10月9日，DolphinDB 创始人兼 CEO 周小华博士在北京大学完成《高频数据清洗与预处理》内容授课，本次课程为 北京大学经济学院合作开设的《高频数据与高频交易》课程实践版块内容，聚焦 TB 级行情数据的导入与分区优化，以及逐笔数据清洗脚本技能。
高频数据清洗与预处理
在本次课程中，周小华博士直面金融领域最棘手的挑战——高频数据的处理难题，并分享了来自行业前沿的实战解法。他从如何“驯服”海量高频数据的存储难题讲起，生动阐释了数据库分区与分布式架构的设计哲学，引导学生们一同思考：面对瞬息万变的市场行情，怎样的数据组织方式才能让计算跑出速度？
课堂上，周博士不仅揭示了高频数据从清洗、降采样到因子计算的全流程处理技巧，更重点讲解了如何借助分布式并行计算，将过去需要数小时因子计算任务，压缩到分秒之间。他通过一系列互动提问，与同学们深入探讨了“数据分区策略如何影响因子分析的效率”，让大家深刻体会到：卓越的量化策略，既源于模型的智慧，也离不开底层计算引擎的强大驱动力。
课程尾声，同学们提问 DolphinDB 如何发展为目前的金融量化领域标志性产品，周博士将话题延伸，分享了他的创业初心——正是源于在实战中对数据处理瓶颈的切肤之痛，他毅然投身时序数据库领域，立志打造一款真正为金融量化而生的工具。正是这份对性能极致的追求与对行业需求的深刻洞察，共同构筑了 DolphinDB 今日坚实的技术护城河。这场融汇了技术干货、互动思考与创业精神的分享，为同学们点燃了继续探索的强烈热情。
课程介绍
《高频数据与高频交易》由北京大学经济学院开设，是一门理论与实践紧密结合的课程，面向研究生及高年级本科生。课程旨在让学生深入理解金融市场微观结构以及高频数据与高频交易领域，掌握高频数据处理技术和高频交易策略。通过理论学习与实践操作，学生将系统学习市场微观结构理论、高频数据处理方法、高频交易策略设计与实现，以及了解该领域前沿议题。除了经济学院专业教师授课，还邀请 DolphinDB 等金融数据科技公司及高频交易量化机构专家联合授课，实现理论与实践、学界与业界的高度融合。
课程内容涵盖三大模块：市场微观结构与高频交易理论基础、数据库技术实践与高频数据分析、前沿议题与综合实践。学生将系统学习高频交易的理论基础、信息不对称定价机制、订单簿动态等核心理论，并通过 DolphinDB 等相关平台掌握 TB 级高频数据处理、因子开发、策略回测等实战技能。课程特别关注 AI 与高频交易的融合创新，包括深度学习在订单流预测中的应用等前沿议题。
北京大学金融工程实验室为该课程的开设专门搭建了高频数据平台，通过实验室 API 接口直接调用毫秒级高频数据用于课程学习及数据分析。
课程安排
在后续课程安排中，以下是由 DolphinDB 提供的课程内容：
- K线合成与订单簿分析
- 交易所和基金 K 线合成技术
- 订单簿分析
- 高频因子计算
- 高频因子构建
- 有效性检验
- 高频策略回测
- 中高频策略面临的挑战
- 数据回放模拟撮合
- 策略回测案例
欢迎更多高校加入合作！
为推进高校合作，DolphinDB 已正式启动蔚蓝计划，旨在通过产学研协同创新、人才共育等多种形式，致力于将 DolphinDB 引入高校，共同培养具备国际视野、创新精神和实践能力的高素质金融科技人才。合作内容包括讲座、课程开发、人才实训及联合研究等，为学生提供丰富的学习资源、实习机会及研究课题。
目前，DolphinDB 已与多所知名高校开展合作，包括上海交通大学安泰经济与管理学院、上海交通大学高级金融学院、浙江大学经济学院、中国科学技术大学管理学院、北京大学经济学院、上海财经大学实验中心、南方科技大学商学院、对外经济贸易大学、复旦大学、南京大学、北京大学汇丰商学院、香港中文大学（深圳）、暨南大学等。
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