"TB级数据秒级响应，因子挖掘效率百倍跃升"------量化金融的技术迭代正以前所未有的速度重塑行业格局。随着金融市场日趋复杂，具备扎实数理功底、高效编程能力与成熟实战经验的复合型人才，成为机构争抢的核心资源。
**香港中文大学（深圳）（下称港中深）**专注培养具国际视野与社会担当的创新人才，其金融工程硕士（MFE）项目以"衔接学术与产业"为核心培养目标，核心课程直击行业需求，比如算法交易、机器学习量化应用、金融数据分析、金融工程研究等课程，既为学生筑牢数理统计、金融理论与编程技术的扎实基础，又让学生深度参与头部机构合作的实战项目。
DolphinDB 受港中深邀请参与《金融工程研究》课程，在课程内共建因子挖掘实战课程设计，对标金融机构真实投研流程。近日，该项目顺利完成中期答辩，参与项目的学生们在高度仿真的真实投研场景中积累了宝贵实战经验，个个收获满满。
项目直击：从数据到因子的全流程实战
"这不是传统的课堂，更像一个迷你量化投研部。"参与课程的学生如此评价。作为港中深金融工程硕士核心课程《金融工程研究》下的特色合作课程设计模块，本次课程设计项目以 DolphinDB 平台为核心，覆盖因子挖掘的完整流程，从数据获取到成果汇报，每一个环节都对标金融机构的真实投研场景。
课程设计上，学生可从四大前沿方向中选择课题，包括订单簿动态特征、交易行为模式、量价衍生因子及市场微观结构，每组需独立开发3-5个关联因子。DolphinDB 为学生提供了沪深股票 Level 2逐笔成交、委托等真实高频数据集，让学生在处理 TB 级数据时体验"分钟级计算"的技术魅力。
中期答辩现场，学生团队的表现令人瞩目：有小组基于订单簿不平衡度因子，构建了精准捕捉流动性冲击的模型；有团队通过量价背离因子，提出了改进型择时策略；更有团队运用 DolphinDB 的自动化流水线工具，实现了因子计算与回测的无缝衔接。"学生们的因子逻辑创新度很高，部分成果已具备实际应用价值。"担任答辩评委的 DolphinDB 量化专家评价道。
深化合作：不止于课程的人才生态共建
产教融合的核心，在于让教育内容精准匹配产业需求。此次合作并非偶然，而是港中深的育人理念与 DolphinDB 的行业使命的自然契合。
把金融机构的真实投研场景搬进课堂，正是 DolphinDB 与港中深合作的核心目标。DolphinDB 作为国内时序数据库领域的领军者，其技术优势正是高校实践教学最需要的产业资源。而港中深则为企业提供了接触顶尖人才的窗口，双方从课程设计、数据支持到导师配备全程深度参与，构建起"企业提需求、高校出方案、学生练实战"的闭环合作模式。这种模式既解决了高校实践教学与产业脱节的痛点，也为企业储备了具备核心技术能力的潜在人才。
中期答辩的落幕既是阶段性成果的总结，更是深化合作的起点------港中深与 DolphinDB 通过产业资源深度介入，让学生在掌握硬核数据处理技术的同时，锤炼独立投研逻辑与实战能力，为其职业发展筑牢根基。明年4月课程终期汇报在即，我们有理由期待，这批经实战淬炼的人才将带着自主研发的因子模型与代码库成为行业新生力量，而双方的产教融合模式也将为金融科技人才培养提供更多借鉴。
DolphinDB 蔚蓝计划
为推进高校合作，DolphinDB 已正式启动蔚蓝计划 ，旨在通过产学研协同创新、人才共育等多种形式，致力于将 DolphinDB 引入高校，共同培养具备国际视野、创新精神和实践能力的高素质金融科技人才。合作内容包括讲座、课程开发、人才实训及联合研究等，为学生提供丰富的学习资源、实习机会及研究课题。
目前，DolphinDB 已与多所知名高校开展合作，包括上海交通大学安泰经济与管理学院、上海交通大学高级金融学院、北京大学经济学院、浙江大学经济学院、中国科学技术大学管理学院、中国人民大学数学学院、上海财经大学实验中心、南方科技大学商学院、对外经济贸易大学、复旦大学、南京大学、北京大学汇丰商学院、香港中文大学（深圳）、暨南大学、中山大学、北师香港浸会大学、华南理工大学等。