招商证券：基于 DolphinDB 构建公司级投研数据中台

客户背景

作为国内领先的综合类证券公司，招商证券在投研体系建设上一直保持着前瞻性和较强的实践能力。随着量化投资、固收研究、做市业务以及财富管理需求的快速发展，数据已经成为推动投研与交易模式演进的关键驱动力。为了支撑全公司多部门的研究与交易需求，招商证券金融科技部启动了公司级行情数据中心（“天研平台”）的建设，目标是沉淀历史行情资产、服务多元业务部门，并为各类复杂的量化研究与因子开发提供坚实的数据支撑。

面临挑战

在实际建设过程中，招商证券面临的核心挑战主要集中在以下几个方面。

一方面，行情数据体量庞大。公司积累了超过 10 年的 Level2 高频行情数据，覆盖股票、债券、基金以及固收等多类资产。原始历史文件直接来自交易所，数据格式复杂且不统一，在导入、清洗和对比过程中需要耗费大量人力和算力。如何在保证数据质量的前提下快速完成数据中心的搭建，是项目初期的突出难题。

另一方面，业务部门对数据使用的需求日趋多样化和实时化。固收团队、做市业务、研究所等均需要基于高频数据进行策略研发与验证，这不仅要求系统支持大规模降频计算和因子挖掘，还要求能够灵活响应研究员的个性化分析需求。传统方案在计算效率和扩展能力上存在明显瓶颈，难以匹配业务发展的节奏。

此外，投研数据中台建设还需要解决一个长期存在的问题——如何在保证数据一致性的同时兼顾计算效率。各部门既希望能够直接在平台上完成复杂的因子研究与模型回测，又希望计算资源能够统一调度，避免重复建设与资源浪费。这对底层系统的工程化能力和计算性能提出了极高要求。

DolphinDB 解决方案

针对这些挑战，招商证券选择 DolphinDB 作为核心技术支撑，并在行情数据中心与投研平台两大系统中发挥作用。

在行情数据中心层面，DolphinDB 被用于直接处理来自交易所的原始历史行情文件。借助其高性能的数据导入与清洗能力，历史文件能够在较短时间内完成解析与落库，同时通过内置的对比校验功能提升了数据质量与一致性。在存储架构上，DolphinDB 支持高性能的列式存储与分布式部署，使得超过十年的 Level2 高频数据能够被统一管理并高效调用。

在计算层面，DolphinDB 的向量化编程语言与丰富的函数库为多种因子开发与策略验证提供了便利。研究员可以直接利用 DolphinDB 对行情数据进行降频、切片、聚合等操作，大幅减少了因子挖掘与策略测试的时间成本。

在投研平台层面，招商证券将 DolphinDB 定位为“计算中台”。各业务部门通过天研平台调用 DolphinDB 的计算能力，实现了从原始数据到因子计算再到策略回测的全流程一体化。相比以往依赖外部工具或分散式计算框架的方式，DolphinDB 提供了更高的稳定性与更低的运维复杂度，使投研平台真正成为多部门共享的统一底座。

方案效果与价值

经过一段时间的应用，招商证券在数据与投研效率方面取得了显著成效。

在数据管理层面，公司级行情中心的建立打通了原有分散的数据孤岛，形成了覆盖股票、债券、基金和固收的统一数据底座。研究员可以快速获取完整且一致的行情数据，无需重复清洗和比对，极大提升了工作效率。

在计算性能方面，DolphinDB 的高性能计算引擎显著缩短了数据处理与因子研发的时间。例如，在降频计算与大规模因子挖掘任务中，研究员能在极短时间内完成原本需要长时间运行的计算任务。这种效率提升不仅降低了研发成本，也为新策略的快速验证与落地提供了可能。

在平台建设层面，DolphinDB 作为计算中台的作用逐渐凸显。无论是做市、多因子研究，还是财富管理与 FICC 团队，各部门都能够通过统一的投研平台调用同一套底层计算能力。这种模式避免了重复建设与资源浪费，同时保证了数据与计算的一致性，使得公司在整体投研体系上实现了标准化与高效化。

通过引入 DolphinDB，招商证券进一步强化了金融科技的工程化能力。系统的快速上线与高可用架构不仅满足了当前的业务需求，也为未来业务扩展留足了空间。这种灵活性使得公司能够在瞬息万变的市场环境中保持技术与业务的双重优势。

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