浙商银行依托 DolphinDB 重塑外汇与债券业务的数据底座
客户背景
作为国内业务体系较为完备的商业银行之一，浙商银行在外汇与债券交易领域深耕多年。外汇交易中心承担了多类市场品种的交易撮合、订单管理、风险监控以及策略执行，其决策链路对数据的时效性极为敏感。在该行业务体系中，外汇交易与银行间债券交易均需要依托高频行情：从盘口变化到逐笔成交，从成交量结构到价格波动，这些数据构成了报价、交易判断以及风控监测的基础。
随着行情规模和分析需求的逐年增长，原有的 pandas 等工具在处理高频行情时逐渐显露瓶颈。计算耗时、数据提取速度、结构化查询能力都难以满足业务需求，交易团队亟需一个更高性能、更统一、更稳定的底层数据引擎。
面临挑战
在系统升级前，浙商银行面临的问题主要集中在数据处理性能、实时性支撑以及跨部门协同三个方面。
一、高频行情数据规模巨大，传统工具难以支撑实时查询与加工
外汇与债券行情均属于高频数据，单个交易时段内会产生大量逐笔成交与盘口变化，价格与数量的数据结构复杂，且需要按毫秒级时间戳进行排序、分组、合并与聚合。pandas 虽然在中小规模数据处理上表现良好，但在面对大规模、高并发的查询和指标计算时，往往出现计算耗时过长、内存开销过大、无法满足业务窗口的情况。
二、交易指标计算依赖链路较长，无法保证稳定与一致性
外汇交易中心需要实时计算诸如价差、波动率、成交节奏、市场深度等指标。这些指标往往由多个底层字段组合而成，且存在严格的时序要求。一旦计算延迟过高，就可能影响交易判断，降低业务的敏捷度。
三、与量化部门的数据权限系统衔接不足，跨部门数据调用效率有限
量化部门虽然提供市场数据权限，但传统查询模式要求交易团队在本地进行多次加工，或依赖中间层系统，链路复杂、易出现结构不统一、数据时间对齐困难等问题。这种模式在繁忙的日间交易时段尤其容易成为瓶颈，影响分析结果的完整性与时效性。
随着业务规模扩大，这些挑战日益突出，交易团队迫切需要升级底层技术，使其能够承载高频行情计算并与量化部门的数据体系无缝协作。
DolphinDB 解决方案
为应对上述挑战，浙商银行构建了一套以 DolphinDB 为基础的数据处理与交易支撑体系，并围绕行情存储、实时计算与跨部门数据访问等环节进行了全面升级。
一、以 DolphinDB 为核心构建高频行情存储体系
外汇交易中心的债券实时行情数据被完整迁移至 DolphinDB，以分布式列式存储方式保存。这样的结构让行情数据能够按交易时间、合约、证券进行高效分区，大幅加快查询与聚合效率。由于 DolphinDB 本身具备高吞吐写入能力，在实时行情持续注入的场景下，系统仍能保持稳定性能。
二、使用 DolphinDB 替代 pandas 执行实时查询和交易指标计算
浙商银行将核心的指标计算逻辑在 DolphinDB 中重写，包括价格结构类指标、成交节奏类指标、盘口深度相关指标等。借助其向量化执行模型，以及多线程并行处理能力，指标计算速度相较旧方案显著提升。由于所有计算在服务器端直接完成，客户端无需搬移大量数据，使整体交易链路更加精简。
三、在交易前端提供统一的数据访问入口
交易员通过 DolphinDB 的 API 接口访问行情、指标与量化部门提供的数据，使整个交易研发链路形成闭环。数据以结构化方式返回，便于系统前端直接调用，减少额外的数据处理逻辑，也降低了系统维护难度。
这一套方案使外汇交易中心的债券行情处理逻辑得以显著简化，同时为分析、决策与风险监控提供了稳定的计算基础。
方案效果与价值
在方案落地后，浙商银行的外汇与债券业务在数据处理稳定性、计算性能以及跨部门协同效率上均取得了明显改善：
- 高频行情的存储架构更稳定，查询速度显著提升
DolphinDB 的列式存储与并行执行框架让大量实时数据能够快速响应查询需求，即使在市场波动较大、行情密集更新的时段，系统仍能保持稳定响应。相比 pandas 处理大规模行情时的明显卡顿，新架构的性能更加平滑可控。
- 交易指标的计算更加高效，也更具一致性
原本在本地执行的指标逻辑迁移至 DolphinDB 后，在服务端统一运行，使计算过程标准化、稳定化。指标延迟降低、波动减少，使交易团队能够在更短时间内获得关键市场洞察，对价格变化的反应更加敏捷。
- 跨部门数据调用体验顺畅，数据一致性全面提升
借助统一访问权限，交易团队能够直接使用量化部门提供的市场数据与衍生指标，不再依赖重复搬运或自建中间层。统一的数据源让不同业务团队看到的结果保持一致，提高了策略讨论与数据协同的效率。
- 研发链路更加紧凑，系统维护成本降低
DolphinDB 的 API 与脚本语言让业务逻辑更集中、更可维护，无需在不同组件之间频繁迁移数据。研究、分析、交易三者之间的衔接更顺畅，系统整体的扩展性也更强。
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