量化投研需要多少钱

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，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

企业数据中台要花多少钱在数字化转型浪潮中，数据中台已成为众多企业关注的焦点。作为连接前台业务与后台系统的中枢，数据中台能够整合企业内外部数据资源，提供统一的数据服务。然而，许多企业在考虑建设数据中台时，首先面临的问题是：这到底要花多少钱？本文将为您解析影响数据中台成本的关键因素，帮助企业对这一投资有更清晰的认识。数据中台成本构成数据中台的投入并非单一数字，而是由多个组成部分构成的复合体。基础设施。人力资源投入是另一大支出项，需要数据架构师、数据工程师、数据分析师等专业团队进行设计、开发和维护。此外，系统集成费用、后期运维成本以及可能产生的咨询服务费用，都会影响总体投资规模。影响价格的关键变量企业规模能有效控制成本。在团队建设方面，初期可考虑外包与内部培养相结合的方式，平衡质量与费用。数据中台建设是一项需要长期投入的战略工程，企业应根据自身业务需求、数据规模和财务状况，制定合理的投资计划。与其单纯

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

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、知识图谱KG与量化Quant。以往，投资机构自建的智能投研平台需要整合人工智能平台、量化研究平台、深度学习平台、知识图谱平台、深度学习平台等非常多且复杂的PaaS层，现在使用星环科技三大典型的应用场景，赋能用户星环科技TransQuant可以应用在智能投研的不同场景下，为用户赋能。券商智能投研统一平台。该场景打破原有金融机构需要搭建如机器学习平台、量化交易平台、知识图谱平台、深度。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/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

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。。过去，研究员们需要耗费大量时间从各类数据库、新闻网站、财报等渠道收集数据，并进行繁琐的整理与清洗。大模型的出现彻底改变了这一局面。大模型具备强大的自然语言处理能力，能够快速爬取互联网上的公开信息，还能

历史数据的学习，AI可以建立更精准的预测模型，为投资决策提供更可靠的依据。这种预测能力在量化投资、风险管理等领域已经展现出显著优势。三、AI投研的未来展望随着技术的进步，AI投研正在向智能化、自动化方向发展。智能投研系统不仅能够提供分析结果，还能自动生成投资建议，甚至执行交易指令。这种智能化趋势正在重塑整个投资行业的生态。但AI投研也面临着挑战。数据质量、算法偏见、模型可解释性等问题都需要解决。未来投研+AI：当金融遇见算法，投资决策的新纪元在金融投资领域，一个革命性的变化正在悄然发生。AI不仅改变了投研的工作方式，更重要的是，它正在重塑整个投资决策的思维模式。一、AI如何改变传统投研在传统投研中，分析师需要花费大量时间收集数据、整理信息、撰写报告。这个过程不仅耗时耗力，还容易受到人为因素的影响。AI的介入彻底改变了这一局面。通过自然语言处理技术，AI可以在几秒钟内阅读并分析成千上万份财报数据。通过对社交媒体、新闻报道、行业动态等多元信息的分析，AI可以为投资决策提供更全的视角。二、AI投研的核心优势AI投研最显著的优势在于其强大的数据处理能力。传统投研受限于人力，往往只能关注有限的

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

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

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...