DolphinDB 助力长江证券打造高频量化投研中台

客户背景

作为国内领先的综合性证券公司之一，长江证券始终重视金融科技与量化研究在业务发展中的支撑作用。近年来，随着量化投资策略的不断演进，公司在数据体系建设方面持续加码，尤其是在高频行情数据处理和策略研究效率提升方面，积极探索着更先进的技术方案。

面临挑战

尽管已有多年数据建设基础，但随着业务需求的深入，长江证券在高频量化平台的建设中也面临了一系列挑战。

首先，数据处理效率面临瓶颈。每天导入的华锐、米筐等高频行情文件体量巨大，涉及百万级甚至千万级记录。导入过程需完成字段解析、缺失值处理、异常对比等清洗操作，原有技术栈在面对大文件、高并发任务时效率逐渐下滑，难以支撑策略团队快速获取所需数据。

其次，策略研发对计算性能要求越来越高。尤其是中高频策略团队，对分钟级、秒级甚至毫秒级数据的调用和处理越来越频繁，需要快速完成降频操作（如从 tick 到 1min、5min 数据的聚合）、信号生成与因子提取。而传统数据平台在这类计算任务中常常存在响应慢、资源占用高、脚本执行不稳定等问题，限制了策略的验证速度和研发深度。

此外，由于策略团队使用方式灵活、需求多样，平台需要具备良好的扩展性和灵活的数据查询能力，以适应不同粒度的数据抽取与分析操作。现有方案难以在性能、兼容性和使用体验之间取得良好平衡，成为制约平台演进的关键因素。

DolphinDB 解决方案

为破解上述瓶颈，长江证券引入 DolphinDB 构建新一代高频量化投研中台。DolphinDB 是一款专为高性能时序数据处理而设计的分布式数据库，集数据存储、计算与调度功能于一体，特别适用于金融场景下的高频数据处理和策略回测。

DolphinDB 支持多线程并发导入机制，能够有效提升华锐、米筐等历史行情文件的导入效率。系统能够在导入过程中同步完成数据清洗、字段对齐、格式标准化等任务，显著缩短了数据预处理时间。

平台还具备高性能的列式存储与向量化计算能力，可实现对 tick 级数据的秒级处理。策略团队可基于 DolphinDB 进行灵活的数据降频（如由 tick 转为 K 线）、字段聚合、窗口函数计算等操作，进一步简化了数据准备流程。此外，平台支持 Python 等主流语言调用，并与公司内部已有策略框架集成，研究员可快速调用处理后的高频数据，进行信号提取、模型训练与组合回测，极大提升了策略开发效率。

方案效果与价值

DolphinDB 的成功应用，为长江证券的高频量化研究带来了以下多方面的成效：

• 行情数据处理效率显著提升。历史高频文件导入时间从原来的十数分钟缩短到数分钟之内，自动清洗、字段标准化和数据对比也由 DolphinDB 高效完成，极大减少了数据准备的等待时间，提高了数据服务的及时性。
• 因子研发与策略验证提效明显。平台实现了从 tick 数据到分钟数据的高效降频，支持复杂函数的快速聚合和窗口计算。策略团队无需等待数据加工结果，即可实时调用所需样本进行模型构建与性能验证，形成从数据到策略的一体化闭环。
• 平台服务能力更加灵活开放。DolphinDB 支持多语言访问和 API 调用，方便不同团队基于自身研究工具进行接入，避免了系统切换带来的使用障碍。平台还支持高并发访问与资源隔离，为不同策略团队提供稳定、独立的数据服务环境。
• 量化中台能力得到系统性提升。基于 DolphinDB，长江证券实现了从数据接入、加工、降频、因子开发到策略验证的全链条流程整合，为公司量化研究体系提供了更强的技术支撑和更高的协作效率。

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