珠海盈米基金銷售有限公司（以下簡稱“盈米基金”），是一家深度運用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、深度耕耘泛資管行業(yè)的創(chuàng)新型金融科技公司。盈米基金致力于用買方投顧的理念及實踐改變中國人買基金的方式，幫助更多的客戶實現(xiàn)可持續(xù)回報。

盈米基金在量化分析及投研成果開發(fā)的場景中應(yīng)用 DolphinDB，投資研究與科技實現(xiàn)團隊在 DolphinDB 的協(xié)助下提升了應(yīng)用實現(xiàn)效率。

本篇文章主要分享盈米基金使用 DolphinDB 的具體場景、業(yè)務(wù)改善、選擇理由、學(xué)習(xí)經(jīng)歷和使用感受。

產(chǎn)品總監(jiān) 李一芃，數(shù)據(jù)團隊負責(zé)人 賀云曉

使用 DolphinDB 的業(yè)務(wù)場景

由蜂鳥開發(fā)迭代的盈米蜂鳥投研系統(tǒng)，通過復(fù)雜的后臺計算，實時為用戶提供即時的投資研究相關(guān)的工具應(yīng)用，為專業(yè)機構(gòu)投資者提供了交易運營服務(wù)及投研投顧業(yè)務(wù)解決方案。

目前我們主要研究日頻數(shù)據(jù)，研究的數(shù)據(jù)類別包括全量的基金凈值，報告的截面數(shù)據(jù)等。目前全市場基金數(shù)據(jù)包含1萬多只基金產(chǎn)品，由于基金成立時間不一，日頻凈值數(shù)據(jù)年增300萬的數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)計算量十分龐大。

雖然在具體投研中數(shù)據(jù)的頻率和總量較低，但是我們需要基于存量數(shù)據(jù)進行大量且復(fù)雜的實時計算。在此過程中，涉及到很多時間窗口對齊、標的過濾的連表操作。之前我們使用的其他方法，開發(fā)復(fù)雜度很高，同時計算效率非常不理想。因此，我們亟需強大的算力支持，實現(xiàn)高效處理數(shù)據(jù)的存儲、查詢與計算。目前，在使用 DolphinDB 后，我們的查詢和計算的效率已經(jīng)達到了200~300倍的提升。

DolphinDB 在我們的業(yè)務(wù)場景中主要被用于實現(xiàn)投研系統(tǒng)的算法工程化，其在數(shù)據(jù)查詢與計算方面可以達到毫秒級響應(yīng)，完全滿足了我們的性能需求，實現(xiàn)對各種模型指標的實時計算。

此外，我們用 DolphinDB 支持算法來實現(xiàn)各種功能，比如計算基金的各種業(yè)績評價指標，構(gòu)建風(fēng)格因子等。通過這些功能幫助客戶進行高效投研。

DolphinDB 帶來的業(yè)務(wù)改善

目前，對于業(yè)務(wù)帶來的最大的改善是計算性能和研發(fā)效率的明顯提升。

相比之前使用其他系統(tǒng)，新系統(tǒng)完全滿足了用戶操作秒級響應(yīng)的需求，部分場景下的計算速度甚至是之前的300倍以上。

此外，使用 DolphinDB 極大加快了項目的投產(chǎn)速度，簡單估算，現(xiàn)在的研發(fā)速度是之前的4~5倍。

計算性能和研發(fā)效率的提升不僅僅會優(yōu)化用戶的使用體驗，更重要的是在金融市場諸多細分領(lǐng)域為用戶創(chuàng)造更多具有投研價值的產(chǎn)品及服務(wù)從而發(fā)現(xiàn)更多的投資機會。

選擇 DolphinDB 的理由

經(jīng)由推薦，我們對于 DolphinDB 有了初步的了解，并且了解到其提供的服務(wù)能為我們目前算力、數(shù)據(jù)等方面提供支持。之后我們搜索了研報和一些排名數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn) DolphinDB 在全球時序數(shù)據(jù)庫中位列前茅。最令我們驚喜的是，DolphinDB 超越了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫功能，提供了分布式存儲、編程建模與高性能計算的一站式大數(shù)據(jù)解決方案。

之后我們正式進行了數(shù)據(jù)庫選型。從多個維度謹慎對比 DolphinDB了與同類型其他產(chǎn)品。經(jīng)過全面的資料對比與性能測試，最終我們選擇了高性能的分布式時序數(shù)據(jù)庫 DolphinDB。

在產(chǎn)品對比中，除了存算性能，我們還考慮了如下三大因素。

首先，是否具備金融屬性。許多數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品只提供一些通用功能。但是 DolphinDB 提供了投研方面非常便利的高效工具，比如內(nèi)置豐富的金融場景的相關(guān)函數(shù)，能夠快速實現(xiàn)一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。此外，DolphinDB 提供大量的截面計算和連接引擎等，能夠?qū)?shù)據(jù)清洗和分析進行快速驗證。

其次，是否支持多種接口。我們在使用中會涉及多系統(tǒng)的對接，無論在系統(tǒng)的對接，還是在接口的定制和使用上，DolphinDB 都具備良好的擴展性。

最后，是否易上手易使用。DolphinDB 的學(xué)習(xí)門檻很低，大多數(shù)研發(fā)和投研人員可以快速上手。同時，DolphinDB 對很多計算函數(shù)及引擎做了較好的優(yōu)化，在遷移已有的計算和實現(xiàn)新的計算需求時，我們不需要考慮太多底層優(yōu)化的事情。

一周上手 DolphinDB

正式達成合作后，我們團隊面臨的挑戰(zhàn)是——項目進度緊，了解并熟悉 DolpinDB 使用的時間短。DolpinDB團隊提供了專人支持，配合我們團隊成員只花了一周的時間就實現(xiàn)了上手。在前半周，我們認真學(xué)習(xí)了 DolphinDB 提供的培訓(xùn)材料。后半周對著接口文檔查詢各種資料，同時在 ask.dolphindb 的社區(qū)里搜索相關(guān)的用戶問答。通過結(jié)合使用這三項工具，我們很快就實現(xiàn)了 DolphinDB 的基本運用。

在后續(xù)使用中，我們會產(chǎn)生一些或大或小的技術(shù)疑問。這時我們會帶著這些問題尋求 DolphinDB 技術(shù)支持團隊的幫助。在交流技術(shù)問題與解決方案的過程中，技術(shù)支持們會非常積極地幫助我們尋找、復(fù)現(xiàn)和解決問題。我們可以切實感受到 DolphinDB 技術(shù)支持團隊成員的專業(yè)度，以及技術(shù)服務(wù)的及時性。在技術(shù)團隊的幫助下，大概一個月后，我們就做到了真正熟練使用 DolphinDB，通過自主編寫代碼完成項目。

回顧學(xué)習(xí)及使用 DolphinDB 的經(jīng)歷，我們認為想要用好 DolphinDB，必須要做好以下三件事：

?要有具體的使用場景。學(xué)習(xí) DolphinDB，本質(zhì)上也是學(xué)習(xí)一門編程語言。有了具體的使用場景才能用好語言，只有用得好才算真正學(xué)會了這門語言。

?要有具體的使用數(shù)據(jù)。DolphinDB 是一款數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的使用定然需要大量數(shù)據(jù)的支持。有了使用數(shù)據(jù)，才能跑出各種模型；有了使用數(shù)據(jù)，模型才能進行使用。

?要學(xué)會用 DolphinDB 的思維來寫算法。我們發(fā)現(xiàn) DolphinDB 相比 Python 還是有一些不一樣、但是使用體驗更佳的地方。舉例來講，Python 習(xí)慣于使用矩陣的思維去做計算，有時計算邏輯會非常復(fù)雜；而 DolphinDB 有很多基于字段、基于 SQL 的語法糖，這些語法糖在方便使用者的同時極大加快了研發(fā)效率。在習(xí)慣 DolphinDB 的算法思維之后，使用自然會變得更加順利。

關(guān)于 DolphinDB 的使用感受

使用 DolphinDB 已有些時日，我們也見證了團隊成員從剛開始的辛苦學(xué)習(xí)，到逐漸接受并且認可 DolphinDB 的強大與便捷，再到大家開始主動探索 DolphinDB 的更多功能。在這個過程中，大家也分享了很多關(guān)于 DolphinDB 的使用感受，總結(jié)后共有如下五點：

1.DolphinDB 使用體驗非常好。這是同事們最大、也是最深刻的使用感受。DolphinDB 針對金融領(lǐng)域提供了很多方便開發(fā)的工具。比如 window join、context by 這種功能點非常好用，有效避免了一些復(fù)雜邏輯。很多同事之前習(xí)慣使用 Python，但在接觸 DolphinDB 后也會被這些引擎和函數(shù)驚艷到，確確實實地感受到開發(fā)變得更加便捷。

2.DolphinDB 是輕量級的。如果一款產(chǎn)品技術(shù)太重，是很難被引入一個團隊并且真正使用起來。如果一款產(chǎn)品不夠輕量級，就無法做到將很多復(fù)雜的架構(gòu)和復(fù)雜的體系完美地融合在一起。但是反觀 DolphinDB，真正做到了產(chǎn)品的輕量，并且在保持輕量的同時提供了很多接口，具備良好的擴展性。

3.DolphinDB 的存儲性能非常優(yōu)秀。壓縮比例非常高，最高可以達到10:1。當前項目因為數(shù)據(jù)總量不大，壓縮對節(jié)省存儲空間的意義一般，但是在并發(fā)請求時，對提升磁盤 IO 效率很有幫助。

4.DolphinDB 的計算性能非常優(yōu)秀。這一點我們團隊、尤其是負責(zé)算法的同事有著深刻體會。同樣的算法例子，使用 Python 可能需要兩分鐘才能執(zhí)行完成，但是 DolphinDB 的執(zhí)行時間只需要一秒。

5.DolphinDB 非常好上手。前文也分享了我們學(xué)習(xí) DolphinDB 的經(jīng)歷。一周實現(xiàn)基本上手，一個月達到熟練使用，對比其他產(chǎn)品的學(xué)習(xí)周期，我們認為 DolphinDB 的學(xué)習(xí)門檻是比較低的。

讓一款產(chǎn)品真正應(yīng)用于一家企業(yè)并不容易，從接觸了解到引入準備，從探索磨合到落地實踐，需要團隊上下每個成員的齊心努力。從敲定項目到引入 DolphinDB，再到第一個版本的成功上線，其實只是很短、甚至不到一個月的時間。而 DolphinDB 也確實得到了開發(fā)團隊、產(chǎn)品團隊和研究員們的一致認可與接受。大家都在各自的領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱，一起探索如何最大化地將 DolphinDB 給用起來。

衷心希望盈米基金和 DolphinDB 可以保持長期合作，相互擁抱、相互成就。讓我們一起在投研系統(tǒng)的建設(shè)方面做出更多創(chuàng)新性的合作，一起推動未來行業(yè)的蓬勃發(fā)展。

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