2026年4月12日，由PA集团、复旦大学社会科学高等研究院社会科学智能研究中心、上海市大数据社会应用研究会、复旦—中植大数据金融与投资研究院联合主办的“OPC超级个体训练营——量化金融（短营）专场”在PA集团顺利举行。公司研究生在“OPC量化金融训练营”中，与来自不同专业背景的队友协同作战，历经一天高强度挑战，作品《基于CNN的股票涨跌概率预测系统》最终荣获二等奖。
本次活动采用当前广受关注的“8小时极限开发”黑客松（编程马拉松）模式，紧扣人工智能与量化金融融合发展的前沿趋势，聚焦新一代AI编程工具的实践应用。在高强度、沉浸式的创新环境中，参营成员依次完成组队协作、项目构思、原型开发、成果路演及专家评审等关键环节，形成了完整的创新实践闭环。训练营由来自量化投资公司、金融科技公司及审计机构的从业人员，中国科学院原子核物理、光电信息等领域的博士等跨界研究员，以及来自苏州、杭州等地的私募量化从业者同场竞技。
获奖团队由MBA研究生秦仁杰，金融专业硕士研究生续胧悦，以及经济统计专业研究生吴依婷、杨晓宇组成。作品《基于CNN的股票涨跌概率预测系统》以商业数据系朱敏、宋玉平老师相关研究成果与代码为设计基础，通过多日最高价、最低价、开盘价和收盘价的信息，利用多日蜡烛图形态图像训练混合神经网络模型，基于预测概率筛选并构建股票投资组合。虽然有基本的技术架构，但从理论模型到实际应用的转化过程中，仍面临诸多工程化挑战，例如数据获取与处理、模型部署、前端系统设计等关键问题。
在短短8小时内，团队借助大模型与智能体的协同能力，高效推进开发进程。从工程化方案的头脑风暴，到代码调试与模型优化，再到路演展示中的从容应对，团队成员实现了财务建模、技术开发与商业逻辑的深度融合，最终在极短时间内完成了一套具有实际应用潜力的量化金融产品原型，并在特邀评委与参赛队员的集体盲评中脱颖而出。
队长秦仁杰在赛后表示：“这次训练营对我而言是一段极具挑战且意义深远的经历。我们四位来自不同专业背景的成员，在一天内完成了从选题设计、模型训练、小程序开发到PPT制作与最终路演的完整流程。二等奖的成绩不仅是对团队努力的肯定，也极大增强了我的信心。更重要的是，这一平台让我们有机会与行业专家深入交流，这种面对面的沟通极具价值。”
近年来，PA集团持续推进研究生创新培养改革，致力于打破传统学科边界，构建融合经济学、统计学与人工智能的复合型人才培养体系，并积极探索“开门办学”与校企协同育人机制，使学术研究与人才培养更好服务于国家战略性新兴产业的发展需求。本次“OPC量化金融训练营”正是这一改革路径下的有益探索。活动不仅强化了员工的职业认知与实践能力，更从更高层面回应了智能经济时代对高层次人才培养的新要求：以人工智能为核心驱动力，以智能体开发为关键抓手，推动研究生教育由知识传授型向创新驱动型转变，由单点技能培养向系统集成能力培养升级。一方面，员工通过与行业专家的深度互动，把握金融科技发展的前沿趋势，深入理解AI在资产定价、风险管理与交易执行中的实际应用逻辑；另一方面，围绕智能体开发的实践探索，使员工初步具备构建自动化决策系统与复杂任务协同系统的能力。
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