复盘赛题思路,分享建模方法与备赛经验
湖南大学金融科技协会(HNU HFT)成立于2024年8月,由唐国豪教授担任指导老师,是华中地区首个以“AI+金融”为核心方向,聚焦量化投资与大模型前沿应用的交叉学科学生组织。协会依托湖南大学深厚的金融学科底蕴与人工智能资源,联合国际国内知名高校、金融机构与科技公司,以“技术平权,热爱驱动”为核心宗旨,构建集“前沿共学、开源实践、项目孵化”于一体的开放型创新生态。
突破传统“被动接受”,转向“敏捷共研”。协会设 Quant Group 与 LLM Group,紧扣产业真实痛点,以开源为纽带串联共学、实践与孵化,形成可持续的技术创新链路。
与高盛(GlodmanSachs)、摩根士丹利(Morgan Stanley)、华泰证券等金融机构合作,开展行业对话与研究交流;与字节跳动、Datawhale等企业与开源社区合作,跨越时空举办“岳麓书院AI黑客松”等品牌活动,解锁高校双创生态新范式。
我们不拘泥于学科标签,也不止于技能训练,而是面向量化、AI、金融、工程等多维度的交叉前沿。我们既输出扎实的实战能力,更孵化拥有全球视野、产业洞察与开源精神的实践者。在这里,我们把想法变成现实。
CL 2025 年度高校优秀创新创业组织
中国技术创业协会企融合专业委员会颁发
两大核心研究小组 · Quant Group & LLM Group
围绕量化多因子框架开展研究,覆盖数据建设、因子挖掘、组合优化与计算加速等方向。
探索大模型与 Agent 在科研与金融场景中的应用,推动 AI Native 开发与评测。
公众号精选 · 前沿研究与技术梳理
系统梳理量化投资与高频交易基础知识,为新成员建立统一的研究基础。
聚焦大模型在多模态检索场景下的核心技术路径,探索其在复杂金融文档检索中的可行性。
总结协会初创阶段在跨学科学习、开源项目推进及团队架构设计上的实践记录。
对比测试不同量级大语言模型在金融走势预测与宏观指标解析中的表现和局限性。
系统性梳理深度多任务学习(Multi-Task Learning)框架在截面选股模型中的优化方向。
结合智能演化算法,探讨公式型 Alpha 因子自动生成的遗传规划模型及防过拟合策略。
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