山西证券携手 DolphinDB，打造高效债券量化新底座

客户背景

近年来，随着债券市场的不断扩容和交易机制的日益复杂，证券公司在自营投资和量化研究领域的竞争日趋激烈。山西证券股份有限公司海南自营分公司作为公司在自营业务上的重要力量，承担着债券投资、量化研究和策略开发的多重任务。为了在快速变化的市场中保持竞争优势，该分公司不断探索技术手段，以提升研究效率和交易执行能力。

在此背景下，债券量化部门逐渐意识到，构建一个能够支撑多策略、多业务场景的统一数据平台至关重要。这个平台不仅需要承载长期积累下来的各类行情数据和业务数据，还要能够在高并发和复杂计算的场景下保持稳定和高效，真正成为公司量化研究和交易的核心数据底座。

面临挑战

在 DolphinDB 引入之前，海南自营分公司主要依赖 MySQL + Python 的技术栈来支撑量化研究和日常业务。虽然这一组合在早期能够满足基本的数据存储和计算需求，但随着业务规模的扩大和策略复杂度的提升，问题逐渐凸显出来。

一方面，MySQL 作为传统关系型数据库，在面对大规模高频数据时存在明显瓶颈。随着债券行情数据量级的增长，查询和取数的速度越来越难以满足量化研究的实时性需求。研究人员在调用数据时，常常需要耗费较长时间等待结果，严重影响了策略开发和迭代的效率。

另一方面，Python 在策略验证与小规模计算时具备灵活性，但在大数据处理和高性能计算场景中往往显得力不从心。债券量化部门需要进行的降频处理、因子计算以及跨市场数据关联等任务，计算量庞大而复杂，仅依赖 Python 的脚本式实现，既难以保证速度，也增加了研发和维护成本。

此外，随着业务需求的多元化，部门还需要逐步整合包括行情、交易、业务在内的各类数据。然而，在原有架构下，这些数据分散存储在不同系统中，缺乏统一的数据底座，不同研究人员和交易员取数口径不一，造成了数据使用上的低效与不一致。这种分散状态不仅影响到投研工作的准确性，也给风险控制与合规管理带来了隐患。

DolphinDB 解决方案

面对这些挑战，山西证券海南自营分公司决定引入 DolphinDB，替换原有的 MySQL + Python 技术栈，逐步搭建起一个高性能、统一化的债券量化数据平台。

与传统的关系型数据库不同，DolphinDB 从一开始就以高性能计算与统一化管理为设计目标，这与分公司的需求高度契合。

最直观的变化来自存储与查询性能。DolphinDB 采用列式存储，并针对金融时序数据进行了优化。债券量化部门将历史行情数据与业务数据逐步导入 DolphinDB 后，在查询与统计上的响应速度显著改善。以往需要数分钟才能完成的复杂因子计算，如今在 DolphinDB 中往往只需数秒即可返回结果。研究人员不再需要忍受长时间的等待，可以将更多精力放在模型设计与策略优化上。

在数据管理层面，DolphinDB 帮助分公司打破了“各自为政”的局面。无论是交易所行情还是内部业务记录，都能够在同一个系统中进行统一存储与处理。研究人员调用数据时，不再需要花费大量精力去核对来源与口径，而是可以直接基于一致的数据底座进行分析。这样的集中式架构，让“统一视图”真正落地，避免了研究中反复出现的口径差异问题。

在架构层面，海南自营分公司还基于 DolphinDB 搭建了“四地双中心”的部署方案。通过高可用集群与实时同步机制，DolphinDB 确保不同地域、不同交易员可以在同一时间基于同一份数据开展工作。无论是市场行情的实时更新，还是内部业务的同步入库，都能够在多地共享的环境中顺畅运行。这种架构既提升了协作效率，也增强了系统的容灾能力。

可以说，DolphinDB 并非单纯替换掉了 MySQL+Python，而是在技术、管理、协作多个层面重构了数据底座。

方案效果与价值

DolphinDB 的落地，为山西证券海南自营分公司带来了显著的价值和深远的影响。

• 查询与取数效率得到根本性改善。过去在 MySQL 架构下需要耗费数分钟甚至更久的查询，如今在 DolphinDB 上可以在极短时间内完成，研究人员能够快速调用所需数据，大幅提升了日常工作的流畅度和满意度。
• 因子研发和策略迭代速度明显加快。借助 DolphinDB 的高性能计算能力，原本在 Python 环境下需要较长时间才能完成的复杂因子运算，如今可以在更短时间内得出结果。这种效率的提升不仅节省了研发周期，也为策略快速验证与优化创造了条件，使团队能够在竞争激烈的债券市场中保持灵活性和反应速度。
• 数据底座的统一极大提升了公司内部的数据使用效率。通过 DolphinDB，海南自营分公司成功实现了行情数据与业务数据的集中存储与管理，不同部门和研究人员都能在同一个平台上取数与分析，避免了数据口径不一致的问题。这种统一的数据标准，也为后续的风险管理和合规审计提供了坚实保障。

同时，四地双中心架构为平台的稳定运行和多点协作提供了有力支撑。无论是研究团队还是交易员，都能在不同地点同时使用相同的数据底座开展工作，这不仅提升了资源的利用率，也加强了公司整体的协同作战能力。

结语

通过 DolphinDB 的建设与应用，山西证券股份有限公司海南自营分公司成功解决了原有架构下查询取数效率低、计算性能不足和数据分散管理等核心痛点。DolphinDB 不仅为其构建了高效、统一的数据底座，更在计算性能和系统架构上提供了强有力的支持，使债券量化部门能够在策略研发和执行中实现更高的效率与稳定性。

如果您是：
寻求更优行情处理与实时分析能力的券商、资管机构；
需要高效量化研究平台与强大回测引擎的量化团队；
致力于构建实时风险管控系统的银行、金融科技公司；
任何需要处理海量时序数据、追求极速分析的行业创新者……
欢迎访问官网下载并试用 DolphinDB！