Bastion × DolphinDB：以实时计算为核心的量化基础设施再造
本页为案例文章页面，包含标题、署名与发布日期等基础信息。
Source: https://dolphindb.cn/blogs/269
What this page covers
- 文章基础信息（标题、署名、发布日期）。
- 客户 Bastion 的背景、环境与需求。
- Bastion 在实时链路、计算、共享与存储上的挑战。
- DolphinDB 的端到端方案与工作方式。
- 方案上线后的效果与价值点。
- 适用人群与官网/试用引导信息。
技能认证特训营第二期正式开启（限时报名）
页面顶部提供活动推广信息与报名入口。
- 活动为“技能认证特训营第二期”。
- 页面提供限时报名链接与专属福利优惠说明（未披露具体内容）。
Bastion × DolphinDB：以实时计算为核心的量化基础设施再造
本节展示文章标题、署名/作者信息与发布日期。
- 发布日期为 2025-11-24。
- 文章主题围绕 Bastion 与 DolphinDB 的案例。
客户背景
本节介绍 Bastion 的定位、团队能力、运行环境，以及对数据与计算系统的关键要求。
- Bastion 是以数据驱动为核心的量化机构。
- Bastion 团队在资产定价、衍生品交易与策略执行方面有积累。
- Bastion 数据体系运行在 AWS 云环境。
- 系统要求包含行情处理稳定性与指标计算及时性。
- 系统要求包含多团队协作的数据共享机制。
面临挑战
本节描述 Bastion 原有链路在高并发写入、计算性能、跨平台数据传递与 AWS 存储分级方面的压力与限制。
- 随着策略数量增长与数据规模扩大，原有链路逐渐承压。
- 高并发写入时偶尔出现抖动，影响链路连续性。
- 数据量增大后计算性能下降，影响对实时性要求高的策略。
- 跨工具/平台传递时存在格式转换与延迟累积。
- 冷热数据统一存储方式不可持续，需要更灵活的分级存储方案。
DolphinDB 解决方案
本节说明 DolphinDB 为 Bastion 提供覆盖实时入库、指标计算、共享访问与分级存储的整体方案及其工作方式。
- 方案覆盖实时流数据入库、指标计算、共享内存数据管理与分级存储。
- 通过内置高吞吐流数据框架，形成实时写入与历史管理的统一入口。
- 交易所行情以极低延迟写入内存数据表，交易员毫秒级获取最新数据。
- 内存表数据可自动落地到分布式持久化表，衔接实时与历史数据。
- 统一环境可计算 Delta、Gamma 等指标，并同步更新隐含波动率等计算结果。
- 提供共享内存表机制，支持跨团队直接查询同一内存区域。
- 共享内存表可保留最近 7 天的高频热数据。
- 分级存储将更久远历史数据转存至 S3，过程对用户透明且不影响查询连续性。
方案效果与价值
本节总结方案上线后的变化，覆盖实时链路稳定性、指标计算效率、协作一致性与存储成本优化等方面。
- 数据写入延迟与抖动明显下降，更新更稳定且连续。
- 指标计算效率提升，衍生品指标可快速更新并进入策略链路。
- 共享内存表提升数据一致性，减少重复构建本地缓存或数据副本需求。
- 分级存储优化结构，历史数据迁移 S3 后整体存储开销下降。
- 形成统一数据基础设施，强调低延迟、可扩展与成本可控。
适用人群与访问官网/下载试用
本节列出潜在适用对象与引导访问官网/下载试用的信息。
- 面向寻求更优行情处理与实时分析能力的券商、资管机构。
- 面向需要高效量化研究平台与强大回测引擎的量化团队。
- 面向构建实时风险管控系统的银行与金融科技公司。
- 面向需要处理海量时序数据并追求极速分析的行业创新者。
- 提供 DolphinDB 官网入口。
Facts index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 文章 | 发布日期 | 2025-11-24 | high |
| Bastion | 机构类型/定位 | 以数据驱动为核心、具有成熟交易体系的量化机构 | high |
| Bastion 团队能力 | 擅长领域 | 在资产定价、衍生品交易和策略执行方面具有深厚积累 | high |
| Bastion | 对系统的要求 | 对行情处理稳定性、指标计算及时性、多团队协作的数据共享机制有严格要求 | high |
| Bastion 数据体系 | 运行环境 | AWS 云环境 | high |
| Bastion 数据体系 | 数据来源与用途 | 持续吸收来自交易所的大规模实时行情及各类历史数据，为不同策略组提供研究、建模与执行所需的基础数据服务 | high |
| Bastion 衍生品策略 | 依赖的实时指标 | 实时希腊值、隐含波动率等指标 | high |
| Bastion | 关键目标 | 跨团队共享数据、降低延迟、确保连续性，构建统一研究与交易底座 | high |
| Bastion 原有数据处理链路 | 问题触发原因 | 随着策略数量增长和数据规模扩大，原有链路逐渐出现压力 | high |
| Bastion | 寻求的解决方案能力范围 | 覆盖实时入库、指标计算、跨团队共享、分级存储等多场景的综合数据解决方案 | high |
| 旧系统（Bastion） | 实时数据链路问题 | 高并发写入时偶尔出现抖动，影响行情与计算链路连续性 | medium |
| Bastion | 需要接入的数据类型 | 高频交易所行情与外部数据源补充信息，需要实时写入系统并同步提供给不同策略组 | high |
| Bastion 原有计算方式 | 性能问题 | 数据量增大后性能下降，对实时性要求较高的策略受到明显影响 | medium |
| Bastion 数据共享（旧架构） | 问题 | 数据在传递到不同工具和平台时经历格式转换与延迟累积，影响策略反应速度 | medium |
| Bastion（AWS 存储） | 存储压力原因 | 冷热数据统一存储方式不可持续，需要更灵活的分级存储方案 | high |
| Bastion | 分级存储目标 | 高价值近段时间数据留在磁盘，更久远历史数据迁移到成本更低的对象存储 | high |
| Bastion 需求 | 解决方案类型偏好 | 需要贯穿从数据接入到策略执行的全链路基础设施能力，而非单点工具 | high |
| DolphinDB | 为 Bastion 提供的方案范围 | 覆盖实时流数据入库、指标计算、共享内存数据管理以及分级存储的整体方案 | high |
| DolphinDB | 架构特性（在该方案中） | 以高性能分布式架构为核心，使研究、交易与数据管理在统一环境中协同 | medium |
| DolphinDB | 实时数据接入方式 | 通过内置高吞吐流数据框架，构建贯通实时写入与历史数据管理的统一入口 | high |
| 交易所行情写入（DolphinDB 方案） | 延迟水平 | 以极低延迟写入到内存数据表；所有交易员在毫秒级别获取最新数据 | medium |
| DolphinDB | 实时数据落地/历史衔接 | 自动将内存表数据落地至分布式持久化表，实现历史数据与实时数据连续衔接 | high |
| DolphinDB | 指标计算引擎特性 | 向量化执行引擎对衍生品希腊字母计算有优势 | medium |
| DolphinDB（指标计算范围） | 可计算内容 | Delta、Gamma 等基础指标，以及更复杂的风险评估与隐含波动率计算；可在统一环境完成并与实时行情同步更新 | high |
| DolphinDB 方案（流程） | 对传统流程的影响 | 减少传统系统中“拿数 → 算数 → 再传输”的复杂流程，使策略链路更紧凑 | medium |
| DolphinDB | 团队协作机制 | 提供共享内存表机制 | high |
| 共享内存表（DolphinDB 方案） | 热数据保存时长 | 最近 7 天的高频热数据 | high |
| 共享内存表（DolphinDB 方案） | 使用方式 | 不同团队交易员可直接查询该内存区域，读取最新行情、指标和衍生数据用于策略执行或可视化展示 | high |
| DolphinDB 方案（协作） | 对额外系统的需求 | 团队无需构建额外的数据分发层，也无需担心不同系统间不一致性 | medium |
| DolphinDB | AWS 成本优化方式 | 通过灵活分区与存储策略，实现按时间周期的分级管理 | high |
| DolphinDB 存储分级 | 对象存储目标 | S3 | high |
| DolphinDB 存储分级 | 热/冷数据处理 | 近期热数据保留在磁盘供频繁访问；更久远历史数据转存至 S3；过程对用户透明且不影响查询连续性 | high |
| DolphinDB（对 Bastion 的总体帮助） | 端到端链路覆盖 | 在统一平台上打通从实时数据接入、指标计算、共享访问到分级存储的完整链路 | high |
| 方案上线后（实时链路） | 改善点 | 数据写入延迟与抖动明显下降，行情与指标更新更稳定且连续 | medium |
| 方案上线后（交易体系响应） | 影响 | 策略执行依赖的实时特征不再因延迟波动导致偶发性偏差，响应能力更具确定性 | low |
| 方案上线后（指标计算） | 改善点 | 指标计算效率显著提升；大量衍生品指标可快速更新并实时进入策略链路；研究员更快迭代模型 | medium |
| 方案上线后（计算链路） | 变化 | 计算链路统一化减少跨系统操作复杂度，降低出错概率 | low |
| 方案上线后（团队协作） | 改善点 | 共享内存表机制使不同交易员基于统一、高一致性数据执行策略，不再需要重复构建本地缓存或独立数据副本 | medium |
| 方案上线后（数据展示） | 改善点 | 数据展示界面交互更流畅，使业务团队更直观判断市场状态 | low |
| 方案上线后（成本控制） | 改善点 | 分级存储策略带来结构性优化；热数据保留磁盘保证性能；历史数据迁移 S3 后显著减少整体存储开销；长期运行成本更可控 | medium |
| DolphinDB 对 Bastion 的总体价值 | 基础设施特性 | 形成高性能、低延迟、成本可控、可扩展的统一数据基础设施；削弱研究/执行/管理数据壁垒，增强系统透明度与一致性 | low |
| DolphinDB（CTA 适用对象） | 目标人群 | 寻求更优行情处理与实时分析能力的券商、资管机构 | high |
| DolphinDB（CTA 适用对象） | 目标人群 | 需要高效量化研究平台与强大回测引擎的量化团队 | high |
| DolphinDB（CTA 适用对象） | 目标人群 | 致力于构建实时风险管控系统的银行、金融科技公司 | high |
| DolphinDB（CTA 适用对象） | 目标人群 | 任何需要处理海量时序数据、追求极速分析的行业创新者 | high |
| DolphinDB | 官网链接 | https://dolphindb.cn/ | high |
| 活动推广 | 内容 | 技能认证特训营第二期正式开启，并提供限时报名链接与专属福利优惠（未披露具体优惠内容） | low |
| 限时报名链接 | URL | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |