3月21日下午，二十余位來自國內(nèi)私募、券商和期貨機構(gòu)的核心策略研發(fā)、IT 架構(gòu)師、數(shù)據(jù)分析專家們，齊聚錢塘江畔的基金小鎮(zhèn)，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(jīng)驗。DolphinDB 創(chuàng)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(chuàng)始人面對面
在量化交易領域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和處理方案正面臨日益嚴峻的挑戰(zhàn)。隨著行情數(shù)據(jù)頻率的不斷提升，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，這使得傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫和文件存儲等解決方案在壓縮比、性能優(yōu)化以及數(shù)據(jù)管理等方面顯得捉襟見肘。
DolphinDB 的創(chuàng)始人周小華博士深入剖析并為大家介紹了中高頻量化從投研到生產(chǎn)的全鏈路解決方案。周博士指出：“在量化交易的各個環(huán)節(jié)，市場上涌現(xiàn)出眾多開源產(chǎn)品，用戶可以根據(jù)自身需求通過組裝或自研的形式，實現(xiàn)特定環(huán)節(jié)的技術突破。然而，DolphinDB 的優(yōu)勢在于，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(fā)需求，并以統(tǒng)一的技術棧提供便捷的運維支持。”基于DolphinDB，用戶可以在一款產(chǎn)品內(nèi)實現(xiàn)高頻數(shù)據(jù)存儲、訂單簿處理、高頻回測以及因子流批一體的全棧式數(shù)據(jù)處理。此外，周博士還透露，DolphinDB 即將發(fā)布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(gòu)計算平臺，在初期規(guī)劃中，Shark 將擁有基于遺傳算法實現(xiàn)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(tǒng)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(jīng)理基于其豐富的行業(yè)經(jīng)驗，向大家展示了 DolphinDB 如何助力解決 IT 系統(tǒng)設計中的難題。他強調(diào)：“策略通常是以高度工程化的方式去實現(xiàn)的，因此，我們始終追求更好的性能。”他通過一組具體數(shù)據(jù)為我們分享了 DolphinDB 的性能優(yōu)勢：“在單因子多參數(shù)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(tǒng)時還展現(xiàn)了諸多其他優(yōu)勢。DolphinDB 內(nèi)置的1500+函數(shù)，均針對金融業(yè)務場景進行了調(diào)優(yōu)，極大節(jié)省了開發(fā)人員在數(shù)據(jù)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產(chǎn)對接時的數(shù)據(jù)差異率縮小至萬分之一以內(nèi)，在策略上線流程中，發(fā)揮了關鍵作用。傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫和文件存儲系統(tǒng)在處理實時行情時存在諸多挑戰(zhàn)，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(gòu)鏈路復雜、因子計算開發(fā)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(shù)據(jù)處理方案。“在切換到 DolphinDB 后，肉眼可見，我們團隊大幅提升了數(shù)據(jù)處理的效率，包括數(shù)據(jù)的完整性和準確性都得到了保障。”該負責人表示，基于 DolphinDB 強大的實時數(shù)據(jù)處理能力，每一筆交易數(shù)據(jù)、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(yōu)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(yè)務壁壘，助力團隊取得更加卓越的成績。
03 關于D-Day
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