对话南方科技大学：我们为什么选择与 DolphinDB 合作开课？

您最初是怎么了解到 DolphinDB 的？

我最初是在深圳一家券商举办的研讨会上接触到 DolphinDB 的。当时，这家券商的技术负责人详细介绍了 DolphinDB 的应用场景，尤其是在量化投资中的优势。这引起了我的兴趣，因为随着量化投资的快速发展，对高效的大数据处理工具的需求越来越迫切。

通过进一步的了解，我发现 DolphinDB 并不仅仅是一个高性能的时间序列数据库，它实际上是一套完整的投研平台，涉及从数据存储、处理到分析，DolphinDB 都提供了高度集成的解决方案。

为什么会萌生和 DolphinDB 联合授课的想法？

在 2024 年秋季课程中有一门量化投资课程，我们希望通过引入最前沿的量化数据库，让课程在理论教学的基础上更加贴近市场实际。我们一直致力于培养既具备专业深度，又拥有跨学科知识和创新能力的 T 型科创金融人才，尤其是在科创金融领域。我们希望学生不仅可以掌握量化投资的基本理论，还能亲身体验市场中实际使用的工具，从而提升他们的实操能力和就业竞争力。

结合之前对 DolphinDB 的了解，我们认为它能够很好地支持量化研究与实战应用。因此，我们萌生了和 DolphinDB 联合授课的想法。这是我们第一次在教学中引入量化数据库，我们期待通过这样的尝试，为量化投资教学开创一个理论与实践紧密结合的新模式。

请您简单介绍一下这次合作课程的内容。

《量化投资》这门课程，整体设计以理论与实战相结合为核心，邀请了行业中具有丰富实战经验的顶级专家和学者授课，包括来自百亿私募、大券商、公募基金，以及海内外知名数据服务商（如彭博、Wind、同花顺、Tushare）的专业人士。他们从多个维度深入讲解股票、衍生品等金融市场的核心知识，并结合前沿的量化数据库 DolphinDB 和最新的大模型因子挖掘方法论，为学生提供全方位的量化投资教学体验。

在课程的实践部分，我们与 DolphinDB 深度合作，设计了针对量化投资全流程的实战模块，具体内容包括：DolphinDB 的安装与环境配置、数据处理模块、因子开发模块、策略开发与测试模块、高频订单合成模块、回测模块。每个课程模块都设计了实战项目，让学生在真实的数据和策略环境中练习，解决实际问题。同时，我们还用案例分析和团队协作的方式，模拟真实的投研场景，帮助学生更深入地理解 DolphinDB 的优势和应用。

在您看来，与企业合作设计课程与传统高校课程设计有何不同？

企业合作课程和传统高校课程有很大的不同。传统高校课程大多偏重理论体系的传授，实践性和应用性相对薄弱。而企业合作课程不一样，我们会更关注如何培养学生的实战能力，把行业中的实际工具和技术直接融入教学。

比如在这次合作中，学生不再只是学理论，而是能亲手操作真实的市场数据，做数据导入、开发策略、回测模型。这种学习方式让理论知识变成了实用技能，效果更明显。

而且，在课堂上，我们的学生还能和 DolphinDB 的工程师直接交流。像高频数据处理这样复杂的内容，通过专家的分享，学生就能快速理解并应用。

总的来说，企业合作课程的确让学生的动手能力和职业竞争力得到了提升。

学生在学习过程中有哪些特别感兴趣的内容或者遇到的挑战？

学生们对 DolphinDB 的投研应用表现出了很大的兴趣，尤其是在几个具体的方面，比如如何高效接入和清洗来自市场或者财务的数据、如何进行选股因子开发和模拟回测、风险控制和选股择时的策略逻辑，以及用 CPU-GPU 异构平台 Shark 加速遗传算法因子的挖掘等等。

当然，在学习过程中，困难也是有的。DolphinDB 功能确实很强大，但对于初学者来说，特别是没有编程或者数据分析基础的学生，刚开始的确有点难啃，他们需要投入更多时间去熟悉平台。另外，学生的基础水平差异也会影响整体学习进度，有些同学上手快，而另一些可能需要更多的指导。

为了解决这一问题，我们专门邀请了 DolphinDB 的技术支持团队，给学生们提供一对一的辅导。事实证明，这种方式非常有效，学生的学习效果和信心都有了很大提升。

课程的效果如何？

课程的整体效果很好。学生普遍认为课程内容非常贴近行业实际，让他们对量化投研的整体流程有了深入的了解。他们表示，这门课程让他们全面了解了 DolphinDB 的基础操作，特别是在高效处理时间序列数据、开发选股因子以及策略回测等方面的应用。同时，学生对前沿数据库工具的敏感度也显著提高，对未来的职业发展打下了扎实基础。

但是因为 DolphinDB 的功能比较多，很多学生希望能有更多时间深入学习并巩固这些技能，比如进行分钟及高频数据处理、高频因子的开发、Barra 模型的运用以及模拟撮合与回测。

作为合作课程的牵头者，您最大的感触和收获是什么？

课程与业界的贴近性。我们能够更直接地了解量化行业当前的技术动态和实际需求。这些技术和实战场景融入到课堂后，不仅让学生学习到了最前沿的东西，更好地找到和行业的连接点，也给我们优化教学内容提供了不少灵感。作为第一次尝试，我们也在不断摸索如何更高效地调整教学内容，保证每个模块都能达到预期效果。

在校企合作中有没有特别的模式或理念可以与其他高校分享？

在校企合作方面，有几个我们摸索出来的模式和经验，可以和大家分享一下。

首先是“嵌入式教学”。我们把企业实际用到的工具和技术，像 DolphinDB 这样的平台，直接引入课堂。这样学生在学习理论的同时，也能体验到行业里的实战流程，缩短他们从学校到工作的适应时间，对未来就业帮助很大。

然后是“双导师制”。每个学生会同时有两位导师，一位校内的，负责理论教学；另一位是企业技术导师，专注于实战指导。企业导师能将最新的行业动态和实战经验带入教学，帮助学生将理论知识更好地应用到实际项目中。同时，这种模式也为学生提供了一个与行业专家深入交流的机会，拓展了他们的职业视野。

再就是“项目驱动的实战式学习”。我们会引入企业的真实项目，学生以小组形式完成任务。这种方式特别能调动学生的积极性，他们在完成项目的过程中，既学会了技能，也提高了解决问题的能力。最后的展示和答辩环节，还能得到企业导师的直接反馈，帮助他们进一步提升专业水平。

还有一点是“认证和实习结合”。我们鼓励学生参加 DolphinDB 技能认证考试，这是他们技术能力的一个很好的证明。同时，我们为优秀学生推荐实习岗位，帮助他们更快地将学习成果转化为实际职业能力。

在整个过程中，您对 DolphinDB 有没有印象特别深的地方？

有的，有两点印象特别深。

首先是他们在技术探讨中展现的专业和敬业精神。比如我们一起讨论数据接口怎么导入、存储方式怎么选、还有 alpha 因子的开发、因子有效性分析，以及中高频模拟回测分析这些细节。他们总是能很快拿出高效、实用的解决方案。而且，整个过程中团队态度特别好，很耐心细致，帮我们解决了不少实际教学中的难题。

其次是他们严谨的工作态度和高效支持。从环境搭建到多服务器并发部署，团队每一步都做得非常到位。除此之外，他们还根据教学需求优化课程内容，丰富了案例和实战场景。我们很期待未来能有更多更深层次的合作机会。