12月17日(上周日)，DolphinDB 粉丝节深圳站圆满举办，近60位粉丝来到现场，共同参与了以量化实践为主题的活动。行情数据中心建设、因子策略研发、投研到交易的流批一体….粉丝及用户们在轻松愉快的氛围中与 DolphinDB 创始人、行业技术大咖及头部机构嘉宾们面对面畅聊量化。
与 DolphinDB 创始人面对面
在分享环节，DolphinDB创始人、CEO周小华博士进行了“融合数据存储、批计算和流计算的现代数据栈”主题演讲。他全面解析了DolphinDB的核心特性、应用场景及技术路线。
DolphinDB 具备较为完善的常用因子库与计算函数库，有助于复杂金融逻辑的库内实现;Python Parser 的上线，方便用户用 Python 语法实现计算逻辑，并在 DolphinDB 的计算框架上高效运行;嵌入式交易型内存数据库 Swordfish，能够提供高性能、稳定可靠的实时数据处理和存储服务;AI Dataloader 将 DolphinDB 中的原始数据直接对接到 PyTorch 等工具中，省去了数据转换与落地的成本;正在研发的 CPU-GPU 异构计算平台，可以让 DolphinDB 脚本无缝切换到 GPU 进行并行计算，性能提升一个数量级。
嘉宾分享
本次粉丝节邀请到了百亿私募数据平台资深架构师、多家头部券商的策略研发专家和技术专家，他们就自己使用 DolphinDB 的心得展开了分享。
一位来自百亿私募的数据平台资深架构师，向大家介绍了基于DolphinDB建设数据平台的全新视角。以DolphinDB为底座，该机构整合了多路异构数据源，高效实现了ETL、数据同步、定时调度和实时调度等任务，满足业务需求的同时大幅提升了数据处理的效率。他指出：“DolphinDB开发了大量优质插件，同时也与主流的开源插件适配，打造了完善的生态。”由于DolphinDB已经构建了许多通用的C 框架，拥有一定研发水平的团队完全可以在DolphinDB基础上进一步扩展插件，满足多样化的业务需求。
来自某券商自营策略研发团队的嘉宾分享了基于DolphinDB让策略高效实盘上线的心得。“在策略框架明确后，使用DolphinDB上线一个新的策略仅需要两周的时间。”他强调了DolphinDB在逻辑表达方面的强大能力，相较于其他语言，使用DolphinDB只需要一个SQL语句就能完成繁琐的计算任务，无需编写大量代码。他还对比了Python与DolphinDB的计算性能：“之前我用Python处理高频行情数据，每秒写入1000笔数据时，会出现延迟。后面转用DolphinDB，高频行情的数据落库性能有了数量级的提升。”
最后一位嘉宾是某券商金创部的资深策略研发，他介绍了券商自营场景如何通过DolphinDB实现批流一体。为了实现批流一体的目标，首要步骤是解耦IT部门与业务部门的职责。IT部门主要负责保障数据、算力、交易接口、结果输出、运维保障、工具开发和高性能开发;而业务部门主要职责包括调数据、写算法、出指令以及存储结果。其次，应当拓展数据获取方式，提升全部门的数字化水平。DolphinDB通过Python接口提供数据，降低了数据类工作的压力，帮助开发资源集中在关键领域。他还提倡建立平台，共享并复用清算、估值、绩效评估等算法。借助DolphinDB，行情类和算法类轻量级任务的开发周期显著缩短，数字化水平得到进一步提升。
美好的时光如流水匆匆，四个小时的粉丝节在轻松愉快的氛围中完美谢幕。作为一家充满温度的科技厂商，DolphinDB 致力于为行业提供领先的产品和服务，为量化领域的专业人士与爱好者打造一个开放交流的平台，共同探讨技术创新和前沿趋势。我们将一如既往聆听社区的声音，与用户们携手，不断探索前沿技术，共同创造优质内容，持续凝聚社区的力量!
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