2026级金融应统专硕金融量化及职业能能力提升实训

发布时间: 2026年11月04日
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2026级金融应统专硕金融量化及职业能能力提升实训
竞价公告(****)
说明:各有关当事人对竞价公告内容有异议的,可以在竞价截止时间前通过规定途径提起异议,逾期将视为无异议,不予受理。 标书代写
一、基本信息
竞价编号:****
项目名称:2026级金融应统专硕金融量化及职业能能力提升实训
项目预算(元):75,000.00 报价方式: 总价报价
采购单位:**** 联系人:杨坦
最少有效报价家数:3 联系电话:189****1449
联系手机:无 电子邮箱:****@163.com
异议反馈:020-****9972;****@qq.com
开始时间:2026-11-04 17:08:01 截止时间:2026-11-07 17:08:01标书代写
报价文件要求:本项目要求报价时上传相关文件
报价方式说明:
总价报价:要求供应商按照清单进行分项报价并乘以数量汇总计算出总价。
单价报价:要求供应商按照清单进行分项报价并汇总计算出单价合计价。 【注意:采购数量为1个的单一产品,一般适用于总价报价,而非单价报价】
下浮率报价:以百分比表示,要求供应商进行统一下浮率报价,计算方式为预算*(1-下浮率)
【举例:预算为10000元,所报下浮率为10%,则成交价为10000*(1-10%)=9000元】 【选择此报价方式则产品数量应填写为1】
折扣报价:以百分比表示,要求供应商进行统一折扣报价,计算方式为预算*折扣
【举例:预算为10000元,所报折扣为9折(表示为90%),则成交价为10000*90%=9000元】【选择此报价方式则产品数量应填写为1】
拍卖报价:要求供应商按照清单进行分项报价并乘以数量汇总计算出总价,价高者中。
二、资格条件
资格条件:1、供应商应具备其他同类型高校的实训经验,并在响应文件中提供证明合同证明和线下实训照片、视频等。 2、能提供Python MATLAB环境的量化研究教学实践平台,技术要求如下: 1)数据支持:****交易所全品种数据,含分钟、日线、tick及财务报表、市场舆情等基本面数据; 2)策略回测:支持多品种、多周期、多账户、多市场复杂策略回测; 3)模拟交易:****交易所,支持全品种统一账户,环境贴近实盘; 4)因子研究:每日更新因子数据,可在策略中直接调用; 5)教学管理:支持作业、课程、公告、资料管理,教师可同屏异步教学。 3、提供金融智能体实践平台,技术要求如下: 1)支持可视化编排智能体工作流、接入知识库、配置模型与工具,适合在线实践; 2)提供金融行业智能体案例,覆盖碳金融、绿色金融、数字经济等方向,便于老师教学和学生理解专业场景应用; 3)支持多智能体虚拟仿真,在仿真决策节点嵌入智能体案例,根据学生个性化输入给出对应输出和决策建议。 4)支持“教-学-评”闭环:内置任务与评价体系,记录学生在仿真场景和案例中的完整实践过程。 3、讲师≥2名,需要具备高校教师资格证,资深HR≥2名,需要具有中级以上职称,具有金融/科技行业招聘经验;能提供AI求职工具指导,相关资质提供证明材料。 4、能提供****区容纳45人的培训场地,或提供同等条件场地;能组织住宿、餐饮、保险、交通;有安全预案。 5、信用中国无重大违法记录。 6、不接受联合体投标。
三、商务要求
付款方式:完成合同约定内容,验收通过并收到发票后60个工作日内,支付100%合同金额。
履约保证金: 合同签订后10个工作日内,供应商支付合同金额的5%的履约保证金。履约保证金在验收通过或服务期结束后,经供应商申请,于30日内无息退回。
交付时间: 合同签订后60个工作日内交付
交付地址: 模块1:********学院;模块2:**市。
质保期及售后要求:1、需提为实训学生、教师供线下实训前1个月开始的1年有效的量化研究教学实践平台账户,****交易所全品种数据,包括分钟、日线、tick数据,以及公司财务报表、市场舆情等基本面数据的使用权限。 2、需提为实训学生、教师供线下实训前1个月开始的1年有效的金融智能体实践平台账户,支持可视化编排智能体工作流、接入金融领域知识库、配置模型与工具。 3、实训项目结束后,中标企业以实训期间指导学生做出的金融量化作品为原型,辅助学生孵化2027****大学生创新大赛产业命题赛道金融方向的参赛项目。具体时间节点和内容如下: 1)、实训后1—2个月:企业导师通过线上答疑的方式辅导学生团队补齐实证验证、完善平台原型、录制演示视频、打磨答辩话术; 2)、2027年上半年:****学院按研究方向重组3—5人参赛团队,确定项目负责人与分工; 3)、2027年国创赛校赛阶段:****学院模拟答辩2—3轮,材料一致性检查,专家评审意见整改; 4)、2027年省赛及之后:校企联合指导学生完成作品迭代升级和成果转化(论文/专利/落地**)。
其他要求:无
四、技术要求
序号 标的名称 数量 计量单位 生产厂商/品牌 型号规格 是否限定品牌 技术要求
1 2026级金融应统专硕金融量化及职业能力提升实训 1.00 项 无 无 否 本项目采用总价包干方式报价。供应商应综合考虑实训实施全过程所有成本,参训学生在模块二职业能力提升实训中产生的**市的食宿、实训期间短期意外伤害保险、**企业见习内交通等全部开支,均纳入投标报价范围内,采购人除按合同约定支付合同价款外,不单独结算上述费用,后续不因食宿标准调整、交通路线变化、保险保费变动、市场物价上涨等原因增加合同价款,相关风险全部由中标供应商自行承担。 1、中标供应商须在**实训期间为参训学生购买为期2天的短期团体意外伤害保险,保险责任最低要求:意外身故伤残保额不低于30万元,意外医疗保额不低于3万元,意外医疗责任包含自费药品;食宿安排标准由供应商在投标文件中明确响应,学生个人自费消费不属于本项目承担范围,由学生自理。供应商****学校、参训学生收取食宿、交通、保险相关费用。 2、**市实训期间餐饮标准:50元/人天 3、**市实训期间住宿要求:酒店须距实训场地单程通勤不超过30分钟;客房单价不低于250元/晚,标准间或大床房、面积不低于20㎡;配独立卫浴、24小时热水、空调、免费WiFi及基本设施,布草一客一换 4、**市企业见习市内交通:50座空调大巴 模块1:**石牌校区校内实训 课时与形式:5天,每天6学时(09:00—12:00、14:00—17:00),不少于30学时,45名学生。 核心内容:金融文本情感分析、情绪指数构建、金融量化策略回测、项目书/PPT/平台原型 核心交付物:项目文档、情感分析系统、情绪指数、回测报告、平台原型、实证报告、PPT/视频、代码说明 第一天 上午 量化投研基础与实训环境 1、量化投资与产业研究概述:策略类型与发展进程 2、金融文本作为产业研究素材:投资者情绪与市场波动 3、实训环境配置:Python 环境、量化平台与常用工具库 4、赛题解读:命题四大模块与五条答题要求 5、研究规范与合规边界:数据来源标注、不做交易功能、不做收益承诺 下午 金融数据获取与处理基础 1、行情数据获取:股票日线、指数与行业数据提取 2、交易日历构建与信号日映射(新闻发布日 → 下一交易日) 3、金融文本数据获取:财经新闻、公司公告与股吧讨论 4、数据落库、项目目录规范与结果可复现要求 5、【案例】股票数据与行业指数提取实操 第二天 上午 金融文本预处理与质量复核 1、文本清洗:HTML 标签移除与字符实体还原 2、文本去重:相似度判定方法与去重口径说明 3、中文分词与停用词处理(jieba 分词) 4、否定词保护:保证情绪方向的语义不被破坏 5、噪声识别:广告、灌水与模板化文本过滤 6、【案例】5 万条财经新闻预处理与质量复核 下午 情绪分析方法:词典法与实践 1、情绪词典构建与词表覆盖边界分析 2、否定翻转规则:窗口内否定词的奇偶判定 3、情绪强度量化:连续情绪得分与三分类标签 4、覆盖率诊断:缺失值与零值的区别处理 5、【案例】基于情绪词典的新闻情绪因子计算 6、方法局限讨论:上下文依赖、反讽表达与主体关系 第三天 上午 因子数据预处理与有效性检验方法 1、因子基本概念与四大分类(技术、财务、市场、其他) 2、去极值处理:MAD 法、3σ 法与百分位法 3、标准化处理:Z-Score 法与 Rank 值法 4、中性化处理:行业中性化与市值中性化 5、IC 值分析法:Normal IC、Rank IC 与 IR 解读 6、分层回测法:分层划分、单调性与多空组合收益 下午 机器学习情绪分类与情绪因子检验 1、文本特征工程:TF-IDF 与 N-gram 特征构建 2、逻辑回归情绪三分类模型训练 3、训练集与测试集划分、文本泄漏防范 4、模型评估:准确率、召回率、F1 与混淆矩阵 5、情绪因子日度聚合与 IC/分层有效性检验 6、【案例】词典法与机器学习情绪因子对比(共同样本公平比较) 第四天 上午 大模型情感分析与智能体搭建 1、大模型在金融文本分析中的能力边界与风险(幻觉、合规) 2、Prompt 工程:情感分析指令设计与少样本示例构造 3、结构化输出:情绪标签 + 强度分值 + 判断依据 4、技术路线选择:少样本提示工程与领域微调(LoRA) 5、智能体范式:构建—测试—筛选三段式流程搭建 6、【案例】大模型金融情感分析智能体实践 下午 情绪指数构建与可视化呈现 1、从因子到指数:横截面得分到时间序列聚合 2、权重设计:热度加权、市值加权与等权方案对比 3、指数计算、归一化(0—100)与滚动平滑处理 4、行业与主题维度情绪子指数构建 5、可视化看板:指数曲线、行业热力与事件标注 6、【案例】全市场与行业情绪指数构建 第五天 上午 情绪信号驱动的量化策略构建 1、从信号到策略:情绪指数与情绪因子的选股应用路径 2、信号构建:因子值排序、打分函数与滚动标准化 3、组合构建:Top-N 选取、权重分配与调仓周期设计 4、策略回测实现与绩效评估(累计收益、年化收益、Sharpe 比率与最大回撤) 5、稳健性检验与防过拟合(样本内外划分、滚动窗口) 6、【案例】情绪驱动选股策略全流程回测与调优 下午 大模型辅助作品产出与平台构建 1、方案项目书撰写:大模型辅助结构搭建、论证组织与数据填充 2、PPT 制作:大模型生成大纲、逐页内容与图表文案 3、平台构建:从分析脚本到可交互系统(数据管道 + 分析服务 + 前端界面) 4、大模型辅助代码生成与调试:Prompt 工程与结果校验 5、作品材料一致性检查:项目书、PPT 与系统相互对齐 6、课外延续任务:作品验证与答辩准备(不占用课内学时) 模块2:**职业能力提升实训 课时与形式:2天,不少于15学时;**线下;45人;HR按1:20配置,至少2名 核心内容:职业测评、岗位图谱、AI简历、面试题库、HR 1v1、****小组、模拟面试、行动路线图,企业见习 核心交付物:45份AI增强简历、45套面试题库、45份面试评价表 第一日 认知重塑与智能起航(数字化求职工具链构建) 09:00—10:30 职业发展测评与生涯规划 引入职业倾向测评工具MBTI/霍兰德测评,15分钟快速出结果。利用AI工具将性格特质与真实职场岗位(JD)进行精准映射。产出个人职业特质与岗位适配画像 10:30—12:00 行业岗位图谱与职业发展路径解析 面向金融科技、量化研究、数据分析、风险管理、金融科技产品等岗位簇,解析岗位职责、能力要求、晋升路径与行业趋势。产出目标岗位深度拆解报告 14:00—16:00 AI辅助职业经历提炼与求职材料重构 Prompt指令教学:学习STAR法则与量化原则。现场利用AI将第一阶段实训经历与平庸经历转化为高含金量的Bullet Points。产出3—5段AI优化的核心经历 16:00—17:30 个性化面试题库与职业表达训练 根据学生职业特质、目标岗位与目标企业,生成“专业题2+压力题2+情景题1”个性化题库,训练结构化职业表达。产出个人专属面试题库 第二日 HR陪跑训练模块与企业见习 09:00—12:00 多场景面试实战与职业行动规划 还原业务面、终面等场景开展多场景模拟面试与综合反馈,重点训练学生讲清第一阶段实训作品的业务价值;围绕岗位选择、薪酬沟通与职业决策开展辅导。产出面试表现综合评价表、个人职业选择参考建议、三个月职业发展行动路线图。 14:00-17:00 **企业见习 两家**本地大型金融、人工智能或具身智能服务企业,企业规模不少于1000人。 模块3:**职业能力提升实训后勤保障 形式:****区,容纳45人培训的课桌式+投影+高速网络场所;45名学生的住宿、餐饮及意外保险;企业见习的市内交通(50座大巴)。 核心交付物:场地、住宿、餐饮、保险保单、交通组织、安全等方面预案 餐饮标准:50元/人天 住宿要求:酒店须距实训场地单程通勤不超过30分钟;客房单价不低于250元/晚,标准间或大床房、面积不低于20㎡;配独立卫浴、24小时热水、空调、免费WiFi及基本设施,布草一客一换。
五、附件
序号 附件名称 上传时间 大小 操作
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