在這個(gè)數(shù)字化時(shí)代，金融科技正以前所未有的速度發(fā)展，而權(quán)益類數(shù)字基建作為這一進(jìn)程的核心支撐，正不斷推動(dòng)著金融領(lǐng)域的創(chuàng)新與變革。

DolphinDB 2024 年度峰會(huì)的分論壇 A 聚焦《權(quán)益類數(shù)字基建與技術(shù)創(chuàng)新》這一核心議題，邀請(qǐng)到了業(yè)內(nèi)資深專家，深入剖析權(quán)益類數(shù)字基建的最新進(jìn)展，分享技術(shù)創(chuàng)新如何賦能投資實(shí)踐。圓桌環(huán)節(jié)更邀請(qǐng)到了數(shù)位嘉賓，共同探討如何通過(guò)前沿技術(shù)的融合與創(chuàng)新，為權(quán)益類投資市場(chǎng)構(gòu)建更加堅(jiān)實(shí)、高效的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。

行業(yè)嘉賓精彩觀點(diǎn)，即刻分享：

01. AI 及高頻數(shù)據(jù)賦能投資實(shí)踐

中信建投證券 信息技術(shù)部總監(jiān) 李劍戈

量化投資策略通過(guò)數(shù)學(xué)模型和算法自動(dòng)篩選投資標(biāo)的，能夠較為客觀地分散投資風(fēng)險(xiǎn)，減少人為情緒因素的干擾，同時(shí)可以預(yù)先設(shè)定嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)控制措施，有利于在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中降低風(fēng)險(xiǎn)暴露。隨著 AI 技術(shù)逐漸進(jìn)入大眾視野，其帶來(lái)的多元化數(shù)據(jù)、廣泛信息源、以及更深入的數(shù)據(jù)處理和分析能力，為傳統(tǒng)的量化投資注入了強(qiáng)勁的動(dòng)力，進(jìn)一步提升了決策的科學(xué)性與效率。

中信建投證券融合 AI 大模型與大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，開發(fā)了AI 量化平臺(tái)。依托強(qiáng)大的 CPU 與 GPU 算力支持、高速網(wǎng)絡(luò)以及分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，AI 量化平臺(tái)復(fù)現(xiàn)并優(yōu)化了超過(guò) 100 種主流 AI 算法，不僅具備對(duì)股票、期貨、基金、數(shù)字貨幣等多類資產(chǎn)數(shù)據(jù)的研究與策略研發(fā)能力，還實(shí)現(xiàn)了 AI 模型訓(xùn)練與推理的一體化，在提升投研效率的同時(shí)降低成本。在對(duì)接實(shí)盤因子、實(shí)盤策略、提供 T0 高頻策略服務(wù)方面，AI 量化平臺(tái)也有不俗表現(xiàn)。

李劍戈老師表示，未來(lái)中信建投證券將進(jìn)一步深化與 DolphinDB 的合作，為 AI 量化平臺(tái)引入 DolphinDB 的一系列新功能：依托 DolphinDB 的分布式計(jì)算能力與為高頻交易設(shè)計(jì)的Orderbook Engine，T0 策略因子計(jì)算將得到進(jìn)一步提速。利用 DolphinDB 提供的高頻回測(cè)方案，平臺(tái)能夠更精準(zhǔn)地模擬市場(chǎng)波動(dòng)，驗(yàn)證策略的有效性，確保策略在實(shí)盤操作中的穩(wěn)定表現(xiàn)，同時(shí)確保研發(fā)與生產(chǎn)環(huán)境代碼的一致性，統(tǒng)一開發(fā)邏輯，提升開發(fā)效率。此外，中信建投還計(jì)劃將 DolphinDB的復(fù)雜事件處理引擎應(yīng)用于交易監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)控制等場(chǎng)景，進(jìn)一步推動(dòng) AI 量化平臺(tái)的持續(xù)創(chuàng)新。

02. 科技助力機(jī)構(gòu)客戶衍生品業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展

銀河證券信息技術(shù)部場(chǎng)外業(yè)務(wù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目經(jīng)理陳達(dá)

場(chǎng)外衍生品作為資本市場(chǎng)的重要組成部分，可為實(shí)體企業(yè)提供定制化產(chǎn)品，以滿足其風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)配置需求，是對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)內(nèi)市場(chǎng)的重要補(bǔ)充。隨著業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，一系列挑戰(zhàn)也隨之浮現(xiàn)：客戶準(zhǔn)入流程繁瑣、報(bào)價(jià)響應(yīng)滯后，加之業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)錯(cuò)綜復(fù)雜、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度不高，進(jìn)一步加大了監(jiān)管穿透的難度，場(chǎng)外衍生品的全流程數(shù)字化水平亟需提升。

銀河證券圍繞場(chǎng)外衍生品的準(zhǔn)入、詢價(jià)、交易與報(bào)送、估值、風(fēng)控等環(huán)節(jié)，推動(dòng)場(chǎng)外業(yè)務(wù)全流程數(shù)字化建設(shè)，為業(yè)務(wù)開展提供有效支撐。數(shù)據(jù)精細(xì)化管理助力監(jiān)管實(shí)現(xiàn)持續(xù)和穿透式監(jiān)管，同時(shí)提升客戶交易效率，降低運(yùn)營(yíng)成本；詢價(jià)環(huán)節(jié)智能化水平不斷提升，從 NLP 到大模型到智能體，智能詢報(bào)價(jià)體系持續(xù)完善；自研靈活定價(jià)引擎 GLEBA，結(jié)合 GPU 加速，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)實(shí)時(shí)風(fēng)控及非標(biāo)產(chǎn)品的快速上線；推動(dòng)跨境衍生品一體化交易體系建設(shè)，實(shí)現(xiàn)南北向跨境交易，一戶通全球；圍繞極速通道、算法中心和投研平臺(tái)持續(xù)建設(shè)主經(jīng)紀(jì)商一體化交易生態(tài)，提供差異化服務(wù)優(yōu)勢(shì)。

銀河證券基于 DolphinDB 構(gòu)建了一套高性能量化投研系統(tǒng)，解決研究團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)、投研、交易過(guò)程中的痛點(diǎn)。數(shù)據(jù)是投研的基礎(chǔ)，量化策略研究往往涉及到多類別、多維度、多品類的海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)各異，還需要統(tǒng)一的獲取接口。量化投研系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心使用 DolphinDB 對(duì)接行情源，實(shí)時(shí)落盤量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，同時(shí)設(shè)計(jì)了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)代理，為用戶提供一致且流暢的數(shù)據(jù)獲取體驗(yàn)。聚焦核心投研方面，研究員希望能夠?qū)Ｗ⒂诓呗赃壿嫷难芯浚恍枰ㄙM(fèi)大量精力進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取及清洗、異常處理等工作；不同策略團(tuán)隊(duì)希望共用同一套系統(tǒng)，共享研究成果；各研究員擅長(zhǎng)的編程語(yǔ)言也不盡相同。銀河證券采用了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分布式有向無(wú)環(huán)圖的調(diào)度方式，以自研全 SIMD 化算子庫(kù)和DolphinDB 算子庫(kù)作為支撐，同時(shí)支持不同語(yǔ)言定義策略節(jié)點(diǎn)，用戶僅需配置節(jié)點(diǎn)屬性，編寫相應(yīng)代碼，即可享受系統(tǒng)提供的微秒級(jí)調(diào)度服務(wù)。交易方面，投研實(shí)盤一體化的系統(tǒng)設(shè)計(jì)可避免二次開發(fā)。借助 DolphinDB 提供的的數(shù)據(jù)回放功能以及Orderbook Engine，銀河證券量化投研系統(tǒng)構(gòu)建了逐筆級(jí)別的回測(cè)模塊，并自研了快照+逐筆以及各級(jí)別 K 線向量化回測(cè)模塊，確保回測(cè)流程與實(shí)盤操作高度一致，真正實(shí)現(xiàn)了從回測(cè)到實(shí)盤的無(wú)縫銜接。

03. 智數(shù)駕馭，科技賦能：一站式金融數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)

國(guó)信證券 信息技術(shù)部高級(jí)經(jīng)理 雷宇

當(dāng)前，券商 IT 部門正面臨多重挑戰(zhàn)：需維護(hù)眾多分散系統(tǒng)并靈活響應(yīng)跨部門的高度定制化數(shù)據(jù)需求；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)的靈活性較弱，難以應(yīng)對(duì)海量高頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與計(jì)算，數(shù)據(jù)的安全合規(guī)管理亦成難題；此外，高頻數(shù)據(jù)的并發(fā)處理、投研實(shí)盤一體化等需求均對(duì) IT 部門提出了更為嚴(yán)苛的挑戰(zhàn)。國(guó)信證券選擇將 DolphinDB 作為核心存儲(chǔ)與計(jì)算引擎，打造了一站式金融數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，平臺(tái)由數(shù)據(jù)治理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)用一體化層和數(shù)據(jù)交互層構(gòu)成。數(shù)據(jù)治理層和數(shù)據(jù)交互層需要券商進(jìn)行深度定制化開發(fā)， DolphinDB 則為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)用一體化層奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，不但能作為數(shù)據(jù)基座整合并存儲(chǔ)各類行情與資訊數(shù)據(jù)，還還集成了包括響應(yīng)式狀態(tài)引擎、異常監(jiān)測(cè)引擎在內(nèi)的多種高效計(jì)算引擎，并預(yù)置了高頻因子、機(jī)器學(xué)習(xí)因子等常用因子庫(kù)，極大豐富了數(shù)據(jù)處理能力。雷宇老師分享了該平臺(tái)為實(shí)際業(yè)務(wù)帶來(lái)的助力。在集成全交易品種歷史行情方面，國(guó)信證券目前已集成了超過(guò) 60 TB 的海量高頻數(shù)據(jù)以及衍生因子計(jì)算，得益于 DolphinDB 高性能壓縮比的存儲(chǔ)方式，“讀寫速度相較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)達(dá)到了百倍提升，異常情況下的緊急備份恢復(fù)對(duì)比傳統(tǒng)模式也有5-10倍的提升。”在搭建實(shí)時(shí)因子計(jì)算平臺(tái)的過(guò)程中，國(guó)信證券借助 DolphinDB Orderbook Engine 以及各類截面時(shí)序引擎，實(shí)現(xiàn)了盤前盤后的任務(wù)調(diào)度、流數(shù)據(jù)高可用、全鏈路服務(wù)監(jiān)控、因子績(jī)效與迭代管理的構(gòu)建，“讓因子從設(shè)想到實(shí)現(xiàn)的周期縮短至數(shù)天，研究效率得到了極大提升。”

04. 圓桌分享

在圓桌環(huán)節(jié)，幾位嘉賓分別就數(shù)字化基建的技術(shù)創(chuàng)新、交易服務(wù)新方向與技術(shù)嘗試、行情數(shù)據(jù)中心建設(shè)、機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)等話題各抒己見，展開了熱烈而深入的探討。

中泰證券科技研發(fā)部執(zhí)行總經(jīng)理陳懷分享了公司在行情數(shù)據(jù)中心建設(shè)中的創(chuàng)新實(shí)踐。對(duì)于高頻交易場(chǎng)景，中泰證券利用 XTP 系統(tǒng)深度優(yōu)化軟硬件，滿足用戶對(duì)超低延遲的需求。而在中低頻投研領(lǐng)域，公司則攜手 DolphinDB，依托其分布式存儲(chǔ)、流計(jì)算能力和靈活的插件，構(gòu)建了從行情數(shù)據(jù)接入、存儲(chǔ)到指標(biāo)計(jì)算等一站式解決方案，既保障了數(shù)據(jù)品種的全面覆蓋，又提升了歷史數(shù)據(jù)的處理效率，為投研團(tuán)隊(duì)提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

致誠(chéng)卓遠(yuǎn)私募基金副總經(jīng)理馬海源表示，金融科技的發(fā)展為私募機(jī)構(gòu)的投研決策流程帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響。隨著 GPU 加速計(jì)算、AI 算力增強(qiáng)等前沿技術(shù)不斷涌現(xiàn)，私募機(jī)構(gòu)的策略回測(cè)與模型更新效率實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。這些技術(shù)的引入，極大地縮短了投研周期，使策略迭代更加迅速，從而提高了投資決策的精準(zhǔn)度與及時(shí)性。私募機(jī)構(gòu)愿意投入大量資源于工程調(diào)優(yōu)之上。從優(yōu)化因子平臺(tái)到升級(jí)回測(cè)系統(tǒng)，每一步都旨在構(gòu)建更加高效、穩(wěn)定的投研基礎(chǔ)設(shè)施。

國(guó)投證券信息技術(shù)委交易研發(fā)總監(jiān)李震提到，近年來(lái)面對(duì)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇的現(xiàn)狀，公司正積極調(diào)整策略，聚焦于服務(wù)投產(chǎn)比的提升，探索交易服務(wù)的新領(lǐng)域與新技術(shù)。國(guó)投證券不再局限于傳統(tǒng)通道服務(wù)的優(yōu)化，而是致力于服務(wù)延伸，通過(guò)整合不同機(jī)構(gòu)（如私募、銀行理財(cái)子、信托等）的優(yōu)勢(shì)資源，構(gòu)建更完善的金融生態(tài)鏈。此外，國(guó)投證券也期待在跨境業(yè)務(wù)領(lǐng)域找到新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

申萬(wàn)宏源證券信息技術(shù)開發(fā)總部大數(shù)據(jù)平臺(tái)專家傅江如分享了機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)。她認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可分為水平類與垂類兩大方向。水平類方向即聚焦共性需求，通過(guò)產(chǎn)品化解決方案提升效能，包括利用低代碼平臺(tái)、大數(shù)據(jù)和 AI 技術(shù)，為內(nèi)部自營(yíng)團(tuán)隊(duì)及外部客戶提供高效、便捷的行情數(shù)據(jù)處理服務(wù)，減輕其工程化負(fù)擔(dān)。垂類領(lǐng)域的賦能意味著深入打造券商獨(dú)特的個(gè)性化能力，如極速交易柜臺(tái)、極速行情等，以體現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

金融科技浪潮涌，數(shù)字基建繪新篇。讓我們攜手并進(jìn)，在權(quán)益類數(shù)字基建的征途上不斷探索與創(chuàng)新，共同迎接更加智能、高效、安全的金融新時(shí)代。