复旦大学讲座回顾丨从数据分析到实时计算：中高频量化交易的探索与实践

What this page covers

• 讲座概况与主办方信息
• 演讲内容与讲座意图的现场说明
• 行业挑战与解决方案方向（中高频量化）
• 中高频策略回测插件与模拟撮合相关能力
• 批流一致性与从历史到实时的复用思路
• DolphinDB 的产品定位介绍
• 量化投资协会（QIA）介绍

技能认证特训营第二期限时报名

页面顶部提供活动报名提示与报名链接，用于引导限时参与并获取专属福利优惠。

• 页面包含“技能认证特训营第二期”的报名入口信息。
• 报名信息以链接形式提供，便于直接跳转。
• 报名提示强调“限时参与”的导向。

新闻栏目与文章标题/日期

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• 内容被归类在“新闻”栏目下。
• 页面展示文章标题。
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讲座概况：联合举办与主题演讲

回顾 10 月 17 日在复旦校园举办的量化公开课，说明主办方、到场规模与周小华博士的演讲主题。

• 量化公开课在复旦校园举办。
• 活动日期为 10 月 17 日。
• 联合举办方包括 DolphinDB、复旦大学与量化投资协会 QIA。
• 到场听众规模被描述为“近百位”。
• 演讲主题为《从数据分析到实时计算：中高频量化交易的探索与实践》。

讲座现场图片与说明（1）

通过现场图片与说明文字，描述演讲内容涵盖的 Alpha 探索路径与数据维度，以及讲座意图。

• 说明中提到展示数据方向的 Alpha 探索路径。
• 说明中提到基本面数据相关分析框架。
• 说明中提到市场数据相关分析框架。
• 说明中提到另类数据相关分析框架。
• 讲座意图被描述为探讨应对海量数据处理挑战的计算技术。

行业挑战与 DolphinDB 解决方案方向

阐述 Alpha 获取难度提升背景下的海量数据存储分析与实时计算挑战，并描述 DolphinDB 面向中高频量化交易的方案与流批一体因子开发。

• 背景判断：Alpha 收益获取难度随市场成熟而上升。
• 议题聚焦于高效存储与分析海量数据。
• 挑战包括多源海量数据分析与实时计算环节。
• DolphinDB 被描述为面向中高频量化交易打造解决方案。
• DolphinDB 被描述为支持流批一体化的中高频因子开发。

讲座现场图片与说明（2）：存储痛点与架构优化

通过图片说明强调中高频多因子存储的数据量挑战，并提及宽表/窄表对比与 DolphinDB 的存储架构优化方向。

• 中高频多因子存储被描述为数据量庞大。
• 说明提到通过宽表与窄表模式对比数据量统计。
• 说明强调不同存储方案对系统性能要求不同。
• DolphinDB 被描述为通过优化存储架构提升研发效率（表述为 AI 说明）。

中高频策略回测插件：定位与卖点

介绍 DolphinDB 推出的中高频策略回测插件，并列出其速度、精度、品类覆盖与触发规则等宣称优势。

• 提出常见回测框架存在耗时长的问题。
• 提出常见回测框架计算能力不佳。
• 提出常见回测框架产研无法共用一套代码。
• 插件宣称“速度更快、精度更高”（低置信度表述）。
• 插件宣称“支持品类更全面、触发规则更灵活”（低置信度表述）。

回测插件能力：品类覆盖与模拟撮合引擎

说明回测插件覆盖的市场与品类，并描述模拟撮合引擎的撮合规则、模式支持与配置考虑因素。

• 回测环节覆盖行情数据回放。
• 回测环节覆盖委托订单模拟撮合。
• 回测环节覆盖策略开发与回测绩效评估。
• 品类覆盖包括沪深股票、基金与可转债。
• 撮合规则遵循“价格优先、时间优先”的高精度撮合。

产研一体化：批流一致性与复用

对比常见 Python/Flink 方案的批流转写成本，说明 DolphinDB 通过 SQL 引擎与流引擎实现同函数批流结果一致，从而支持因子表达式从历史到实时直接复用。

• 对比方案常用技术栈包括 Python 与 Flink 等开源产品。
• 对比方案在批到流的代码转写与结果校验上耗时。
• DolphinDB 的批计算通过 SQL 引擎处理。
• DolphinDB 的流计算通过流引擎支持。
• 同一个函数的批流计算结果被描述为完全一致（中等置信度）。
• 因子或表达式可从历史建模分析直接应用于实时数据（中等置信度）。

前沿技术与功能清单

介绍交易系统构建与 AI 应用相关前沿技术分享，并列举 DolphinDB 的若干平台/引擎/异构计算能力。

• 提到因子开发管理平台。
• 提到实时曲线拟合引擎。
• 提到实时估值定价引擎。
• 提到 CPU-GPU 异构计算平台 Shark。

DolphinDB 与高校合作计划

列举 DolphinDB 已合作开展讲座活动的高校，并表达未来继续合作的计划。

• 已合作高校包含北京大学。
• 已合作高校包含浙江大学与上海交通大学。
• 已合作高校包含复旦大学与中国科技大学。
• 表达将继续携手更多高校与学术科研机构的计划（低置信度表述）。

关于 DolphinDB

对 DolphinDB 的产品定位进行介绍，包括分布式时序数据库、编程语言支持、流数据分析框架与宣称的效率/成本优势。

• DolphinDB 由智臾科技研发。
• DolphinDB 被描述为高性能分布式时序数据库。
• 支持海量数据的高效存储与查询（中等置信度）。
• 提供编程语言以支持复杂分析（中等置信度）。
• 提供高吞吐、低延时的流数据分析框架（中等置信度）。

关于量化投资协会（QIA）

说明 QIA 的成立时间、隶属关系、组织性质与会员/公众号关注规模。

• QIA 成立时间为 2021 年 1 月。
• QIA 隶属于复旦大学。
• QIA 为非营利性校园组织。
• QIA 会员数量超过 800 人。
• 公众号“量化投资 QIA”关注人数超过 6000 人。

活动现场图片与说明（3-4）：互动与到场规模

通过两张现场图片的说明文字，描述互动问答氛围与“近百位听众”到场的场景信息。

• 说明文字描述现场存在互动问答环节（低置信度表述）。
• 说明文字描述听众对量化投资与实时计算等话题兴趣（低置信度表述）。
• 说明文字描述活动现场“座无虚席”（低置信度表述）。
• 说明文字再次提到近百位听众到场（低置信度表述）。
• 说明文字描述部分观众使用电脑记录要点（低置信度表述）。

Facts Index