量化投研哪个便宜

，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

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

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

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

/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AI和量化结合的优势。以往智能投研需要整合人工智能平台、量化研究平台、自然语言处理平台、知识图谱平台、深度学习平台等非常多且复杂的PaaS层，帮助量化投资交易研究人员完成另类数据，如舆情的量化研究。信息投研平台旨在解决智能投研后一公里的问题，满足投资机构智能投研的企业级量化全栈技术需求。具体而言，TransQuant是基于星环科技分布式架构，整合事件驱动处理模块、事件驱动融合引擎和时序极速量化模块

从：原始数据理解-->资产信号生成-->定价因子构造-->策略组合回测-->实盘交易监测的全流程智能量化解决方案，从而有效聚合全维度信息，全方位赋能主观研究和量化投资，是智能投研在大模型下的时代需求。投研的业务特征主要有专业、多源、深度、关联对比等，大模型特有的多模态涌现能力，通过思维链的提示训练范式设计，可以实现高质量泛化推理的基础。如果把大模型类比为高素质的大学生，那么通过对不同投研类别逻辑的思维链设计，就可以使其成为专业领域的研究员。通过多模感知模块，为其装上眼睛和耳朵，使其能够处理包括研报、会议、舆情等多源数据。再通过事件驱动和图谱关联的左右大脑，使其能够深度理解复盘事件发展，以及事件的传播涟漪效应带来的市场反应。这样就实现了投研业务逻辑与大模型的能力对齐，而这正是星环科技构建基于大模型的智能投研新范式的底层逻辑。针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价

星环TransQuant产品基于星环自主研发分布式计算框架开发，打通海量多模态智能投研到实时超高频交易的瓶颈，支持价量时序量化:TB-PB级海量数据因子研究、Tick级高精度回测和模拟分析、深度学习研究+实盘框架、GPU分布式衍生品定价等功能;支持多模态数据量化:基本面量化、知识图谱、舆情、卫星的事件驱动数据量化投研等功能。是一款面向企业级资管级智能投研产品，具有高速、稳定、高可用特征的智能投研数据库，中间件机器学习框架和实盘接口等来辅助量化投研开发工作，针对性解决了投研从价量化投研、另类量化投研、基本面量化投研、多模型数据量化投研等问题。并且一站式解决了量化投研到实盘交易低成本切换的“最后一公里”。星一体化平台。针对当前智能投资行业数据量级大、多模数据融合分析、高性能实时计算等需求痛点，星环科技基于TransOuant平台提供了一站式智能投研解决方案，打破了原有金融机构需要分别搭建多种环作为市场领先的智能投研大数据技术供应商，实现了高性能时序计算、大数据量级下的分布式计算、事件驱动引擎打通并结合NLP+KG+Quant的技术，将认知智能技术融入智能投研实现多模态的投研场景。方案应用

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...