双校联动·业界赋能：量化投资人才培养实战指导会圆满举办

为系统提升学生量化投资实战与创新能力，近日，福州大学闽南理工学院联合举办2025年量化投资比赛专题指导会议。会议聚焦赛事辅导方案解读、冠军策略复盘与赛题设计研讨，依托闽南理工郑双阳博士指导的“期货量化赛”冠军队与福州大学苏世彬老师启动的“揭榜挂帅”新文科创新创业大数据拔尖人才培养实践经验，共同推出"学生主体、双校协同、业界联动"的备赛新机制。此次会议，福州大学、闽南理工学院、山东女子学院三校的师生及业界代表共同参会。

会议伊始，郑双阳博士以“实战导向、体系化培养”为核心，详细解读了闽南理工-福州大学大数据分析与决策竞赛跨校联合指导团的量化投资比赛辅导方案。方案明确了三大核心学习模块：其一，Python编码训练，鼓励学生借助AI辅助工具提升编程效率，据悉今年AI辅助在留学生创业园相关实践中效果显著，能帮助更多学生突破技术瓶颈；其二，策略与代码实现，强调脱离传统理论化教学，大量引入刘总团队、券商等行业一线实战内容，让学生掌握符合业界需求的策略设计与落地能力；其三，回撤与评估，依托掘金量化平台完成实操，后续还将联合CSDN量化社区，邀请工程师开展功能详解。

在角色分工上，方案构建了“导航员-检验员-开发者”三位一体培养模式：郑博士与苏教授共同担任“导航员”，提供学习路径规划、答疑解惑及成果点评；刘总团队、瑞达期货、点金世界等业界力量作为“实战检验员”，不仅提供真金白银的策略验证机会，还还将定期分享日内交易、周度短线等实战案例，参与学生策略点评；学生则以“开发者”身份，全程参与策略学习、报告撰写与答辩，接受市场与机构的双重检验。

随后，郑双博士深度拆解去年期货赛道一等奖作品，揭开获奖背后的实战逻辑。该作品突破传统 MACD、KDJ 指标局限，创新研发 “双导数策略”：通过一阶导数计算资产价格涨跌速度与幅度，精准判断 “谁涨得更快、谁涨得更多”；再通过二阶导数捕捉一阶导数的变化率，如同 “市场加速度探测器”，进一步预判趋势拐点，实现从一维价格分析到三维维度研判的升级。正是这一创新策略，让作品在去年赛事中斩获多项评分第一。郑博士特别提及平台迭代带来的备赛优势 —— 去年团队使用的国信量化平台操作复杂、仅支持 Python 3.8，今年升级为掘金量化平台后，不仅支持 Python 3.12 环境，还可加载各类人工智能算法，为学生创新提供更大空间。同时他坦诚指出，去年作品虽获佳绩，但仍存在代码细节瑕疵、PPT 表述误差等问题，提醒学生以 “借鉴思路、优化方法” 为核心，避免盲目照搬。

赛题设计环节，会议重点研讨两类差异化题目，以便适配不同基础学生需求。郑博士分享的业界原题聚焦沪股通、深股通选股逻辑，要求学生通过代码筛选标的、设定区间主升概念、制定涨跌停与换手率等交易规则，涉及北向资金流动分析等专业内容；而闽南理工学院沈景铭同学结合学情设计的入门级赛题，将复杂逻辑简化为 A 股区间选股 —— 引导学生将 “主观投资判断” 转化为 “可执行的数学规则”，通过机器学习筛选最优参数、验证因子有效性，再完成策略回测与风控设计，流程清晰、门槛更低，更适配零基础学生入门。会议结合学生的实际情况，经师生讨论，最终确定以沈景铭同学的题目作为入门练习，待学生熟悉流程后，再挑战业界原题及刘总团队提供的进阶题目。

互动环节中，学生围绕量化大模型应用、策略参数设定、证券与期货市场差异等问题踊跃提问。针对 黄新页同学“能否直接学习量化大模型” 的疑问，郑双博士精准推荐厦大（侧重金融理论）、上海财大（量化综合能力）、清华（技术分析）等高校的垂直领域大模型，强调 “大模型是高效学习工具，但需结合业界实战案例，才能形成差异化竞争力”。方新瑶同学提出的 “止盈 7%、止损 5% 的设定依据”，郑博士结合机构经验解答 “这是传统固定止盈思路，学生可通过回测验证，优化为更适配策略的比例”；陈思佳同学关于沪股通筛选标准的疑问，也由郑博士与沈景铭同学共同拆解，明确 “第一步只需从掘金平台导出沪股通标的清单，完成基础数据集构建即可”。

苏教授在总结中强调，本次会议不仅明晰了 “入门 - 进阶 - 实战” 的备赛路径，更成功搭建 “学界 - 业界” 协同培养桥梁。后续备赛将分三阶段推进：第一阶段组织学生研读去年一等奖作品，并邀请 4 名现任职深圳量化机构的获奖学长开展线上点评，答疑解惑；第二阶段以沈景铭同学的题目为核心，开展小组协作实战，学生撰写个人解题思路后由郑博士点评；第三阶段对接刘总团队，将真实市场问题转化为赛题，推动学生能力向实战化、专业化升级。

此次专题会议的召开，为我校量化投资比赛备赛工作筑牢根基。通过整合业界优质资源、创新培养模式、细化赛题设计，不仅为学生提升量化专业能力提供有力支撑，更搭建起从 “赛场” 到 “职场” 的成长快车道，为培养具备量化思维、实战能力的高素质金融人才注入强劲动能。