招商资管基于 DolphinDB 构建公司级行情中心
客户背景
招商资管长期致力于通过科技创新驱动资产管理业务转型升级。随着量化投资、智能投研、实时风控等业务场景不断发展，对数据平台的时效性、统一性和计算力提出了更高的要求。为此，招商资管围绕内部策略研发和数据服务需求，搭建了统一的公司级行情数据平台，以此构建高效可控、稳定可靠的数据底座，支撑核心业务线的持续发展。
该平台存储了超过10年 Level2 级别的高频行情数据，主要涵盖股票类资产，数据来源于交易所的历史行情通道。通过系统化的数据清洗、字段对比和标准化处理，平台不仅保障了数据的准确性与一致性，也为因子研究与策略开发提供了稳定的数据来源，是招商资管迈向数据驱动型业务的重要基础设施之一。
面临挑战
在构建和运营行情中心的过程中，招商资管也面临了一系列实际挑战，主要集中在数据管理、计算性能和服务协同等方面。
首先，数据体量庞大，处理效率受限。高频行情数据具有高采样频率和海量更新特征，尤其是 Level2 数据在每个交易日中产生的记录量极为可观，长期积累后形成了 PB 级别的数据总量。每天的行情导入任务需要处理来自交易所的原始文件，对数据格式进行统一转换，同时完成字段补齐、交易时间对齐、异常处理等复杂操作。传统的数据导入流程效率低，容易成为策略团队调用最新数据的瓶颈。
其次，策略研发过程对计算能力依赖日益增强。招商资管内部的多支策略团队需要基于高频数据开展因子挖掘、特征加工和样本降频等工作。例如，将 tick 级别数据降频至1分钟、5分钟等 K 线形式，并在其基础上进行滑动窗口统计、横截面比较和因子绩效验证等操作，对底层平台的计算并发性和延迟控制能力提出较高要求。
此外，数据服务的统一性和协同性尚待加强。由于历史上不同团队各自维护数据副本、使用自定义脚本处理数据，存在标准不一致、版本不可追溯等问题，影响了策略的复现与迭代。建设统一、高性能的数据中心，并打通从原始数据获取到策略产出的全过程，成为推动招商资管内部量化研究协同的关键目标。
DolphinDB 解决方案
为应对上述挑战，招商资管选择引入 DolphinDB 作为行情中心的底层数据引擎。
在数据接入层面，DolphinDB 以流式并行方式导入来自交易所的历史行情文件，并在导入过程中自动执行字段映射、异常值剔除、缺失数据填补与交易时间序列对齐等操作，显著缩短了每日行情数据更新的延迟。原本需要手工或脚本驱动的清洗流程，现由平台自动完成，有效降低了数据处理复杂度和人为错误概率。
在数据存储方面，DolphinDB 使用基于列式压缩的高效存储结构，并结合按时间与股票代码分区的方式，实现对十年级别高频行情的快速读取与精准查询。策略团队可以在秒级时间内访问特定日期、特定品种的交易明细，满足高频回测与事件驱动分析的需求。
DolphinDB 还支撑招商资管构建统一的数据服务接口。所有业务团队均可通过标准化的访问方式调用清洗后的高频行情数据，平台在后台自动完成权限控制、资源隔离与日志记录，保障数据安全与一致性。平台支持脚本自动生成降频数据（如1min、5min、15min等 K 线序列），并提供丰富的滑窗、聚合与排序函数库，供研究员进行因子构建、信号提取与样本分析。
方案效果与价值
随着方案的全面落地，招商资管在数据处理效率、策略研发能力和数据治理水平等方面取得了显著成效：
- 数据导入与清洗效率大幅提升。平台可实现交易所高频数据的自动接入与校验处理，从原来的小时级流程压缩至分钟级，提升了行情数据的“上架”速度，有效缩短了策略研发对新数据的响应周期。
- 策略开发流程标准化、模块化程度显著提高。在统一数据底座的基础上，不同策略团队能够复用一致的数据接口和计算模板，避免了重复开发与数据差异所带来的误差，提高了策略开发的一致性与复现能力。
- 因子挖掘与回测效率显著提升。依托 DolphinDB 的高并发计算能力，策略研究人员可以在数分钟内完成多因子的横截面打分、分组回测与收益归因分析，极大地提高了研究节奏，为策略快速迭代提供了技术保障。
通过 DolphinDB，招商资管构建了覆盖全品种、高频段、跨团队的一体化行情平台，为数据治理的精细化、策略研究的规模化与业务协同的系统化奠定了坚实基础。
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