頭部券商x百億私募！DolphinDB粉絲節深圳站回顧
12月17日（上周日），DolphinDB 粉絲節深圳站圓滿舉辦，近60位粉絲來到現場，共同參與了以量化實踐為主題的活動。行情數據中心建設、因子策略研發、投研到交易的流批一體….粉絲及用戶們在輕松愉快的氛圍中與 DolphinDB 創始人、行業技術大咖及頭部機構嘉賓們面對面暢聊量化。
與 DolphinDB 創始人面對面
在分享環節，DolphinDB 創始人、CEO 周小華博士進行了“融合數據存儲、批計算和流計算的現代數據棧”主題演講。他全面解析了 DolphinDB 的核心特性、應用場景及技術路線。
DolphinDB 具備較為完善的常用因子庫與計算函數庫，有助于復雜金融邏輯的庫內實現；Python Parser 的上線，方便用戶用 Python 語法實現計算邏輯，并在 DolphinDB 的計算框架上高效運行；嵌入式交易型內存數據庫 Swordfish，能夠提供高性能、穩定可靠的實時數據處理和存儲服務；AI Dataloader 將 DolphinDB 中的原始數據直接對接到 PyTorch 等工具中，省去了數據轉換與落地的成本；正在研發的 CPU-GPU 異構計算平臺，可以讓 DolphinDB 腳本無縫切換到 GPU 進行并行計算，性能提升一個數量級。
嘉賓分享
本次粉絲節邀請到了百億私募數據平臺資深架構師、多家頭部券商的策略研發專家和技術專家，他們就自己使用 DolphinDB 的心得展開了分享。
一位來自百億私募的數據平臺資深架構師，向大家介紹了基于 DolphinDB 建設數據平臺的全新視角。以 DolphinDB 為底座，該機構整合了多路異構數據源，高效實現了 ETL 、數據同步、定時調度和實時調度等任務，滿足業務需求的同時大幅提升了數據處理的效率。他指出：“ DolphinDB 開發了大量優質插件，同時也與主流的開源插件適配，打造了完善的生態。” 由于 DolphinDB 已經構建了許多通用的 C++ 框架，擁有一定研發水平的團隊完全可以在 DolphinDB 基礎上進一步擴展插件，滿足多樣化的業務需求。
來自某券商自營策略研發團隊的嘉賓分享了基于 DolphinDB 讓策略高效實盤上線的心得。“在策略框架明確后，使用DolphinDB上線一個新的策略僅需要兩周的時間。” 他強調了 DolphinDB 在邏輯表達方面的強大能力，相較于其他語言，使用 DolphinDB 只需要一個 SQL 語句就能完成繁瑣的計算任務，無需編寫大量代碼。他還對比了 Python 與 DolphinDB 的計算性能：“之前我用 Python 處理高頻行情數據，每秒寫入1000筆數據時，會出現延遲。后面轉用 DolphinDB，高頻行情的數據落庫性能有了數量級的提升。”
最后一位嘉賓是某券商金創部的資深策略研發，他介紹了券商自營場景如何通過 DolphinDB 實現批流一體。為了實現批流一體的目標，首要步驟是解耦 IT 部門與業務部門的職責。IT 部門主要負責保障數據、算力、交易接口、結果輸出、運維保障、工具開發和高性能開發；而業務部門主要職責包括調數據、寫算法、出指令以及存儲結果。其次，應當拓展數據獲取方式，提升全部門的數字化水平。DolphinDB 通過 Python 接口提供數據，降低了數據類工作的壓力，幫助開發資源集中在關鍵領域。他還提倡建立平臺，共享并復用清算、估值、績效評估等算法。借助 DolphinDB，行情類和算法類輕量級任務的開發周期顯著縮短，數字化水平得到進一步提升。
美好的時光如流水匆匆，四個小時的粉絲節在輕松愉快的氛圍中完美謝幕。作為一家充滿溫度的科技廠商，DolphinDB 致力于為行業提供領先的產品和服務，為量化領域的專業人士與愛好者打造一個開放交流的平臺，共同探討技術創新和前沿趨勢。我們將一如既往聆聽社區的聲音，與用戶們攜手，不斷探索前沿技術，共同創造優質內容，持續凝聚社區的力量！
