Install
openclaw skills install @dfkai/wq-challenge-gold-weekUse to compete in the WorldQuant BRAIN Challenge and climb to GOLD (10000) with AI assistance: sign-up, discovering accessible fields/operators via API, constructing alpha factors (fundamental x analyst-expectation x long-window, rank blends), passing Sharpe>=1.25 / Fitness>=1.0 / self-correlation<0.7 gates, and a daily submission harvest loop. Also for 中文 requests about WorldQuant BRAIN 因子挖掘、Challenge 冲金/GOLD、AI 辅助量化、alpha 提交拿分、Sharpe/Fitness/turnover 调优。
openclaw skills install @dfkai/wq-challenge-gold-week本 skill 是一套方法论 + 可执行流程:教你借助一个能调 HTTP / 写代码的 AI 助手(如 Claude Code、Kimi Code、Cursor),在 WorldQuant BRAIN 的 Challenge 竞赛里稳定、高效地每天提交高质量 alpha、累积竞赛分,用大约 5 天左右的连续节奏冲到 GOLD(10000 分)。
它教你"怎么钓鱼",不发你"一桶鱼"。 全篇因子都是公开常识级模板,你要学的是自己发现、构造、筛选因子的动作——清单会过期、会撞车,方法不会。
诚实的期望管理(先说清楚):GOLD 是排行榜等级 + track record(履历),Challenge 本身没有现金奖;分数每天封顶约 2000、按天累积,所以 10000 分 ≈ 连续约 5 天的稳定节奏,没有 1 天速成。真正发钱的是另一套选择性的 Research Consultant 项目,与此无关。
⚡ 一键起步: 本仓库自带配套脚本(scripts/,Python 3 + requests + numpy),注册好账号后四步跑通:
export BRAIN_EMAIL="你的注册邮箱" # 凭证只进环境变量,绝不硬编码
export BRAIN_PASSWORD="你的密码"
python scripts/bootstrap.py # ① 认证自检 + 探测你的字段/算子武器库
python scripts/mine.py --limit 20 # ② 批量挖矿:生成→回测→过门槛→入候选池
python scripts/submit_daily.py # ③ 每日精提:推荐 top2,人工确认后提交
python scripts/check_score.py # ④ 查分:score / level / 距下一等级
宁缺毋滥,每天精提最优 1-2 个;质量看平均,连续看天数。掺一个弱的 = 主动拉低当天平均 = 净伤害。断更一天 = 永久少一天额度。
| 门槛 | 阈值 | 怎么救 |
|---|---|---|
| Sharpe | ≥ 1.25 | 换更干净的信号 / industry・subindustry 中性化剔行业 beta |
| Fitness | ≥ 1.0 | Fitness = Sharpe × √(|returns|/max(turnover, 0.125)),换手在分母 → 把时间窗拉长(126/252/504)降换手,Fitness 立涨 |
| 自相关(对你已 ACTIVE 集合) | < 0.7(≥0.75 必被挡) | 提交前本地算"可过性预测器";撞车就换数据角色/换分母重构 |
group_rank( ts_rank( 分子/分母 , 长窗口 ) , 分组 )
分子 = 利润/现金流/分析师预期类;分母 = equity/close/assets/cap/sales/EV(每换一个分母就是一族新因子);窗口默认长窗;分组默认 industry。
① 查 leaderboard:昨天涨了多少,距目标还差多少
② 批量生成候选 → 回测(严格 K=2 并发排队)→ 按三道门槛筛
③ 对幸存者算"对已 ACTIVE 集合的自相关",<0.7 才有提交资格
④ 只提最好的 1-2 个(小 universe > 高 Fitness > 低自相关)
⑤ 把这轮学到的写进你的研究 log / 活页手册
⑥ 明天再来(连续性 > 一切)
references/)| 何时读 | 章节 |
|---|---|
| 注册账号、拿 API 凭证、理解计分规则细节与等级门槛 | 第①章 参赛与规则 |
| 探测你账号实际可用的字段/算子(tier 锁)、落盘武器库清单 | 第②章 数据与算子 |
| 构造能过闸的因子:分母杠杆表、换手-Fitness 数字表、组合五式、中性化选择 | 第③章 因子构造 |
| 提交生命周期、读 checks 定位失败原因、可过性预测器实现、每日收割策略 | 第④章 提交规则与收割 |
| 可迁移的研究方法:OBSERVE→DECIDE→ACT→VERIFY→RECORD 循环、FRAME-CHECK、exploit/explore、提示词模板 A-D、5.8 活页手册法(让迭代自己进化)、5.9 swarm/goal 多 agent 适配 | 第⑤章 AI 循环研究法 |
| Day 0-5 的逐日执行日历 + 七大避坑 | 第⑥章 5 天计划与避坑 |
推荐阅读顺序:第一次用 → ①→②→⑥(Day 0)跑通链路;开始挖矿 → ③④;跑到第 3 天觉得"挖空了"或想长期化 → ⑤(尤其 5.2 覆盖率纪律和 5.8 活页手册法)。
这个 skill 不发因子(清单会过期、会撞车),它发的是一个会分叉的方法:所有人从同一套默认起步——但你的每一次复盘都应该改写两个属于你自己的文件:
wq_workspace/recipes.json(首跑 mine.py 自动生成)——你的搜索空间:换关键词、加分母、开新窗口、写自定义模板(占位符 {num} {den} {num2} {den2} {w} {g},双腿相乘、rank blend 任意结构)。**改这里 = 你的网和别人的网开始不同。**每次挖矿跑完,脚本会当面提示你能改什么;还不会调参?一键最全网:python scripts/mine.py --preset full(窗口全档+三级分组+组合模板全开,空间 ~2000 条,靠 tried.txt 分天推进)——它依然只是"更大的公共起步",分叉靠你此后的修剪。PLAYBOOK.template.md 复制)——你的信念、教训、待验假设。改这里 = 你的判断和别人的判断开始不同。两个人用同一个 skill 跑一个月,应该挖出完全不同的因子——如果没有,说明你只在"跑",没在"迭代"。第⑤章教的循环,就是驱动这两个文件演化的引擎。
还有一条进阶玩法:把你读到的论文/文章直接投喂给系统(第⑤章模板 E)——AI 会把不可部署的模型拆成可移植的"透镜"(一把本地尺子 / 一个新模板 / 一条待验假设),用你已有的回测数据零成本先验。你读的东西和别人不同,你的系统就长得和别人不同。
开源许可:MIT(见
LICENSE)。本 skill 不含任何账号/凭证/专有因子,仅教方法;机制数字来自官方 FAQ 与作者实测,平台可能调整,以官方为准。不构成投资建议。