国信证券：依托 DolphinDB 打造流批一体因子实时计算平台
客户背景
国信证券是国内大型综合类券商之一，在投研、交易、财富管理等多个业务板块保持稳健发展。近年来，随着量化投资与智能化交易模式的快速普及，国信证券对数据与计算平台的需求不断升级。在传统的研究与投研模式下，数据处理与策略验证多以离线批量计算为主，这种方式在历史数据回测上较为便利，但面对实时行情与即时因子计算时却存在明显不足。
为了应对新的市场环境和业务需求，国信证券金创部门率先启动了实时因子计算平台的建设。他们希望通过整合实时行情、历史行情、财务信息以及资讯数据，为研究员和策略开发人员提供一个统一、高效的计算环境。与此同时，IT 部门也积极参与其中，希望能够在满足业务快速迭代需求的同时，提升自身在数据治理、计算资源调度和系统稳定性方面的能力。
面临挑战
国信证券在平台建设时主要面临三大挑战：
- 数据的多样性与复杂性。行情数据需要实时接入，而财务和资讯数据则来自于第三方供应商（如万得、朝阳永续等），不同数据源在格式、频率和接口方式上均存在差异。如何在保证数据一致性和时效性的同时，实现统一接入与处理，是一项复杂的工程。
- 计算性能不足。传统以 Python、SQL 或大数据平台为主的计算方式，在因子挖掘和策略测试中往往需要较长时间，尤其是当需要同时处理实时流数据与大规模历史数据时，性能瓶颈愈发明显。这不仅拖慢了策略迭代速度，也限制了研究员对新因子、新模型的尝试。
- IT 与业务之间的协同问题。在原有模式下，业务人员需要依赖 IT 部门完成数据对接、计算逻辑实现与性能优化，而 IT 部门则面临频繁的需求变更和紧张的交付周期。二者之间存在一定摩擦，难以支撑高频、敏捷的策略开发节奏。
DolphinDB 解决方案
针对这些痛点，国信证券选择 DolphinDB 作为底层技术平台，并将其作为因子实时计算平台的核心引擎。
在数据接入层，DolphinDB 的分布式架构支持多源数据的统一接入与管理。无论是交易所实时行情，还是来自万得、朝阳永续等渠道的财务与资讯数据，都可以通过标准化接口接入 DolphinDB，并以统一的格式进行存储与管理。这大大降低了数据源异构所带来的复杂性。
在计算层，DolphinDB 的流数据计算引擎与批处理引擎相结合，构建了真正意义上的流批一体。实时行情数据可以直接进入流计算引擎，在毫秒级时间内完成指标更新与因子计算，而历史数据与财务数据则通过批处理方式进行回测与对比分析。借助内置的 SQL 计算引擎与丰富的函数库，研究员能够以简洁的语法实现复杂的数据运算，显著降低了开发门槛。
此外，DolphinDB 的分布式计算能力确保了平台在高并发与大规模计算场景下的稳定性与高性能。研究员不必再担心因数据量过大而导致的性能瓶颈，可以将更多精力放在因子逻辑与策略研究本身。
在组织协同层面，IT 部门利用 DolphinDB 的工程化特性，实现了数据与计算资源的统一管理和调度。通过平台化建设，IT 与业务之间的边界被逐渐打破，业务人员能够在 DolphinDB 上直接完成因子研发与策略验证，而 IT 部门则将精力集中在底层架构优化与系统稳定性保障上。这种分工使得整体协同效率大幅提升。
方案效果与价值
随着 DolphinDB 的落地，国信证券在数据处理与投研效率上取得了显著提升。
- 数据接入更加顺畅。无论是实时行情还是第三方财务、资讯数据，都能在 DolphinDB 平台上实现统一管理。研究员在使用时无需再为数据格式差异或接口复杂性担忧，可以直接调用所需数据进行研究。这种“一站式”的数据管理方式，极大减少了重复性工作。
- 因子计算与策略验证的效率实现了质的飞跃。相比传统方式，DolphinDB 的流批一体架构大幅缩短了计算周期。研究员能够在更短时间内完成因子计算与策略测试，从而加快了新策略的迭代速度。对于量化研究而言，这种效率提升意味着更强的市场响应能力和更高的竞争力。
- IT 与业务的协同能力得到显著改善。通过 DolphinDB，业务人员在平台上拥有了更大的自主性，可以灵活完成因子研发与策略验证。而 IT 部门则通过底层统一管理与资源调度，减少了被动响应需求的压力。这种模式不仅提升了整体研发效率，也促进了 IT 与业务的良性互动。
结语
通过引入 DolphinDB 构建流批一体因子实时计算平台，国信证券成功解决了数据多源接入、计算性能不足以及 IT 与业务协同效率低下等一系列难题。DolphinDB 不仅提升了数据处理与计算的效率，更通过工程化与平台化建设，使业务部门能够更加敏捷地响应市场变化。对于国信证券而言，这不仅是一项技术层面的升级，更是投研模式和组织协作方式的一次重要革新。
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