随着近年来取得的显著发展，FICC 业务不仅成为券商、银行等金融机构的主要收入来源和增长引擎，也是金融机构从纯“卖方”业务向“买方”业务转型的关键。在这样的高速增长中，FICC 业务系统的建设面临诸多挑战。FICC 业务交易品种多，数据量大，对数据处理的速度和精度要求极高，业务平台通常需要对“研究、交易、风控、分析、报告、管理”进行全方位支持，实现高效的产品创设、模型开发、交易执行以及全景的风险管理，并拥有便捷的研究能力、高效的策略执行能力。

针对市场的需求与痛点，DolphinDB 持续深耕，推出了一系列赋能 FICC 业务的高效开发工具。上周五，DolphinDB 携手上海高级金融学院 MBA 量化投资俱乐部，一同在上海举办了一场以“FICC 业务系统建设”为主题的 D-Day 行业分享会。现场邀请到包括某国有大行及券商的研发负责人在内的二十余位业界专家，就行业热点与前沿问题进行了热烈分享和讨论。

对客产品研发与落地脱节？DolphinDB 助力 IT+业务无缝融合

来自某券商固定收益部的专家袁老师为大家分享了其团队在过往投研工作和开发对客产品中所面临的痛点，以及 DolphinDB 如何帮助团队突破业务瓶颈，实现更优的解决方案落地。

袁老师认为，开发对客产品的痛点，主要体现在“研发与落地脱节”这一点。以国债择时策略的对客产品为例，业务部门投研人员研发出策略后，需要 IT 技术部门理解策略逻辑并在技术平台上实现。这一过程中，沟通问题、保密性、资源分配以及产品升级都成为了显著的痛点。

“DolphinDB 的出现，直接改变了我们团队原有的配合模式，有效解决了问题”。袁老师表示，在引入 DolphinDB 后，凭借其大量内置的业务中间件，业务部门投研人员可以在本地快速完成策略开发并输出策略信号，IT 技术部门只需接收信号并执行交易或前端展示。“这样的模式，帮助我们大幅缩短了产品投产周期，IT 技术人员也只需集中精力实现信号的执行或展示”，同时，袁老师补充道：“DolphinDB 在实时计算方面的优异性能，使得我们投研人员可以独立完成因子实时计算与信号及时输出，无需依赖 IT 算力资源，解决了资源分配和保密性问题。”

对客产品投研的另一痛点，是研发周期耗时带来的时间紧迫问题。袁老师指出：“从研究到产出，是一个不断积累的过程”。日常数据更新、新因子批量计算入库、数据库维护等工作都会耗费大量时间；同时，各种复杂计算函数还有着版本冲突问题，这将导致策略回测十分费时，影响优化效率，“投研人员常常感到时间不够用。”袁老师感慨到。

投研工作方面，在将所有基于 Python 代码编写的因子都转写为 DolphinDB 代码后，团队每日数据更新速度从半小时提升到了3分钟以内，新因子的计算与写入从原来的3小时提升至15分钟。同时，DolphinDB 的策略回测与模拟撮合插件，为团队的回测业务提供了高度仿真还原能力以及便捷的参数优化能力，帮助团队可以实现在10秒内完成周频调仓的10年回测，策略回测与优化变得更加高效。袁老师总结道：“DolphinDB 通过其强大的数据处理和计算能力为固定收益业务解决了过往的诸多痛点，大幅提升了我们投研工作和开发对客产品的效率。”

曲线拟合+估值定价，双引擎驱动开发效率10倍增长

在 DolphinDB 近期推出的新版本 V3.00.2&V2.00.14中，DolphinDB 正式推出了实时曲线拟合引擎和估值定价引擎两大特色引擎，以及优化过的十余个 FICC 业务开发函数。DolphinDB 创始人周小华博士对 FICC 业务相关的版本更新进行了详细介绍。

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新版本发布丨向企业级实时计算平台迈进！支持存算分离、FICC 函数库大更新！

此次推出的曲线拟合与估值定价两大引擎，是 FICC 业务的关键技术。曲线拟合引擎整合了多种曲线拟合函数，适用于多场景、品种和数据频率，能实时计算最优曲线；估值定价引擎能实时计算并更新金融资产估值和价格，支持多种算法，助力用户判断市场、管理风险、优化决策，涵盖债券、期权等多种金融工具和指标。周博士表示：“通过这一系列引擎的推出，我们期望能够大幅减少用户在技术层面的投入，让他们能够更加专注于业务层面的深耕细作，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，占据更大的优势。”

除了对新引擎的详尽介绍，周博士还向嘉宾分享了 DolphinDB 在 FICC 业务领域的一些落地案例效果。以某头部券商基于 DolphinDB 建设权益及 FICC 交易风险绩效系统为例，用户实现了客户组合账户资产的全面分析、风险监控的精准实施、业绩评估与归因的科学开展等多维度业务功能。周博士透露：“项目落地后，公司售后部门在回访客户时收到了积极反馈，客户表示 DolphinDB 使他们的查询速度提升了10倍，开发代码量更是锐减了90%。”此外，在另一落地案例中，某头部券商自营部门依托 DolphinDB 搭建了一套集行情处理、策略投研、模型训练、算法交易和交易风控于一体的 AI 算法交易业务系统，对比原有架构实现了全流程业务效率数十倍提升。

国有大行对金融市场投研平台建设的思考分享

某国有大行的金融市场部对于行情处理的时效性、准确性和对外报价效率的诉求，都有着极高的要求，他们历经五年研发，成功打造出了行业内领先的金融市场一体化投研平台。这一平台的构建不仅耗时长久，更投入了大量的人力与物力资源。在会上，来自该行的王老师分享了他对金融市场投研系统建设的思考与见解。

“面对复杂衍生品的定价计算，如1万笔期权交易及其相关属性，若采用传统的逐笔计算方式，将极大地延长交易员的等待时间”，王老师以外汇期权定价这一场景为例分享到：“一方面，需要实现定价引擎的横向扩展，使得计算任务可以并行处理，能够极大提升计算效率。”尽管他们曾尝试使用 GPU 进行加速，但受限于实际情况，最终还是选择了CPU 作为主要的计算工具。另一方面，“我们可以对期权交易进行抽象压缩处理，将其抽象出基本的计算单元，并依据时间进行线性计算，从而进一步压缩计算时间，提升效率。”

在与现场专家交流时，王老师感慨道：“现在金融市场内，技术不知道业务想要什么，业务不知道技术能做什么，这种隔阂不仅阻碍了技术的有效应用，也限制了业务的发展与创新。”王老师的话深刻揭示了当前金融市场科技建设面临的挑战与机遇。在谈到 DolphinDB 为金融市场业务提供的有力支持时，王老师推荐道：“若能将 DolphinDB 等先进技术引入平台，将能提供更为丰富的基础功能支持，发挥更强大的性能优势。”

D-Day

D-Day 是由 DolphinDB 发起的行业交流系列活动，旨在为用户们提供一个专业、开放的交流机会与平台，方便大家深入探讨在量化交易中如何有效提升综合投研效率，以技术融入业务，创造应用价值。

DolphinDB 将定期在北京、上海、广州、深圳等地举办 D-Day 线下活动，期待我们的下一次相遇~