2026 年 8 月复现挑战：运行一次 Colab，把成功或失败结果留在这里

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用一次可验证运行，帮助这个项目变得更可靠

2026 年 8 月，我们征集不同机器、PyTorch 版本和地区下的独立复现结果。成功、失败、CPU、GPU 都有价值；负面结果不会被隐藏。

只需完成一件事

1. 打开 零账号 Colab。
2. 依次运行全部单元格。
3. 在本讨论下回复自动生成的报告，并注明运行日期、commit SHA、Python/PyTorch 版本和 CPU/GPU。

本地运行也可以：

git clone https://github.com/initial-d/ml-quant-trading.git
cd ml-quant-trading
pip install -e .
mlquant demo

请粘贴 artifacts/small/summary.md，并说明是否遇到报错。

可验证性要求

• 保留实际输出，不手工美化数字；
• 失败时附最短错误信息和复现步骤；
• 公开数据结果请注明数据源、时间区间和交易成本假设；
• 不需要展示盈利截图，也不要把回测当成投资建议。

符合要求的结果会加入 README 的社区复现区并署名。维护者会优先处理可复现的兼容性问题。

本项目仅用于研究和教学，不构成投资建议。

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更新（2026-08-01）：复现结果现在统一使用结构化表单提交。

运行一次 零账号 Colab 后，请填写 Colab reproduction report。表单会引导你附上 commit SHA、运行环境和实际输出；成功、带警告和失败结果都欢迎。

可验证的报告会在这里汇总，并署名加入 README 的 Community Evidence。