README.Rmd

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title: "FDDC2018金融算法挑战赛01 - A股上市公司季度营收预测"
author: "刘立功, 武睿琦, 李家翔"
date: "`r Sys.Date()`"
output: github_document
bibliography: refs/add.bib
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```{r setup, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)
```
## top-line-predictor

1. 参赛队伍名称为 *超级数据挖掘机*。
1. 最后成绩为 150/2724, 前5.5%，见[证书](refs/certificate.pdf)
1. 项目名称解释
    1. top line，得名于收入表，位于开头，主要记录上市公司财务报表中的营业收入[@White2018]。
    1. predictor，预测因子的意思。

对所有上市公司二季度营收数据进行预测，清洗历史财务数据、宏观数据、市场数据、行业数据，构建XGBoost。
在当年8月5日22：00前发布财报的公司营收数据为评判标准，计算累计相对误差。

## To-dos

1. [x] 增加模型的信息
    1. [x] ~~百度云相关预测文档~~，无新文件
    1. [x] 整合本地 - 天池的文档
1. [x] 增加 coc
1. [x] 增加 contributor 解释
1. [x] 增加证书
1. [x] 发博客
1. [ ] 这里有多加股票，并且都是时间序列，所以算 longitudinal data，这里可以采用 LSTM 进行训练，参考
[6 神经网络应用](https://jiaxiangbu.github.io/learn_longitudinal_analysis/analysis/introduction-panel-data.html)

## Contributions

参考 [CONTRIBUTING.md](.github/CONTRIBUTING.md)，建立 Pull Request 增加名字。

`r add2pkg::add_disclaimer("Ligong Liu;Ruiqi Wu;Jiaxiang Li")`



## 参考文献 {-}