博时基金：基于 DolphinDB 打造公司级行情数据中心
客户背景
作为国内大型公募基金公司之一，博时基金管理的产品线涵盖股票、债券、基金及多元化资产类别。随着资产管理规模不断扩大，投研体系也日益精细化，对数据支撑能力的要求显著提升。公司内部不同业务部门对行情数据、基本面数据及衍生指标的依赖程度不断加深，无论是权益投资、量化研究，还是子公司业务支持，都需要快速、准确且一致的数据服务。
为此，博时基金启动了公司级行情数据中心的建设工作。该数据中心旨在集中存储和管理超过十年的 Level2 高频行情数据，覆盖股票、债券、基金等多种资产类别。在数据来源方面，公司引入了同花顺的历史行情文件，同时配合自有数据资源，构建覆盖广、精度高的一体化行情体系。
博时基金的权益量化投资部作为核心使用团队之一，对高频行情与基本面因子的存储需求尤为迫切。部门需要长期保存大量行情数据，并结合因子库开展多维度研究，以便为量化策略开发提供有力支撑。
面临挑战
在数据中心建设过程中，博时基金面临着多重挑战：
- 数据规模与存储压力：十年以上的 Level2 高频行情，覆盖多个品种和市场，数据量级极其庞大。传统数据库或通用存储方案在应对这种大规模时序数据时，往往在写入效率、存储压缩和查询速度上存在瓶颈，难以满足实际业务的高性能需求。
- 数据清洗与一致性问题行情数据来源多样，既有交易所直接发布的数据，也有第三方提供的历史文件。不同来源间在格式、口径、完整性上存在差异，需要统一的清洗和对比流程，才能确保在全公司范围内形成标准化数据口径。如果缺乏高效的数据处理工具，不仅会延长研发周期，也容易造成数据不一致，从而影响后续分析与投资决策。
- 跨部门数据服务需求数据中心不仅为权益量化投资部服务，还需要面向公司内部多个业务单元以及子公司提供支撑。这意味着系统必须具备多用户并发访问的能力，同时保证访问效率与数据安全。如果无法在性能和稳定性之间取得平衡，数据中心将无法有效发挥公司级平台的作用。
此外，在量化研究层面，权益量化投资部已经积累了丰富的基本面因子库，并逐步引入高频行情因子。然而，现有的研究流程在性能上存在局限，部分因子尚未能从 Python 平滑转写到新的数据平台中。如何在保持研究灵活性的同时，获得更高效的计算环境，是量化研究团队亟需解决的问题。
DolphinDB 解决方案
针对这些挑战，博时基金引入 DolphinDB 作为公司级行情数据中心的核心技术支撑。
在数据存储方面，DolphinDB 的列式存储架构和高压缩比特性，使得海量 Level2 高频数据能够高效保存并快速读取。在十年以上数据的集中管理过程中，系统既保证了写入和查询性能，又有效降低了存储成本。
在数据处理与清洗环节，历史行情文件在导入时可以快速进行格式转换、异常检测和字段对齐，从而实现跨来源数据的一致化。通过这一流程，博时基金成功建立了标准化的行情库，为后续研究和业务应用奠定了可靠基础。
在跨部门服务方面，DolphinDB 的分布式架构使得数据中心能够支持多用户并发访问，不同业务单元可以根据权限高效取数，既保证了性能，也兼顾了数据隔离与安全。通过这种统一的数据服务平台，公司内部实现了数据口径统一、调用便捷，避免了各部门“各自为政”的重复建设与资源浪费。
对于权益量化投资部而言，DolphinDB 不仅是高频数据的存储工具，更是计算引擎。团队可以在 DolphinDB 中直接进行因子计算、数据降频与组合分析，减少了在不同平台之间频繁切换的开销。研究员能够在 DolphinDB 中快速执行大规模数据运算，相比传统方法，计算效率显著提升，可以投入更多时间在策略创新上。
方案效果与价值
在 DolphinDB 的支持下，博时基金的公司级行情数据中心顺利建成并投入使用，取得了多方面成效：
- 数据存储与处理能力显著增强：海量 Level2 数据能够长期、稳定保存，查询与分析速度大幅提升。这为投研团队在策略开发、历史回溯和跨市场比较中提供了坚实的数据基础。
- 数据质量得到保障：通过 DolphinDB 高效的数据清洗与对比机制，不同来源的行情文件得以统一口径，形成标准化数据库。无论是权益量化投资部，还是公司其他业务部门，都能够在同一数据标准下开展工作，避免了因口径不一致导致的研究偏差。
- 跨部门协作更加顺畅：公司内部能够基于统一平台取数，既提高了数据使用效率，也降低了重复建设的成本。数据中心真正发挥了“统一、共享、服务”的作用，成为公司整体投研体系的枢纽。
从战略层面看，DolphinDB 不仅帮助博时基金解决了当前的数据管理与计算问题，更为未来发展提供了可扩展的技术平台。随着数据量持续增长、研究方法不断演进，公司可以在现有平台上平滑扩展，支持更多资产类别与复杂分析场景。这种前瞻性的基础设施建设，使博时基金能够在激烈的市场竞争中保持研究与决策的领先优势。
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