我们的 Man Group 案例研究：利用 Python 在拍字节规模上生成 Alpha 并管理风险。

在追求 Alpha 的过程中，利用尖端数据库技术对于解锁新的数据集、市场、产品和机会至关重要。随着现实世界数据持续呈指数级增长，传统的数据库方法已不足以克服量化研究中面临的根深蒂固的挑战。传统的基础设施常常因复杂性、高成本和低效率而使团队等待模式修改、数据存储分散孤立，并面临数据损坏或交易结果不一致的风险。ArcticDB 通过使公司能够通过熟悉的 Python 数据科学 API 自信地大规模存储、分析和访问现实世界数据，从而改变了这一过程。通过简化量化操作、降低风险并消除技术瓶颈，ArcticDB 使研究团队能够优化其工作流程，专注于最重要的目标：生成 Alpha。

客户案例：Man Group

Man Group 是一家领先的主动投资管理公司，致力于提供强劲的业绩和量身定制的客户投资组合解决方案。他们在整个运营过程中利用尖端技术，以保持在我们动态行业的前沿地位。目前，Man Group 管理着 1686 亿美元的资产。Man Group 依靠 ArcticDB 来帮助为全球客户群提供价值。

背景

寻找 Alpha 和管理风险需要能够跨多种资产类别，摄取、存储和分析不断增长的复杂可变数据量。灵活且适应性强的数据存储对于适应模式变更、新数据版本以及不完整或缺失的数据点也至关重要。此外，能够回溯不同版本的数据对于审计研究模型、确保研究保持准确、可靠和相关性至关重要。

随着新的交易策略出现，跨多个团队同时访问数据变得至关重要。这推动了对促进协作并摆脱传统集中式方法的技术需求，而传统集中式方法通常会导致复杂性增加、成本提高和模型生成速度变慢。

挑战

虽然量化研究和分析的重要性已被广泛认可，但许多金融服务机构在执行方面面临困难。他们面临着几个挑战和障碍

• 管理跨越多种资产类别且不断增长、多样化的数据集

• 适应不完整或过时的数据，这可能导致不准确的结论

• 使用熟悉且用户友好的技术赋能团队，而不是用专有语言限制他们

• 培养一种协作文化，让数据易于访问并在团队间共享

• 通过随时间推移维护可审计的数据决策记录，确保符合法规

克服这些障碍对于释放量化研究的全部潜力至关重要。

策略

Man Group 实施了 ArcticDB 以支持其量化研究需求，在一个高度灵活、可扩展且易于访问的时间序列数据库上支持跨多种资产类别的数据。借助 ArcticDB，可以使用 Python API 准确存储数据集，由多个团队快速访问，并在多个团队之间同时共享。具体来说，ArcticDB

• 速度快，可即时查询，并针对大型 Python 数据帧进行了优化，能够在几秒钟内处理数十亿行和数十万列的数据。

• 部署轻松，易于采用，无需服务器基础设施，也无需人员接受专有语言培训，从而易于向团队推广。

• 通过减少基础设施和变更管理实现成本节约。

ArcticDB 已被 Man Group 等领先金融服务提供商用于资产管理，原因在于其熟悉的 Python 接口、可扩展性、熟悉的 API 以及其提供显著成本效益的能力。

结果

ArcticDB 通过解决数据管理和协作中的关键挑战，使公司能够做好“量化研究准备”。它提供了一个可扩展、易于采用的解决方案，能够适应业务需求和增长，使团队能够更快地将原始数据转化为模型，且所需工作量更少，基础设施成本更低。

如果您有兴趣在商业环境中使用 ArcticDB，请通过 info@arcticdb.io 联系我们。