DolphinDB 高校行 | 三校巡讲，解码量化金融前沿科技

What this page covers

• 三校巡讲活动概览与讲座议题范围。
• 海量行情数据与多因子存储的痛点与存储优化思路。
• 多因子数据管理的窄表模式存储方案与效果描述。
• 中高频量化对数据分析工具的要求与传统工具局限。
• 回测框架痛点与回测引擎能力要点。
• AI 融合相关的平台/产品与机器学习支持范围。
• 蔚蓝计划：高校合作形式与学生支持内容。

技能认证特训营第二期限时报名提示

页面顶部展示技能认证特训营第二期开启与限时报名链接及福利优惠提示。

• 页面提示技能认证特训营第二期已开启。
• 页面提供限时报名链接。
• 页面提示报名相关的专属福利优惠。

活动分类与文章标题

标注内容属于“活动”并给出文章主标题。

• 页面将该内容归类为“活动”。
• 页面展示文章主标题。

发布时间

提供文章发布日期信息。

• 文章发布日期为 2025.05.12。
• 页面以显式字段提供发布时间信息。

三校巡讲概览

概述周小华博士在三所高校开展量化投研技术讲座，涉及主题与到场规模。

• 周小华以 DolphinDB 创始人兼 CEO 身份参与巡讲。
• 巡讲高校包括中国人民大学、中央财经大学、南京大学。
• 讲座议题覆盖数据分析与因子挖掘等方向。
• 讲座议题包含高频交易系统架构与 AI 在量化投资中的应用。
• 三场讲座到场人数描述为数百位师生。

三校现场图与说明

展示中央财经大学、中国人民大学、南京大学讲座现场图片及配套说明文字。

• 页面包含中央财经大学讲座现场相关展示。
• 页面包含中国人民大学讲座现场相关展示。
• 页面包含南京大学讲座现场相关展示。
• 现场图配有说明文字用于补充上下文。

量化金融行业挑战与存储优化方案

描述海量行情数据与多因子存储痛点，并提出 DolphinDB 的存储引擎优化与相关存储特性。

• 页面指出海量行情数据背景下现有存储方案存在不足。
• 页面提到多因子存储的现有解决方案存在局限。
• DolphinDB 描述了存储引擎优化带来的行情数据压缩比提升。
• DolphinDB 引入与业务逻辑耦合的 co-location 存储特性。
• DolphinDB 引入相同时间戳存储等特性。

多因子数据管理方案（窄表模式）

围绕因子库动态变化与多因子对齐输出挑战，提出基于窄表模式的存储方案及其效果。

• 多因子数据管理面临因子库动态变化的挑战。
• 多因子数据管理面临多因子对齐输出的挑战。
• DolphinDB 提出基于窄表模式的存储方案。
• 该方案描述为保证中高频因子查询性能。
• 该方案描述为提升更新与删除因子的速度。

中高频量化核心技术解析展示图与说明

展示讲座主题屏幕图片并说明其讨论传统工具局限与 DolphinDB 解决方案。

• 页面展示讲座主题的屏幕图片内容。
• 配套说明提及传统工具在相关场景的局限。
• 配套说明提及 DolphinDB 的解决方案定位。

传统工具不足与 DolphinDB 海量数据分析解决方案落地应用

对比 SQL/Python/Spark 等工具的不足，并陈述 DolphinDB 解决方案优势及在头部机构落地应用。

• 中高频量化对工具提出复杂逻辑表达能力要求。
• 中高频量化对高效数据处理与计算能力有要求。
• 传统工具在计算性能与分布式并行计算方面被描述为不足。
• 传统工具在金融业务适配性方面被描述为不足。
• DolphinDB 方案被描述为已在多家头部机构投研交易系统落地应用。

回测痛点与回测引擎能力

描述常见回测框架痛点，并介绍 DolphinDB 回测引擎的理念与能力特性。

• 常见回测框架被描述为计算耗时长。
• 常见回测框架被描述为性能不足。
• 常见回测框架被描述为产研无法共享统一代码。
• 回测引擎核心理念被表述为“起源于数据，服务于实盘”。
• 回测引擎能力包含流批一体支持。
• 回测引擎能力包含并行计算与嵌入式集成便利性。

FICC 函数与固定收益工具（曲线拟合/估值定价）

说明将金融模型抽象为 FICC 函数，并列举固定收益领域的曲线拟合引擎与估值定价引擎。

• 页面描述将金融模型抽象为可直接调用的 FICC 函数。
• 这些 FICC 函数用于计算各类指标。
• 固定收益领域工具包括曲线拟合引擎。
• 固定收益领域工具包括估值定价引擎。

从数据到生成策略路径展示图与说明

展示讲座中“从数据到生成策略”的演进路径图片与对流批一体、产研共享等优势的说明。

• 页面展示“从数据到生成策略”的演进路径图。
• 配套说明提到流批一体相关优势。
• 配套说明提到产研共享相关优势。

AI 融合成果与机器学习支持

列出 DolphinDB 在 AI 融合方面的平台/产品成果与对多种机器学习模型（离线训练到实时预测）的支持。

• Orca 被描述为企业级实时计算平台。
• Quant Cloud 被描述为投研及实时交易平台。
• Shark 被描述为 CPU-GPU 异构计算平台。
• Dlang 被描述为 DolphinDB 大语言模型。
• 页面描述支持多种机器学习模型。
• 页面描述支持从离线训练到实时预测的流程。

互动环节与讲座影响

描述互动提问主题、讨论深度以及讲座对师生认知与职业指引的价值。

• 互动讨论涉及高频交易系统架构设计。
• 互动讨论涉及多因子挖掘方法论。
• 互动讨论涉及实时计算性能优化。
• 讲座影响被描述为拓展师生对金融科技底层架构的认知。
• 讲座影响被描述为提供行业洞见与职业发展指引。

蔚蓝计划与高校合作

介绍 DolphinDB 启动蔚蓝计划推进高校合作的目标、合作形式与为学生提供的资源。

• DolphinDB 启动“蔚蓝计划”推进高校合作。
• 合作形式包含讲座与课程开发。
• 合作形式包含人才实训与联合研究。
• 学生支持内容包括学习资源。
• 学生支持内容包括实习机会与研究课题。

已合作高校名单与联系引导

列出已合作的多所高校，并通过图片说明与文案引导扫码添加 DolphinDB 小助手了解更多信息。

• 页面列出部分已合作高校名单。
• 名单包含上海交通大学安泰经济与管理学院与上海交通大学高级金融学院。
• 名单包含浙江大学经济学院与中国科学技术大学管理学院。
• 名单包含北京大学经济学院与上海财经大学实验中心。
• 页面引导扫码添加“DolphinDB 小助手”了解更多信息。

Facts Index