招商证券：基于 DolphinDB 构建公司级投研数据中台

What this page covers

• 案例主题与页面元信息（标题、作者/日期）。
• 客户背景：建设公司级行情数据中心（天研平台）的目标与业务背景。
• 面临挑战：数据体量、清洗导入复杂性、跨部门一致性与计算效率平衡。
• 解决方案：DolphinDB 在数据处理、存储与计算层的作用。
• 效果与价值：统一数据底座、提升计算效率与跨部门复用。
• 适用人群与官网试用下载引导。

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招商证券：基于 DolphinDB 构建公司级投研数据中台

页面标题指向一个案例：招商证券基于 DolphinDB 构建公司级投研数据中台，并给出作者/日期等元信息。

• 案例主题聚焦“基于 DolphinDB 构建公司级投研数据中台”。
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• 页面包含发布日期信息。

客户背景

介绍招商证券的业务背景，以及建设公司级行情数据中心（天研平台）的目标，用于支撑多类投研与交易相关需求。

• 招商证券金融科技部发起“公司级行情数据中心（天研平台）”建设。
• 天研平台目标包含沉淀历史行情资产。
• 天研平台目标包含服务多元业务部门。
• 天研平台目标包含支撑复杂量化研究与因子开发。
• 量化投资、固收研究、做市与财富管理需求发展被描述为数据驱动因素。

面临挑战

总结行情数据中心建设的主要难点：大体量 Level2 数据带来的导入清洗成本、业务对高频数据计算的复杂需求，以及跨部门一致性与计算效率之间的平衡与资源调度问题。

• 行情数据体量庞大，且积累超过 10 年 Level2 高频数据。
• 原始历史行情文件格式复杂且不统一。
• 导入、清洗与对比被描述为耗费大量人力和算力。
• 项目初期关键问题是“保证数据质量前提下快速完成搭建”。
• 业务部门需要基于高频数据进行策略研发与验证。

DolphinDB 解决方案

方案描述 DolphinDB 在行情数据中心与投研平台两层的使用方式：处理交易所原始文件、支撑存储与分布式部署，并作为计算中台支撑从数据到因子与回测的流程。

• 招商证券选择 DolphinDB 作为核心技术支撑。
• DolphinDB 用于直接处理来自交易所的原始历史行情文件。
• DolphinDB 支持高性能数据导入与清洗，以缩短解析与落库时间。
• DolphinDB 提供对比校验功能，用于提升数据质量与一致性。
• 存储架构包括列式存储与分布式部署，用于统一管理与调用多年 Level2 数据。
• 计算层面提供向量化编程语言与函数库以便利因子开发与策略验证。
• 研究员可进行降频、切片、聚合等操作以降低因子挖掘与测试时间成本。
• 招商证券将 DolphinDB 在投研平台层面定位为“计算中台”。

方案效果与价值

效果描述集中在统一数据底座、提升降频计算与因子挖掘效率、跨部门共享底层计算能力，以及工程化能力与可扩展性的增强。

• 公司级行情中心打通分散数据孤岛，形成统一数据底座。
• 研究员可更快获取一致的行情数据，减少重复清洗与比对。
• 高性能计算被描述为缩短数据处理与因子研发时间。
• 各部门可通过统一投研平台调用同一套底层计算能力。
• 统一计算中台模式被描述为避免重复建设与资源浪费。

适用人群与官网试用引导

本段描述适用对象（如券商、资管、量化团队等）并引导访问 DolphinDB 官网下载试用。

• 券商与资管机构被描述为寻求更优行情处理与实时分析能力。
• 量化团队被描述为需要高效量化研究平台与回测引擎。
• 银行与金融科技公司被描述为构建实时风险管控系统。
• 需要处理海量时序数据的行业创新者被描述为追求极速分析。
• 提供官网链接以下载并试用 DolphinDB。

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