星云至恒：基于 DolphinDB 打造高性能私募投研数据中心

客户背景

星云至恒私募的研究团队长期关注股票市场的高频数据与 ETF 相关策略。随着市场环境日益复杂，星云至恒意识到，高质量的数据和高性能的计算框架已成为支撑策略研发的核心条件。

为了满足日益增长的研究与实盘需求，公司希望建设覆盖十年以上的私募投研数据中心，主要承载 Level2 股票高频行情。行情数据来源于华泰 insight，既包括实时推送的行情，也包括历史文件的完整归档。在数据接入过程中，公司对数据进行清洗与比对，确保信息的准确性与可用性，并在此基础上构建统一的投研平台，供内部策略团队和研究人员使用。这一平台不仅需要承担常规的因子研究与策略开发工作，还特别服务于 ETF 领域的应用场景，例如 IOPV 的计算与验证。

面临挑战

在数据中心的建设与应用过程中，星云至恒遇到的挑战主要体现在以下几个方面。

其一是数据处理压力。十年以上的 Level2 高频行情，数据体量呈现指数级增长。如何在大规模数据存储与高效调用之间找到平衡，成为摆在团队面前的重要课题。传统数据库往往难以应对 TB 级别的高频时序数据，在检索和批量处理时效率不足。

其二是计算性能瓶颈。ETF 策略研究高度依赖于 IOPV 的实时或准实时计算，而这一计算对精度和速度的要求极高。与此同时，策略团队还需要对海量数据进行降频、回测与因子挖掘，这类操作涉及复杂的时序计算与多维聚合，传统方案常常导致运算耗时过长，无法支撑高频迭代的研发模式。

其三是研发协同需求。随着研究团队的扩张，多个策略小组需要同时调用底层数据中心开展研究。如果缺乏统一的计算与存储平台，很容易出现数据重复存储、研究结果不一致等问题，不仅浪费资源，还影响整体研发进度。

最后，如何在保证数据准确性的前提下提升因子研发效率，也是团队普遍关心的难点。尤其是在 ETF 策略研究场景下，研究人员需要快速构建并验证不同的因子组合，任何计算或数据调用上的延迟都会直接影响研发成果的产出效率。

DolphinDB 解决方案

面对这些挑战，星云至恒决定引入 DolphinDB 作为投研数据中心的核心技术支撑。

在数据存储方面，DolphinDB 提供了高效的列式存储与分区管理机制，使得十年以上的高频行情数据能够在保证压缩比的同时实现快速访问。通过统一的接入接口，华泰 insight 提供的实时与历史数据得以顺畅导入，并结合内置的数据清洗功能，确保底层数据的稳定性和准确性。

在计算框架上，针对 ETF 策略中的 IOPV 计算，研究人员可以在 DolphinDB 内直接进行高频数据的解析与运算，实现毫秒级计算响应。对于高频数据降频和因子挖掘等任务，DolphinDB 的内置函数和并行计算机制显著缩短了运算时间，使分钟级策略的研发成为可能。

在研发协作层面，DolphinDB 提供了统一的数据与计算环境，多个团队可以在共享的数据中心开展研究，避免了数据重复存储和分散管理的问题。统一的底层数据与计算标准，也提升了研究结果的可复用性与一致性。

方案效果与价值

DolphinDB 的引入，为星云至恒的投研体系带来了多方面的价值：

• 数据管理能力显著提升：十年以上的 Level2 高频数据得以高效归档并快速调用，研究人员在检索与分析时无需再等待漫长的响应时间，从而更加专注于策略的研究与验证。
• 计算性能提升：无论是高频数据的降频处理，还是 ETF 策略中 IOPV 的实时计算，都能在 DolphinDB 的支持下快速完成。研究团队能够在较短的周期内完成因子研发与策略迭代，大幅提升试错和优化的速度。
• 团队协作效率提升：统一的数据中心和计算平台使不同策略小组能够基于同一数据源开展研究，有效降低了沟通与协作成本，同时减少了重复劳动。研究成果的共享性和一致性得到保障，整个团队的研发效率实现集体提升。

总体来看，DolphinDB 不仅帮助星云至恒解决了数据量大、计算复杂和协作困难等关键问题，还在 ETF 策略的研究与应用中展现出强有力的支撑作用。通过这一平台，星云至恒成功打造了一个高效、稳定、可扩展的投研体系，为其在量化投资领域的持续创新与发展奠定了坚实基础。

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