12月5日，由 DolphinDB 与对外经济贸易大学联合举办的讲座顺利举行。DolphinDB 创始人兼 CEO 周小华博士应邀为近百名同学带来了一场精彩的量化投研技术演讲。活动由对外经济贸易大学统计学院数量金融系主任周珂主持。
讲座回顾
周博士从量化的起源与发展脉络引入，强调了数据分析在量化交易领域的重要地位。他指出，量化交易的本质在于捕捉市场的错误定价，并通过高效的数据处理和模型构建来实现超额收益。
随着市场的不断成熟，获取 Alpha 收益的难度逐年增加，如何高效存储和分析海量数据、快速发现新的有效因子，已成为行业关注的热点议题。周博士逐一剖析了传统解决方案在处理中高频行情数据、多因子数据存储、海量多源数据分析和实时计算等方面的不足，并针对这些不足介绍了 DolphinDB 为中高频量化交易量身打造的高性能解决方案。
在谈到中高频回测时，周博士表示，目前常见的回测框架普遍存在计算耗时长、性能不足、产研无法共享统一代码等问题。为提升用户的回测体验，DolphinDB 推出了更快速、更精确、支持更多品类且触发规则更灵活的中高频策略回测插件。
“该插件支持多品种回测，包括沪深股票、基金、可转债、银行间债券、各大期货交易所的期权和期货，以及外汇和数字货币等。为了进一步提高回测精度，DolphinDB 还开发了模拟撮合引擎，遵循与交易所一致的‘价格优先，时间优先’高精度撮合规则。”周博士介绍道，“我们在研发这一引擎时，充分考虑了成本冲击和系统时延等因素对交易产生的影响，用户可以通过灵活的撮合配置，尽可能真实地模拟实盘交易环境。”
除了回测场景外，周博士还详细介绍了 DolphinDB 在 FICC 领域的研究成果。FICC 业务处理的数据量庞大、更新频繁，同时对交易时效性要求极高。为了最大限度减少用户工作量并加快各环节的处理速度，DolphinDB 通过工程化的方法，将金融模型抽象成可以直接调用的函数，涵盖债券、外汇、期货期权等多种类型。“我们还将这些函数封装在曲线拟合和估值定价这两大引擎中，用户只需要直接调用即可，进一步简化操作流程。”周博士补充道。
讲座尾声，周博士透露 DolphinDB 将在四个关键领域加大研发投入——企业级实时计算平台 Orca、综合业务平台 Quant Cloud、CPU-GPU 异构计算平台 Shark 和 AI 辅助决策系统，持续助力金融机构决策智能化的升级。
讲座结束，对外经济贸易大学的同学们积极与周博士交流互动，现场反响热烈。