1 模型针对不同时段预测效果不同

比赛时发现自六月初到七月底的时间段，越往后越难以预测。

查看相应时间段的上证指数可以发现：榜单的最佳成绩出现在六月中上旬，此时的趋势较为平稳，成交量也不大。随后，股市出现放量上涨的趋势，对比 6 月 20 日和 7 月 24 日，成交量已翻倍。尤其是 7 月 21 日至 7 月 25 日这一周，几乎是日榜成绩最差的。从沪深 300 的成交量来看，只有 24 年 10 月至 24 年 12 月期间有类似的交易量，但这段时间是急跌后的慢涨，与 7 月底的情况不同。总之，模型无法预测它未见过的数据。

一个奇怪的现象是，当我加入 7 月 23 日以后的数据进行训练时，模型整体出现偏离，导致使用之前的数据（如 6 月）进行验证时效果显著下滑。查看 apply_amt 和 redeem_amt，在这两天发现了大量的赎回操作，但基金净值和大盘都涨得很好，无论偏债还是偏股都是如此（量价背离）。之前出现如此剧烈波动的时间段是在 24 年 10 月前后和 25 年 3 月前后。非常相似。

2 使用编程工具和大模型

我参加比赛的多数代码是由模型生成的。以前我必须掌握如何使用 shap，才能利用它进行特征分析；现在只要有 shap 这个工具就可以。现在知道有这种方法可能比实际编写代码更有用。但是自动编写的程序有时候并不完全准确，最后就可能把人带抗里了。使用大模型进行分析和获取数据也是如此，可以很快得到结果，但结果不一定正确。

还有一个隐性问题是，由于过于依赖编辑工具，再加上操作过于简单，导致我们使整个逻辑变得过于复杂，最后很难定位问题，而且可能出现一些逻辑冲突。

3 关于比赛

这种比赛，要取得一个靠前的排名并不难。虽然看起来有 1000 多人报名，但实际提交结果并且获得正常分数的并不多。

这是一类典型的问题（大模型抽取特征、利用词嵌入、机器学习和时序预测建模），需要从海量数据中提取对建模关重要的特征。

我们也需要思考：提出的问题是否在当前资源条件下可解。比如，预测明天的涨跌相比预测五年后某天的涨跌要容易得多，而且更具实现性。这个赛题还不算太复杂，但如果想预测股票涨跌，如何定义问题，选择时间长度单位，允许纳入的股票范围，允许使用多长时间的历史数据，是否允许组合，某些股票是否更容易被预测，所有这些都是难于选择的。

数据稍有变化，训练出来的模型差异巨大，很难保持稳定。这可能与基金数据比较少，时间区段也较短有关。多数情况下，模型都没有见过类似的数据。

比赛过程中发现有一个预测的上限，尽管大家的预测方法不同，但上限基本是一致的。可能说明在现实中，现在的一些不确定性是无法通过任何方法预测出来的。

无论用什么方法获取数据，我的目标都是预测未来。但是未来是很难被预测的。尤其是在金融交易中，还包含博弈：预测他人的预测、人的情绪非线性变化、从众心理等等。

4 收获

  • 尽量不使用绝对值，而使用相对值，从本就有限的数据中提取更多的共性。
  • 尽量使用近期的数据，有 1 天的就不用 7 天的；相对而言，短期更容易预测。
  • 需要增加一些累积特征（如果最近涨幅很大，很猛，可能导致获利赎回）。
  • 通过评测函数查看误差大的实例，分析错误的原因，这种方法也可能帮助挖掘更多特征。
  • 处理生成的数据时肉眼查看，并画图审视，比如我每一天提交的数据中，每支基金预测的交易量都是一样的，这肯定不对。
  • 模型输出的 feature_importance 和 shap 值低并不意味着特征不重要，尤其是文本特征（它们只对少数实例有效，但能提升模型准确率）。
  • 短期遇到的最大问题是无法预测突发事件，而长期预测的难题是能否成功预测未来一段时间的趋势。
  • 场内操作和场外操作的风格不同。
  • 赎回和申购的变化规律不同。
  • 赎回和申购涉及的季节因素不同。
  • 投资者对利好和利空信息的反应存在不对称性。
  • 情绪能够预测趋势的延续，但无法预测趋势的反转。 ## 5 总结

用算法的语言实现个人对数据的理解（基金涨跌与大盘的关系，趋势的方向和强度，累计涨跌，不同基金的不同交易量，极值出现的概率和情境，净值和交易量的关系，长短期影响，周末假期影响，同一类型基金的类似表现），然后验证每一个假设。在这个过程中，我发现自己很多看似合理的假设实际上并没有什么用处。

数据、网上信息、大模型认知、个人常识相互印证和修正。比如，当我看到了多个趋势图之后，再继续分析时，我开始猜测是偏股还是偏债，以及可能涉及什么行业。

数值数据和从文本中提取的信息有一些重叠。Embedding 和关键词也有一些重复。