用DolphinDB快速搭建Level2快照流批一體因子計算平臺
在因子投研和生產(chǎn)過程中，往往需要基于大量因子進一步加工有狀態(tài)的復雜指標，比如計算實時 K 線和 MACD、RSI 等。
假設要計算1000個因子，每個因子實現(xiàn)邏輯各不相同，并有特定的如窗口關閉信號、計算窗口邊界等配置，重復搭建流處理框架、多次計算同一中間變量，必然是非常低效的。有沒有什么方法可以對大量因子的流式計算規(guī)范化、格式化，實現(xiàn)工程化管理呢？——DolphinDB 推出了一個方便、快捷、擴展性好和兼容性強的流批一體因子計算平臺原型，提供基于快照數(shù)據(jù)計算分鐘因子和進一步加工分鐘因子為復雜因子的功能，用戶可以根據(jù)我們給出的腳本和部署教程，快速搭建和調試。
完整的平臺搭建步驟和開發(fā)流程，請關注DolphinDB公眾號。
有了這一套流批一體因子計算平臺，業(yè)務人員無需理解 DolphinDB 流計算框架的底層架構，僅需根據(jù)業(yè)務因子計算邏輯編寫函數(shù)表達式，然后調度因子計算平臺的計算接口，便可完成因子計算。
同時，開發(fā)人員也無需再轉寫代碼，因子投研和生產(chǎn)只需一套系統(tǒng)、一種腳本即可無縫切換，極大降低了開發(fā)運維成本，提高了因子投產(chǎn)的全流程效率。
因子計算平臺的架構和功能
Level 2 快照數(shù)據(jù)流批一體因子計算平臺的架構如下圖所示：
主要包含以下幾個功能模塊：
·實時數(shù)據(jù)低延時接入：API 實時數(shù)據(jù)寫入接口、實時行情接入插件、消息中間件訂閱插件；
·歷史數(shù)據(jù)回放：單表和多表嚴格按照時間順序控速回放，將存儲在 DolphinDB 數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)回放成流；
·流計算引擎：對快照數(shù)據(jù)做滾動窗口的聚合計算使用了時間序列聚合引擎，進一步加工成復雜因子依賴響應式狀態(tài)引擎；
·集成開發(fā)環(huán)境：DolphinDB GUI 和 DolphinDB Vscode 用于因子表達式代碼的開發(fā)和調試，通過 API 交互進行任務調度和作業(yè)執(zhí)行；
·低延時消息總線發(fā)布：對接各種消息隊列中間件，把實時計算結果推送到 Kafka, zmq, RabbitMQ, MQTT 等。
因子計算平臺怎么使用？
按照本教程部署完基于 DolphinDB 搭建的因子計算平臺后，基于歷史數(shù)據(jù)的因子開發(fā)階段的調試流程如下：
基于歷史數(shù)據(jù)的因子開發(fā)
因子業(yè)務開發(fā)人員只需要在 DolphinDB 提供的集成開發(fā)環(huán)境中編寫因子計算的函數(shù)表達式，然后調用因子計算平臺的計算接口就可以完成調試。如果編寫因子符合 DolphinDB 的語法，就可以成功執(zhí)行并返回計算結果。如果編寫因子不符合 DolphinDB 的語法，就會報錯中斷。
在已經(jīng)開發(fā)了一定數(shù)量的因子后，需要在生產(chǎn)環(huán)境部署實時計算業(yè)務，部署流程如下：
基于實時數(shù)據(jù)的生產(chǎn)環(huán)境部署
因子業(yè)務開發(fā)人員只需通過客戶端調用封裝好的實時因子計算服務執(zhí)行函數(shù)，便可以完成部署。執(zhí)行完以后，DolphinDB server 會出現(xiàn)該流計算服務的入口，是一個表對象，可以通過 DolphinDB 提供的實時數(shù)據(jù)接入工具來接入數(shù)據(jù)。同時也會自動創(chuàng)建流計算服務的出口，也是一個表對象，存儲計算結果。具體的部署步驟和因子開發(fā)流程，可以點擊文末閱讀原文進行參考。
總的來說——
寫個對應的因子函數(shù)，
生成 Json 配置文件，
調度新的 Json 文件，
大功告成！
值得一提的是，本次我們推出的因子計算平臺只涉及分鐘頻的因子計算，但是 DolphinDB 的計算能力不局限于此，接下來我們會陸續(xù)發(fā)布快照頻率、1s 頻率甚至更高頻率的因子計算平臺構建最佳實踐教程，敬請期待！
