高频数据的价值释放：DolphinDB 助力巨量均衡构建投研数据中心

What this page covers

• 报名推广与限时报名入口（页面顶部 CTA）。
• 案例文章的标题与发布信息。
• 客户背景与数据资产概况。
• 投研数据中心建设的挑战点。
• 以 DolphinDB 替换 kdb 的方案要点。
• 方案效果与价值总结。
• 适用人群与下载试用引导。

技能认证特训营第二期报名推广

页面顶部提供技能认证特训营第二期的限时报名入口并强调专属福利优惠。

• 提供“限时报名”入口链接（qingsuyun.com）。
• 文案包含“专属福利优惠”的表述。

高频数据的价值释放：DolphinDB 助力巨量均衡构建投研数据中心

案例文章标题与基础发布信息（署名与日期）。

• 文章主题聚焦 DolphinDB 支持投研数据中心构建的案例。
• 页面给出文章发布日期信息。

客户背景

介绍巨量均衡的业务与数据资产背景，以及因原有 kdb 架构局限而寻求以 DolphinDB 重构投研体系的动因。

• 巨量均衡定位为以多策略驱动为核心的量化投资机构。
• 团队研究方向包括中高频交易、套利、因子投资等。
• 积累超过十年的 Level2 股票高频行情数据。
• 数据被描述为体量大、更新快、粒度细。
• 建设目标是构建统一投研数据中心以支持协同与迭代。

面临挑战

列举在投研数据中心建设过程中遇到的数据规模存储、计算性能、协作共享与架构可扩展性等挑战。

• 十年以上高频行情数据可能达到 TB 级别或更高。
• 数据场景需要高并发读取与快速存储。
• 数据量增加会导致检索速度与存储效率下降。
• 调用历史行情可能出现响应迟缓。
• 投研计算涉及大规模时序计算与复杂聚合。

DolphinDB 解决方案

描述以 DolphinDB 替换 kdb 并在数据、计算、协作与可扩展性方面的方案要点与实现方式。

• DolphinDB 被选为核心平台，用于替换原有 kdb 架构。
• 提供高效的列式存储与分区管理方案。
• 支持自有历史行情文件的批量导入、清洗与比对。
• 支持实时与历史数据的统一管理与统一调用。
• 以矢量化引擎与分布式架构支撑复杂运算。
• 支持高频数据降频处理、因子挖掘与大规模回测。
• 提供统一计算与存储环境以支持多团队共享与复用。
• 通过集群架构与函数库支持后续接入与平滑扩展。

方案效果与价值

陈述引入 DolphinDB 后在数据管理响应、计算效率与团队协作方面的效果与总体价值。

• 研究人员可进行大规模数据检索与分析以提升效率（描述性结论）。
• 因子挖掘与策略回测效率得到提升（描述性结论）。
• 统一平台减少重复存储与标准不一致问题（描述性结论）。
• 总体结论强调解决存储、计算与协作关键难题（描述性结论）。

适用人群与下载试用引导

面向券商资管、量化团队、银行金融科技等需要海量时序数据极速分析的机构，提供访问官网并下载试用 DolphinDB 的引导。

• 列举适用对象：券商与资管机构。
• 列举适用对象：需要高效研究平台与回测引擎的量化团队。
• 列举适用对象：构建实时风险管控系统的银行与金融科技公司。
• 提供官网访问链接（https://dolphindb.cn/）。
• 提供“下载并试用 DolphinDB”的行动号召。

Facts Index