在金融行业数字化与智能化转型浪潮中，证券行业正经历前所未有的变革。多资产并行增长、交易节奏高频化、业务复杂度持续提升，传统投资决策平台已难以满足市场对毫秒级响应、全链路一体化计算的需求。面对这一挑战，DolphinDB 以分布式架构、高性能计算引擎与流批一体框架为核心，助力多家券商构建企业级“投研-决策-评估”一体化平台，成功突破传统架构在吞吐量、时延与扩展性上的三重瓶颈，推动投研与交易从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”的新阶段。
传统架构的五大痛点
在与券商的合作交流中，DolphinDB 发现现有投资决策平台普遍存在五大核心问题：
数据孤岛与标准缺失：不同类型数据分散在关系型、NoSQL、时序数据库中，跨部门指标口径不一致，导致数据整合成本高、可信度低。
性能瓶颈与工具局限：Python/Matlab 等工具无法支持分布式并行计算，存储与计算割裂，跨系统传输开销大，难以支撑高频策略与实时分析。
业务系统孤立与脱节：投研、交易、风控系统各自独立，数据依赖人工中转，协同效率低下且运维成本高。
研发到生产转化缓慢：研究阶段与生产环境代码割裂，形成 python 与 C++“两套代码”，导致开发维护成本翻倍且结果一致性难保障。
自主可控不足：系统架构封闭、核心数据库与分析工具多依赖国外厂商，迭代周期长、采购运维成本高，且存在供应链中断风险。
DolphinDB 的一体化解决方案
为破解现有投资决策平台的困局，DolphinDB 构建了覆盖全量数据资产、支持历史与实时数据统一管理计算的企业级一体化智能实时“投研-决策-评估”平台。
技术架构
该平台以 DolphinDB 作为分布式数据库底座，支持高可用的存算分离架构，为上层应用提供高效、稳定的数据处理能力。金融业务组件作为其核心亮点，集成了20+流计算引擎与大量业务组件，涵盖订单簿引擎、模拟撮合引擎等多类型引擎，可满足复杂业务场景下的实时计算需求，同时，内置2000+金融量化函数，形成丰富的应用生态，为金融业务开展提供全方位支持，灵活适配不同场景需求。
业务架构
该平台在数据层通过任务调度、CDC 组件等管理多源数据，为业务层提供准确、及时的数据支持。业务层涵盖量化投研、行情、持仓监控等多领域，细分多种业务功能，覆盖金融核心环节。交互层则提供 WEB、VsCode、API 等多种交互方式，用户可多渠道与系统进行交互。
DolphinDB 打造的企业级投资决策平台可应用于多种核心场景。投研数据中台，集成多源多类型数据，支持海量数据存储与多环节投研支撑，解决数据孤岛问题；因子计算平台，构建基于分布式一致性协议（Raft）的存储集群，实现高性能历史与低时延实时因子计算，流批计算代码一致，可快速上线实盘部署；投研回测平台，内置回测引擎和模拟撮合引擎，涵盖中高频策略回测所有环节，内置 Brinson 和 Campisi 绩效归因算法，快速实现策略收益绩效归因分析；风险管理平台，支持风控指标实时计算，和毫秒级监控延时，提供可视化与实时告警功能。该平台可为投资决策提供全方面支持，成为金融机构提升数据驱动能力、实现业务敏捷化的强大助力。
方案效果
实测数据显示，该平台在投资决策核心场景中实现质的飞跃：
业务价值：全流程赋能与竞争力重塑
该平台的落地为券商带来了诸多业务价值，实现了统一数据存储和共享，确保研究、决策、评估环节的数据一致性与准确性；提速投研成果向生产转化，整合数据管理、流批一体及专用金融语言 Dlang，投研成果转化效率提升数倍；实现一站式投研业务支持，覆盖行情分析、交易执行到风险评估的全流程，避免业务人员多平台、多系统切换，显著提升响应速度与用户体验。
在金融市场的激烈竞争中，DolphinDB 正以技术创新助力券商构建数据驱动的核心竞争力，打破数据与系统的壁垒，推动投研与交易向智能化、实时化演进。
