客户案例 | 头部券商基于 DolphinDB 打造新一代 AI 量化投研数据中心
本页以客户案例形式介绍某头部券商与 DolphinDB 合作建设 AI 量化投研数据中心，并概述能力与成效。
What this page covers
- 客户案例背景与建设目标概述。
- 传统三系统架构的痛点与限制。
- 平台如何支撑定制化因子策略部署与负责人评价。
- “采-存-算-服”一体化架构与架构图说明。
- 关键能力清单与量化指标要点。
- 对比图表所示的改进幅度。
- 品牌定位与联系/社群入口提示。
技能认证特训营第二期限时报名提示
页面顶部包含技能认证特训营第二期开启信息，并提供限时报名链接与福利优惠提示。
- 技能认证特训营第二期已开启。
- 页面提供限时报名链接入口。
- 页面提示存在专属福利优惠。
新闻频道/栏目提示
页面包含“新闻”栏目标识。
- 页面标注所属栏目为“新闻”。
- 内容呈现为新闻/资讯频道的一部分。
客户案例：头部券商基于 DolphinDB 打造新一代 AI 量化投研数据中心
以客户案例形式介绍某头部券商与 DolphinDB 合作建设 AI 量化投研数据中心及其能力与成效概述。
- 客户案例页面给出发布日期信息。
- 案例描述与国内某头部券商的合作建设。
- 案例聚焦 AI 量化投研数据中心的建设与能力。
- 案例提及在时序数据处理与响应方面的表现。
- 案例提及对机构客户服务响应效率的改进。
传统架构痛点：三系统独立运作导致低效与数据孤岛
描述该券商传统关系型数据库集群、Hadoop 离线计算与 Redis 实时缓存三系统模式带来的业务痛点与 AI 模型落地困难。
- 传统架构由关系型数据库集群、Hadoop 与 Redis 三套系统独立运作。
- 三套系统之间存在数据割裂与服务卡点问题。
- 跨部门协调耗时较长。
- 传统架构面临自营交易延迟高的问题。
- 传统架构面临数据存储成本高的问题。
- AI 模型落地受阻，需要导出数据再回灌。
基于 DolphinDB 的 AI 量化投研中台满足定制化因子策略部署诉求
说明新平台如何融合高性能数据底座与业务模块，加速因子策略从构思到落地，并包含负责人评价。
- 示例需求包括两周内完成定制化因子策略部署。
- 平台被描述为可满足“两周内完成定制化因子策略部署”的需求。
- 平台强调将高性能数据底座与业务模块有机融合。
- 平台强调加速因子策略从构思到落地的全流程。
- 负责人评价提到统一多业务部门的数据孤岛。
- 负责人评价提到对机构客户定制化需求的实时响应。
架构革新：DolphinDB “采-存-算-服”一体化 AI 量化投研数据中台
介绍“采-存-算-服”一体化架构、整合数据源与支持复杂策略研究，并给出架构图与说明。
- 新架构被描述为“采-存-算-服”一体化架构。
- 该架构整合多种数据源。
- 该架构支持复杂策略研究。
- 该架构为投研系统各模块提供核心支持。
- 架构图说明提到通过 API 网关统一接入多端与多语言 API 请求。
- 架构图说明提到核心微服务集群包含智能助手、数据服务、投资管理、策略研究模块。
- 架构图说明将 DolphinDB 定位为高性能时序数据库底座。
- 架构图说明提到与 Python 开发环境深度融合。
技术突破与量化指标
以要点列出机构服务响应、流批一体延迟、压缩与成本、数据融合规模、跨资产计算、AI 模型在线预测等指标与能力，并提及因子极速开发服务吸引私募入驻。
- 机构服务支持客户自主编写因子。
- 万亿条数据下聚合查询响应标注为 ≤ 50 毫秒。
- 流批一体引擎可将 tick 数据实时加工为交易信号。
- 端到端延迟标注为稳定 ≤ 35 毫秒。
- 存储采用时序数据列式存储与 ZSTD 压缩技术。
- 原始数据压缩比标注为 1:10。
- 存储成本变化标注为下降 70%。
- 数据资产融合被描述为打通各类业务数据库。
- 数据融合全景视图规模标注为超 5000+ 表。
- 跨资产即时关联通过内置关联引擎实现。
- 股指-期权波动率矩阵计算耗时标注为优化至 0.3 秒。
- AI 无缝嵌入支持 Pytorch/TensorFlow 模型直调。
- AI 在线预测延迟标注为 < 10 毫秒。
- DolphinDB 标注内置 2000+ 专业函数。
- DolphinDB 标注 10+ 流计算引擎。
- DolphinDB 标注 10+ 业务组件。
- 同一 SQL 语句可混合查询实时流与 10 年历史数据。
- 回测支持覆盖股票、期货期权、债券等多品种与全频率。
- 对客“因子极速开发”服务被描述为吸引上百家私募入驻。
方案对比效果（图表说明）
通过对比图表说明 DolphinDB 方案在响应周期、交易延迟、数据采购成本与私募客户留存率等方面的改进幅度。
- 机构需求响应周期标注为从 1 个月缩短至 1 周。
- 自营交易延迟标注为从百毫秒级降至 5 毫秒以内。
- 数据采购成本标注为降低 70%。
- 私募客户留存率标注为提升 13%。
结语号召：与 DolphinDB 携手展望券商科技新未来
以趋势与愿景表述收束全文并呼吁与 DolphinDB 合作。
- 结语以趋势与愿景作总结性表述。
- 页面包含与 DolphinDB 合作的号召信息。
品牌定位与联系/社群入口（图示说明与扫码提示）
说明 DolphinDB 的产品定位、业务布局与联系/社群二维码入口，并提示扫码添加小助手进入技术/高校交流群。
- DolphinDB 被描述为高性能时序数据库与实时计算平台。
- 图示说明提到在杭州、北京、上海等地的业务布局。
- 页面提示添加“DolphinDB 小助手”进入技术或高校交流群（二维码入口）。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态/活动 | 正式开启，并提供限时报名链接与专属福利优惠提示 | high |
| 技能认证特训营第二期 | 报名链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 客户案例页面 | 发布日期 | 2025.08.28 | high |
| 国内某头部券商 | 合作对象 | 携手 DolphinDB 打造新一代 AI 量化投研数据中心 | medium |
| AI 量化投研数据中心（券商基于 DolphinDB） | 时序数据规模与响应 | 以毫秒级响应万亿级时序数据 | medium |
| AI 量化投研数据中心（券商基于 DolphinDB） | 因子实时计算能力 | 实现超上千因子实时计算 | medium |
| AI 量化投研数据中心（券商基于 DolphinDB） | 多策略执行 | 支持多策略并行执行 | medium |
| 机构客户服务响应效率（券商） | 提升幅度 | 提升10倍 | medium |
| 传统架构（券商） | 系统组成 | 关系型数据库集群处理核心业务、Hadoop 离线计算、Redis 实时缓存三系统独立运作 | high |
| 传统架构（券商） | 数据割裂 | 3套系统数据割裂，机构服务卡点严重，跨部门协调耗时长 | medium |
| 传统架构（券商） | 性能与成本问题 | 自营交易延迟高，数据存储成本高 | medium |
| 传统架构（券商） | AI 模型落地问题 | AI 模型无法落地，Pytorch/TensorFlow 等模型需导出数据再回灌 | medium |
| 私募机构需求（示例） | 部署周期要求 | 两周内完成定制化因子策略部署 | medium |
| AI 量化投研中台（券商基于 DolphinDB） | 满足能力 | 可有效满足“两周内完成定制化因子策略部署”的需求 | medium |
| DolphinDB（在该平台中的作用） | 平台融合方式 | 将高性能数据底座与多元业务模块有机融合 | medium |
| AI 量化投研中台（券商基于 DolphinDB） | 历史数据计算能力 | 实现万亿级历史数据的极速聚合计算 | medium |
| AI 量化投研中台（券商基于 DolphinDB） | 流程加速 | 全面加速因子策略从构思到落地的全流程 | medium |
| 券商金融科技负责人评价 | 数据孤岛 | DolphinDB 统一了多业务部门的数据孤岛 | medium |
| 券商金融科技负责人评价 | 因子计算性能提升 | 整体性能提升了数十倍 | medium |
| 券商金融科技负责人评价 | 机构定制化响应 | 实现对机构客户定制化需求的实时响应 | medium |
| DolphinDB 构建的架构 | 架构名称/形式 | “采-存-算-服”一体化架构 | high |
| “采-存-算-服”一体化架构 | 能力 | 整合多种数据源，支持复杂策略研究，为投研系统各模块提供核心支持 | medium |
| 策略迭代周期（券商） | 改进 | 从月级压缩至周级 | medium |
| AI 量化投研数据中台架构图说明 | 统一接入方式 | 通过 API 网关统一接入 PC、移动端及多语言 API 请求 | medium |
| 核心微服务集群（架构图说明） | 业务模块 | 涵盖智能助手、数据服务、投资管理和策略研究四大业务模块 | medium |
| DolphinDB（在架构图说明中的定位） | 角色 | 作为高性能时序数据库底座，支撑数据中台及多种策略研究平台 | medium |
| DolphinDB（在架构图说明中） | 与开发环境集成 | 与 Python 开发环境深度融合 | medium |
| AI 量化投研数据中台架构图说明 | 目标 | 全面加速因子策略从构思到落地的全流程 | medium |
| 量化投研数据中台（机构服务） | 功能 | 客户自主编写因子 | medium |
| 量化投研数据中台（机构服务） | 聚合查询响应 | 万亿条数据下聚合查询响应 ≤ 50毫秒 | medium |
| 流批一体引擎 | 处理链路 | tick 数据实时加工为交易信号 | medium |
| 流批一体引擎 | 端到端延迟 | 端到端延迟稳定 ≤ 35毫秒 | medium |
| 存储（DolphinDB 方案） | 技术 | 时序数据列式存储与 ZSTD 压缩技术 | medium |
| 存储（DolphinDB 方案） | 原始数据压缩比 | 压缩比达 1:10 | medium |
| 存储成本（DolphinDB 方案） | 变化 | 存储成本下降 70% | medium |
| 数据资产融合 | 范围 | 打通各类业务数据库 | medium |
| 数据资产融合 | 数据融合视图规模 | 建立超 5000+ 表的数据融合全景视图 | medium |
| 跨资产即时关联 | 实现方式 | 通过内置关联引擎 | medium |
| 股指-期权波动率矩阵计算 | 优化后耗时 | 优化至 0.3 秒 | medium |
| AI 无缝嵌入 | 模型支持 | 支持 Pytorch/TensorFlow 模型直调 | medium |
| AI 在线预测 | 延迟 | 在线预测延迟 < 10毫秒 | medium |
| DolphinDB | 内置专业函数数量 | 2000+ 专业函数 | medium |
| DolphinDB | 流计算引擎数量 | 10+ 流计算引擎 | medium |
| DolphinDB | 业务组件数量 | 10+ 业务组件 | medium |
| DolphinDB 查询能力 | 混合查询 | 同一 SQL 语句即可混合查询实时流与 10 年历史数据 | medium |
| DolphinDB 回测支持 | 品种范围 | 支持股票、期货期权、债券等多品种、全频率和两融回测 | medium |
| 对客“因子极速开发”服务（券商基于 DolphinDB AI 量化投研数据中心） | 效果/结果 | 吸引了上百家私募入驻 | medium |
| 机构需求响应周期（对比图说明） | 变化 | 从 1 个月缩短至 1 周 | medium |
| 自营交易延迟（对比图说明） | 变化 | 从百毫秒级降至 5 毫秒以内（优化 95%） | medium |
| 数据采购成本（对比图说明） | 变化 | 降低 70% | medium |
| 私募客户留存率（对比图说明） | 变化 | 提升 13% | medium |
| DolphinDB（品牌定位图说明） | 产品定位 | 高性能时序数据库及支持复杂分析与流式处理的实时计算平台 | medium |
| DolphinDB（品牌定位图说明） | 业务布局城市 | 在杭州、北京、上海等地的业务布局 | low |
| DolphinDB 小助手 | 社群入口 | 添加“DolphinDB 小助手”进入技术或高校交流群（二维码） | medium |