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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

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广东 -深圳

发布时间： 2026年11月09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

竞价结果公告(****)

开始时间：2026-11-04 17:08:01 截止时间：2026-11-07 17:08:01

成交单位：****

成交价： 67500.000元

说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。

采购单位：****	联系人：杨坦
E-mail：****@163.com	联系电话：189****1449
传真：无	联系手机：无
邮编：无	平台联系电话（异议）：020-**9972；**@qq.com
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	竞价编号：****
采购类型：服务类	开始时间：2026-11-04 17:08:01
项目预算(元)：75,000.00	结束时间：2026-11-07 17:08:01
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

响应情况

资格及商务响应情况项目竞价要求响应情况报价情况标的名称生产厂商/品牌、型号规格数量响应情况单价（元/%）技术响应标的名称技术要求响应情况

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。		1、我司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、我司能提供Python amp;amp;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、我司可以提供讲师≥2名，具备高校教师资格证，资深HR≥2名，具有中级以上职称，具有金融/科技行业招聘经验；提供AI求职工具指导，相关资质提供证明材料。 4、我司能提供**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、我司在信用中国无重大违法记录。 6、我司非联合体投标。
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。		我司同意如下付款方式：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。
交付时间	合同签订后60个工作日内交付		我司合同签订后60个工作日内交付
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。		我司同意如下履约保证金：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）。		1、我司为实训学生、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、我司为实训学生、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，我司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		无
2026级金融应统专硕金融量化及职业能力提升实训	无、无	1.00	无、无	67500.000元
总报价	67500.000 元
2026级金融应统专硕金融量化及职业能力提升实训	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。		本项目采用总价包干方式报价。我司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、我司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、我司在市实训期间餐饮标准：50元/人天 3、我司在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。
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