东吴证券：基于 DolphinDB 的高频订单簿实时合成平台实践
客户背景
作为国内领先的综合性券商，东吴证券在量化交易与算法执行领域持续投入。随着高频策略交易规模增长，自营团队对订单簿数据的时效性与深度提出更高要求。
业务挑战
东吴证券原有系统在处理全市场证券的秒级订单簿时面临挑战：
1. 行情处理时效性不足传统架构下，交易所多通道逐笔委托与成交数据需经多层中转，秒级订单簿合成延迟波动显著，在高峰时段难以稳定维持低延时水平，影响策略执行效果。
2. 系统架构复杂度：订单簿合成涉及上交所股票/基金、深交所股票/基金等14个独立通道，原有方案需分别处理各通道数据流，导致计算资源分散，运维管理负担沉重。
3. 数据存储成本压力：PB 级历史订单簿数据采用传统存储方式，硬件投入与维护成本持续攀升，且跨日数据归档流程影响次日开盘前策略准备效率。
解决方案
东吴证券采用 “DolphinDB + INSIGHT 插件 + 订单簿引擎” 集成方案，构建订单簿处理体系：
- 通过 INSIGHT 行情插件直连交易所数据源，实现多通道行情毫秒级接入
- 采用列式内存表承载实时数据流，单表千万级容量设计保障峰值处理能力
- 建立交易所专属分布式数据库，通过时间+标的复合分区优化存储效率
实施效果与业务价值
运营效能提升
- 订单簿合成延迟波动率下降显著，全市场秒级快照输出稳定性达业务要求水平
- 硬件资源利用率优化明显，同等业务规模下服务器数量减少可观
- 运维自动化率提升突出，日常管理耗时缩减显著
策略赋能价值
- 为高频做市策略提供稳定低延时的订单簿信号
- 10档深度数据助力价差分析精度提升
- 自定义指标功能支持创新因子挖掘（挂单动能、撤单压力等）
数据资产沉淀
- 建成标准化高频订单簿数据库
- 支持近两年历史数据秒级回溯
- 盘后归档效率提升显著，保障策略复盘时效性
如果您是：
寻求更优行情处理与实时分析能力的券商、资管机构；
需要高效量化研究平台与强大回测引擎的量化团队；
致力于构建实时风险管控系统的银行、金融科技公司；
任何需要处理海量时序数据、追求极速分析的行业创新者……
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