【量化交易】机器学习选股：标签构造、防过拟合、SHAP 归因
把机器学习选股从「跑一个 LightGBM 看 AUC」还原为标签构造、特征中性化、训练协议、模型解释、上线监控五个独立工程问题。重点讨论 Triple-Barrier 标签、Purged K-Fold 与 Embargo、SHAP 归因，给出可直接套用的 Python 代码骨架。
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【金融科技工程】信用风险与授信决策：评分卡、A/B/C 卡、BNPL 与公平借贷
从申请授信到贷后催收，系统梳理消费金融、信用卡、先买后付（BNPL）的信用风险工程全链路；覆盖 FICO、VantageScore、央行征信二代、芝麻信用等评分体系，逻辑回归 + WOE/IV 与 LightGBM A 卡建模，PD/LGD/EAD 风险定价，Klarna/Affirm/花呗分期 BNPL 架构，以及 CFPB、个保法、24%/36% 利率红线下的合规边界。