天软科技与飞腾 金融大数据挖掘平台及风险绩效系统联合解决方案

    在金融领域，随着金融电子化建设的稳步开展，数据资源得到了巨量增长。为了挖掘数据的内在价值，助力商业决策，数据挖掘技术在金融行业得到了广泛的应用。作为一门交叉学科，数据挖掘技术涉及到数据库，人工智能，统计学，可视化等多个不同的学科和领域。因此，面向金融领域，构建一款数据挖掘软件平台技术难度极高。同时，为了保障金融系统和数据的安全性，金融大数据挖掘平台还需兼容国产软硬件平台。

    当前，国内大数据挖掘平台和技术匮乏，难以满足金融行业用户的业务使用需求；同时能够兼容国产硬件和操作系统的金融大数据平台更是凤毛麟角，无法保证金融大数据挖掘系统及数据的安全性、可靠性。

    天软科技（以下简称天软）通过自主研发，推出了“天软金融分析.NET”平台软件（以下简称天软金融分析平台）。天软金融分析平台集数据平台和建模平台于一身，具备丰富的数据挖掘功能。同时基于金融分析平台开发了风险绩效系统，满足金融行业用户大数据挖掘平台在多个业务场景下的功能需求。天软与飞腾推出联合解决方案，完成了天软金融分析平台在飞腾CPU、麒麟操作系统平台的迁移适配，满足金融数据安全保护要求。

1.金融大数据挖掘平台

    天软金融分析平台，采用分布式计算架构，能部署在多台硬件上构成数千个节点的计算集群；平台集成自主的大数据挖掘语言、自主大数据仓库技术、自主的网格计算技术和丰富的方法库，平台广泛应用于国内金融证券大数据挖掘领域；平台完全适配国产信创软硬件架构，包括飞腾系列CPU、麒麟Linux、国产信创数据库等软硬件环境。

   图1-数据挖掘平台结构图     

• 自研大数据挖掘语言

    TSL语言是天软拥有自主知识产权的大数据挖掘语言，具有丰富易用的数据类型、完备的流程控制语句、支持条件编译、多重继承的面向对象、自动内存管理核回收、支持矩阵运算、支持语法级别的SQL支持、语法级支持并行计算编程、支持网格计算。

• 自研大数据仓库

    天软数据仓库技术是天软自主研发，拥有自主知识产权的技术。支持TB-到PB级高频数据仓库、沪深交易所、国内所有期货交易所实时行情数据、支持100G-TB级上市公司基础财务数据、支持时间序列数据、支持高压缩比数据存储。相比传统关系数据库，天软数据仓库在单服务上的访问速度能提高2个数量级。

• 自研网格计算技术

    平台提供了天软自主知识产权的网格计算技术，网格计算在高性能计算中属于终极解决方案，天软平台网格版本对网格计算提供了完美的支撑，可以将一个大的计算的任务分布到多台运算服务器上的多个核心异步并行计算。对于解决全市场的相关性分析、配对分析、复杂套利模型计算等计算问题，基于单机网格计算功能可以提高1个数量级计算的能力，多机集群可以提高2到3个数量级的计算能力。

• 丰富的基础方法库、业务方法库

    天软金融分析平台提供丰富的基础方法库，包括简常用的数学计算、字符串转换处理、正则表达式、日期时间转换处理、以及数值运算、统计分析、时间序列分析、信号处理与优化、文件读写、数据库接口等方面的内容。这些基础方法库广泛应用在金融数据挖掘处理中，在投资领域、风险管理模型构建、海外软件替换上都起到了重要作用。

2.风险绩效系统    

    依托天软金融分析平台的强大金融建模和数据挖掘能力，天软科技推出了天软风险绩效系统。天软风险绩效系统（以下简称风险绩效系统）基于天软金融分析平台开发，围绕着现代投资组合管理理论，打造资产管理核心竞争力，为金融客户提高决策分析及绩效管理信息化水平。

图2-系统逻辑架构图

    风险绩效系统围绕投资业绩评价、风险监控、业绩归因三大方向搭建组合业绩风险评价及管理分析框架，主要包含总览、业绩对比、组合层面分析、股票、债券、基金、期货、期权、现金及回购分析、业绩归因、压力测试等功能。

    天软金融分析平台，结合数据平台和建模平台，提供自主的数据挖掘TSL语言，具备丰富的数学、统计方法库，以及金融工程专业模型库，可以取代MatLab、SAS等传统海外建模工具软件，并提供证券金融的风险绩效管理方法包。

图3-风险绩效系统运行界面图

    天软金融分析平台在风险绩效管理、策略回测、多因素模型、交易回测、指数建构、套利等方面得到了广泛的应用。在国内专业的风险绩效管理以及证券投资量化领域，天软金融分析平台及相关产品已经成为了基金管理公司、券商、保险公司、银行、期货、阳光私募投资公司风险管理以及量化投资的基本配备工具，并已经成长为金融领域具备强大功能的数据整合分析管理平台和快速业务系统开发平台。

• 天软金融分析.NET平台信创版
• 风险绩效分析系统信创版