华泰证券：依托 DolphinDB 重塑 FICC 平台高频数据底座
客户背景
在金融市场的众多细分领域中，FICC（固定收益、外汇与大宗商品）业务一直以数据体量庞大、交易频率高、对响应速度要求苛刻而著称。对于一家大型券商而言，能否高效管理和利用这些高频数据，直接关系到研究与交易的深度与广度。
华泰证券在 FICC 领域的探索一直走在行业前列。为了支撑日益复杂的研究与交易需求，华泰证券建设了“大象平台”，致力于打造一个能够覆盖全品种、全流程的统一数据与研究环境。大象平台不仅是业务支撑系统，更是研究与交易创新的实验场，它承载了债券、利率衍生品等多个品种的高频数据存储与计算任务。
然而，随着数据规模与业务复杂度不断上升，传统的技术堆栈逐渐显露出局限性。平台能否突破性能瓶颈，成为真正面向未来的基础设施，成为华泰证券必须直面的核心问题。
面临挑战
在 DolphinDB 引入之前，大象平台的底层依赖于 kdb+ 来存储与处理高频行情数据。kdb+ 作为业界广泛使用的时序数据库，曾经为 FICC 业务提供了坚实的支撑。然而，随着平台建设进入深水区，问题也逐渐凸显。
首先是数据迁移与扩展的矛盾。历史上积累的大量高频行情数据已经存放在 kdb+ 中，但随着研究需求不断拓展，新的品种和更高频率的数据源源不断涌入，原有的存储与扩展模式面临瓶颈。如何在不丢失既有资产的前提下，完成数据迁移与统一管理，成为亟需解决的难题。
其次是研发与回测的效率挑战。债券相关因子研发往往需要在长时间序列和大数据体量下进行迭代，研究人员在调用历史数据、运行回测时，经常会遭遇等待时间过长的问题。这种延迟不仅影响研究效率，更可能错失市场窗口。
此外，kdb+ 的学习曲线陡峭，语法体系相对封闭，外部资料有限，导致研究人员在上手和应用过程中存在较高门槛。随着平台使用人数逐渐增加，这一问题逐渐放大，影响了整体的研发协同效率。
在这样的背景下，大象平台需要一个全新的解决方案：既能承载庞大的高频数据，又能在性能、易用性和可扩展性上突破原有框架的局限。
DolphinDB 解决方案
经过充分评估，华泰证券最终选择 DolphinDB 来重构大象平台的高频数据底座。DolphinDB 在时序数据处理与高性能计算上的优势，与 FICC 业务的需求高度契合。
在数据迁移层面，华泰证券有序地将存放于 kdb+ 的高频行情数据迁移至 DolphinDB。迁移过程中，DolphinDB 提供了兼容性的支持，使得原有数据资产能够平稳过渡，避免了大规模返工或重复建设。同时，新的数据流也统一接入 DolphinDB，实现了对存量与增量的整合。
在研发与计算层面，DolphinDB 以列式存储与高性能向量化计算为核心，使得研究人员能够在大数据量和高频场景下高效地完成因子研发与策略回测。以往需要较长时间才能完成的回测任务，如今能够在大幅缩短的时间内完成。这种性能提升，让研究人员能够将更多精力投入到模型设计与优化，而不是被系统性能所拖累。
在团队协作与人才培养层面，华泰证券还围绕 DolphinDB 开展了全 FICC 中心的技能培训与考试认证。通过系统化的培训与考核机制，超过 40 名员工完成了认证，具备了熟练使用 DolphinDB 的能力。这不仅提升了个人的技能水平，也让 DolphinDB 成为整个团队的“共同语言”，为协作创造了条件。
从系统架构到团队文化，DolphinDB 的引入推动了大象平台的全面升级。
方案效果与价值
DolphinDB 的落地，为华泰证券的大象平台带来了实实在在的变化。
在性能层面，DolphinDB 提升了高频数据查询与回测的响应速度。研究人员能够在更短的时间内获取所需结果，策略研发与验证的迭代速度显著加快。这种效率上的改善，直接提升了研究与交易的敏捷度。
在数据管理层面，DolphinDB 帮助平台完成了存量与增量数据的统一整合，避免了数据割裂和重复建设的问题。研究人员在一个统一的环境中获取数据，减少了口径不一致带来的隐患，也为未来更多业务场景的拓展打下了基础。
在团队建设层面，DolphinDB 的推广与认证机制，培养了一批能够熟练使用新工具的研究与交易人员。超过 40 人通过认证，不仅增强了个人能力，更在团队内部形成了统一的技能标准。这种共用一套工具的模式，大大提升了协作效率和知识共享的深度。
对于华泰证券而言，DolphinDB 的引入不仅是一次数据库替换，更是一场贯穿数据、研发、协作多个维度的系统升级。它让大象平台真正成为一个能够承载未来创新的数据引擎，并在研究效率、协作模式和组织能力上带来全方位的提升。
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