上周，DolphinDB 创始人兼 CEO 周小华博士应邀分别在中山大学、北师香港浸会大学、华南理工大学和暨南大学开展四场量化投研技术讲座。讲座围绕数据分析、因子挖掘、高频交易系统架构及 AI 在量化投资中的应用等前沿议题展开，数百位师生到现场聆听讲座，共同探索金融科技、量化投资及大数据计算领域的奥秘。
周博士首先从量化金融的行业挑战切入，深入剖析了传统数据处理方案在高频行情分析、多因子建模、海量异构数据计算等方面的局限性。
周博士指出，在量化投研中，行情数据存储和多因子管理是核心挑战。传统方案在压缩效率、动态更新及业务适配性方面存在瓶颈，而 DolphinDB 通过创新设计实现突破：
- 高效存储引擎：优化行情数据压缩比，支持 co-location 存储和时间戳对齐，提升高频数据存取效率；
- 窄表模式因子库：针对因子动态更新需求，实现快速查询、删除与对齐，满足中高频因子计算要求。
针对 SQL、Python 等传统工具在分布式计算性能与金融业务场景适配性上的不足，DolphinDB 提供了一套专业化的量化投研工具链，通过提供高性能的订单簿处理、多资产回测和交易所级模拟撮合能力，能够帮助用户突破传统工具的计算瓶颈和业务建模局限。用户可以基于统一平台完成从因子开发到策略验证的全流程：
- Orderbook 引擎支持毫秒级订单簿指标生成，已助力头部机构实现高频交易信号挖掘；
- 多资产回测引擎通过并行计算框架，在保持交易规则高精度模拟的同时，将回测速度提升10倍以上；
- 模拟撮合引擎还原限价单队列、滑点等微观市场结构，使策略实盘表现与回测结果的偏差率降低30%。
在固定收益领域，DolphinDB 将金融模型封装为可调用函数，重点工具包括：
- 曲线拟合引擎：基于高效算法实现利率/波动率曲线快速建模；
- 估值定价引擎：结合实时行情与拟合曲线，支持债券、外汇等资产的动态估值与风险计算。
周博士分享了 DolphinDB 在实时计算、AI融合方面的最新成果：
- Orca 实时计算平台：企业级低延迟数据处理；
- Shark 异构计算平台：CPU-GPU 协同加速复杂建模；
- Dlang 大语言模型：探索金融 Agent 与自然语言交互的量化应用场景。
在互动环节，同学们就高频交易系统架构设计、因子挖掘方法、实时计算优化等问题与周博士展开深入探讨。周博士不仅从技术原理层面进行解析，还结合实际金融业务场景，分享了行业内的最佳实践与前沿趋势，为同学们提供了宝贵的学术与行业视角。本次讲座不仅加深了师生对金融科技与量化投资技术栈的理解，也为相关研究方向的学生提供了实践参考与职业发展启发。
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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