日本交易所集團(JPX)由東京證券交易所、大阪交易所、東京商品交易所等構成，該集團提供全方位的綜合服務,為各市場主體提供更安全更便捷的交易平臺。東京證券交易所雖然是全球第二大的證券交易所，但是卻不是一個大的國際融資中心，在東京證交所上市的海外企業相當少，基本上以日本的企業為主，而紐約等其他國際性的證券交易所，則有相當大數量的外國企業。

2022年4月，日本交易所集團聯合kaggle舉辦日本股市預測大賽，目的是預測股票未來的收益。比賽官網地址：JPX Tokyo Stock Exchange Prediction。可以看出連交易所都對量化產生瞭濃烈的興趣，可惜這個比賽卻多多少少證明瞭市場無情，機器學習並非萬能。

一、背景介紹

本次比賽將在建模階段結束後，將您的模型與實際未來回報進行比較。競賽將從符合預測條件的股票（約2000隻股票）構建投資組合。具體來說，每個參與者將股票從最高到最低的預期回報進行排名，並根據前200支股票和後200支股票之間的回報差異進行評估。您可以訪問日本市場的財務數據，例如股票信息和歷史股價，以訓練和測試您的模型。

提交的文件根據每日回報的Sharp比率進行評估。計算方法如下：

• 基於預測概率對2000隻活躍股票進行排名；
• 將200隻最高（如0至199）排名的股票視為買入，而將200隻最低（如1999至1800）排名為做空；
• 假設股票在第二天買入，第二天賣出，根據排名對股票進行加權，並計算投資組合的總回報。

二、比賽數據

這場比賽的數據是基於日本股市真實的價格數據，數據包含瞭明確的變量含義，方便我們做特征工程。另外比賽結構清晰且簡單，盡大可能的方便選手進行建模。

• stock_prices.csv 股票交易數據

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• options.csv 期權價格數據

• secondary_stock_prices.csv 其它股票交易數據
• trades.csv 日頻交易數據匯總
• financials.csv 財務報表數據

• stock_list.csv 股票交易列列表

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三、數據EDA

1）股票回報率、收盤價和交易量

自2017年1月以來市場的平均股票回報率、收盤價和股票交易量。雖然過去四年有很大波動，但交易的股票數量與2017年初的交易量相比略有下降。

2）各行業逐年收益率對比

2021年幾乎所有行業的平均回報率都為正，能源資源的整體回報率最高，約為0.13%，而2018年，除電力和天然氣外，所有行業的回報率均為負。

3）整體和分行業的收益率分佈

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4）移動平均線

藍色為真實交易價格，其它三條線為10、30、50日均線數據。

四、解決方案

1）第四名方案

原始鏈接：JPX Tokyo Stock Exchange Prediction

原始代碼鏈接：4th place model

第四名方案的作者純粹說這個結果主要是運氣好。

• 模型1：PB -0.196

按升序排列當天的收益率，如果ExpectedDividend大於0，則將其設為最低值。

• 模型2：PB 0.347（第四名）

按降序排列當天的收益率，如果ExpectedDividend大於0，則將其設為最低值。

這兩個模型一個做趨勢、一個做反轉，作者大膽選瞭這樣兩個結果，可謂是藝高人膽大。

2）第八名方案

原始鏈接：JPX Tokyo Stock Exchange Prediction

整體思路：按33SectorName將股票分為幾組，並為每組訓練瞭單獨的LGBM回歸模型

五、歷屆比賽

其實JPX之前也舉辦過一場類似的比賽，比賽官網為http://signate.jp/competitions/423；而且前三名都公佈瞭解決方案。從這三名的解決方案來看，特征工程和機器學習似乎挺重要。

第一名：http://github.com/masahiro-mochizuki/signate-fundamentals-challange-1st-place

第二名：GitHub - UKI000/JQuants-Forum

第三名：http://github.com/nyoki-mtl/jpx1-3rd

這裡我們列的特征工程可以模型第二名的解決方案。

總結

• 從第四名的解決方案，我們可能會感嘆大道至簡，花裡胡哨的機器學習模型可能也不會讓模型產生額外收益，同時股票交易策略也很重要。
• 趨勢和反轉是股市中最常見的兩種策略，第四名同時求全選用瞭兩種方案，選如此對立的兩種策略的方法在現實股票交易市場是行不通的。
• 這次比賽還是十分經典的，數據也十分真實，雖說有一定運氣成分，但是還是值得回味。

整理不易，供老師們參考，歡迎一鍵三連~