旭辉资管的量化革新：从多因子风险模型到高频回测的一体化探索

客户背景

深圳前海旭辉资产管理有限公司是一家专注于多策略投资的机构，在基本面量化和高频策略研发领域均有较深的积累。随着量化投研方法的演进，公司逐步将研究重心放在风险因子体系的系统化应用与高频回测的效率提升上。在日益激烈的市场竞争中，如何更快地构建风险模型、验证策略并将研究成果落地，成为旭辉资管投研部门关注的核心议题。

面临挑战

在基本面量化研究中，风险因子模型是被广泛采用的工具，用于衡量和管理投资组合中潜在的系统性风险。然而，传统计算环境下，因子数据的生成和更新需要消耗大量计算资源，模型构建的周期较长。这不仅增加了研究成本，也使得模型在实际应用中存在一定滞后性。随着研究因子的数量不断增加，团队对计算平台的性能要求也随之提升。

另一方面，在高频策略研究方面，公司最初采用 Python 搭建日频回测框架，再通过人工方式进行升频处理。当研究需求转向分钟级别甚至更高频率时，原有技术栈的瓶颈逐渐暴露：运行效率低，内存和计算开销大，难以支撑复杂策略的大规模验证。随着策略数量和数据规模的持续增长，投研团队急需一个能同时兼顾性能、灵活性和稳定性的平台，来推动研究效率的跨越式提升。

DolphinDB 解决方案

在对多种技术路线进行评估后，旭辉资管选择 DolphinDB 作为投研平台的核心支撑。

在基本面量化环节，团队借助 DolphinDB 强大的分布式计算引擎，搭建了基于多因子风险模型的计算体系。通过在 DolphinDB 环境中直接进行数据处理和因子生成，研究人员能够快速构建和更新风险因子库，大幅减少了传统流程中因计算分散、工具不统一所带来的重复性工作。这一方案不仅提升了投研效率，也降低了风险建模的综合成本，让风险管理能力更好地嵌入到基本面量化研究中。

在高频策略研究方面，DolphinDB 成为了回测框架的核心。团队将原有基于 Python 的日频回测方式升级为 DolphinDB 支撑的分钟级回测平台。在该平台上，研究人员能够以更高效的方式加载海量历史行情数据，并对策略进行快速迭代。DolphinDB 内置的高性能计算函数和 SQL 式操作接口，为研究人员提供了直观而灵活的工具，使策略回测效率提升了数倍，部分任务甚至达到十倍以上的加速效果。更为重要的是，借助 DolphinDB，旭辉资管构建了覆盖全策略的高频回测平台，为未来更高维度、更复杂的策略研发奠定了基础。

方案效果与价值

DolphinDB 的应用为旭辉资管带来了显著的成效。风险因子模型在 DolphinDB 上的落地，使得因子生成与更新的速度大幅提升，投研团队能够在更短的时间内获得高质量的风险因子数据。这不仅提高了基本面量化研究的精细化程度，也使得风险管理从被动应对转向了主动防控。

与此同时，高频回测平台的搭建彻底改变了策略研发的效率格局。原本需要数小时甚至更久的回测任务，如今能够在更短的时间内完成。研究人员因此能将更多精力放在策略逻辑本身，而不是受限于底层计算性能。全策略高频回测平台的建立，也为团队实现多策略并行验证、快速择优提供了技术支撑。

更深层次的价值在于，DolphinDB 不仅仅解决了单点的技术瓶颈，而是推动了整个投研体系的升级。通过统一的数据与计算平台，旭辉资管实现了从风险因子体系到高频回测的完整闭环。这种一体化的架构，让研究的每一步都能够高效衔接，形成了持续迭代、快速反馈的投研模式。

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