方正证券 × DolphinDB：让高频数据真正“流动”起来

一、客户背景

在数字化浪潮的推动下，方正证券高度重视数据基础设施的建设。尤其是在量化交易与算法策略研究日益普及的今天，如何让数据真正服务于研究、服务于决策，成为公司技术升级的重点方向。

为了支撑量化研究、自营交易、资管研究等多条业务线的统一需求，方正证券决定建设公司级行情数据中心。该中心需要覆盖十年以上的 Level2 高频行情，接入多个行情源（包括华锐、宽睿等），并在此基础上实现统一管理、快速计算和灵活分析。其最终目标，不只是“集中存储”，而是构建一个能够服务全公司的高性能投研数据底座，让数据成为策略研发的核心驱动力。

二、面临挑战

在这一建设过程中，方正证券面临的核心问题可以概括为三方面：

首先是高频数据的存储与管理难度。Level2 行情数据的体量极大，十年累计可达数十 TB 级别。不同来源的行情格式、字段定义与时间精度存在差异，传统数据库在导入、清洗和索引管理上效率低下。面对这一规模的数据，既要保证存储压缩率，又要确保秒级甚至毫秒级的查询响应，对底层系统的 IO 性能和计算架构提出了极高要求。

其次是跨部门协作的复杂性。过去，公司内部不同团队分别使用独立的数据库或文件系统进行研究，数据口径不统一，重复存储严重。每个团队都需要自己维护数据集和脚本工具，不仅浪费资源，也增加了沟通与校对成本。缺乏统一平台，使得量化研究成果难以在不同业务线之间快速复用。

第三个挑战来自策略研发效率的瓶颈。高频数据蕴含丰富的市场微结构信息，但如何高效地进行降频、特征提取和因子构建，一直是量化研究的难点。传统 Python 脚本或单机运算框架在处理高频回测和因子挖掘时往往性能不足，策略验证周期长，难以满足高频研究和实盘快速迭代的需求。

方正证券意识到，只有建立一套高性能、统一化的高频数据处理体系，才能让研究团队真正专注于策略创新。

三、DolphinDB 解决方案与价值

在经过多方评估与测试后，方正证券选择 DolphinDB 作为公司级行情数据中心的核心技术平台。其高性能分布式架构、针对时序数据优化的计算引擎，以及集存储、计算与分析为一体的全栈设计，成为系统建设的关键支撑。

1. 统一数据底座：清洗、导入与对比自动化

方正证券利用 DolphinDB 对华锐与宽睿两路行情源进行了统一接入与整合。系统通过内置脚本完成多源数据清洗、字段映射与自动化比对，解决了不同行情源间格式不一致的问题。

在数据导入环节，DolphinDB 的列式存储和高压缩算法显著提升了写入效率，历史数据的入库速度较传统方案提升数倍。清洗与比对过程实现了全自动化，减少了人工干预，提高了数据一致性与可靠性。

2. 分布式架构保障高可用与并发性能

方正证券基于 DolphinDB 搭建了分布式高可用集群，支持多节点并行读写与计算。该架构在应对多团队并发访问时表现稳定，能够在毫秒级响应行情查询与计算请求。无论是日级数据统计，还是高频 tick 级回测，都能在同一平台上完成，避免了数据在不同系统间的频繁搬移。

3. 策略研究提效：从降频到因子挖掘的一站式分析

在高频研究层面，方正证券利用 DolphinDB 的流计算能力与内置函数库，构建了完整的策略研发闭环。研究人员可以直接在系统中进行数据降频、特征提取、因子构建与验证。

DolphinDB 向量化计算框架让批量处理效率显著提升，复杂的高频因子回测可在分钟内完成，而过去可能需要数小时。研究团队由此可以快速迭代模型参数、优化交易逻辑，让因子研发与实盘部署之间的距离大幅缩短。

4. 组织层面的协同价值

DolphinDB 的引入不仅改变了技术架构，也提升了组织协作效率。通过建立统一的公司级行情中心，投研、自营、风控等部门共享同一份标准化数据视图，研究成果可以在不同团队间快速传递与复用。系统实现了数据“一次清洗，全域复用”，在满足内部分析需求的同时，也为未来更多智能化、自动化的应用奠定了坚实基础。

四、结语

方正证券基于 DolphinDB 构建的公司级行情数据中心，不仅解决了历史高频数据存储与计算的痛点，更实现了量化研究体系的提效与统一。

它让数据真正“流动”起来——从采集到计算，从研究到交易，从部门到全公司。数据不再只是被动的资源，而是成为推动策略创新和组织协同的核心力量。

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