金融投研平台

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与问题相关的信息，并进行关联分析，从而更全面、准确地回答问题机器学习和深度学习算法也是智能投研问答系统的重要组成部分。这些算法可以对大量的金融数据进行学习和训练，发现数据中的规律和模式，从而实现对出有用信息。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、公司公告

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风险投资。智能投研是一种基于人工智能和大数据技术的智能化投资决系统，能够为投资者提供更加精准的决策支持和风险控制工具，是未来金融领域不可或缺的技术工具。星环智能投研解决方案星环科技TransQuant智能智能投研平台覆盖了从数据处理与分析、特征提取到因子计算、单因子分析、因子合成与管理，再到因子与策略联动、策略开发与编写，终进入回测撮合、仿真撮合形成有效策略后实际接入实盘的全流程。当前海量数据的回测是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

智能投研风控平台金融科技浪潮中的新宠儿在当今时代，科技与金融的融合正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。从移动支付的普及到数字货币的探索，从智能投顾的兴起到区块链在金融领域的应用，金融科技的每一次创新都在深刻地改变着我们的生活和经济运行方式。在这个大变革的时代，智能投研风控平台应运而生，成为金融科技浪潮中一颗璀璨的新宠儿。随着全球金融市场的日益复杂和庞大，金融数据呈爆发式增长。传统的投研和风控平台正是在这样的背景下，借助科技的力量，实现了金融投研与风险控制的智能化升级。智能投研风控平台是什么平台定义与核心概念智能投研风控平台，是金融科技深度融合的创新性产物，它借助先进的信息技术手段，对海量、市场行情数据、企业财务数据、行业研究报告等，汇聚于一个统一的平台之上，并运用智能算法和模型进行高效处理与分析。关键技术支撑大数据技术：大数据技术是智能投研风控平台的基石，它赋予平台强大的数据处理能力这些数据的收集、清洗、整理和分析，平台可以获取有价值的信息，为投资决策和风险控制提供数据支持。人工智能与机器学习算法：人工智能和机器学习算法是智能投研风控平台的核心驱动力，它们让平台具备了智能化的分析和

智能投研风控平台金融科技浪潮中的新宠儿在当今时代，科技与金融的融合正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。从移动支付的普及到数字货币的探索，从智能投顾的兴起到区块链在金融领域的应用，金融科技的每一次创新都在深刻地改变着我们的生活和经济运行方式。在这个大变革的时代，智能投研风控平台应运而生，成为金融科技浪潮中一颗璀璨的新宠儿。随着全球金融市场的日益复杂和庞大，金融数据呈爆发式增长。传统的投研和风控平台正是在这样的背景下，借助科技的力量，实现了金融投研与风险控制的智能化升级。智能投研风控平台是什么平台定义与核心概念智能投研风控平台，是金融科技深度融合的创新性产物，它借助先进的信息技术手段，对海量、市场行情数据、企业财务数据、行业研究报告等，汇聚于一个统一的平台之上，并运用智能算法和模型进行高效处理与分析。关键技术支撑大数据技术：大数据技术是智能投研风控平台的基石，它赋予平台强大的数据处理能力这些数据的收集、清洗、整理和分析，平台可以获取有价值的信息，为投资决策和风险控制提供数据支持。人工智能与机器学习算法：人工智能和机器学习算法是智能投研风控平台的核心驱动力，它们让平台具备了智能化的分析和

智能投研风控平台金融科技浪潮中的新宠儿在当今时代，科技与金融的融合正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。从移动支付的普及到数字货币的探索，从智能投顾的兴起到区块链在金融领域的应用，金融科技的每一次创新都在深刻地改变着我们的生活和经济运行方式。在这个大变革的时代，智能投研风控平台应运而生，成为金融科技浪潮中一颗璀璨的新宠儿。随着全球金融市场的日益复杂和庞大，金融数据呈爆发式增长。传统的投研和风控平台正是在这样的背景下，借助科技的力量，实现了金融投研与风险控制的智能化升级。智能投研风控平台是什么平台定义与核心概念智能投研风控平台，是金融科技深度融合的创新性产物，它借助先进的信息技术手段，对海量、市场行情数据、企业财务数据、行业研究报告等，汇聚于一个统一的平台之上，并运用智能算法和模型进行高效处理与分析。关键技术支撑大数据技术：大数据技术是智能投研风控平台的基石，它赋予平台强大的数据处理能力这些数据的收集、清洗、整理和分析，平台可以获取有价值的信息，为投资决策和风险控制提供数据支持。人工智能与机器学习算法：人工智能和机器学习算法是智能投研风控平台的核心驱动力，它们让平台具备了智能化的分析和

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与问题相关的信息，并进行关联分析，从而更全面、准确地回答问题机器学习和深度学习算法也是智能投研问答系统的重要组成部分。这些算法可以对大量的金融数据进行学习和训练，发现数据中的规律和模式，从而实现对出有用信息。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、公司公告

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与问题相关的信息，并进行关联分析，从而更全面、准确地回答问题机器学习和深度学习算法也是智能投研问答系统的重要组成部分。这些算法可以对大量的金融数据进行学习和训练，发现数据中的规律和模式，从而实现对出有用信息。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、公司公告

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OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：