不久前剛結(jié)束FDDC大賽，武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院軟件工程實驗室的Alassea lome團(tuán)隊，獲得上市公司營業(yè)收入預(yù)測賽題第一名，而一人團(tuán)隊GOGOGO則摘得上市公司公告信息抽取賽題桂冠，本文主要將冠軍的方案以及大賽亮點進(jìn)行介紹和回顧。

上月底，2018全球金融數(shù)據(jù)探索與發(fā)現(xiàn)大賽（FDDC）的決賽落幕，10支隊伍激烈角逐，也讓現(xiàn)場觀眾見證了AI將如何改變資產(chǎn)管理的未來。

FDDC大賽是全球首場專注金融領(lǐng)域、深入投資實戰(zhàn)的技術(shù)大賽，由中國證券投資基金業(yè)協(xié)會（以下簡稱“基金業(yè)協(xié)會”）金融科技專業(yè)委員會主辦，易方達(dá)基金、華夏基金、通聯(lián)數(shù)據(jù)、阿里云共同承辦，獎金池一共高達(dá)84萬元。

大賽共有兩個任務(wù)，一是利用AI對上市公司進(jìn)行營收預(yù)測，另一個是對上市公司公告進(jìn)行信息抽取。這兩個都是資產(chǎn)管理中最基本而又最重要的兩項工作，往往會決定投資決策的成敗。

FDDC大賽，旨在挖掘更多頂尖算法人才，提升資產(chǎn)管理行業(yè)的科技化程度。在3個多月的時間里，大賽吸引了全球4231支隊伍參與，經(jīng)過線上初賽和復(fù)賽，共有10支隊伍進(jìn)入最終決賽。

最終，來自武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院軟件工程實驗室的Alassea lome團(tuán)隊，將預(yù)測誤差降低至7%，獲得上市公司營業(yè)收入預(yù)測賽題第一名，而一人團(tuán)隊GOGOGO則摘得上市公司公告信息抽取賽題桂冠。

數(shù)值預(yù)測準(zhǔn)確率最高 獨特數(shù)據(jù)處理，將營收預(yù)測誤差僅7%！

Alassea lome團(tuán)隊來自于武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院軟件工程實驗室，團(tuán)隊的導(dǎo)師為蔡恒進(jìn)，主要研究領(lǐng)域是人工智能、金融信息工程及服務(wù)科學(xué)。

FDDC大賽上市公司營收預(yù)測賽題第一名Alassea Lome團(tuán)隊

這次的“上市公司營收預(yù)測”賽題，官方到的數(shù)據(jù)包括三大財務(wù)報表、宏觀數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、公司經(jīng)營數(shù)據(jù)、行情數(shù)據(jù)等。比賽評測指標(biāo)是選手對公司二季度的營業(yè)收入比率誤差的計算，如何準(zhǔn)備預(yù)測公司半年報實際營收，是這道賽題取勝的關(guān)鍵。

在訓(xùn)練集生成上，團(tuán)隊首先把三大財務(wù)報表里面的數(shù)據(jù)提取出來，接下來引入申萬的行業(yè)分類這一類別特征。值得注意的是，申萬的一級行業(yè)分類由28個被團(tuán)隊拆分成30個，同時還加入了能夠表征行業(yè)數(shù)據(jù)的指數(shù)行情，以及行業(yè)估值信息，這里面所有的指標(biāo)都會經(jīng)過團(tuán)隊的獨特處理。

在公司的維度，團(tuán)隊加入滬深股票日行情以及個股日資金流向，同時引入財務(wù)衍生數(shù)據(jù)和多因子數(shù)據(jù)。這些特征的比起基本財務(wù)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在于，它們是經(jīng)過優(yōu)秀的研究員精心挑選和計算過，可能更具有解釋力。

除了剛剛提到的特征，團(tuán)隊還加入了滑窗特征。滑窗特征是什么呢？

以預(yù)測公司二季度的營收為例，除了告訴模型一季度營收之外，還告訴公司前四季度的營收。之所以這樣做的原因是，金融數(shù)據(jù)是一個時序非常強的序列，因此團(tuán)隊還告訴模型它的歷史上的一些信息。相應(yīng)的，團(tuán)隊還加入了比率滑窗的特征。

訓(xùn)練方式采取了滑窗模式，五年一滑，但是有三個驗證集。模型的最優(yōu)參數(shù)是在三個驗證集上的平均loss最小的參數(shù)，還列舉了不同的模型算法它的表現(xiàn)。

選了那么多特征之后，怎么把最重要的特征篩選出來呢？

首先團(tuán)隊會多輪預(yù)跑，得到所有特征的重要性。然后選出來重要特征重新生成訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集上進(jìn)行網(wǎng)格搜索，確定最優(yōu)的模型參數(shù)。

模型部署方面，時序模型不需要訓(xùn)練，它的loss大概在0.48左右。團(tuán)隊的主模型是xgb，輔助模型是Random Forest。模型融合是線性分類器，模型保存了最終部署的27個模型，從行業(yè)的角度去選擇最終利用哪個模型。

最終，團(tuán)隊的復(fù)賽得分是0.43，如果換算成營業(yè)收入的誤差，在7%以內(nèi)。

從不同公告找到共性知識結(jié)構(gòu)，做直接的實體全量標(biāo)注

賽題二是上市公司公告重要信息抽取。

本賽題要求對“股東增減持”、“重大合同”和“定向增發(fā)”3 個類型的公司公告進(jìn)行信息抽取，實際上是對公司關(guān)鍵事件進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取。

GOGOGO團(tuán)隊獲得本賽題第一名。他們首先是對HTML結(jié)構(gòu)的提取，包括一些數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換、表格識別等。

FDDC大賽上市公司公告信息抽取賽題第一名GOGOGO團(tuán)隊

在算法中，團(tuán)隊運用了反向標(biāo)注，然后建立一個NER的模型預(yù)測實體。GOGOGO的標(biāo)注不同之處在于，他們做了直接的實體的全量標(biāo)注。因為現(xiàn)有的很多通用的實體識別，是識別出一個公司名稱或者是不是數(shù)值，團(tuán)隊直接把它的類型給定義清楚。

實體標(biāo)注技巧是模型里面比較重要的地方之一，另一方面，團(tuán)隊還用到奧卡姆剃刀原則。

奧卡姆剃刀原則主要表現(xiàn)在人傾向于用一個簡單的方法表現(xiàn)一個內(nèi)容，會用簡單的方法不會用復(fù)雜的方法。比如，有很多合同里面沒有乙方的表示，默認(rèn)發(fā)公告的一方就是乙方。

模型驗證策略方面，團(tuán)隊在研究這個問題的時候，發(fā)現(xiàn)召回率是很重要的，信息一旦漏掉了是撈不回來的，因此可以通過人工的方法提高它。第二是模型效率的問題，因為用到很多抽象的方法，很多情況下并沒有通篇讀，所以速度非常高，基本上控制在秒級。整個過程中大部分時間還是在實體識別里面。

10支團(tuán)隊瓜分近百萬獎金，AI再度深入投資實戰(zhàn)

FDDC大賽是全球首場專注金融領(lǐng)域、深入投資實戰(zhàn)的技術(shù)大賽，歷時3個多月，4231支隊伍經(jīng)過線上初賽和復(fù)賽，共有10支隊伍進(jìn)入決賽，于8月29日在北京進(jìn)行現(xiàn)場答辯，8月30日，兩道賽題的前三名共6個團(tuán)隊參加了終極對決。

本次大賽特設(shè)84萬獎池，冠軍更是能獲得高達(dá)25萬的豐厚獎金。

這次比賽結(jié)果是：

賽題一（上市公司營收預(yù)測）

第一名：Alassea lome團(tuán)隊：吳云、萬珊紅、洪成晨、潘航、劉帥

第二名：Quant_duet團(tuán)隊：林漢軒、邱爽

第三名：智能金融團(tuán)隊：汪志文

大賽評委之一，香港科技大學(xué)副教授、惠理投資中心副主任尤海峰點評：

智能金融團(tuán)隊根據(jù)財務(wù)報表相互關(guān)聯(lián)的特點，創(chuàng)造性的把GPDT和DNN兩種算法結(jié)合起來，先用GPDT的算法自動的構(gòu)造組合特征，在此基礎(chǔ)上結(jié)合DNN深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行預(yù)測，取得了很好的效果。

FDDC大賽上市公司營收預(yù)測賽題第三名智能金融團(tuán)隊

Quant duet團(tuán)隊首先把財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了拆分，把歷史的營收和其他的財務(wù)數(shù)據(jù)給分割出來，剔除了歷史營收的財務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了多因子的預(yù)測模型，然后又把單獨拿出來的歷史營收數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)相結(jié)合，用一個全連接網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的模型做預(yù)測，最后把兩個預(yù)測模型給整合起來。

FDDC大賽上市公司營收預(yù)測賽題第二名Quant duet團(tuán)隊

這種數(shù)據(jù)拆分其實是提高了兩個模型的獨立性，從而在整合的時候、融合的時候能夠達(dá)到分散錯誤的效果。

Alassea Lome團(tuán)隊展現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法和領(lǐng)域知識很好結(jié)合起來的能力。首先他們對數(shù)據(jù)做了很好的理解、很好的處理和去噪音各種各樣的處理，然后根據(jù)他們對不同類型的公司理解，在特征選擇上和算法選擇上都進(jìn)行了個性化的處理，從而達(dá)到很好的預(yù)測效果。

賽題二（上市公司公告信息抽?。?/p>

第一名：GOGOGO團(tuán)隊：黃澤熾

第二名：Heisenberg團(tuán)隊：馮霽、李永剛、蘇洋洋

第三名：Miyabi團(tuán)隊：李灝舟、王奪、叢冠男、胡一川

最具創(chuàng)意極客獎：東風(fēng)又綠江南岸團(tuán)隊（林建生、宋云生、宮保偉、林剛），智能ABC團(tuán)隊（周武潔、郭炫志）；

最具潛力極客獎：KingofWind團(tuán)隊（李立），ASD123團(tuán)隊（肖艷清、楊艦）；

通聯(lián)數(shù)據(jù)CEO王政點評上市公司公告信息抽取賽題復(fù)賽前三團(tuán)隊：

Miyabi團(tuán)隊用表格和分類的方法來抽取，能夠快速抽取結(jié)果；分類的方法能判斷哪些可以抽取。

FDDC大賽上市公司公告信息抽取賽題第三名Miyabi團(tuán)隊

Heisenberg團(tuán)隊有兩個亮點：1、有實用價值的系統(tǒng)架構(gòu)，能很快用到工業(yè)界。2、在實體識別的方法比傳統(tǒng)的有很大提升。

FDDC大賽上市公司公告信息抽取賽題第二名Heisenberg團(tuán)隊

GOGOGO團(tuán)隊把不同公告的問題找到了一些共性的知識結(jié)構(gòu)，能快速把復(fù)雜問題降維。另外，通過章節(jié)的識別提升效率。

王政表示，通過這次FDDC大賽，AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用得到了新的發(fā)展，但是以后問題會越來越難、越來越多，期待更多算法專家加入金融行業(yè)，推動金融科技的發(fā)展。