DolphinDB × 北京大学合作课，来看看北大学子的真实反馈
本页介绍 DolphinDB 与北京大学相关机构合作课程《高频数据与高频交易》的课程背景、实践教学与学生反馈，并包含与工具体验相关的描述。
Source: https://dolphindb.cn/blogs/270
What this page covers
- 活动通知与报名入口提示
- 与北京大学合作课程的背景与实践概述
- 问卷评价与受欢迎模块投票结果
- 从速度、灵活性、产业级体验角度的使用反馈
- 学生引述与具体体验点
- 课程建议与后续改进方向
- “蔚蓝计划”高校合作范围与目标
技能认证特训营第二期限时报名提示
页面顶部提供活动通知与报名链接提示，并强调限时报名与福利优惠。
- 提示“技能认证特训营第二期”已正式开启。
- 强调限时报名与专属福利优惠。
- 提供报名链接入口。
DolphinDB × 北京大学合作课：课程实践结束与背景介绍
介绍与北京大学相关机构合作课程《高频数据与高频交易》的课程定位与授课模式，并描述在 DolphinDB 平台上的实战流程与性能对比语境。
- 课程与北京大学经济学院及北京大学金融工程实验室合作。
- 课程面向研究生及高年级本科生。
- 采用学界教授与业界专家联合授课的方式。
- 采用“理论+实战”的授课模式。
- 实践包含从数据清洗到策略回测的流程性实战。
学生眼中的 DolphinDB：问卷结果与受欢迎模块
呈现课程问卷调查的总体评价与“最感兴趣模块”投票结果，反映学生对实用性与授课专业性的反馈。
- 问卷结论提到课程被认为具有较强实用性。
- 问卷反馈提到授课老师“非常专业”。
- 投票结果中“高频因子计算”被提及为受欢迎内容之一。
- 投票结果中“K 线合成与订单簿分析”被提及为受欢迎内容之一。
三大核心优势获学生点赞
该部分从速度、灵活性与产业级体验三个角度组织学生对 DolphinDB 的使用体验反馈。
- 学生反馈中出现与“运行速度快”相关的关键词表述。
- 文中提到脚本语言在 K 线合成等任务上体现灵活性。
- 文中提到部分学生从零基础起步参与学习。
- 文中描述课程覆盖从数据清洗到因子构造与回测的学习路径。
学生反馈引述（四位同学）
通过多位学生的直接引述，举例其对速度、清洗效率、K 线合成灵活性与学习收获的评价。
- 有学生提到自己只有 pandas 处理经验，并在课程中接触业界实际工具。
- 有学生强调其对清洗效率的印象，并对处理速度作出对比性描述。
- 有学生提到处理高频数据速度较快，并提到 K 线合成的灵活性。
- 有学生提到 K 线合成可加入自定义参数。
- 有学生提到课程帮助其了解数据库使用与高频数据结构等基础知识。
针对课程建议的后续改进承诺
记录学生提出的建议，并说明后续合作中将优化课程内容与教学适配性。
- 学生建议中包含“课程较困难”。
- 学生建议中包含“多些实操作业”。
- 文中提到将优化课程内容。
- 文中提到将提升工具平台的教学适配性。
- 文中提到将完善 DolphinDB 在高校教育场景中的应用。
四大核心板块课程（含讲师与实战要点）
列出四个课程模块名称、讲师，以及各模块在数据存储优化、K 线与订单簿分析、因子计算与回测方面的实战要点。
- 模块《高频数据清洗与预处理》由 DolphinDB 创始人兼 CEO 周小华博士讲授。
- 该模块提到 TB 级逐笔行情数据的分布式分区存储优化。
- 该模块提到通过向量化计算实现高效数据清洗。
- 模块《K线合成与订单簿分析》由 DolphinDB 吴晋讲授。
- 该模块提到分钟/Tick 级 K 线快速合成与时序对齐。
- 模块《高频因子计算》由 DolphinDB 吴晋讲授。
- 该模块提到构建订单流不平衡、价差波动率等因子。
- 模块《高频策略回测》由 DolphinDB 吴晋讲授。
课堂与讲座图片及说明（AI 说明）
展示多张课程现场图片，并配有“AI 说明”文字描述课堂内容、讲座氛围与教学重点。
- 该部分包含课堂现场图片与配套说明文本。
- 该部分继续以图片与说明呈现课堂或讲座场景。
- 该部分包含与教学内容相关的“AI 说明”描述。
- 该部分以多张图片串联呈现课程现场信息。
DolphinDB 蔚蓝计划：高校合作与内容范围
介绍“蔚蓝计划”的目标与合作形式，并说明为学生提供学习资源、实习机会与研究课题等支持。
- “DolphinDB 蔚蓝计划”已正式启动。
- 目标之一是通过产学研协同创新与人才共育引入高校。
- 合作内容范围包括讲座与课程开发。
- 合作内容范围包括人才实训与联合研究。
- 计划提到为学生提供学习资源。
已合作高校名单
列举 DolphinDB 已开展合作的多所高校与学院/机构名称。
- 文中列出北京大学经济学院等合作单位名称。
- 文中列出浙江大学经济学院等合作单位名称。
- 文中列出中国人民大学数学学院等合作单位名称。
- 文中列出复旦大学、南京大学等合作单位名称。
- 文中列出香港中文大学（深圳）等合作单位名称。
关于 DolphinDB：产品定位与能力描述
描述 DolphinDB 的产品类型与核心能力，并包含关于效率提升与开发成本等效果性陈述。
- DolphinDB 被描述为由智臾科技研发的高性能分布式时序数据库。
- 文中提到其支持海量数据的高效存储与查询。
- 文中提到其提供编程语言以支持复杂分析。
- 文中提到其提供高吞吐、低延时的流数据分析框架。
- 文中包含关于提升分析效率与减少开发成本的表述。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态 | 正式开启（限时报名，享专属福利优惠） | medium |
| 技能认证特训营第二期 | 报名链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 页面文章日期 | 发布日期 | 2025-11-25 | high |
| DolphinDB | 与机构合作 | 与北京大学经济学院及北京大学金融工程实验室合作课程《高频数据与高频交易》 | high |
| 《高频数据与高频交易》课程 | 面向人群 | 研究生及高年级本科生 | high |
| 《高频数据与高频交易》课程 | 授课模式 | 学界教授与 DolphinDB 等业界专家联合授课；“理论+实战”的模式 | high |
| DolphinDB 课程实践 | 数据调用方式 | 通过实验室 API 接口直接调用毫秒级高频数据 | high |
| DolphinDB 平台课程实战流程 | 覆盖环节 | 数据清洗、K 线合成、因子计算到策略回测的全流程实战 | high |
| DolphinDB 与传统工具对比 | 性能描述 | 面对百万行 Level2 数据，传统工具的性能瓶颈被彻底打破（表述性描述） | low |
| 问卷调查结论 | 总体评价 | 同学们普遍认为课程具有很强的实用性；授课老师“非常专业” | medium |
| 课程受欢迎模块投票 | 最受欢迎内容 | “高频因子计算”与“K 线合成与订单簿分析”成为最受欢迎的内容 | medium |
| DolphinDB 性能体验（学生反馈汇总） | 关键词 | “计算速度快/运行速度快/内存大速度快”是出现频率最高的关键词（表述性描述） | low |
| DolphinDB 数据规模处理能力（文中陈述） | 处理规模 | 处理 TB 级数据的流畅感（与 Python/pandas 对比语境） | low |
| DolphinDB 脚本语言 | 适用任务与特性（文中陈述） | 在 K 线合成、订单簿重建、因子计算等任务上体现灵活性；可加入自定义参数等 | medium |
| 参与课程学生 | 课前背景（文中陈述） | 多数同学课前未接触过专业数据库（零基础起步） | medium |
| 课程学习结果（文中陈述） | 学习收获 | 课程结束后接触 Level2 数据，了解业界实际工具，完成从数据清洗到构造因子到回测的完整 pipeline | medium |
| 何同学（数院金融硕士） | 反馈引述 | “我只有 pandas 处理经验，对 DolphinDB 的一些机制不太了解，但这正是收获——接触了业界的实际工具。” | high |
| 李同学（金融数学专业） | 反馈引述 | “清洗效率让我印象特别深刻，之前用 python 会比较慢，DolphinDB 处理高频数据的速度太快了。” | high |
| 武同学（金融科技实验班） | 反馈引述 | “处理高频数据的速度太快了！K线合成的灵活性也让我印象深刻！” | high |
| 张同学（金融专业） | 反馈引述 | “K线合成的时候可以加入很多自定义参数。这些课程让没有数据分析基础的我初步学会了以 DolphinDB 为代表的数据库使用和高频数据结构等基础知识。” | high |
| 课程建议（学生提出） | 问题/建议 | “课程较困难”“多些实操作业”等建议 | high |
| DolphinDB 后续课程合作 | 改进计划（文中承诺） | 持续改进：优化课程内容、提升工具平台的教学适配性，完善 DolphinDB 在高校教育场景中的应用 | medium |
| 课程模块 | 模块名称与讲师 | 《高频数据清洗与预处理》— DolphinDB 创始人兼 CEO 周小华博士 | high |
| 《高频数据清洗与预处理》模块 | 实战要点（文中列举） | TB 级逐笔行情数据分布式分区存储优化；Dlang 向量化计算实现高效数据清洗；融合多源异构数据完成去重、对齐与异常值处理 | high |
| 课程模块 | 模块名称与讲师 | 《K线合成与订单簿分析》— DolphinDB 吴晋 | high |
| 《K线合成与订单簿分析》模块 | 实战要点（文中列举） | 分钟/Tick 级 K 线快速合成与时序对齐；解析买卖十档订单簿深度动态；快照数据与交易数据关联分析盘口压力与流动性特征 | high |
| 课程模块 | 模块名称与讲师 | 《高频因子计算》— DolphinDB 吴晋 | high |
| 《高频因子计算》模块 | 实战要点（文中列举） | 基于滚动窗口与面板数据操作构建订单流不平衡、价差波动率等因子；结合即时编译加速矩阵运算；完成因子有效性检验与相关性分析 | high |
| 课程模块 | 模块名称与讲师 | 《高频策略回测》— DolphinDB 吴晋 | high |
| 《高频策略回测》模块 | 实战要点（文中列举） | 使用 DolphinDB 数据回放函数实现历史行情高速模拟；搭建事件驱动回测框架；精确模拟撮合逻辑与冲击成本；完成策略绩效归因与多指标评估 | high |
| DolphinDB 蔚蓝计划 | 状态 | 已正式启动 | high |
| DolphinDB 蔚蓝计划 | 目标（文中表述） | 通过产学研协同创新、人才共育等形式，将 DolphinDB 引入高校，共同培养高素质金融科技人才 | medium |
| DolphinDB 蔚蓝计划 | 合作内容范围 | 讲座、课程开发、人才实训及联合研究等 | high |
| DolphinDB 蔚蓝计划 | 为学生提供（文中表述） | 学习资源、实习机会及研究课题 | medium |
| DolphinDB | 已合作高校（部分名单） | 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；北京大学经济学院；浙江大学经济学院；中国科学技术大学管理学院；中国人民大学数学学院；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；中山大学；北师香港浸会大学；华南理工大学等 | high |
| DolphinDB | 产品类型与研发方 | 由智臾科技研发的高性能分布式时序数据库 | high |
| DolphinDB | 能力（文中陈述） | 支持海量数据的高效存储与查询；提供功能完备的编程语言以支持复杂分析；提供高吞吐、低延时、开发便捷的流数据分析框架 | medium |
| DolphinDB | 定位性陈述 | “是计算能力最强的数据库系统之一” | low |
| DolphinDB | 效果性陈述 | 显著提升海量数据分析效率；大幅减少开发成本，使企业更灵活面对行业竞争 | low |