星环大数据基础平台 TDH
星环大数据开发工具 TDS
智能分析工具 Sophon
星环无涯金融大模型 Infinity
星环求索大数据分析大模型 SoLar
星环知识中台 Transwarp Knowledge Studio
星环数据云平台 TDC
分布式分析型数据库 ArgoDB
分布式交易型数据库 KunDB
星环国产ARM大数据一体机
星环X86超融合大数据一体机
星环智能识别一体机
精选行业解决方案
智能投研
高性能时序计算
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分布式计算
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多模态数据研究
行业痛点
大数据量级下智能投研
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，研究时间成本过高，组合优化参数寻优的不便利。
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，传统智能投研只基于价量数据，无法挖掘舆情、事件、卫星数据等另类数据带来的超额Alpha，且无法使用单一平台进行事件驱动建模研究和投资交易。
高性能分布式实时计算
在实盘交易中，速度是第一优先级，未来无论券商自营，私募和资管机构，都将面临大规模策略分布式计算和低时延的问题。面向tick级行情高性能实时计算，都将策略粒度细化到毫秒级交易场景，既满足交易的低时延，数据的高吞吐，如：衍生品实时定价，做市交易，实时组合管理等。
AI和投研结合
以往，我们需要人工智能平台、投研研究平台、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层帮助投资交易研究人员完成一项另类数据如舆情的研究。
TRANSQUANT 智能投研解决方案
方案优势
高性能
时序计算
基于分布式计算框架，实现基于异构硬件下（CPU Cluster或GPU Cluster）的金融工程算法优化，解决因子加工、智能回测、参数寻优、组合优化等大规模数据下的时序计算性能问题。
大数据量级
分布式计算
无论是经典的金融工程算法，还是衍生品定价基于新型硬件框架下的算法，都有着完全耦合的异构框架的技术能力。避免研究者二次开发底层数据库甚至GPU等框架。
事件驱动引擎
打通NLP+KG+QUANT
通过一个平台-星环TransQuant 可以解决从事件处理、事件标注、事件回测、策略开发、模型测试、灰度实盘的全过程。
多模态
数据研究
未来的更多超额Alpha将来自于更多另类数据的驱动，比如“空、天”数据包括空间上的船舶、物流、港口等数据； 天地卫星数据、气象数据等。使我们的智能体可以感知更多数据所带来的投资机会。
应用场景/案例
券商智能投研统一平台
打破原有金融机构需要搭建如机器学习平台、交易平台、知识图谱平台、深度学习平台、多模型数据处理平台等来辅助智能化智能投研开发工作，通过一套平台，TransQuant针对性的解决智能投研从价量智能投研、舆情智能投研、多模型数据智能投研、高性能硬件支持。从最基础的定价模型（股票，期货，衍生品等），到另类Alpha因子挖掘，再到智能组合（优化）管理，实时估值、实时智能压力测试（风险敞口计算）等。
星环科技,构建明日数据世界
