浙江大學(xué)講座回顧 用 DolphinDB 探索中高頻量化交易的世
11月10日，DolphinDB 創(chuàng)始人兼 CEO 周小華博士受邀出席了浙江大學(xué)金融家大講堂活動(dòng)，作為講師帶來了主題為《探索中高頻量化交易的世界：高性能基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建和應(yīng)用》的精彩講座。當(dāng)天雖然小雨淅瀝，但完全沒有影響參會(huì)者的熱情，近五十人參加了本次講座。
“如何在中高頻數(shù)據(jù)中挖掘 Alpha 信號(hào)？”周博士的講座以一個(gè)簡(jiǎn)短有力的問題開場(chǎng)，圍繞“如何高效存儲(chǔ)和分析海量數(shù)據(jù)，更快發(fā)掘新的有效因子”這一行業(yè)重點(diǎn)問題，周博士詳細(xì)描述了中高頻量化投研中面臨的新挑戰(zhàn)，并向大家分享了DolphinDB 在為行業(yè)解決這些問題時(shí)，總結(jié)出的深刻經(jīng)驗(yàn)。
隨著行情數(shù)據(jù)頻率的提高，海量數(shù)據(jù)會(huì)給投研帶來極大的壓力。以高頻因子數(shù)據(jù)為例，數(shù)據(jù)量是原始行情數(shù)據(jù)的 10-100 倍，通常會(huì)達(dá)到 500+TB。如何海量數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)、分析和實(shí)時(shí)計(jì)算，是每一個(gè)量化團(tuán)隊(duì)必須面對(duì)的問題。周博士從存儲(chǔ)、計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算三個(gè)方面，分別總結(jié)了傳統(tǒng)解決方案的缺點(diǎn)與不足，并以 DolphinDB 為例，向大家介紹了中高頻量化投研的非常好的實(shí)踐。
存儲(chǔ)方面，傳統(tǒng)的解決方案（以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為例）有著壓縮比低、分析和計(jì)算能力弱、數(shù)據(jù)難以管理等問題；
分析方面，SQL 和 Python 雖然應(yīng)用廣泛，但卻有著復(fù)雜邏輯表達(dá)能力不足和計(jì)算性能不佳等問題，C++性能滿足要求，但自研開發(fā)成本太高。此外還有 Spark 和 Ray 等分布式計(jì)算工具，均沒有針對(duì)金融領(lǐng)域開發(fā)的算子庫，因此可能并不是中高頻量化投研的非常好的選擇。
實(shí)時(shí)計(jì)算方面，現(xiàn)有流行的流計(jì)算組件有著生產(chǎn)上線成本高，從批計(jì)算到流計(jì)算代碼轉(zhuǎn)寫和結(jié)果校驗(yàn)非常耗時(shí)；Flink、Kafka 等技術(shù)棧開發(fā)成本高，物化視圖技術(shù)只能解決簡(jiǎn)單的流計(jì)算問題，且時(shí)延較高不能滿足高性能的要求。
如何解決上述問題，DolphinDB 提出了新的解決方案。
此次講座不僅提供了豐富的技術(shù)洞見，也為在場(chǎng)的同學(xué)和研究人員提供了一個(gè)寶貴的學(xué)習(xí)和交流平臺(tái)。同學(xué)們積極參與，提出了許多深入的問題。周博士的回答不僅僅局限于理論，還涵蓋了實(shí)際操作和行業(yè)內(nèi)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。這種實(shí)用性強(qiáng)的交流，讓參會(huì)者獲益良多。
DolphinDB 與高校合作計(jì)劃
DolphinDB 一直積極開展與高校之間的學(xué)術(shù)交流合作，近期我們也將聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)、上海交通大學(xué)等，為大家開設(shè)線下講座，歡迎感興趣的同學(xué)和朋友報(bào)名參加?。P(guān)注 DolphinDB 公眾號(hào)，實(shí)時(shí)獲取報(bào)名通知～）
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