北辰正方建设集团有限公司网站,网站的二级网页关键词,网站推广软件下载,中文域名注册收费标准上周末#xff0c;DolphinDB 分别在上海及深圳成功举办了两场 D-Day 分享会#xff0c;来自国内头部券商、公募基金以及多家私募机构的数十位核心策略研发、数据分析专家们分享了 DolphinDB 在量化交易各个环节的使用经验#xff0c;并基于与同类技术栈的优劣势对比#xf… 上周末DolphinDB 分别在上海及深圳成功举办了两场 D-Day 分享会来自国内头部券商、公募基金以及多家私募机构的数十位核心策略研发、数据分析专家们分享了 DolphinDB 在量化交易各个环节的使用经验并基于与同类技术栈的优劣势对比交流了在日常投研交易过程中遇到的瓶颈及解决方案。 将 DolphinDB 融入多策略交易架构
深圳的分享会上某券商自营团队的资深用户分享了自己的使用心得该团队从社区版开始试用 DolphinDB首先基于流数据表实现实时行情数据、交易数据及相关监控指标的采集、分析与处理。在深度了解使用以后他将一个全新的行业 ETF 策略从投研到交易端完全由 DolphinDB 来进行开发实现仅用不到2000行代码、5个脚本即完成了整体策略从数据到交易的完整链路。 D - Day · 深圳站
他表示“DolphinDB 的超强数据并行处理能力以及超强的逻辑表达能力结合作为数据库的多样开放性接口方案以及 CtrlE 带来的代码构建能力及查错修改能力极大提升了其整体工程化能力不仅为单个研究员的研发效率提速也加快了整体团队的策略上线实盘交易进程。”
DolphinDB 为高频策略研发再提速
另一位来自某券商高频策略研发团队的深度用户在此之前本身已熟悉 Python、 C、R 等多种技术栈但是仅仅基于传统数据库方案、文件系统以及自研C系统在对于 Tick 数据的研究分析上还是会遇到性能瓶颈。在入职券商后他便开始了深度的技术栈融合研发将因子层的研发全部转移至 DolphinDB在多因子大时序策略、大截面策略中单因子多参数计算提速了50-100倍。 他表示“在高频策略研发过程中随着行情数据及因子数据的存储量暴增便利的制定数据与因子的存储方案至关重要同时函数优化是一件重要但不紧急的事交由 DolphinDB 来实现极大地提高了整体研发的效能研究员可以将有限的时间更多投入到策略研发及交易执行中去既降低了整体投研团队的技术开发门槛又可以有效提升整体投研效率。”
DolphinDB量化投研与交易的技术演进
在上海的交流会上来自 DolphinDB 的解决方案总监马苏川基于目前的研发现状和客户案例为大家详细介绍了 DolphinDB 在实现量化投研和交易中的性能优势、重点分析了 DolphinDB 在私募行业的应用场景并展望了 DolphinDB 的未来研发重点和探索方向。
量化基金日常投研工作中需要反复进行策略的回测工作许多私募用户提到了“ Python 回测耗时长”、“海量数据存查慢”、“内存占用率过高”等问题这其中数据存查和因子计算性能是提升效率的关键DolphinDB 的多范式脚本语言可实现因子代码快速编写内置的分布式计算架构、1500计算函数、10流计算引擎可以大幅提升用户的因子投研效率。 D - Day · 上海站
在分享中马苏川表示“ 在行情数据接入、因子投研、流数据处理、策略回测、实时交易等环节实现大幅加速为海量历史数据、实时行情数据的处理和计算提供高性能的投研方案这就是 DolphinDB 广受好评的产品优势。”
面对庞大的因子数据量传统的线性回归方法已难以满足处理需求很多团队都已经引入了深度学习工具。DolphinDB 新研发的 AI Data Loader、 GPU 算子库、Vector Database 等功能在不断加强对 AI 建模分析的支持。以新推出的 AI Data Loader 功能为例用户可以用 SQL 语句把分布式数据库当中的数据直接对接到 PyTorch 等工具中省去了数据转换与落地的成本。
在交流中寻找新思路
在交流环节大家就自己关注的话题与现场的DolphinDB工程师展开了自由交流“使用门槛是否会很高“、 “维护是不是会很麻烦”、 ”目前的策略研发中的瓶颈“…… 用户们将DolphinDB与具体业务融合进行了充分的有效沟通不仅解决了问题也收获了新的思路。DolphinDB 致力于为行业提供领先的产品和服务同时我们将一直聆听来自客户和社区的声音不断探索前沿技术发掘新的应用场景让数据处理变得更简单、高效。
D-Day 旨在为用户们提供一个专业、开放的交流机会方便大家深入探讨在量化交易中如何有效提升综合投研效率以技术融入业务创造应用价值。此后我们也将定期在北京、上海、广州、深圳等地举办D-Day线下活动期待我们下一次的相遇~ 扫描下方二维码与技术专家面对面预约报名你的下一场 D-Day~
