承办单位：易⽅达基⾦管理有限公司

探索综合利⽤多维度、多频率、多模态的实时信息流数据，构建创新的预测模型，提⾼宏观经济指标预测的准确性和时效性。

赛题背景描述：

欢迎参加“易方达杯金融科技挑战赛”。本次挑战赛旨在推动金融科技与宏观经济分析的深度融合，为业界和学界搭建高水准的交流平台。通过比赛，参赛者可以利用计量经济、统计学习、深度学习等人工智能算法探索宏观经济时间序列数据自身运行模式及指标间关联关系，对指定核心宏观经济指标的增速进行定量化前瞻预测。我们会提供待预测指标及相关经济指标的历史数据，并根据预测结果的准确性及模型的合理性进行评价。我们鼓励参赛者突破传统预测范式，使该赛题成为链接传统金融理论与AI前沿的试验场。

赛题介绍：

在当今复杂多变的经济环境中，准确预测核心宏观指标对于政策制定者、投资者和企业决策者至关重要，对冲基金、资管机构依赖对于宏观指标的预测实现风险对冲与收益增强。传统的经济预测方法主要依赖于历史经济数据，但随着大数据时代的到来，高频数据、另类数据与AI技术为宏观预测提供了新的视角和方法。本次比赛旨在探索如何综合利用多维度、多频率、多模态的实时信息流数据，构建创新的预测模型，提高宏观经济指标预测的准确性和时效性。

赛题目标：

根据实时信息流对尚未公布的未来两期数据进行预测。指定的宏观指标包括GDP、CPI、PPI、规模以上工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额、M2、社会融资规模、进口金额、出口金额等宏观指标的同比增速以及PMI调查数据和利率数据，具体的指标名称及预测口径见下文预测指标列表及指标说明。

数据要求：

1. 本课题提供宏观紧急指标和金融市场数据作为基础数据，并提供舆情文本数据、政策文本数据、卫星数据数据补充数据；鼓励参赛者根据提供的数据链接接入实时数据源并根据实时数据流进行分析和预测；参赛者也可从其他公开渠道扩展数据范围，若使用拓展的数据源，需要提交数据使用说明书。
2. 部分数据会在比赛进程中公布，参赛者可以从公开渠道获取最新公布的数据。以下为统计局、中国人民银行、海关总署、财政部的公开数据源
3. 使用已发布的公开信息对宏观指标进行预测，不得使用未公开的信息或未来信息。
4. 强制使用至少两类数据源。
   

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