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证劵大数据行业定义及分类

金融信托数据领域，就是运用大数据科技以及深度剖析手法，积极探索、处理、解析并运用与证券领域密切关联的海量数据的行业。此种数据涵盖范围广泛，包括但不仅局限于股票市场交易资料、财务数据、资讯报道、社交媒体情绪数据等多样化来源。借助此类数据的深入剖析和深度发掘，金融信托领域的数据研究致力于为用户提供更为精准的市场预估、投资策略及风控评审方案，从而助力广大投资人士、金融专家以及金融机构制定更为明智且有效的投资决策。

图表：证劵大数据行业分类

资料来源：智研瞻产业研究院整理

大数据在证券行业的卓越运用

1. 精准便捷的量化交易体验

借助先进的大数据技术，量化交易得以通过计算机程序实现，其主要优势在于它基于科学严谨且精细的统计学与数学模型，提供了卓越的交易策略。在此过程中，证券公司能够充分利用大数据的强大处理能力，对繁杂的市场数据进行深度探析，精准地发掘出其中所隐含的关键信息。这不仅大大增强了量化交易的可靠性和精确性，也使得证券公司有了更强的竞争力。举例来说，依托于大数据，证券公司能对股票价格、成交量以及涨跌幅度等丰富多样的数据进行专业化的分析与挖掘，从而制定出更为精确稳妥的交易策略，为自身发展奠定坚实基础。

2. 严密高效的风险控制机制

证券交易过程中所面临的诸多风险（诸如市场风险、信用风险及操作风险等等）始终是证券公司高度关注的议题。而大数据技术则可发挥巨大的作用，协助证券公司对各类市场风险进行精准监控和预测，即时调整投资组合，有效减轻投资风险。此外，大数据同样可以卓有成效地辅助证券公司对客户的信用风险进行评估，进而确保公司资金的安全性，帮助企业提升运营效益。

3. 独特精炼的营销策略创新

大数据之力还在于能够帮助证券公司深入剖析客户的交易行为特征，深入理解和把握他们的需求和兴趣爱好，进而为证券公司提供更为精准且富有针对性的营销策略。举例说明，证券公司可通过大数据技术对客户的交易历史记录进行细致入微的分析研究，透彻洞察客户的投资偏好以及对应的风险承受能力，从而为客户量身定制更为贴合其实际需要的个性化投资服务，提升客户满意度与忠诚度，进一步扩大市场份额。

图表：大数据在证券行业的卓越运用

资料来源：智研瞻产业研究院整理

证劵大数据行业产业链分析

证劵大数据行业上游环节主要涉及数据的采集、处理和存储。这包括金融机构、证券交易所、数据供应商等提供原始市场数据和交易数据的公司。证劵大数据行业下游包括投资公司、基金管理公司、交易员等金融从业者，以及个人投资者。

图表：证劵大数据行业产业链结构

资料来源：智研瞻产业研究院整理

证券业界首个实现完全国产化的大数据分析平台已正式投入运营

近日，腾讯云和中信建投证券联手推出了证券业界首款完全本土化的大型数据开发平台，这是金融数字化提升道路上新的里程碑。双方计划进一步加深在云计算、大型数据等关键领域的战略伙伴关系，利用"定制化"的数据处理平台来提高大数据系统的全面自主掌控力，进而提升业务服务效能。这一举措为金融业的高效高质量发展注入了新的活力，引导了新的思路。

据了解，这款新型平台由腾讯云的大型数据包（TBDS）全方位打造而成。从构建编译环境、配置部署以及功能测试等多个维度考虑，竭诚满足用户对于国产化设备的需求，从而加速推进金融行业全面实现自主控制的进程。例如，腾讯云 TBDS 充分拥抱国产化生态体系，包括国产化芯片、操作系统、服务器等各个领域，成功兼容匹敌华为海思、海光、中科软等知名厂家的产品，完全支持各种场景下大数据平台的产品实现和落地使用。

近年来，数据的掌控、安全愈发成为金融行业整体安全防范工作中的关键环节之一。特别在证券行业的细分市场里，由于其业务场景独特且复杂多样，因此对于数据安全和系统自我控制性的要求也就更为严格。

目前，中信建投证券已经在其企业内启用了多达 120 多个纯粹数据物理节点，其中超过 30%的节点采用的是国产化设备。在这个平台上每天处理的数据处理任务超过 1700 项，其中国产化平台的任务数量更达到 600 之多，累计保存的总数据存储量已经突破了 2PB 的大关。依托腾讯云的大型数据平台 TBDS，这家公司构建起了一套覆盖全体员工的企业级数据湖平台。他们依据监管规定并根据业务需求和层次结构进行数据处理，并提供数据接口以便其他业务系统能够随时调用；运用腾讯的大数据平台以及商业智能工具，建立了特色的报告生成系统、分析平台以及领导驾驶舱，助力中信建投证券全面提升其企业经营管理的综合实力。另外，在面对实时处理的实际工作环境中，各位同仁在尊重与理解相关商业需求的基础上，果断地采纳了腾讯云所提供的大规模数据平台TBDS。此举充分展现出其在投资者适当性持续监控、两融资融账户资产变动管理以及客户关系维护和二次营销等关键业务领域中的应用潜能。而针对基金投资顾问的实时数据统计，同样依靠TBDS得以实现精细化的业务管理，进而预测市场趋势，精心调整业务营销策略以适应市场行情的变化。另一方面，他们还将腾讯云的大型数据平台TBDS 用于实时和离线的日志分析中。透过双方的紧密合作，我们看到腾讯云全力以赴地挖掘并善用自家TBDS的核心竞争力，从基础设施建设、技术支持等多个层面为证券业的蓬勃发展以及创新理念的实现提供强大的后盾保障。

在网络基础建设领域内，腾讯云所推出的TBDS服务能够根据具体需求，灵活适配各类全场景用例中的大数据存储、精密分析以及高效管理工具，同时提供包括优化后的开源组件和自研的腾讯组件与工具在内的全面支持。特别值得一提的是，针对大规模关系型数据的联机分析处理（OLAP）场景，腾讯云的TBDS推出了自行研发的国产化数仓 MPP 引擎，极大程度地提升了企业级数仓的处理性能和亿万级别的关联查询分析速度，同时还强化了对海量数据的汇集能力，为数仓构建和大数据湖仓一体的解决方案提供了有力的推动力量。中信建投证券得益于腾讯云TBDS技术之强大助力，精心打造出一套高度效率化的全局性大数据基础设施，用以全面实现企业级数据的集中汇总、统一存储，并能对各类复杂且庞大的异构数据进行高效率处理，从根源上消除了数据安全领域所带来的种种困扰与挑战。

在实现卓越性能方面，腾讯云的TBDS无疑展示出超越同业的强劲领先势力。据腾讯云大数据平台的相关主管介绍，当前腾讯在运行TBDS的总体集群规模已突破56000个节点的纪录，单一集群便可支撑起超大规模的万节点场景；每天所采集到的数据量更是超过了惊人的77万亿条之巨，而日均实时计算次数更是高达3.5万亿次以上，真正实现了对万亿级别数据的全面秒级查询能力，从而能够有效地解决证券期货行业中所面临的交易卡顿等棘手问题。

腾讯云已经与诸多知名的券商、基金公司以及资讯服务提供商展开了深度且广泛的合作。甚至，排名前十位的顶级券商们无一例外地选择了腾讯云作为其首选的云服务供应商。同时，腾讯云还与中国深圳深交所（简称“深证通”）携手合作，共同打造了业内领先的行业级云服务平台，此后更是持续与包括中信建投、中金财富、方正证券、山西证券在内的多家知名券商建立了合作关系，致力于共建行业内的领先全栈式私有云平台。

证劵大数据行业市场规模

统计数据显示，2018年中国证劵大数据行业市场规模19.2亿元，2023年H1中国证劵大数据行业市场规模16.15亿元。2018-2023年H1中国证劵大数据行业市场规模如下：

图表：2018-2023年H1中国证劵大数据行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

大数据在证券行业的发展趋势

1. 数据安全防护

伴随着大数据技术的广泛深入实践，数据安全问题逐渐受到了前所未有的关注。在此背景之下，证券公司有必要加大对数据防护力度的投入，逐步搭建并完善一套科学合理的数据安全管控框架，以此来有效规避数据遭受泄露以及遭到恶意行为者滥用。

2. 运用人工智能技术

人工智能领域的尖端技术无疑能够协助证券公司对海量市场数据进行深度且精准的分析和预判，进而提升证券交易的精准度与高效性。比如说，证券公司可将人工智能技术运用于市场数据的仿真模拟以及预测之中，从而更为直观地洞察市场的运行方向及其趋势变化，以便制定出更具针对性以及精确性的交易策略。

3. 区块链巧妙融入

区块链技术具有实现证券交易数据去中心化存储及共享功能的潜力，这足以使证券交易的运作过程变得公开透明且更加安全可靠。仍以实例来说明，证券公司可借助区块链技术构建一个分布式账本系统，从而实现在线实时共享和验证证券交易数据。

4. 云计算带来变革

作为一种具备极强独占优势的技术手段，云计算的强大功能使得证券公司得以实现大规模数据的高效处理和永久保存，从而使得证券交易的整体效能得到显著提高。具体而言，证券公司可充分利用云计算构建成分布式计算平台，从而使得大量市场数据得以以最快的速度进行深度剖析和精准处理。大数据技术在证券行业中的应用早已开始逐渐向普及化层面迈进，而我们有理由相信，这种趋势在未来的发展路程上将会扮演更加举足轻重的角色。因此，证券公司必须提升对大数据技术的使用频率以及研发深度，以期提升证券交易的整体效能和精确程度，从而向广大客户提供独具匠心、服务上乘的投资体验。同时，证券公司还需特别注重数据的安全性问题，全力投入到数据的防护及管理机制的完善工作中，努力确保证券交易过程的安全性和稳定性不受影响。

图表：大数据在证券行业的发展趋势

资料来源：智研瞻产业研究院整理