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1. Alpha 因⼦挖掘：从海量⽤户⾏为数据中挖掘具备⾦融交易价值的 另类因⼦ (Alternative Factors)。例如：通过交易所 App 活跃度预测币价波动，通过⾼端商圈⼈流预测消费股趋 势。
2. AI 逻辑设计：负责定义⼤模型的“⾦融思维”。编写⾼质量的 SFT (指令微调) 问答对，定义模 型在⾯对特定数据时应输出的专业分析逻辑（你负责教 AI 怎么懂⾦融）。
3.策略回测：对挖掘出的因⼦或 AI 输出的信号进⾏严格的历史回测 (Backtesting)，计算 IC/IR 、胜率及相关性，确保交付给 B 端⾦融客户的数据具有真实的交易指导意义。
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