3月14日下战书，DolphinDB 受邀出席由卡方科技与华安证券联袂举行的私募行业交换会。此次嘉会会聚了私募行业的精英气力。浩繁国内成长型私募机构代表齐聚一堂，配合切磋私募范畴的多元化合作策略，联袂书写行业成长的新篇章。

在分享环节，DolphinDB 开创人、CEO 周小华博士带来了一场出色演讲。他不但对中高频量化买卖的解决方案进行了深切分解，还就当前热门AI 年夜模子睁开了富有洞见的切磋。此刻，让我们一同回首周博士在现场的出色分享。

01 高频数据存储

跟着行情数据频率的提高，海量数据的存储为投研带来庞大挑战。传统的关系型数据库和文件存储等体例存在着紧缩比低，机能优化不足，数据难以治理等痛点。针对以上问题 DolphinDB 提出了新的解决方案，除可以或许将紧缩比年夜幅晋升以外（最高可达10:1），DolphinDB 深入洞察量化范畴营业，供给了不异时候戳存储、数组存储、宽表存储/窄表存储和 co-location 存储，为用户供给了更加高效的海量数据存储方案。

02 定单簿

在研究市场的微不雅布局时，每家机构都但愿可以或许对逐笔数据进行发掘，高效、矫捷处置定单簿数据。今朝市道上大都快照引擎遍及采纳每三秒生成一次快照的体例，如许的频率难以捕获更加注意的信息，例如三秒内所有买卖的平均价钱，和最后一笔成交与最后一笔报价之间的切确时候差。这些细微的数据点对切确阐发市场动态相当主要。为此，DolphinDB 供给了定单簿数据处置框架答应用户自界说指标，生成买卖旌旗灯号，助力策略开辟。DolphinDB 的定单簿数据处置架构，供给了高度的矫捷性和机能保障，可以或许知足用户的个性化营业需求。

03 高频回测

市场上，对中低频的回测产物，用户有很多选择。可是在对高频数据进行回测时，因为数据量庞大，机能时延要求高、开辟难度年夜等特点，市场上并没有太多成熟的产物，用户常常选择自研。为此，DolphinDB 供给了一套摹拟撮合引擎，便利用户在中高频策略回测中摹拟现实买卖，从而更公道地评估和揣度策略在真实买卖中的结果。DolphinDB 摹拟撮合引擎撑持定单成交比例和延时等设置，多笔同标的目的的用户拜托定单同时撮应时，遵守依照价钱优先、时候优先的原则进行撮合成交，便利用户在高频策略回测中摹拟现实买卖。摹拟撮合引擎插件利用 C++ 开辟，连系 DolphinDB 散布式数据库，能极年夜地削减高频策略回测的整体耗时。

04 流批一体的高频因子

因子发掘是量化买卖的基石，发掘中高频行情数据中的有价值因子并建模回测，构建开云app买卖系统是量化团队的需要路径。DolphinDB 整合汗青与及时数据供给了及时流计较框架，用户在投研阶段基在批量数据开辟的焦点因子表达式，经封装后，可以无缝利用在现实出产情况中。由此，及时行情定阅、行情数据收录、买卖及时计较、盘后研究建模，可以用统一套代码实现。这不单确保了汗青回放和出产买卖的数据一致性，还年夜年夜下降了用户的开辟与代码保护本钱。同时，流计较框架在算法路径长进行了邃密的优化，统筹了高效开辟和计较机能的优势。

05 AI & DolphinDB

在总结部门，周博士深切切磋了 AI 与 DolphinDB 前沿手艺的融会。此中，CPU-GPU 异构计较平台，可让 DolphinDB 剧本可以或许无缝切换至 GPU 进行高效的并行计较，从而实现了机能上的显著跃升。同时，GPLearn负责练习时的调剂工作，涵盖了种群生成、进化与变异操作等要害环节，确保了练习进程的精准与高效。另外，AI Dataloader极年夜地简化了年夜量因子数据导入深度进修框架进行练习的进程，有用缩减了数据预备与模子练习的时候本钱。值得一提的是，这些前沿功能将期近将发布的DolphinDB 3.0版本中周全显现，我们热切等候列位用户的积极试用与反馈！周博士还强调，DolphinDB 的利用规模已扩大到买卖策略、买卖风控、买卖监控、机构营业、算法买卖、及时数仓、风险节制、指标计较、估值订价等多个金融行业场景。DolphinDB 致力在在金融手艺范畴不竭立异，为金融机构供给高效手艺解决方案，助力中小机构在剧烈的市场竞争中脱颖而出。