西部证券：基于 DolphinDB 打造高效量化投研引擎

一、客户背景

西部证券作为国内领先的综合性证券公司之一，始终高度重视科技赋能对投研体系的推动作用。近年来，伴随量化投资与智能投研的快速发展，研究所与量化团队对数据处理的要求日益严苛——从传统的离线数据分析，逐渐迈向对高频数据、实时计算、复杂因子研究的深度依赖。

在这一过程中，西部证券致力于构建覆盖全市场数据、贯通研究与交易的智能投研平台，以数据驱动投资决策、以技术提升研究效率。然而，面对多源异构的行情数据、海量的因子计算任务，以及对实时性与稳定性的双重要求，传统的数据库与计算框架逐渐显露出性能瓶颈。如何在保证数据一致性与高可用的前提下，实现大规模因子运算与高速数据分析，成为研究所数字化转型的关键挑战。

二、面临挑战

随着投研体系的不断深化，西部证券的研究所和量化团队同时面临两类核心挑战：

在投研方面，基本面因子库的建设愈发复杂。成千上万个因子计算脚本需要在统一平台上进行管理、运算与回测。传统方案往往在数据装载、并行计算和任务调度方面效率不足，使得因子研发流程耗时冗长、计算资源利用率不高，难以支撑快速迭代的研究节奏。

在行情处理方面，高频数据的爆发式增长对系统性能提出了极高要求。西部证券需要同时接入恒生 NSQ、艾克朗科 FPGA 等多路行情源，实现毫秒级数据接入与存储，并在此基础上开展高频因子研发与复盘分析。然而，普通数据库难以兼顾高速写入、实时查询和高并发计算，容易在数据峰值阶段出现延迟或丢包，进而影响整体研究链路的稳定性。

在既有技术架构下，数据存储与计算割裂、平台间接口复杂、重复开发成本高等问题不断显现。研究团队亟需一种能够同时支持高频数据处理与复杂计算任务的一体化技术底座，帮助他们从底层架构上实现性能与效率的突破。

三、DolphinDB 解决方案与价值

针对上述痛点，西部证券引入了 DolphinDB 作为核心数据平台，构建了涵盖行情、因子、回测、服务等环节的统一投研系统。凭借 DolphinDB 在高性能分布式时序数据库与全栈计算引擎上的优势，系统在架构简化与性能提升方面取得了显著成效。

研究所团队以 DolphinDB 为底层核心，打造了 Vsignals 投研平台。该平台将 DolphinDB 的存储与计算能力深度结合，实现了数据加载、清洗、计算、回测的全流程一体化处理。

在平台上，研究人员能够灵活管理和调用上万个基本面因子脚本。DolphinDB 的高效分布式计算架构使这些计算任务可以被自动拆分、并行执行，大幅缩短了因子研发与验证的周期。同时，数据库原生支持多维度数据结构与强大的时间序列函数，减少了对外部工具的依赖，让研究团队能够专注于策略逻辑与因子创新本身。

通过 DolphinDB 的引入，Vsignals 平台实现了从“数据准备—因子生成—策略回测—结果分析”的一体化闭环。数据研发的自动化程度显著提升，研究所整体的投研效率与复用能力均得到大幅增强。

在行情系统方面，西部证券基于 DolphinDB 构建了高频行情存储与计算平台，实现了对恒生 NSQ、艾克朗科 FPGA 等行情源的高性能接入。凭借 DolphinDB 的流式计算能力，系统能够在毫秒级内完成数据接收、解析与落盘，并同时支持实时计算与多用户访问。

平台还复用了 DolphinDB 内置的 Alpha101 与 GTJA191 等经典量化因子库，并在此基础上进行本地化扩展，开发出一系列自研因子服务。这些服务不仅支持因子快速计算与回测，也可直接为客户提供定制化指标与研究报告，形成了从底层数据到上层应用的完整服务链条。

相比传统方案，DolphinDB 的内存计算与列式存储机制有效提升了高频数据处理的吞吐量与查询速度。即使在行情峰值阶段，系统依旧保持稳定的写入性能与低延迟响应，为研究团队提供了可靠的数据支持。

DolphinDB 的部署为西部证券带来的主要价值在于：

• 研发效率提升：脚本可重用、计算任务可并行、模型验证更便捷；
• 系统架构简化：数据不再在多个系统间重复搬运，降低了接口维护成本；
• 性能稳定可靠：大幅减少延迟与资源浪费，保障高频业务的实时性；
• 业务创新加速：为量化策略、客户服务和智能研究提供了灵活可扩展的基础设施。

未来，西部证券将在此基础上继续深化智能投研体系建设，探索更多基于 DolphinDB 的量化研究与实时分析场景，共同推动金融科技在资本市场的应用与发展。

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