3月21日下午，二十余位來自國內私募、券商和期貨機構的核心策略研發、IT 架構師、數據分析專家們，齊聚錢塘江畔的基金小鎮，與 DolphinDB 一同深入探討交流了量化交易領域高性能實踐的寶貴經驗。DolphinDB 創始人周小華博士與兩位來自券商的研究人員做了精彩分享。

01 與 DolphinDB 創始人面對面

在量化交易領域，傳統的數據存儲和處理方案正面臨日益嚴峻的挑戰。隨著行情數據頻率的不斷提升，數據量呈現爆炸式增長，這使得傳統關係型數據庫和文件存儲等解決方案在壓縮比、性能優化以及數據管理等方面顯得捉襟見肘。

DolphinDB 的創始人周小華博士深入剖析併為大家介紹了中高頻量化從投研到生産的全鏈路解決方案。周博士指出：“在量化交易的各個環節，市場上涌現出眾多開源産品，用戶可以根據自身需求通過組裝或自研的形式，實現特定環節的技術突破。然而，DolphinDB 的優勢在於，除了能夠滿足量化投研各個階段的技術需求，還能兼顧高性能與靈活的開發需求，並以統一的技術棧提供便捷的運維支援。”基於DolphinDB，用戶可以在一款産品內實現高頻數據存儲、訂單簿處理、高頻回測以及因子流批一體的全棧式數據處理。此外，周博士還透露，DolphinDB 即將發佈一個全新的高性能因子挖掘平臺。該平臺將被命名為 Shark，寓意“兇猛”，彰顯其強悍的性能。Shark 是一個 CPU-GPU 異構計算平臺，在初期規劃中，Shark 將擁有基於遺傳演算法實現的自動因子挖掘功能，以及 CPU 算子無縫切換到 GPU 平臺進行計算等特性。與 CPU 相比，更多的計算單元使得 GPU 在處理計算密集型任務時，能顯著降低處理時延，提高計算效率。

02 來自券商的實踐分享

在進行立體式投研與鏈式極速交易時，策略的工程化需要投研系統完成非常大量的計算任務，計算性能至關重要。某券商的量化投資經理基於其豐富的行業經驗，向大家展示了 DolphinDB 如何助力解決 IT 系統設計中的難題。他強調：“策略通常是以高度工程化的方式去實現的，因此，我們始終追求更好的性能。”他通過一組具體數據為我們分享了 DolphinDB 的性能優勢：“在單因子多參數的計算任務中，使用 DolphinDB 替代 Python，我們平均能夠提速50-100倍以上。”除了高性能外，DolphinDB 在搭建 IT 系統時還展現了諸多其他優勢。DolphinDB 內置的1500+函數，均針對金融業務場景進行了調優，極大節省了開發人員在數據處理和分析上的時間與精力。更值得一提的是，DolphinDB 幫助該團隊將投研與生産對接時的數據差異率縮小至萬分之一以內，在策略上線流程中，發揮了關鍵作用。傳統的關係型數據庫和文件存儲系統在處理實時行情時存在諸多挑戰，這也正是某券商的量化平臺負責人在選型過程中遇到的難題。他指出，團隊面臨開源組件眾多、架構鏈路複雜、因子計算開發成本較高的問題。為了解決這些痛點，團隊開始接觸 DolphinDB，以期找到一種更高效、更便捷的數據處理方案。“在切換到 DolphinDB 後，肉眼可見，我們團隊大幅提升了數據處理的效率，包括數據的完整性和準確性都得到了保障。”該負責人表示，基於 DolphinDB 強大的實時數據處理能力，每一筆交易數據、記錄以及回報都被實時存儲至 DolphinDB，團隊能夠更便捷地回溯和分析每一筆交易，從而不斷優化策略。DolphinDB 的引入，無疑為量化投研和交易都注入了新的活力，打破了技術棧割裂帶來的業務壁壘，助力團隊取得更加卓越的成績。

03 關於D-Day

D-Day 旨在為用戶們提供一個專業、開放的交流機會，方便大家深入探討在量化交易中如何有效提升綜合投研效率，以技術融入業務，創造應用價值。此後我們也將定期在北京、上海、廣州、深圳等地舉辦 D-Day 線下活動，期待我們下一次的相遇！

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來源：信陽日報    | 撰稿：D-Day    | 責編：谷晟    審核：張淵

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