我们热切期待各位用户的积极试用与反馈期货交

　　我们热切期待各位用户的积极试用与反馈期货交易系统模型3月14日下昼，DolphinDB 受邀出席由卡方科技与华安证券联袂举办的私募行业换取会。此次嘉会集聚了私募行业的精英气力。众众邦内发展型私募机构代外齐聚一堂，配合琢磨私募周围的众元化配合战术，联袂书写行业起色的新篇章。

　　正在分享合头，DolphinDB 创始人、CEO 周小华博士带来了一场精粹演讲。他不光对中高频量化买卖的办理计划实行了长远明白，还就方今热门AI 大模子打开了富裕洞睹的琢磨。当今，让咱们一同回忆周博士正在现场的精粹分享。

　　跟着行情数据频率的普及，海量数据的存储为投研带来强壮挑衅。古板的相合型数据库及文献存储等式样生存着压缩比低，机能优化亏折，数据难以收拾等痛点。针对以上题目 DolphinDB 提出了新的办理计划，除了或许将压缩比大幅晋升除外(最高可达10:1)，DolphinDB 深入洞察量化周围营业，供应了雷同时代戳存储、数组存储、宽外存储/窄外存储和 co-location 存储，为用户供应了更为高效的海量数据存储计划。

　　正在探讨商场的微观构造时，每家机构都希冀或许对逐笔数据实行开掘，高效、轻巧管理订单簿数据。目前市情上大都疾照引擎普通采纳每三秒天生一次疾照的式样，云云的频率难以捕获更为精细的音讯，比方三秒内一齐买卖的均匀价钱，以及结果一笔成交与结果一笔报价之间的正确时代差。这些微小的数据点合于正确阐发商场动态至合紧张。为此，DolphinDB 供应了订单簿数据管理框架愿意用户自界说目标，天生买卖信号，帮力战术开采。DolphinDB 的订单簿数据管理架构，供应了高度的轻巧性和机能保险，或许餍足用户的天性化营业需求。

　　商场上，合于中低频的回测产物，用户有很众采选。不过正在对高频数据实行回测时，因为数据量强壮，机能时延恳求高、开采难度大等特征，商场上并没有太众成熟的产物，用户往往采选自研。为此，DolphinDB 供应了一套模仿联络引擎，容易用户正在中高频战术回测中模仿现实买卖，从而更合理地评估和揣摸战术正在确切买卖中的后果。DolphinDB 模仿联络引擎支撑订单成交比例和延时等树立，众笔同倾向的用户委托订单同时联络时，遵从依照价钱优先、时代优先的规定实行联络成交，容易用户正在高频战术回测中模仿现实买卖。模仿联络引擎插件操纵 C++ 开采，团结 DolphinDB 分散式数据库，能极大地裁汰高频战术回测的集体耗时。

　　因子开掘是量化买卖的基石，开掘中高频行情数据中的有价钱因子并修模回测，构修买卖体例是量化团队的须要道途。DolphinDB 整合史籍与及时数据供应了及时流阴谋框架，用户正在投研阶段基于批量数据开采的主旨因子外达式，经封装后，可能无缝使用于现实分娩境况中。由此，及时行情订阅、行情数据收录、买卖及时阴谋、盘后探讨修模，可能用统一套代码竣工。这不单确保了史籍回放和分娩买卖的数据相似性，还大大低落了用户的开采与代码维持本钱。同时，流阴谋框架正在算法道途上实行了灵巧的优化，统筹了高效开采和阴谋机能的上风。

　　正在总结束限，周博士长远琢磨了 AI 与 DolphinDB 前沿身手的统一。个中，CPU-GPU 异构阴谋平台，可能让 DolphinDB 剧本或许无缝切换至 GPU 实行高效的并行阴谋，从而竣工了机能上的明显跃升。同时，GPLearn承担陶冶时的改变就业，涵盖了种群天生、进化与变异操作等合头合头，确保了陶冶流程的精准与高效。其余，AI Dataloader极大地简化了巨额因子数据导入深度研习框架实行陶冶的流程，有用缩减了数据盘算与模子陶冶的时代本钱。值得一提的是，这些前沿功用将期近将揭晓的DolphinDB 3.0版本中统统大白，咱们热切期望诸位用户的踊跃试用与反应!周博士还夸大，DolphinDB 的使用规模已扩展到买卖战术、买卖风控、买卖监控、机构营业、算法买卖、及时数仓、危急驾御、目标阴谋、估值订价等众个金融行业场景。DolphinDB 悉力于正在金融身手周围延续改进，为金融机构供应高效身手办理计划，帮力中小机构正在激烈的商场比赛中脱颖而出。