所不同。

4.5 Embedding

加了之后，感觉没什么用，而且还需要下载 Torch 相关的安装包，所以我就给删掉了。肉眼观察，除了“军工”这个词外，没有发现其他特别的关键字。

4.6 统计特征

将七天前和十四天前的交易量作为当前行预测的特征，是时序预测中常用的方法。另外，对七天前的交易量进行了以下操作：提取最大值、最小值、平均值、标准差等。还对本周与前一周、前一周与前两周的值进行差分，计算趋势的斜率。

需要注意的是，在计算统计特征时，可能会导致数据泄露。例如，将从今天开始倒推七天的均值作为当前实例的特征，在预测五天后的数据时，这个均值是无法获取的。这会在测试集中取得很好的结果，使某些特征的重要性看起来很高，但在实际预测未来时，由于缺乏这些已泄露的特征，实际效果可能不佳。

另外，还引入了当天之前几天大盘的趋势。其原理是，大盘好的时候，大家倾向于购买股票和偏股基金；而大盘不好的时候，大家更倾向于购买债券。

5 训练模型

在建模过程中，我测试了线性回归和随机森林，并最终选择在演示中使用 LightGBM。我训练了四个不同的模型，分别用于预测：第一天的申购金额、第一天的赎回金额、第二至第七天的申购金额，以及第二至第七天的赎回金额。

根据常识，前一天的交易量与当天的交易相关性必定大于七天前的数据。然而，在当天预测未来七天时，后六天无法准确得到前一天的交易量。如果将预测值而非真实值代入模型，可能会导致更大的误差。于是，我尝试通过加入一些字段来标记预测的是第几天，同时为训练数据加入扰动以模拟前一天预测值不准确的情况，但效果并不理想。最终，我决定使用两套模型进行预测。

训练一开始进行了 train/val 切分，后面使用全量数据进行训练。选择使用 MAE 作为损失函数，替代 RMSE，以减少极端值对模型的影响。此外，还进行了一些特征筛选，使用 SHAP 方法限制特征数量，以防止过拟合。测试结果表明，这样做提升了模型效果。

下面展示了预测第一天的模型和预测后几天的模型所用的特征分析：在预测第一天时，前一天的各种统计特征排名靠前。可以想见，如果用它来预测后几天，不知道前一天及前几天的具体统计数据，使用这个模型进行预测一定会不准确。

在一日预测中，前 1 天的 统计特征、趋势及日期特征比较重要。

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在多日预测中，7 天和 14 天的统计特征、趋势及日期特征比较重要。

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6 预测

预测时使用滚动预测，相比直接切分测试集数据，这种方法更贴近真实场景。但仍需注意数据泄漏问题，尤其是在添加滚动特征和统计特征时。

在这里，我用了一个小技巧：添加 LEAK 标记，故意泄漏数据，然后比较泄漏前后的差异。

在预测之后，我还尝试了一下后处理。具体方法是：当预测值与之前的均值相差多倍标准差时，进行截断。

7 评测

7.1 评测程序

当我看到这个比赛时，距离结束已不到一周。也就是说即使我当天就上传了结果，也要等到 A 榜结束后才能看到自己的首次成绩。于是，我让 Copilot 写了一段代码来模拟赛题公式的评测。这样，就可以利用历史数据来对比我的模型与历史最佳成绩之间的差异了。

7.2 做图直观评测

把一支基金的历史数据和预测数据画在同一张图上进行对比，看起来更加直观，更容易发现问题。用此方法对预测误差大的实例进行问题具体分析。

8 反思

基金交易量预测比赛_3_反思

9 背景知识

基金交易量预测比赛_4_背景知识讨论 基金交易量预测比赛_5_背景知识2