因子挖掘是量化交易的基础。随着历史交易数据日益增多，交易市场量化竞赛的不断升级和进化，量化投研团队开始面对数据频率高、因子数量多的场景，以10分钟线10000个因子5000个股票为例，一年的因子数据约为 2.3T 左右，1分钟线的数据量达到23T，3秒线的数据量将达到460T。如此量级的数据就对因子存储方案提出了很高的要求。
因子库存储有哪些挑战？
庞大的数据量
因子计算通常有3个维度，股票、因子和时间。我们做一个简单的计算，国内股票总个数按5000来算；因子个数一般机构大约为1000起，多的甚至有10000；时间频率高的是每3秒生成一次数据，频率低的也有10分钟一次——也就是说，一只股票一个因子一天会生成24到4800个 tick。面对如此庞大的数据量，如何保证高效的数据写入是因子库存储的一大挑战。
动态变化的因子库
因子库经常会发生变化，往往需要新增因子、修改因子定义，或加入新的股票等。面对 T 级的因子数据，单个因子的新增、修改、删除耗时应该保证在秒级才能确保整体量化投研的效率。
最适合金融计算的输出方式
量化金融的多因子建模通常需要以面板数据进行截面因子分析。用户需要从海量的因子数据中尽可能高速并精准的读取数据，对齐多个因子后以面板的方式输出。这对数据库的性能提出了极大的挑战。
直播预告
2022年12月1日晚7点半，DolphinDB 创始人周小华博士，和 DolphinDB 数据分析负责人毛忻玥，将与大家共聚直播间，围绕「高频多因子存储的最佳实践」与大家展开探讨。
直播中，你将了解到：
因子库介绍
DolphinDB 实现了哪些因子库？因子库实现要解决什么难题？与 Python 的性能对比如何？
高频多因子存储要面对哪些问题？
这对解决方案提出了什么要求？
现有解决方案分别有哪些优劣势？
DolphinDB 最新研发成果和产品发展方向
报名方式
链接：https://applnysp5ql9198.h5.xiaoeknow.com/p/course/text/i_63806f0de4b02685a41bc13b
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