2026年4月2日晚，中国科大MF学生联合会学习部在线举行了金融科技与量化交易竞赛经验分享会。本次分享会邀请在各项赛事中斩获佳绩的同学分享实战心得与技术细节，为同学们搭建了一个高质量的交流平台。本次分享会邀请了2024级MF梁崇民、林倩瑜、陈正道，以及2025级MF易然四位同学。他们从不同赛道切入，以深入浅出的方式，呈现了内容充实、实用性强的参赛经验与技巧分享。
首先，梁崇民学长针对量化交易大赛的备赛经验进行了深度剖析。他以“2025年中国科大&复旦大学量化交易研究大赛”和“中信证券宽客训练营投资大赛”两项赛事为例，详细复盘了量化策略的完整生命周期，包括底层0.5秒级别的股指期货高频数据降频与清洗、有效高频因子的挖掘与IC表现测试、涨跌预测转化为多分类问题等核心要点。他分享了如何利用TimesNet模型精准处理复杂的时序依赖关系并生成最终的开仓信号。此外，他结合在迅投QMT平台实盘操作的经验，针对备赛时间规划、组队分工，以及如何通过赛事脱颖而出、获取头部券商与百亿私募实习机会，提供了极具实操性的宝贵建议。
随后，林倩瑜学姐结合自身参加“第十届招商银行数字金融训练营”数据赛道的亲身经历，全面剖析了今年赛事向AI转向的新趋势。她指出，今年的赛道细分为AI工程师、AI数据科学家和AI产品，且广泛涉及大模型Agent的搭建等前沿技术。针对线上初赛，她分享了处理用户点击预测、匿名文本分类和营销话术生成等任务的模型调参策略与开源方案借鉴经验；针对线下训练营，她描述了“3名算法+3名产品”随机组队下在紧凑的四天内完成产品落地的高强度实战体验，强调应保持平和心态，注重团队协作与优势互补，而非内部竞争。最后，她还对面试环节中深挖简历细节、未来规划及如何恰当表达工作地点意向等考察重点进行了细致拆解。
接着，陈正道学长围绕“未来金融分析师大赛”和“全国人工智能应用创新大赛”等综合类金融科技赛事展开了分享。他重点剖析了此类赛事周期紧凑、跨学科融合度高、成果导向明确的核心特点，不仅能在短时间内锤炼实战能力，也能全面提升专业素养与团队协作能力，鼓励同学们积极参与。结合具体实例，他传授了初赛优质报告的撰写技巧，强调报告需亮点突出、图文并茂且逻辑自洽。在决赛准备方面，学长拆解了精炼PPT的制作要点，建议每部分浓缩至1-2页，并提出了“现场演示效果大于内容深度”的核心路演策略。此外，学长还特别分享了决赛3分钟展示视频的黄金时间分配建议，以及如何利用指定的AI云平台有效凸显项目技术亮点的实用技巧。
最后，易然同学分享了“第四届中国研究生金融科技创新大赛”的比赛过程，复盘了“利安人寿-寿险反欺诈知识图谱构建”赛题的全过程。从处理庞杂且已脱敏的底层表格数据、构建包含多类节点与关系的大型知识图谱，到基于业务洞察设计丰富的衍生特征，她详细阐述了团队层层递进的技术脉络。她着重分享了如何融合图嵌入特征与业务特征，应用图增强XGBoost与GCN双模型进行兼顾解释性与召回率的欺诈预测，并结合Louvain与LPA算法深度挖掘出数千个中高风险黑产团伙。她特别强调了10人大型团队明确分工、每周线下例会高效沟通与同步的协作机制，以及赛前精心准备约3万字自问自答文档的答辩经验。
在随后的互动问答环节中，学长学姐们倾囊相授、悉心解惑，针对同学们关心的模型优化瓶颈、团队磨合及求职衔接等问题给出了耐心解答，生动诠释了MF学子的互助传统。参会同学纷纷表示，在此次交流活动中获益匪浅，不仅对各类顶级赛事有了更清晰的认知，更收获了切实可行的备赛指南与宝贵的前沿行业认知。
