DolphinDB 中高频量化一站式解决方案
该页面以新闻形式呈现文章标题与主题，围绕“DolphinDB 中高频量化一站式解决方案”展开。
What this page covers
- 参会背景与演讲概述
- 高频数据存储相关内容
- 订单簿数据处理与快照相关内容
- 高频回测与模拟撮合相关内容
- 流批一体的高频因子计算相关内容
- AI 与 DolphinDB 融合及应用场景相关内容
技能认证特训营第二期限时报名与福利优惠提示
页面顶部展示技能认证特训营第二期开启及限时报名链接与优惠提示。
- 提及“技能认证特训营第二期”处于正式开启状态。
- 提供限时报名链接入口。
- 提示报名可享专属福利优惠（描述性陈述）。
新闻与标题：DolphinDB 中高频量化一站式解决方案
以新闻形式呈现文章标题与主题。
- 页面呈现新闻标题“DolphinDB 中高频量化一站式解决方案”。
- 该页面内容以新闻条目形式组织。
发布日期
给出新闻发布日期信息。
- 该新闻给出发布日期为 2024.03.18。
参会背景与演讲概述
介绍 DolphinDB 受邀参加私募行业交流会及演讲聚焦中高频量化交易解决方案与 AI 大模型话题。
- DolphinDB 受邀出席由卡方科技与华安证券携手举办的私募行业交流会。
- 文中提到交流会时间为 3 月 14 日下午（表述为文中所述）。
- 周小华在交流会分享中高频量化交易解决方案相关内容。
- 分享内容提及“高频因子的流批一体”技术。
- 分享内容提及应对海量行情数据存储与计算挑战。
- 演讲内容还探讨了当前热点 AI 大模型。
01 高频数据存储
阐述高频行情数据存储挑战与 DolphinDB 的压缩与多种存储方式方案。
- 传统关系型数据库及文件存储用于高频行情数据存在压缩比低等问题。
- 传统方案还被描述为性能优化不足、数据难以管理。
- DolphinDB 高频数据存储方案称压缩比可大幅提升，最高可达 10:1。
- 方案列举了相同时间戳存储与数组存储等方式。
- 方案列举了宽表/窄表存储与 co-location 存储等方式。
02 订单簿
描述订单簿数据处理框架与快照合成、自定义指标档位频率等能力及其解决的问题。
- 订单簿数据处理框架接收交易所的逐笔委托与成交数据。
- 框架通过快照合成引擎生成订单簿快照。
- 用户可自定义指标、档位和频率（示例：1 秒 20 档）。
- 文中称市面上多数快照引擎普遍每三秒生成一次快照。
- 文中称上述快照频率不足以捕捉细致信息（观点性表述）。
- 该框架被描述为允许自定义指标并生成交易信号（低置信度表述）。
03 高频回测
介绍高频回测的难点与 DolphinDB 模拟撮合引擎的能力、原则与实现方式。
- 文中称高频数据回测因数据量巨大、时延要求高与开发难度大而具挑战。
- 文中称市场上成熟回测产品不多，用户往往选择自研（现状描述）。
- 模拟撮合引擎用于回测中模拟实际交易，以评估策略真实交易效果（用途描述）。
- 该引擎支持订单成交比例与延时等设置。
- 多笔同方向委托同时撮合时遵循价格优先、时间优先原则。
- 模拟撮合引擎插件使用 C++ 开发。
- 文中称插件结合 DolphinDB 分布式数据库可减少回测整体耗时（低置信度表述）。
04 流批一体的高频因子
解释“流批一体”高频因子计算理念及历史回放与生产一致、同一套代码贯通投研与实盘。
- 文中称因子挖掘是量化交易的基石（观点性表述）。
- 实时流计算框架（流批一体）被描述为整合历史与实时数据。
- 投研阶段的核心因子表达式封装后可无缝应用于生产环境。
- 文中称实时行情订阅、数据收录与交易实时计算可用同一套代码实现。
- 文中称盘后研究建模也可用同一套代码实现。
- 文中称可确保历史回放与生产交易数据一致性并降低维护成本（低置信度表述）。
- 文中称在算法路径上进行精细优化，兼顾开发效率与计算性能（低置信度表述）。
05 AI & DolphinDB
概述 AI 与 DolphinDB 融合能力（CPU-GPU 异构、GPLearn 调度、AI Dataloader）及应用场景扩展与愿景。
- 文中称 CPU-GPU 异构计算平台可让 DolphinDB 脚本切换至 GPU 并行计算（低置信度表述）。
- GPLearn 被描述为负责训练时调度工作（如种群生成、进化与变异）。
- AI Dataloader 被描述为简化因子数据导入深度学习框架训练过程（低置信度表述）。
- 文中称上述前沿功能将在即将发布的 DolphinDB 3.0 版本中全面呈现。
- 文中列举 DolphinDB 在金融行业的覆盖场景包含交易策略与交易风控。
- 文中列举覆盖场景还包括交易监控、机构业务与算法交易等。
- 文中列举覆盖场景还包括实时数仓、指标计算与估值定价等。
- 文中描述其目标为在金融技术领域创新并为金融机构提供高效技术解决方案（低置信度表述）。
Facts index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态/活动 | 正式开启，提供限时报名链接并称可享专属福利优惠。 | medium |
| 限时报名链接 | url | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 新闻（DolphinDB 中高频量化一站式解决方案） | 发布日期 | 2024.03.18 | high |
| DolphinDB | 出席活动 | 受邀出席由卡方科技与华安证券携手举办的私募行业交流会。 | high |
| 私募行业交流会（文中所述活动） | 时间 | 3月14日下午 | medium |
| 周小华 | 身份 | DolphinDB 创始人兼 CEO（博士）。 | high |
| 周小华在交流会分享内容 | 主题聚焦 | 中高频量化交易解决方案，特别是“高频因子的流批一体”技术，并介绍如何应对海量行情数据存储与计算挑战。 | medium |
| 周小华演讲内容 | 包含话题 | 深入剖析中高频量化交易解决方案，并探讨当前热点AI大模型。 | medium |
| 传统关系型数据库及文件存储用于高频行情数据 | 痛点 | 压缩比低、性能优化不足、数据难以管理。 | high |
| DolphinDB 高频数据存储方案 | 压缩比 | 称可大幅提升，最高可达 10:1。 | medium |
| DolphinDB 高频数据存储方案 | 提供的存储方式/能力 | 相同时间戳存储、数组存储、宽表存储/窄表存储、co-location 存储。 | high |
| DolphinDB 订单簿数据处理框架 | 输入数据 | 接收交易所的逐笔委托与成交数据。 | medium |
| DolphinDB 订单簿数据处理框架 | 处理组件 | 通过快照合成引擎生成订单簿快照。 | medium |
| DolphinDB 订单簿数据处理框架 | 可配置项 | 用户可自定义指标、档位和频率（示例：1秒20档）。 | medium |
| 市面上多数快照引擎 | 快照生成频率 | 普遍每三秒生成一次快照，称频率不足以捕捉细致信息。 | medium |
| DolphinDB 订单簿数据处理框架 | 用途 | 允许用户自定义指标、生成交易信号，助力策略开发；称提供高度灵活性和性能保障以满足个性化需求。 | low |
| 高频数据回测（市场现状） | 产品成熟度/难点 | 称由于数据量巨大、性能时延要求高、开发难度大，市场上成熟产品不多，用户往往选择自研。 | medium |
| DolphinDB 模拟撮合引擎 | 用途 | 用于中高频策略回测中模拟实际交易，以评估和推断策略在真实交易中的效果。 | medium |
| DolphinDB 模拟撮合引擎 | 支持设置项 | 支持订单成交比例和延时等设置。 | high |
| DolphinDB 模拟撮合引擎 | 撮合原则 | 多笔同方向委托同时撮合时，遵循价格优先、时间优先原则进行撮合成交。 | high |
| 模拟撮合引擎插件 | 开发语言 | 使用 C++ 开发。 | high |
| 模拟撮合引擎插件与DolphinDB | 结合方式/效果 | 称结合 DolphinDB 分布式数据库，能极大减少高频策略回测整体耗时。 | low |
| 量化交易因子挖掘 | 重要性 | 称因子挖掘是量化交易的基石；挖掘中高频行情数据因子并建模回测、构建交易系统是量化团队必要路径。 | low |
| DolphinDB 实时流计算框架（流批一体） | 数据整合 | 整合历史与实时数据并提供实时流计算框架。 | medium |
| DolphinDB 流批一体因子表达式复用 | 投研到生产复用 | 投研阶段基于批量数据开发的核心因子表达式封装后可无缝应用于生产环境；实时行情订阅、数据收录、交易实时计算、盘后研究建模可用同一套代码实现。 | medium |
| DolphinDB 流批一体 | 一致性与成本 | 称确保历史回放与生产交易数据一致性，并降低开发与代码维护成本。 | low |
| DolphinDB 流计算框架 | 优化与取向 | 称在算法路径上进行精细优化，兼顾高效开发与计算性能优势。 | low |
| CPU-GPU 异构计算平台（AI与DolphinDB融合） | 能力 | 称可让 DolphinDB 脚本无缝切换至 GPU 进行并行计算，实现性能跃升。 | low |
| GPLearn（AI与DolphinDB融合） | 职责 | 负责训练时调度工作，涵盖种群生成、进化与变异操作等环节。 | medium |
| AI Dataloader（AI与DolphinDB融合） | 作用 | 称简化大量因子数据导入深度学习框架训练过程，缩减数据准备与模型训练时间成本。 | low |
| DolphinDB 3.0版本 | 功能呈现 | 称上述前沿功能将在即将发布的 DolphinDB 3.0版本中全面呈现。 | medium |
| DolphinDB 应用范围（金融行业场景） | 覆盖场景 | 交易策略、交易风控、交易监控、机构业务、算法交易、实时数仓、风险控制、指标计算、估值定价等。 | medium |
| DolphinDB | 定位/目标 | 致力于在金融技术领域不断创新，为金融机构提供高效技术解决方案，助力中小机构在市场竞争中脱颖而出。 | low |