量化投研杭州公司排名

，由星环科技、财联社、野尘科技、望眼科技联合主办，来自申万宏源证券、中信证券、嘉实基金、国泰君安证券、海通证券等的行业大咖齐聚于此，为大家带来了一场穿越量化技术奇点，突破智能投研边界，融合分布式量化技术、多模态引擎、大模型、图计算、事件驱动、卫星数据投研等前沿技术于一体的技术盛会，为量化交易插上曲速引擎的翅膀。论坛上，星环科技与望眼科技举行了卫星数据智能投研签约仪式。财联社总编辑杨大泉出席智能投研平行论坛并致辞。杨大泉在致辞中表示，量化投资作为一种重要的投资策略，越来越受到投资者和研究者的关注，人工智能等技术的快速发展，更为智能投研领域的创新提供了强有力支撑，为投资者提供了丰富的投资格局。此次激烈性、数据的海量性，为应对挑战需要从数据、算力、算法三个方向进行布局。申万宏源证券在量化自研、做市交易和量化FOF直投等方面积累了大量实践经验。未来随着智能投研门槛越来越高，对算力、软硬件投入比例、人才等的要求也会越来越高，企业亟需打造全业务链核心竞争力，包括投资+研究双轮驱动，同时需要精细化智能投研管理体系，加快布局策略指数产品线。中信证券ESG首席分析师张若海发表了《ESG基本面量化技术展望

将齐聚于此，为大家带来一场穿越量化技术奇点，突破智能投研边界，融合分布式量化技术、多模态引擎、大模型、图计算、事件驱动、卫星数据投研等前沿技术于一体的技术盛会，为量化交易插上曲速引擎的翅膀。及闭门交流活动。智能投研论坛作为向星力·未来数据技术峰会（FDTC）的重要部分，由星环科技、财联社、野尘科技、望眼科技联合主办，来自申万宏源证券、中信证券、嘉实基金、国泰君安证券、长江证券等的行业大咖

。期货智能投研云。期货交易本身基本都是需要通过高频量化交易实现的量化对冲交易方式。但是期货公司的基础IaaS搭建能力有限，同时在另类数据如海外交易所行情、仓单实时数据、港口物流数据等采集上，也需要进行相关采集和对接。星环科技TransQuant可以结合期货公司或期货交易所的智能化量化投资研究服务，实现交易所云化服务，包括数据云、智能PaaS云、智能投研云服务等，服务期货投资机构。04星环科技/GPU硬件池化技术）的量化策略研发、回测分析、实时定价、归因估值、衍生品定价、风险Senario模拟/压力测试、资产组合运营管理等能力，助力金融进入智能投研大时代。01量化投资基础设施面临新挑战金融投资金融市场，只有基于智能化驱动的引擎，可以“不眠不休”处理各类数据，通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益，并在第二天开盘前将昨晚全球金融资讯和投资研究报告呈现给投资经理。目前智能投研的基础，超大容量超低延迟的数据处理能力，成为智能投研的基础。在实盘交易中，大部分券商自营、资管机构以及量化私募都基于秒级数据进行交易。面向tick级行情的高性能实时计算，如衍生品实时定价、做市交易

市场高频量化的痛点之一，100TB及以上的数据计算已成行业算力瓶颈。而TransQuant智能智能投研平台则基于星环底层大数据技术、时序数据库，通过分布式算子、分布式API和自研算法三种方案大幅度提升智能投研是指利用人工智能、大数据、机器学习等技术手段，对金融市场和投产品进行分析研究，提供投资决策支持和风险控制工具的一种投资技术。随着金融市场的不断发展和技术进步，智能投研逐渐成为投资领域的重要一环。传统的投资分析依靠人力进行，因此存在着信息滞后、人为因素、主观性较强等问题。而智能投研则能够利用机器学习、自然语言处理等技术，快速分析海量的数据，准确识别市场趋势和热点行业。同时，智能投研还能实现对投资组合的动态优化，降低风险，提高投资回报。智能投研的应用主要包括以下方面：对投资标的的分析研究：智能投研能够根据历史数据分析出投资标的的发展趋势和潜在风险，实现更加精准的持仓布局。投资组合管理：智能投研能够通过对不同资产类别、行业分布等方面的分析，对投资组合进行动态调整和优化，降低投资风险，提高回报率。风险控制：智能投研能够根据历史数据和险模型对投资标的进行风险预判和控制，避免过度投资或者

智能化量化投资结合下的痛点以及星环解决方案大数据量级下智能投研痛点传统方式单机版方式对于研究的因子或是算法使用上不能过于复杂，传统方式只基于少数标的，且回测时间相对过长，多标的研究不便利，研究时间虚拟化等硬件优化框架，实现大数据量级下的量化策略开发，以及高性能回测。曾在某券商将全量Tick级上千标的回测框架性能提升1000倍。多模数据智能投研目前技术面、基本面、消息面等研究的割裂，传统智能投研引擎，融合了深度学习，多模存算，时序融合，事件回测，知识图谱等前沿技术，构建了在如财经舆情，公司信披，地理信息，关键事件，投资研报等数据上的金融情报分析系统，实现了事件驱动量化投资交易融合，打破了原有单纯面向价量结构化数据处理的壁垒。高性能分布式实时计算面临痛点在实盘交易中，速度是第一优先级，大部分券商自营、资管机构以及量化私募，基于分钟级数据进行交易。由于软硬件的基础设施的架构束缚，无法再向下到秒级或毫秒级甚至纳秒级。如：实时定价、实时估值、动态对冲等场景。星环解决方案：对于实现实时估值，实时风险敞口计算，尤其在超高速场景如衍生品定价，对冲场景，券商做市场景等，星环基于自研的分布式高性能时序

大模型在投研领域的应用：重塑投资研究新格局在金融科技飞速发展的当下，大模型正以前所未有的态势渗透进投研领域，为传统的投资研究模式带来颠覆性变革。数据收集与整理：化繁为简投研工作离不开海量数据的支撑准确性。行业分析：深度洞察行业分析是投研的关键环节。大模型可以对行业内的海量信息进行深度分析，包括行业历史发展数据、市场动态、竞争格局、政策法规等。它能快速梳理出行业发展脉络，预测行业未来趋势。例如，通过市场变化及时调整投资策略，确保投资决策的时效性和适应性。风险评估：精准预警风险评估是投研过程中不可或缺的一环。大模型能够综合考虑多种风险因素，如市场风险、信用风险、行业风险等，通过大数据分析和机器学习宏观经济环境等因素，准确评估债券违约风险，为投资者提供风险防范参考。大模型在投研领域的应用，极大地提升了投研效率和质量，为投资者带来了更科学、更精准的投资决策支持。投资策略建议。比如，量化投资策略中，大模型可以通过对大量历史交易数据的学习，挖掘出隐藏的市场规律和投资机会，制定出更优化的量化投资策略，提高投资组合的收益风险比。同时，大模型还能实时跟踪市场动态，根据

金融市场的预测和分析。效率与精准的飞跃（一）高效处理海量数据在传统投研模式下，人工处理数据的过程繁琐且耗时。分析师需要花费大量时间收集、整理和分析数据，从各类金融数据库、新闻资讯平台、公司年报等来源筛选出有用信息。智能投研问答系统则展现出了强大的数据处理能力。它能够借助大数据技术，实时收集和整合来自全球各地的金融数据，包括股票、债券、期货、外汇等各类金融市场的数据，以及宏观经济数据、行业动态、公司人为因素的干扰。以股票市场为例，某智能投研问答系统通过对大量历史股价数据、公司财务指标、宏观经济数据、行业竞争态势等信息的学习和分析，构建了一个精准的股票价格预测模型。再比如，在债券市场中，智能投研问答解锁智能投研问答：金融科技新势力智能投研问答：开启金融研究新时代在科技飞速发展的今天，金融领域正经历着深刻的变革。智能投研问答作为金融科技的重要创新成果，正逐渐崭露头角，为投资者和金融从业者提供了全新的研究和决策支持方式。它融合了人工智能、大数据、自然语言处理等先进技术，能够快速、准确地回答各类金融投资相关问题，极大地提升了投研效率和质量，开启了金融研究的新时代。智能投研问答的工作原理智能投研

星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物已在多家金融监管机构、证券金融客户中使用。将在金融投研、量化投资和智能推理领域为分析师、研究员和投资经理提供有力辅助，帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求，促进整体行业的降本增效与科技创新。挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及演绎推理，以及政策研报的深度分析。通过事件驱动和深度图引擎，星环无涯支持事件语义刻画、定价因子

可能在一个系统中，公司财务数据在另一个系统中，研究人员需要从多个不同的数据源分别获取数据，然后自己手动进行整合和清洗。这种方式效率低下，数据质量参差不齐，而且容易出现数据不一致的情况。数据中台方式：投研、高管信息等。例如，研究人员可以通过数据中台获取某一行业内所有公司的毛利率数据，对比分析不同公司的盈利能力，进而评估公司的竞争力和投资价值。风险管理：在风险管理方面，投研数据中台发挥着重要作用。它可投研数据中台是在投资研究领域构建的中台系统。它以数据为核心资产，通过数据汇聚、数据治理、数据服务等一系列功能，打破数据孤岛，为投资研究的各个环节提供高效、精准的数据支持。它是一个集数据采集、存储、处理、分析和服务于一体的综合性数据平台，就像投资研究部门的数据“大脑”。与传统数据处理方式的对比传统方式：在传统的投研数据处理中，数据分散在各个业务系统、研究人员的本地电脑等地方。例如，宏观经济数据负责数据质量控制、数据标准管理和数据安全管理。数据质量控制包括数据清洗（去除噪声数据、重复数据等）、数据验证（检查数据的完整性和准确性）等操作。数据服务层：为投研人员提供数据服务接口，包括数据查询服务

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...