DolphinDB x 恒泰证券 | 一体化投交平台：打破编程桎梏，解放业务思想
本页为一篇新闻/案例文章，介绍恒泰证券量化团队的背景、访谈来源说明与发布日期信息，并引出其一体化投研交易平台实践主题。
What this page covers
- 培训营报名入口与优惠信息（页面顶部推广）。
- 文章标题与发布日期信息。
- 量化团队在 Python/C++ 架构下的共性难题（性能、维护、人才与一致性）。
- 一体化方案诉求与恒泰团队使用 DolphinDB 的实践引入。
- IaaS/DaaS/PaaS 分层架构与 DolphinDB 的适配点。
- 性能指标、函数库、存储方案与投研到生产一致性结果。
- 资源利用率、分布式能力、学习周期与因子迭代节奏。
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新闻 / DolphinDB x 恒泰证券 | 一体化投交平台：打破编程桎梏，解放业务思想
本节呈现文章标题、发布日期，并引入恒泰证券量化团队背景与访谈来源说明。
- 文章发布日期为 2023.07.06。
- 引入恒泰证券顾问服务部量化团队的投研语言现状（使用 DolphinDB 前）。
- 描述该团队现有量化 IT 架构的效果与目标方向。
- 受访者为王萌，身份与职责与恒泰证券量化高频业务相关。
架构、性能与成本：量化团队的共性难题
本节概述 Python/C++ 混合架构下，量化团队在性能、维护成本、人才门槛与投研到生产一致性方面的挑战。
- Python 在高频策略研究中可能受限于性能与时延敏感要求。
- Python + C++ 混合架构会提高开发与维护复杂度。
- 投研对接生产时可能出现数据点计算差异（百分之一到千分之五）。
- 混合架构会提高招聘与培训成本，并抬升研究员工程能力要求。
- 在复杂工程需求下，研究员与 IT 人员都需要较深技术功底以保证一致性与效率。
破题关键：专注业务逻辑，降低人才成本
本节提出以一体化方案降低协作与人才成本的诉求，并引出恒泰团队自 2020 年开始使用 DolphinDB 的实践与效果概述。
- 高频量化发展需要敏捷迭代的 IT 架构与便于协作整合的工程方案。
- 进一步发展还需要更优秀的人才支撑（低置信度表述保留）。
- 恒泰量化团队自 2020 年开始使用 DolphinDB。
- 其架构效果总结包括：提升投研计算性能与解决任务协调、资源共享与人才降本问题。
- 受访者评价中包含对 DolphinDB 能力与易用性的描述（低置信度表述保留）。
1. 科学的量化 IT 架构
本节描述恒泰量化团队以 IaaS/DaaS/PaaS 分层构建一体化架构，并说明 DolphinDB 在数据服务、会话执行并行与流批一体等方面的适配点。
- 该投研架构包含 IaaS、DaaS、PaaS 的分层组成。
- PaaS 层包含因子端、模型端、评价端以支撑投研回测。
- DaaS 对接与存储全市场行情与逐笔、快照、分钟线、基本面等数据类型。
- DaaS 场景对数据库提出压缩、高吞吐与毫秒级响应等要求。
- 作者表述：DolphinDB 融合数据库与类 Python、SQL 脚本语言以适配需求。
- DolphinDB 可通过 Python API 在服务器端会话执行脚本与函数，并双向传递数据。
- DolphinDB 在后台管理进程，支持会话内与会话间并行协调。
- 作者表述：流批一体有助于投研代码迁移到生产交易。
2. 突破性能瓶颈，高频量化更进一步
本节给出使用 DolphinDB 后，在计算速度、函数库规模、存储分区方案与投研到生产一致性方面的效果与指标。
- 单因子多参数计算速度据统计比 Python 快 50–100 倍以上。
- DolphinDB 内置函数数量为 1500+，用于复杂因子计算并针对金融场景优化。
- 存储方案采用“股票/因子 + 时间”的组合分区（表述为最佳，低置信度保留）。
- 在实践中可模块化、函数化实现行情与海量因子数据存储。
- 投研对接生产的数据差异率被描述为缩小到万分之一以内。
3. 最大化资源利用率，投研成本再降
本节说明并行与分布式能力带来的资源利用率提升，以及分布式文件系统下的数据/副本管理、负载均衡与容错能力。
- 实现内存与磁盘读写任务的并行调用，以提升服务器资源利用率。
- 受访者引述：多线程并行使 CPU 与磁盘 IO 都达到 100%。
- 作者表述：原生分布式可透明实现资源利用率最大化（低置信度保留）。
- 内嵌分布式文件系统支持分区数据与副本管理。
- 分布式计算框架下可实现负载均衡与高容错。
破局！
本节总结量化人才与学习成本相关观点，并给出恒泰团队上手周期、因子开发规模与生产因子替换节奏等实践结果与结论导向。
- 受访者引述：持续突破的重要因素是不断吸收新鲜血液并维持创新活力。
- 文章表述：量化人才需要数学与编程能力，并强调写好 C++ 等复合技能要求（低置信度保留）。
- 受访者表述：有一定代码基础的研究员一周左右可学会 DolphinDB 脚本。
- 过去一年半通过 DolphinDB 累计开发的 T0 因子与 Alpha 因子均达上万。
- 在统一策略体系内，平均每天有 2 个投研因子纳入或替代生产因子。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 新闻文章 | 发布日期 | 2023.07.06 | high |
| 恒泰证券顾问服务部量化团队 | 投研语言（使用 DolphinDB 前） | 涉及 Python、C++、R、Matlab 等多套语言；投研结果通常难以统一；高频投研人员需要额外精力提升代码性能（王萌描述） | medium |
| 恒泰证券顾问服务部量化团队 | 现有量化 IT 架构效果 | 可保证投研计算性能；高效完成任务协调与资源共享；降低量化研究员工程技术门槛；突破人才瓶颈 | medium |
| 王萌 | 职责/身份 | 恒泰证券负责量化高频业务（受访者） | medium |
| Python | 在高频策略研究中的局限 | 在处理大规模数据、复杂并发计算与 I/O 的高频策略研究中，性能可能成为局限；执行效率无法满足时延敏感的交易场景 | medium |
| Python + C++ 混合架构 | 开发与维护成本 | 两种语言带来更复杂的开发与维护；需管理不同工具链/库/依赖；跨语言接口开发和调试增加工作量和风险；投研进入生产过程中两套代码转换和数据匹配可能成为问题 | medium |
| Python 投研对接 C++ 生产 | 数据点计算差异（王萌引述） | 经常出现百分之一到千分之五左右的数据点计算差异 | medium |
| Python + C++ 混合架构 | 招聘与培训成本 | 成员需要熟练掌握多种编程技能（如 C++ 编译 SO 文件、Python 调用/粘合；提升 Python 资源调用率需精通线程/进程/协程等），提高研究员代码工程能力要求 | medium |
| 量化团队工程需求 | 对人员技术功底的要求 | 在复杂工程需求下，要提高投研交易全流程效率并保证数据一致性，研究员与 IT 人员都需要深厚技术功底；研究员需先跨过代码编写门槛才能发挥金融与数学思想 | medium |
| 恒泰证券量化团队 | 策略类型侧重 | 深耕以 Alpha 为代表的大截面策略和以 T+0 为代表的大时序策略 | medium |
| 高频量化发展 | 所需工程与人才条件 | 市场风格切换迅速且有效信息高维；需要敏捷迭代的 IT 架构与易于协作整合的工程方案；更进一步需要更优秀的人才支撑 | low |
| 恒泰量化团队使用 DolphinDB | 开始时间 | 自 2020 年开始使用 DolphinDB | high |
| 恒泰量化团队量化工程架构（基于 DolphinDB） | 效果总结 | 提升投研计算性能；科学合理解决任务协调、资源共享与人才降本问题 | medium |
| DolphinDB（王萌评价） | 能力描述 | 集合程序语言与数据库读写；流批一体连接 IaaS、DaaS、PaaS；性能高、易上手、具有不可替代性（受访者表述） | low |
| 恒泰量化团队投研架构 | 分层组成 | 基础架构层（IaaS）聚合网络安全和流数据组件等 IT 基础资源；数据服务层（DaaS）需要高性能存查支撑；平台服务层（PaaS）由因子端、模型端、评价端组成以支撑投研回测，并封装函数、模型插件等 IT 组件 | medium |
| 数据服务层（DaaS） | 对接与存储的数据类型 | 对接和存储全市场行情，包括逐笔、快照、分钟线以及基本面等各类数据 | high |
| 数据库（在 DaaS 场景） | 性能与能力要求 | 需要有效压缩与高吞吐量以提升存储性能；毫秒级响应保证查询速度；合适的编程语句以实现高效对接、便捷读写与分析计算 | medium |
| DolphinDB | 语言/数据库融合特性 | 天然融合数据库与类 Python、SQL 的脚本语言，从而适配架构需求（作者表述） | medium |
| DolphinDB 与 Python | 交互方式 | 通过 Python API，会话（Session）可在 DolphinDB 服务器上执行脚本和函数，并在两者之间双向传递数据；Python 作为本地调度语言可将 DolphinDB 代码发送到远程服务器，远程服务器不留存核心计算代码 | medium |
| DolphinDB | 并行协调与管理 | 所有进程在后台管理，实现会话内与会话间的并行协调；研究员与基础 IT 架构分离（作者表述） | medium |
| DolphinDB | 流批一体计算价值 | 可使投研代码无缝迁移到生产交易（作者表述） | medium |
| DolphinDB | 插件式管理价值 | 便于生产交易使用 C++ 整合（作者表述） | medium |
| 一体化投交平台方案 | 对技术栈与人才成本的影响 | 简化技术栈并降低人才成本；成员可专注业务且保持新鲜血液注入（作者表述/引述） | low |
| 一体化投交平台（王萌引述） | 并行任务体验 | 可以最大化并行任务；研究员无感；更符合科学化投研架构设计（受访者表述） | low |
| 恒泰量化团队单因子多参数计算速度 | 相对 Python 的速度提升 | 比 Python 快 50-100 倍以上（据统计） | medium |
| DolphinDB 内置函数数量 | 数量 | 1500+ 内置函数（用于计算复杂因子；针对金融场景做特定优化） | medium |
| 恒泰量化团队在 DolphinDB 的存储方案 | 分区设计 | 采用“股票/因子 + 时间”组合分区的最佳存储方案（表述为最佳） | low |
| DolphinDB（在恒泰团队实践中） | 数据存储实现方式 | 可模块化、函数化快速实现行情数据和海量因子数据的存储 | medium |
| DolphinDB（投研对接生产） | 与交易平台适配方式 | 底层使用 C++ 编译，天然适配大多数交易平台；可通过插件、内置函数等形式更快更方便贴合实盘（作者表述） | medium |
| 恒泰团队投研对接生产的数据差异率 | 差异率水平 | 缩小到万分之一以内（在提高计算与执行速度前提下） | medium |
| 恒泰量化团队 | 资源并行调用效果 | 实现内存与磁盘读写任务并行调用，使服务器资源利用率最大化 | medium |
| DolphinDB 并行能力（王萌引述） | CPU 与磁盘 IO 利用率 | 通过多线程并行使 CPU 与磁盘 IO 都达到 100% | medium |
| DolphinDB（原生分布式） | 资源利用率与实现方式 | 可天然、透明地实现资源利用率最大化（作者表述） | low |
| DolphinDB（内嵌分布式文件系统） | 数据与计算框架能力 | 成员可便捷管理分区数据及副本；在分布式计算框架下实现负载均衡和高容错 | medium |
| 量化团队持续突破能力（王萌引述） | 关键因素 | 最重要的是不断吸收新鲜血液，维持团队创新活力 | low |
| 量化领域人才要求（文章表述） | 复合技能要求 | 既要懂数学又要会写代码；量化领域尤其要能写好 C++；还要将其他领域创新算法融入金融体系以追求更优收益 | low |
| DolphinDB（上手体验，王萌表述） | 学习周期 | 脚本支持标准 SQL 兼容、解释性语言编程；有一定代码基础的研究员一周左右可以学会 | medium |
| 恒泰团队因子开发规模（过去一年半） | 累计开发因子数量 | 通过 DolphinDB 累计开发的 T0 因子和 Alpha 因子均达上万 | medium |
| 恒泰团队生产因子迭代节奏（过去一年半） | 平均每日纳入/替代数量 | 在统一策略体系内，平均每天有 2 个投研因子纳入或替代生产因子 | medium |
| 技能认证特训营第二期报名入口 | 链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |