DolphinDB 携手九鞅科技，助力固收投研效能飞跃

随着金融市场开放的广度与深度不断拓宽，金融产品呈现出多样化的发展态势，其中债券投资组合凭借其低风险性、高流动性与稳健的收益表现，逐渐成为投资理财领域备受瞩目的焦点。投资经理不仅需要了解哪些债券值得投资，更要对债券投资组合配置后的表现进行精细评估和准确归因，从而创造持续、稳定的收益。

此次 DolphinDB 携手九鞅科技，为债券绩效归因分析系统加速提效，更好地赋能银行及资管行业的投资管理精细化和数智化升级，共同助力业务增长。

由九鞅科技研发的Portfolio 360 投资组合管理系统，为金融投资机构提供了全面的投组绩效归因功能覆盖。该系统专业化的组合绩效分析功能，允许用户对单一或多个投组的任意时间段净值和关键绩效指标进行快速计算和高颗粒度分析，完整支持绝对和相对两种业绩分析模式。同时，系统更为固收类组合提供了一系列颗粒度精细到组合个券特征的归因分析，支持用户按行业板块、信用评级、期限、业务划分等纵向标签灵活划分，亦允许用户横向自定义归因区间段。投组系统还提供了基于标准债券 Campisi 模型等多个归因分析模块以及展示视图，以满足不同类型组合及用户角色下的多样化归因需求。

九鞅投组绩效分析引擎升级：DolphinDB 助力归因计算提速

通常在银行交易台和资管业务中，投资组合管理中的绩效归因计算一直是一项艰巨且耗时的任务。以固定收益组合的 Campisi 模型归因为例，归因计算任务需要按日频将组合细化到交易级别，并按时间维度将不同分类标签下的归因结果进行多层次的平滑汇总。这一过程涉及到海量数据的读写操作和计算，对于大型组合长区间段的归因计算而言，可能会耗费数小时。因此，海外许多成熟系统会将投资组合的归因分析计算和报告安排在日终进行批处理。然而，这也导致了投资经理通常要在交易日结束后等待较长时间才能获取到准确的绩效指标，无法实时灵活地调整分析，进而不得不推迟一些潜在的关键决策。

为了解决这一性能瓶颈，提升投资经理的使用体验，九鞅技术团队经过多轮调研与测评，最终选择 DolphinDB 作为其底层算法优化的关键技术栈。这一技术方案的替换为投组管理系统的归因效率带来了数十倍的性能提升。

以对 500 只债券组合的持仓数据进行 Campisi 归因计算为例，耗时由分钟级降低至秒级。当绩效时间区间达到 1.5 年时，采用 DolphinDB 后的归因耗时仅为原技术方案的1/10。

这一性能差距在数据量级提升后更为显著。对5000 只债券组合 1.5 年的持仓数据进行 Campisi 归因计算时，采用 DolphinDB 的技术方案相较原方案，能够实现 26 倍的计算效率提升。

从上述两张图片可以看出，在原先的算法和数据存储结构基础上，DolphinDB 改善了整体的分析效率，其归因计算耗时没有随着持券数量和时间区间的增加而大幅变缓。九鞅团队结合 DolphinDB 高性能的数据存取和计算优势，还进一步对自身算法和数据存储结构进行优化，目前 5000 张债券的组合归因分析耗时可降至约1秒，进一步提升了用户的实时体验。

九鞅科技解决方案主管黄齐仁表示，“在当今快速变化且复杂的投资环境中，实时绩效归因对于理解投资回报的驱动因素至关重要，特别是在投资组合构建和主动风险管理方面。我们基于 DolphinDB 技术栈的新绩效分析服务使用户能够随时进行复杂的绩效分析，并在几秒钟内获得结果。”

高性能分布式时序数据库 DolphinDB 为海量数据的存储与查询提供了高效可靠的解决方案。DolphinDB 基于 LSM-Tree 自研了 TSDB 存储引擎，能够高效处理时间序列数据，支持快速写入、查询以及大规模统计分析，同时保持低成本存储。DolphinDB 还通过支持标准 SQL 和多种关联查询，以及对标准 SQL 的拓展（如非同步关联查询和 pivot by 数据透视），为用户提供了高效且灵活的数据查询能力。

除了加速九鞅投组管理系统的 Campisi 归因模型计算，DolphinDB 还计划助力诸如跨资产的多因子归因、权益的 Brinson 归因、衍生品组合的 P&L 归因等模型的计算效率提升。未来，DolphinDB 将继续为九鞅的投组管理解决方案赋能，包括实现更低时延的投资绩效监控、提升执行效率，以及共同构建更加实时、深入的投组穿透分析与计算系统。