DolphinDB 助力易方达构建行情中心与量化投研平台

在数据成为核心生产要素的时代，如何高效管理、处理和利用海量金融数据，正成为公募基金公司竞争力的重要组成部分。作为业内领先的公募机构，易方达基金在构建行情数据中心和量化投研平台的过程中，引入 DolphinDB 作为底层数据引擎，实现了数据处理效率与计算性能的双重提升。

构建统一的行情数据中心

易方达的大数据团队承担着公司级行情数据中心的建设任务，目标是为内部各业务线提供统一、稳定、高效的行情数据服务。数据中心覆盖股票、债券、基金等多个品种，特别是超过10年的 Level2 高频行情数据，数据体量大、更新频繁、使用场景复杂。

传统的数据库系统在处理这类海量高频数据时，容易在导入速度、存储效率、查询响应等方面出现瓶颈。为此，大数据团队选用了 DolphinDB 构建行情数据中心，通过其专为时序数据优化的列式存储与高性能计算引擎，实现了数据处理能力的显著提升。

目前，易方达每天盘后会自动导入 wind 提供的历史行情数据。数据导入流程不仅包括基础入库，还涉及字段标准化、格式清洗、缺失值处理、异常值校验等操作。借助 DolphinDB 的向量化计算和分布式调度机制，这一流程仅需数分钟即可完成，远超传统方案的处理效率。同时，历史数据经压缩后得以长期保存，确保十年+高频数据可被快速调用，为公司内部投研、交易、估值等系统提供坚实支撑。

构建高效的量化投研平台

在行情中心提供数据支持的基础上，易方达金融科技部进一步探索 DolphinDB 在量化研究中的应用，构建起涵盖股票、债券、指数等多资产类别的量化投研平台。

量化研究对数据处理的性能要求极高，尤其是在策略开发和组合回测环节，通常需要在大样本数据上进行多轮测试与调优。传统平台在回测效率、策略迭代速度和资源使用上常常存在瓶颈，而 DolphinDB 以其内存计算能力和向量化编程范式，为高效策略验证提供了技术基础。

平台支持灵活的策略配置、窗口滑动和批量参数测试，研究员可根据业务需求，快速调取行情数据并执行回测任务。同时，DolphinDB 提供了丰富的函数库与 Python 等主流语言的接口，便于与现有研发工具链集成，实现策略开发、执行、分析的闭环。相比之前的回测方案，整体效率显著提升，推动了策略从构想到落地的快速验证。

DolphinDB 独特优势

DolphinDB 之所以能在易方达的核心系统中落地，关键在于它在以下几方面具备优势：

• 极致性能：无论是行情数据的快速清洗与入库，还是量化策略的高频回测，DolphinDB 都能提供稳定、低延迟的计算支持。
• 良好兼容性：平台支持多语言调用与 API 集成，易于与内部工具链打通，便于二次开发和系统演进。
• 稳定性与可维护性：系统运行稳定、部署灵活，极大减轻了运维压力，保障了核心业务的连续性和可靠性。

这些特性，使 DolphinDB 不仅是数据存储与计算的工具，更成为贯穿数据中心与量化研究的一体化技术平台。

应用效果

通过 DolphinDB 的引入，易方达构建了统一、高效、可拓展的数据基础设施，提升了行情管理效率与量化研究能力。这一转型也反映了当前公募基金行业的趋势——从依赖经验转向依赖数据，从手工分析转向自动建模，从分散开发转向平台化建设。

随着技术与业务的融合不断加深，DolphinDB 希望在更多关键场景中发挥支撑作用，助力公司构建更具前瞻性、智能化的数据驱动投研体系。

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