量化投资是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资在国内落地发展已有10余年，始终保持的迅猛的发展态势，管理规模突破100亿的量化私募已超过20家，据中信证券研究部估算，截至2021年二季度末，国内量化类证券私募基金行业管理资产总规模10340亿元，正式迈过“1万亿”关口，并在同时期证券私募行业4.87万亿元总规模的占比攀升到21%。
量化投资从数据收集开始，重点是基于因子研究建立投资模型，基于海量tick级历史行情数据进行回归测试，当策略优化到最佳状态时，会部署到交易服务器基于实时行情数据进行快速实盘交易。
- 数据收集：量化投资需要对大量的数据进行分析与研究，这些数据应当是完整、可靠、规范的数据，使得最终的分析和研究结论是正确的、可靠的。
- 建模&回测：量化投资在研发策略的过程需要考虑alpha模型、交易模型、风控模型、成本模型。 alpha模型是策略的投资逻辑实现，风控模型作用是控制风险，成本模型能最大化收益。
- 交易执行：交易执行需要考虑资产管理、订单管理、风控管理。资产管理主要有资金使用、资金分配等。订单管理主要是对订单进行再处理，真实交易中存在未完成的订单。风控管理主要是控制账户的风险以及外部风险；比如网络中断，计算机故障等。
高频量化交易 降低时延就是增厚收益
高频交易是量化投资的一种重要交易形式。高频交易由计算机系统和量化模型所主导的证券交易，利用的极短暂的市场变化从中寻求获利，在毫秒之内自动完成大量买、卖以及取消的交易指令。
高频交易具有以下显著特点：
① 高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；
② 高频交易的交易量巨大，资金运用效率高；
③ 高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；
④ 高频交易每笔收益率很低，但总体收益稳定。
高频交易对时延极其敏感。即使1微秒的延迟，也会对高速交易执行产生决定性影响，最终影响盘口成交和投资收益。
传统模式下，资管机构（如量化私募基金）为了争取毫秒级的速度优势，联合证券期货公司将服务器安置在交易所附近或同一座建筑里，以缩短交易指令通过光缆传输的距离和网络节点数。
在欧美成熟且发达的金融市场，个人投资者逐渐退出舞台，证券交易多是专业机构之间的博弈。机构为节省微妙级交易时延，不惜修建光缆隧道和激光基站，耗费数百万美元到数亿美元。
极速交易场景的3大核心技术壁垒
当前，在我国现行资本市场环境下，客户在进行证券交易时无法直连交易所系统，必须经过经纪公司的柜台系统，由经纪公司柜台系统调用交易所API完成相应操作。
交易所作为中立机构，针对每个独立交易单元，都是从前向后按顺序依次扫单。因此，决定交易时延主要是证券公司本身的应用服务器和交易柜台系统，以及资管机构自身的业务处理速率。
在整个交易链路中，存在以下三大技术壁垒，影响整个交易执行的速率，亟待攻克：
①行情数据的加速：投资模型的训练依赖大量历史行情数据，实盘的交易信号触发依赖实时行情数据，历史行情数据查询、实时行情数据转发、接收和处理都会存在时延，需要进行加速；
②核心数据库的加速：券商客户的交易订单、资金账号、股东账号等业务数据，都需要存入核心柜台系统的后端数据库，并通过报盘系统将委托表发送至交易所，整个过程中业务数据的存储和委托表的发送存在延时，需要进行加速；
③策略执行的加速：在极速交易中，涉及大量因子计算、交易策略执行、投资风控策略执行、券商联合风控策略执行等密集的计算任务，计算结果关联交易信号的发出、撤回，策略执行也存在延时，需要进行加速。
超低时延网卡应运而生
对标Solarflare、Mellanox的超低延迟DPU网卡产品，国内厂商也正在加大研发投入。目前，中科驭数思威系列 SWIFT™-2200N 超低时延DPU网卡是国内首款。
这是一款双端口10G/25G接口的超低时延DPU网卡，专为证券金融、数据中心、5G等对时延敏感行业设计；基于KPU架构，集成了硬件Flow Engine流量调度引擎，实现了亚微秒级超低时延、纳秒级抖动，保证了数据传输的稳定、可靠、低延时。
超低时延网卡已规模化应用于金融领域，在极速交易场景下取得显著成效，有效降低证券交易所、券商、资管机构在交易过程中的行情发送接收、券商核心数据库、交易策略执行、联合风控执行的时延，保障交易所稳定提供低时延、高吞吐、自主可控的交易服务，为券商拓展高频量化交易客户提供技术优势，也助力资管机构达成极速交易、实现收益增厚，从而实现多方客户合作共赢，推动证券行业朝着自主可控、提速升级方向快速发展。