2024年12月3日，北京大学经济学院和北京大学金融工程实验室在经济学院307会议室联合举办了“对话投资总监”系列讲座本年度第二十三场。本次讲座邀请智臾科技（DolphinDB）创始人兼CEO周小华、中国银河证券FICC业务总部副总经理兼银河国际副行政总裁鲜幸池作为演讲嘉宾，以“金融大数据与中高频量化交易”为题，为北京大学师生作了主题报告。讲座由北大金融工程实验室黎新平博士主持，50余名师生参与了讲座。
黎新平主持
周小华以“中高频量化交易的探索与实践”为主题进行了分享。他首先强调，量化策略的核心在于捕捉和利用市场中的错误定价。目前，国内量化市场的竞争极其激烈，各家机构都力求在对数据的深度挖掘、对系统性能的极致追求以及对策略的追求等各方面取得优势。在量化策略的研究中，多种类型数据的应用至关重要，包括基本面数据、市场数据、另类数据、中高频数据以及高频因子数据等。这些数据的处理和分析对于量化策略的alpha挖掘具有重要意义。因此，面对海量的数据，如何高效存储和分析这些数据成为关键问题。DolphinDB对此均给出了解决方案。
周小华作分享
一方面，随着投资研究的发展，分析师们使用的行情数据经历“日频行情-分钟频行情-level1行情-level2行情-高频因子数据”的演进过程。随着数据频率的提升，大量数据给投研带来了巨大压力。现有的数据存储方案存在诸多局限性，例如压缩比不高、针对海量时序数据的分析和计算能力不足等。为了解决这些问题，DolphinDB提供了专门针对海量行情数据存储的解决方案，其具备强业务支持、可靠稳定等特征。特别地，针对多因子数据存储中可能遇到的问题，如数据量庞大、因子库增删改查的动态变化、多因子数据的对齐输出等，DolphinDB提供了两种不同的方案：按照月值分区+因子值分区的窄表以及按照月值分区+股票值分区的宽表。这两种方案都能够有效地解决多因子数据存储中的问题，提高效率和准确性。
另一方面，多种数据源以及巨量的历史数据也对数据分析提出了更高的要求，包括但不限于对复杂分析逻辑的表达能力、高效的数据处理和计算能力，以及强大的统计分析和建模能力。现有的分析工具在满足这些要求方面存在不足，例如：SQL缺乏复杂逻辑的表达能力、Python编程语言计算性能不佳、Spark和Ray没有针对金融领域开发的算子库、C++缺乏金融场景计算的基础组件。为此，DolphinDB再次提供了优质的海量数据分析解决方案，其具备强大的表达能力（支持命令式、向量式、函数式、SQL范式等各种表达方式）、极致的计算性能以及丰富的金融场景基础组件（包括超过2000个基础函数、机器学习函数、流计算引擎、金融场景特化SQL等）。周小华以订单簿处理、中高频策略回测、FICC业务等为例，详细说明了DolphinDB在解决这些金融数据分析问题上的应用和优势。
周小华还简要介绍了实时流计算的相关内容。DolphinDB通过内置超过2000个函数、支持插件和模块的扩展、集成多种计算流引擎等方式，极大地提升了实时流计算的能力。此外，DolphinDB也在积极进行技术前沿的研究，包括企业级实时计算平台、Quant Cloud、CPU-GPU异构计算平台等，这些研究成果为金融行业提供了强大的实时数据分析和处理能力。
鲜幸池以“金融科技赋能FICC综合金融业务”为主题进行了分享。首先，鲜幸池概述了FICC市场做市业务的发展趋势，包括产品种类的日益丰富、定价策略的复杂性、交易方式的多样性、客户需求的多元化以及跨市场和跨交易所的操作。他指出，为了应对这些挑战，做市交易系统的设计必须具备快速响应、灵活适应、风险控制、稳定可靠和智能化的特点。鲜幸池强调，强大的报价定价引擎和交易底座是系统设计的核心，它们能够灵活地覆盖全市场品种。此外，资产负债表的深度、策略开发能力以及金融科技的赋能是银河证券在债券做市业务中取得优势的关键因素。金融科技的支持使得公司能够更好地应对FICC市场的复杂性和多样性，从而在竞争激烈的市场中保持领先地位。
鲜幸池作分享
此外，金融科技同样能赋能自营投资业务。目前，银河证券已经形成了以数据管理、策略管理平台为基础，以量化策略为核心驱动力的FICC量化投资交易体系。该体系涵盖了量化中性、量化多空、套期保值和资产配置等多种策略，能够适应不同市场环境，实现全天候的交易操作。
鲜幸池最后简要介绍了金融行业的最新趋势，并对未来的挑战和机遇进行了展望。他指出，行业监管日益严格，金融机构在追求经济效益的同时，也承担着更多的社会责任。此外，金融市场越来越注重公平性，这要求金融机构在业务操作中更加透明和公正。与此同时，对外开放和数字金融为金融行业带来了新的发展机遇。对于未来的金融从业者而言，具备复合型技能、国际化视野和多元化行业经验将是重要的职业发展思路。
最后，两位嘉宾与在场的同学们就从事量化行业所需的基本技能、多集群与跨集群计算问题、量化技术在FICC领域的应用场景、产研一体化以及高频量化交易相关的监管产生的影响等问题进行了深入的探讨。黎新平博士对智臾科技（DolphinDB）和中国银河证券团队的到来表示了衷心的感谢。
本场讲座旨在为北京大学师生提供了深入了解量化投资领域的机会，特别是在FICC市场的应用和发展。通过两位嘉宾的精彩分享，学生们不仅学习了量化投资的基本概念和技能，还了解了金融科技如何赋能金融业务，以及量化技术在FICC领域的实际应用场景。通过这次讲座，学生们对量化投资有了更深入的认识，也为他们的学术研究和职业发展提供了宝贵的参考和启发。
主讲人简介
周小华，智臾科技(DolphinDB)创始人、CEO，美国德雷克塞尔大学信息科学和技术博士，上海交通大学学士、硕士。主要从事文本检索、数据挖掘和大数据方向的研究，在国际顶级期刊和顶级学术会议发表论文30余篇，先后在美国LYZ基金、巴克莱资本、摩根士丹利从事程序化交易策略高频交易系统的研发。2016年回国创立浙江智臾科技有限公司，带领团队研发DolphinDB数据库，成为头部银行、券商、公募基金和私募基金处理时序数据的重要基础设施。
鲜幸池，中国银河证券FICC业务总部副总经理兼银河国际副行政总裁，CFA，硕士毕业于北京大学信号与信息处理专业，具有超过14年的FICC全品种投资交易和业务管理经验。现主要负责FICC做市业务、客需业务、国际业务及金融科技建设等。
北京大学金融工程实验室简介
北京大学金融工程实验室是依托北京大学经济学院搭建的研究和教学平台，致力于推动量化投资、金融工程、大数据金融以及金融科技方面的学术研究与实践应用，实现学术界与金融业界良好的互动交流。
实验室聚焦于运用数学建模、统计分析、计算金融、大数据以及机器学习方法进行量化金融的研究，以数理化方法探讨金融市场的规律。实验室的目标不仅仅是推动金融工程等学术领域的前沿研究，同时也推动量化金融技术在教学、投资实践、金融监管以及金融政策等方面的实际应用。实验室课题研究包括：量化基本面、金融科技及AI、市场交易行为、高频数据、风险预警与管理。
供稿：北京大学金融工程实验室
美编：初夏
责编：度量、雨禾、雨田
