3月21日下战书，二十余位来自开云app国内私募、券商和期货机构的焦点策略研发、IT 架构师、数据阐发专家们，齐聚钱塘江干的基金小镇，与 DolphinDB 一同深切切磋交换了量化买卖范畴高机能实践的贵重经验。DolphinDB 开创人周小华博士与两位来自券商的研究人员做了出色分享。

01 与DolphinDB 开创人面临面

在量化买卖范畴，传统的数据存储和处置方案正面对日趋严重的挑战。跟着行情数据频率的不竭晋升，数据量显现爆炸式增加，这使得传统关系型数据库和文件存储等解决方案在紧缩比、机能优化和数据治理等方面显得左支右绌。

DolphinDB 的开创人周小华博士深切分解并为大师介绍了中高频量化从投研到出产的全链路解决方案。周博士指出：“在量化买卖的各个环节，市场上出现出浩繁开源产物，用户可以按照本身需求经由过程组装或自研的情势，实现特定环节的手艺冲破。但是，DolphinDB 的优势在在，除可以或许知足量化投研各个阶段的手艺需求，还能统筹高机能与矫捷的开辟需求，并以同一的手艺栈供给便捷的运维撑持。”基在DolphinDB，用户可以在一款产物内实现高频数据存储、定单簿处置、高频回测和因子流批一体的全栈式数据处置。另外，周博士还流露，DolphinDB 行将发布一个全新的高机能因子发掘平台。该平台将被定名为Shark，寄意“凶悍”，彰显其强悍的机能。Shark 是一个CPU-GPU 异构计较平台，在早期计划中，Shark 将具有基在遗传算法实现的主动因子发掘功能，和 CPU 算子无缝切换到 GPU 平台进行计较等特征。与 CPU 比拟，更多的计较单位使得 GPU 在处置计较密集型使命时，能显著下降处置时延，提高计较效力。

02 来自券商的实践分享

在进行立体式投研与链式极速买卖时，策略的工程化需要投研系统完成很是年夜量的计较使命，计较机能相当主要。某券商的量化投资司理基在其丰硕的行业经验，向大师展现了 DolphinDB 若何助力解决 IT 系统设计中的困难。他强调：“策略凡是是以高度工程化的体例去实现的，是以，我们始终寻求更好的机能。”他经由过程一组具体数据为我们分享了 DolphinDB 的机能优势：“在单因子多参数的计较使命中，利用 DolphinDB 替换 Python，我们平均可以或许提速50-100倍以上。”除高机能外，DolphinDB 在搭建 IT 系统时还揭示了诸多其他优势。DolphinDB内置的1500+函数，均针对金融营业场景进行了调优，极年夜节流了开辟人员在数据处置和阐发上的时候与精神。更值得一提的是，DolphinDB 帮忙该团队将投研与出产对接时的数据差别率缩小至万分之一之内，在策略上线流程中，阐扬了要害感化。传统的关系型数据库和文件存储系统在处置及时行情时存在诸多挑战，这也恰是某券商的量化平台负责人在选型进程中碰到的困难。他指出，团队面对开源组件浩繁、架构链路复杂、因子计较开辟本钱较高的问题。为领会决这些痛点，团队最先接触 DolphinDB，以期找到一种更高效、更便捷的数据处置方案。“在切换到 DolphinDB 后，肉眼可见，我们团队年夜幅晋升了数据处置的效力，包罗数据的完全性和正确性都获得了保障。”该负责人暗示，基在 DolphinDB 壮大的及时数据处置能力，每笔买卖数据、记实和回报都被及时存储至 DolphinDB，团队可以或许更便捷地回溯和阐发每笔买卖，从而不竭优化策略。DolphinDB 的引入，无疑为量化投研和买卖都注入了新的活力，打破了手艺栈割裂带来的营业壁垒，助力团队获得加倍出色的成就。

03 关在D-Day

D-Day 旨在为用户们供给一个专业、开放的交换机遇，便利大师深切切磋在量化买卖中若何有用晋升综合投研效力，以手艺融入营业，缔造利用价值。尔后我们也将按期在北京、上海、广州、深圳等地举行 D-Day 线下勾当，等候我们下一次的相遇！