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如果你现在还是机器学习/深度学习基础期，那 2026 年冲 KDD/ICML 主会基本不现实；最现实的首篇目标是：

  • 先在 2026 年 8 月前做出一篇能投的 quant/finance 方向论文初稿，优先盯 ICAIF 2026。

  • 同时用 2～3 个 Kaggle/late submission 项目把“会做实验”坐实。

  • 把 2027 年当成更高质量论文和求职冲刺年。

原因很简单：KDD 2026 第二轮摘要/全文 deadline 已经是 2026-02-01 / 2026-02-08，会议时间是 2026-08-09 至 2026-08-13，现在已经晚了。ICML 2026 官网也已经进入通知与参会阶段，不是一个你现在还能新开题赶上的窗口。(KDD 2026)

这一年应该追的 4 个硬目标 ​

到 2026 年 12 月 31 日 前，至少做到这四件事：

  1. 基础学习完成：能独立做时间序列/表格 ML 实验，能解释验证设计、防泄漏、ablation、误差分析。

  2. Kaggle 作品 3 个：至少 1 个标准 forecasting，1 个层级/概率预测，1 个金融或微观结构相关。

  3. 论文 1 篇投出：首选 ICAIF 2026；如果来不及，转 CIKM Workshop 或 2027 主会。

  4. 求职资产成型：GitHub 上至少 2 个像样 repo + 1 份研究型 README/技术报告。

我给你的时间线：按 12 个月倒推 ​

下面这份是现实版，不是理想版。

第 0 阶段：现在到 2026-04-15 ​

目标：把环境和主线搭起来，不再乱看资源。

你要完成：

  • 固定技术栈：Python + pandas + scikit-learn + LightGBM/XGBoost + PyTorch

  • 固定实验模板：

    • data/

    • features/

    • train.py

    • cv.py

    • inference.py

    • README.md

  • 建 GitHub 总仓库，名字别花哨，直接走研究风格

  • 开始做第一个 forecasting notebook

截止建议：

  • 2026-04-10 前：环境、仓库、模板搭完

  • 2026-04-15 前：跑通第一个完整 baseline

第 1 阶段：2026-04-15 到 2026-05-31 ​

目标：完成基础学习第一轮，拿下第一个 Kaggle 项目。

主任务：

  • 基础学习只学高收益部分：

    • pandas / feature engineering

    • tabular ML

    • time-series split

    • baseline / backtest / leakage

    • PyTorch 基础训练循环

  • 做 Store Sales - Time Series Forecasting 这个 Kaggle getting started 比赛。Kaggle官方把它标成 Getting Started Prediction Competition / Ongoing，很适合作为第一个 forecasting 项目。(Kaggle)

这阶段的成果标准：

  • 你不是“做完一个 notebook”就算结束

  • 你要至少产出：

    • 1 个 naive baseline

    • 1 个 tree-based baseline

    • 1 个简单 neural baseline

    • 1 份误差分析

截止建议：

  • 2026-04-30 前：完成基础学习第一轮

  • 2026-05-15 前：Store Sales 首个可提交版本

  • 2026-05-31 前：Store Sales 完成第一版项目总结

第 2 阶段：2026-06-01 到 2026-07-15 ​

目标：开始像研究员一样做实验，而不是像初学者一样刷教程。

主任务：

  • 进入 M5 Forecasting - Uncertainty，它目前在 Kaggle 上仍可做 Late Submission，适合你练：

    • hierarchical forecasting

    • probabilistic forecasting

    • quantile loss

    • 多层级评估(Kaggle)

  • 同时开始确定论文题目，别再飘

这阶段的论文选题建议，只选下面三类之一：

  • 非平稳序列中的稳健表示学习

  • 时间序列漂移检测 + 在线模型选择

  • 文本/事件 + 序列的多模态信号提取

不要选“我改了一个 Transformer block”。

截止建议：

  • 2026-06-10 前：M5 baseline 跑通

  • 2026-06-20 前：论文题目定下来

  • 2026-06-30 前：完成文献初读 15～25 篇，写 2～3 页 problem statement

  • 2026-07-15 前：论文实验框架搭好，开始出第一批结果

第 3 阶段：2026-07-15 到 2026-08-02 ​

目标：冲一篇能投的首稿。

你最现实的首投窗口是 ICAIF 2026。官网写明：

  • Submission Deadline: August 2, 2026

  • 会议时间 Nov 14–17, 2026

  • 主题明确包含 financial time series analysis、trading strategies、risk management、multimodal financial data analysis、robustness、uncertainty quantification 这些方向。(ICAIF 2026)

这很适合你这种“ML/时序/量化研究”交叉路线的人。

所以你要在这段时间完成：

  • 论文初稿

  • 主要实验表

  • ablation

  • 稳健性分析

  • failure case

  • 复现脚本整理

截止建议：

  • 2026-07-20 前：论文必须有完整实验结果表

  • 2026-07-25 前：初稿全文完成

  • 2026-07-28 前：找人帮你过一遍逻辑和英文

  • 2026-08-02 前：投稿 ICAIF 2026

如果你赶不上 2026-08-02，怎么办 ​

那就别硬冲烂稿。

你有两个备选：

备选 A：冲 CIKM 2026 Workshop ​

CIKM 2026 主会重要日期是：

  • Full/Applied Research 摘要 2026-05-16

  • Full/Applied Research 全文 2026-05-23

  • Short/Resource/Demo 摘要 2026-05-30

  • Short/Resource/Demo 全文 2026-06-06

  • Workshop 推荐投稿日期 2026-08-24

  • 会议 2026-11-09 至 2026-11-11，Workshop 在 2026-11-08。(CIKM 2026)

主会你现在大概率来不及，Workshop 更现实。

备选 B：直接把 2026 下半年用来做更强版本，冲 2027 ​

这是更稳的路线。
你可以把 2026 下半年变成：

  • 更强的结果

  • 更严的验证

  • 更多市场状态分析

  • 更像 Quant Research 的叙事

第 4 阶段：2026-08 到 2026-10 ​

目标：做第二个强项目，补足 quant 味。

这里建议你打 Optiver Realized Volatility Prediction。它目前在 Kaggle 页面上显示为 Late Submission，而且任务本身就是金融市场数据、短窗口波动率预测，数据包含 order book / trade history，明显比普通 tabular 更接近 quant research。(Kaggle)

这阶段你要练的不是“上更复杂模型”，而是：

  • event-time / time-based feature 对比

  • leakage 检查

  • regime split

  • stock-wise generalization

  • volatility prediction 的 uncertainty

  • 简单 execution-aware 讨论

截止建议：

  • 2026-08-31 前：Optiver baseline 跑通

  • 2026-09-20 前：完成 feature engineering + CV 对比

  • 2026-10-10 前：写成完整项目报告

  • 2026-10-31 前：发布成 GitHub 研究项目

第 5 阶段：2026-11 到 2026-12 ​

目标：把“会做项目”变成“能找工作”。

你年底前应该交付这些东西：

GitHub ​

  • store-sales-forecasting

  • m5-probabilistic-forecasting

  • optiver-volatility-research

  • robust-sequence-signal-paper 或你的论文 repo

每个 repo 都必须有 ​

  • 数据说明

  • 时间切分和 CV 说明

  • baseline

  • 改进版

  • ablation

  • 误差分析

  • 可复现命令

简历上要能写成这种句子 ​

  • Built robust time-series forecasting pipelines with leakage-aware validation

  • Conducted research on non-stationary sequence modeling / signal extraction

  • Worked on hierarchical forecasting / uncertainty estimation / financial microstructure data

截止建议：

  • 2026-11-15 前：论文版本 2 完成

  • 2026-11-30 前：所有项目 README 补齐

  • 2026-12-15 前：简历定稿，开始投 Quant Research / QR intern / research engineer

  • 2026-12-31 前：完成 1 篇已投稿论文 + 3 个完整作品

你该打哪些 Kaggle，按顺序来 ​

我建议顺序别乱：

1. 2026-04 到 2026-05：Store Sales ​

这是你的 forecasting 入门主项目。Kaggle 官方标成 ongoing getting started competition。(Kaggle)

2. 2026-06 到 2026-07：M5 Forecasting - Uncertainty ​

它更接近严肃 forecasting，能训练你做分位数预测和层级建模，目前页面显示可做 late submission。(Kaggle)

3. 2026-08 到 2026-10：Optiver Realized Volatility Prediction ​

这是最接近 quant 的 Kaggle 项目之一，目前页面显示可做 late submission。(Kaggle)

4. 可选热身：当前 Playground Series ​

Kaggle 官方说明 Playground 系列通常是每月 1 日启动、持续一个月的月度竞赛，2026 赛季当前也在继续。它适合你练提交流程、特征工程和排行榜节奏，但它不是你的主战场。(Kaggle)

论文什么时候开始写 ​

很多人等“结果差不多了再写”，这是错的。

你应该这么排：

2026-06-20 前 ​

写出：

  • 问题定义

  • 数据设定

  • 评估协议

  • baseline 列表

  • 预期贡献

2026-07-01 前 ​

把 Related Work 和 Method 框架写出来 50%

2026-07-15 前 ​

边跑实验边补图表和实验节

2026-07-25 前 ​

初稿完整

也就是说：

你不是等实验做完再写论文，而是从 6 月下旬开始同步写。

论文投哪里更合适 ​

第一优先：ICAIF 2026 ​

原因：

  • 它就是 AI + Finance 的正面战场

  • 今年还赶得上，deadline 是 2026-08-02

  • 题目和你的目标岗位叙事非常一致(ICAIF 2026)

第二优先：CIKM Workshop / Short / Applied（视进度） ​

但要注意，CIKM 主会很多 deadline 已经非常近，Workshop 更现实。(CIKM 2026)

先别碰的：KDD ADS 作为首篇 ​

KDD ADS 明确要求真实部署和post-launch performance quantification；如果只是离线实验，会被 desk reject。这个对大多数个人学生项目不友好。(KDD 2026)

会议怎么找，不会漏 ​

最省事的方法就两步：

第一步：用 deadline 聚合站盯窗口 ​

  • AI Deadlines / aideadlines.org

  • aideadlin.es

这两个站都在持续整理 ML/AI 顶会 deadline，但只能拿来做提醒，不要拿它们当最终准信。(Aideadlines)

第二步：只认官方 CFP 页面 ​

你最后一定要回到官方 conference site 确认：

  • 截止时间

  • track

  • 是否支持匿名

  • 页数

  • supplementary

  • 双投政策

  • 是否要 OpenReview / CMT 账号

比如 KDD 官方就明确写了两轮 submission、AoE 时区，以及 OpenReview profile 不完整可能直接 desk reject；新号无机构邮箱还可能要额外审核时间。(KDD 2026)

最后给你一个最实用的版本：节点清单 ​

2026-04-15 前 ​

完成基础环境、实验模板、GitHub 仓库

2026-04-30 前 ​

完成基础学习第一轮，跑通第一个 forecasting baseline

2026-05-31 前 ​

做完 Store Sales 项目第一版

2026-06-20 前 ​

定论文题目，开始写 problem statement 和 related work

2026-07-15 前 ​

M5 baseline + 论文实验框架完成

2026-07-25 前 ​

论文初稿完成

2026-08-02 前 ​

投 ICAIF 2026；赶不上就转 2026 下半年继续打磨

2026-08-31 前 ​

Optiver baseline 跑通

2026-10-31 前 ​

Optiver 项目写成完整 repo 和技术报告

2026-12-31 前 ​

达成：

  • 3 个完整项目

  • 1 篇投稿

  • 1 套可展示的 quant/ML 作品集

一句话总结：

你现在最好的路线不是“先准备一篇很强的论文”，而是“用 4 个月做出能投的第一篇 + 用 8 个月做出像研究员的作品集”。

你要的话，我下一条直接给你出一版**“从 2026-04-03 开始的周计划表”**，按每周写清楚该学什么、跑哪个 Kaggle、论文每周推进到哪一步。