来源 :海通证券2023-07-17
海通证券/HAITONG
近日，证券期货业金融科技研究发展中心（深圳）公布了2022年度优秀课题，海通证券三项课题从122项参评的研究课题中脱颖而出，《基于内存映射技术的千万级客户数据在分布式证券核心交易系统的内存缓存研究与应用》荣获一等奖，《证券行业投资与研究系统的研究与应用》《证券公司人工智能应用算法可解释性研究与实现》荣获二等奖。继2021年度包揽一、二、三等奖后，公司2022年度奖项排名持续攀升。
此次多个研究课题获奖，既是海通证券长期坚持科技引领的发展成果，也是公司自主创新能力不断积累和提升的具体体现。海通证券主动融入数字经济，在推动自身数字化转型的同时，还积极推动行业信息技术标准化建设，参与承担多项重要研究课题，发挥行业示范引领作用。
获奖课题简介
《基于内存映射技术的千万级客户数据在分布式证券核心交易系统的内存缓存研究与应用》
一等奖
新一代证券核心交易系统普遍采用内存化交易，极大提升系统性能。针对内存化交易存在内存容量有限、异常恢复慢、缺乏通用干预手段等问题。本课题提出一种分布式多级缓存架构，基于内存映射技术实现高性能、大容量内存缓存，支持热点数据优先加载，非热点数据延迟加载，提供轻量SQL引擎，实时操作内存数据，实现内存可视化运维。此外，对于证券核心交易系统数据建模，本课题提出了一种多策略客户分区方法，将不同客户群体横向划分到多个交易节点，再从单节点内部纵向划分到多个交易核心，从而适应高容量、高吞吐、低延时的交易需求。
《证券行业投资与研究系统的研究与应用》
二等奖
本课题旨在研究如何构建一体化的智能投研系统，提出以数据为基础、科技为驱动、定价为核心，构建包括研究数据中台、宏观研究、行业研究、基金研究、信用研究、资产配置策略、模拟组合等在内的一体化投研系统。应用技术包括NLP、AI算法、知识图谱、机器学习、图数据库等，实现投研业务数字化、智能化、标准化，服务资产管理及财富管理业务实现数字化转型。
《证券公司人工智能应用算法可解释性研究与实现》
二等奖
本课题聚焦算法可解释性研究和应用需求工程理论，设计基于利益相关者视角的可解释性需求分析框架，将算法开发生命周期、解释对象、利益相关者以及解释方法有效贯穿，并基于该框架进行分解与映射，形成行业参考示例。同时积极进行实践研究，完成高频股票因子特征归因、集成树模型可解释工具研发、预警可解释性增强等案例研究，优化应用效果，提升用户对模型结果的接受程度和使用信心，具有较好的业务创新性和应用价值。