博客与资源中心
在这里，我们分享的不只是代码和模型，更是对金融与AI融合的深度思考与实战真知。
「量化投资前沿」
聚焦于：因子挖掘、策略开发、组合优化、另类数据应用。
目标读者： 量化研究员、基金经理、资深投资者。
特色： 深入探讨Alpha来源，分享回测框架搭建经验，解析如何将学术理论转化为实战策略。
「智能风控实战」
聚焦于：信用评分模型、财务欺诈检测、风险预警体系、企业画像构建。
目标读者： 银行风控官、信贷审批员、供应链金融从业者、投资分析师。
特色： 结合真实案例（脱敏后），讲解如何利用数据和模型解决实际风控业务中的痛点。
「金融数据科学」
聚焦于：Python/PyTorch/TensorFlow实战技巧、NLP在金融中的应用、数据清洗与特征工程、模型可解释性。
目标读者： 数据科学家、AI工程师、金融科技产品经理。
特色： 充满“代码”的硬核教程，分享在金融这一特定领域进行数据科学工作的独特挑战与解决方案。
近期热门文章
01.
《Transformer不是万能药：其在股价预测中的实战、局限与改进》
标签： #量化投资前沿 #深度学习 #Transformer
摘要： 本文没有简单地吹捧Transformer的强大，而是通过一个完整的实战案例，详细展示了其应用于金融时序数据时遇到的过拟合、滞后性等问题，并分享了我们尝试的几种有效改进策略。
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02.
《财务粉识的红灯信号：一份给风控官的实用清单（附Python检测代码）》
标签： #智能风控实战 #财务分析 #Python
摘要： 抛开复杂的模型，我们从最基本的财务逻辑出发，梳理出8类关键的财务粉饰预警信号。文章不仅解释了其背后的逻辑，还提供了可直接用于数据筛查的Python代码片段。
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03.
《项目复盘：我们如何通过用户行为序列建模，将信贷转化率提升15%》
标签： #行业洞察与复盘 #用户画像 #行为分析
摘要： 深度复盘一个真实（脱敏）的金融科技项目。我们从业务问题定义开始，一步步还原了如何构建用户行为序列、选择模型（从Rule-Based到LSTM），并最终将模型结果融入运营策略，实现业务增长的全过程。
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04.
《从Kaggle竞赛到商业实战：关于特征工程的5个关键差异》
标签： 金融数据科学 、特征工程 、Kaggle
摘要： 获得Kaggle顶级排名并不意味着能轻松解决商业问题。本文详细总结了在真实商业环境中做特征工程时，你必须考虑的稳定性、可解释性、数据获取成本等5个在竞赛中常被忽略的关键点。
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05.
案例研究
待续。
06.
其他
待续。
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