一、解决方案简介

天软金融分析.Net开发平台是由深圳天软科技自主研发的金融计算与开发平台，深度适配信创生态，支持跨操作系统（Windows/Linux）及国产CPU架构（ARM64、龙芯、RISC-V、X64）。

全自主开发的TSL语言，具备极好的并发和网格跨节点并行计算能力；语言具备安全语言特性，具有堆栈安全，内存自动管理，资源安全管控等特点；也具有应用内存配额管理等功能。支持面向对象,支持SQL语法，支持矩阵计算等。用于模型开发，桌面开发，WEB开发，文档处理，支持编译可执行文件，支持编译动态库。并在金融行业有着超过20年的可靠应用。

开源完备的方法库，包括数学、统计、时间序列分析和金融业务等。其中“投资组合风险绩效库”覆盖收益风险、绩效归因、资产配置、压力测试等分析场景，支持全市场资产品种的分析；

融合多态数据的内置数仓，可存储TB级海量历史数据，可接入实时动态行情数据；天软数仓既支撑周期类和时点类数据的存储访问，也支撑时序类数据的存储和访问；为数据种类多样、海量访问、在线计算的金融业务应用提供了高性能计算保证。

天软金融分析.Net开发平台，为金融业务应用开发提供了新的解决方案，打造了轻量、敏捷的开发工具，可以快速的实现各类金融业务应用的开发，支撑数据分析、指标计算、报告定制、策略回测、因子挖掘、风险监控、业绩归因、甚至含工作流程的业务类系统建设。

平台核心能力包括：

1.TSL语言:支持面向对象、SQL引擎、原生矩阵计算、多线程并发及分布式计算，提供内存安全与沙箱管理。

2.全栈开发能力:覆盖桌面应用、Web开发、文档处理（XLSX/DOCX/PDF）、大数据挖掘等场景。

3.完备的函数方法库:包含数量过万的函数方法库，覆盖各类基础方法、数学方法、各种针对金融业务应用的方法，如组合绩效评价等。可以为投研、资管、量化、运营等各类金融业务做支撑。

4.开放式接口:提供常用语言(C++、JAVA、Python、R、Matlab等)API接口，支持各类语言交互。

5.高性能计算:支持分布式计算，网格计算，在做大数据历史回测时，比python的框架性能提升5至10倍。

6.信创兼容:完全自主可控，无依赖国外技术栈，满足金融行业国产化替代需求。

天软.NET平台已在金融行业用于开发超过20年时间，包括金融风险管理，算法交易，投资策略，信息披露等等。

二、应用场景痛点简介

随着现代信息技术的发展，金融机构对于各类计算模型开发的要求越来越高:数据类型多、数据规模大、性能要求快。同时现在国内还有对信创的支持要求，所以环境对国产CPU架构的支持也需要重点关注。

而目前常用的编程语言中，支持完备的面向对象、SQL引擎、原生矩阵计算、高并发、高安全性等各类要求无法完全兼顾。

在模型开发的过程中，有如下4个痛点尤其明显:

1.性能与并发瓶颈

现有主流语言（如Python）在计算性能与多线程并发处理上存在不足，难以满足高负载场景需求，尤其在金融量化交易、大规模数据建模等领域的实时性要求下表现乏力。

2.依赖性与安全性问题

MATLAB等工具依赖国外技术栈，存在供应链风险；C++等语言在内存管理和堆栈安全上存在漏洞，易引发系统崩溃或安全攻击。

3.跨平台兼容性差

部分语言（如Java）对国产CPU架构（如龙芯、ARM64）支持不足，难以适应信创环境下的国产化替代需求。

4.功能发散与开发效率低

传统技术栈需依赖多个第三方库（如Python需NumPy、Pandas等），集成复杂，且缺乏统一的全栈开发能力，导致开发周期长、维护成本高。

因此，提供一个简洁、易用的编程语言，并提供一个可以高效开发的金融平台，对于各类金融机构至关重要。

三、解决方案亮点介绍

天软金融分析.Net开发平台由深圳天软科技完全自主研发，支持跨平台(Windows/Linux)，同时也摆脱对国外技术的依赖，符合国家安全战略，支持信创生态。

它具备完备的面向对象支持，支持SQL计算、矩阵计算。同时拥有丰富的函数方法库，不需要用户再从底层开始一步步开发。

天软金融分析.Net开发平台具备优秀的并发计算能力，并提供网格跨节点计算功能。支持模型开发，支持桌面开发，支持WEB开发，支持编译可执行文件，支持编译动态库。

在计算性能方面：在求和、相关系数等统计计算方面，无论是和PYTHON原生，还是和NUMPY相比，均具备一倍乃至十倍以上的性能优势。

亮点具体介绍如下:

1.具备完备的面向对象支持，支持多重继承，支持算符重载，支持property getter和setter等特性,并支持反射机制。

2.具备完备的矩阵计算支持，提供了丰富的算符支持，包括支持矩阵和标量混合计算的+-*/基础算符，以及矩阵乘，除，左除，逆及伪逆，矩阵查找，转置，子矩阵操作遍历等算符。此外还提供了矩阵分解等一系列矩阵专有函数，而各类标量基础函数均直接支持矩阵。

3.完备的SQL语法支持，SQL可以直接处理TSL语言的数据结构。同时，TS-SQL还对SQL进行了扩展，例如TS-SQL支持时间序列分析。

4.TSL语言提供完备的方法库，包括基础方法库，还包括数学、统计方法库以及机器学习、以及金融等方法库。

5.语言具备优秀的并发能力，无论是语言自身，还是函数库都具备优秀的多线程并发能力，此外，TSL语言还直接提供网格计算支持，使得TSL语言可以很方便地集群并行计算。

6.TSL语言还提供了安全沙箱管理，无论是系统调用，还是文件，网络，数据库访问等，TSL语言提供了用户安全管控。除此以外，TSL语言还提供了对任务的内存配额管理，防止错误的任务影响系统的可靠性。

7.TSL语言是内存安全的，内存的分配和释放均是自动管理的，无需用户代码参与。此外，TSL语言的堆栈在运行时会被监控和管理，能有效避免堆栈溢出。

8.TSL语言提供底层直接开发能力，提供函数指针交互，DLL/SO交互等能力，和底层的交互除了提供了函数/类的插件开发接口，也支持TSL语言直接编写。

9.TSL语言提供TS-VCL可视化组件库，该库直接由TSL开发而成，用于支持桌面应用开发，这些库原生提供跨平台支持。基于此，基于TSL还开发了桌面开发RAD工具，可以所见即所得地开发桌面应用，其开发的桌面应用可以很好地支持信创LINUX上。金融机构的指标插件等桌面应用便由TSL语言的桌面RAD开发而成。

10.TSL语言还独立提供由TSL语言开发而成的集成开发环境，集成开发环境同时集成了调试等功能。

11.TSL语言还支持WEB开发，除了支持APACHE以外，以及TOMCAT/TONGWEB等JAVA WEB中间件，TSL并提供丰富的WEB开发框架库。同时基于TSL语言开发了WEB BI无代码平台，可以用于方便的企业网站的开发。投资风险管理以及投资策略管理、信息披露等系统便是用TSL的WEB技术开发而成。

12.TSL语言还提供了文档处理方法库，支持XLSX/DOCX等的读写，并提供了PDF渲染的支持。这些方法库亦是直接以TSL语言代码开发而成，因而并不依赖OFFICE/WPS等第三方软件，因而具备极好的可移植性。天软的报告管理以及报告生成等系统便建构TSL语言的文档方法库之上。

13.TSL语言还被应用于自主的大数据挖掘平台、多模融合数据仓库、网状时序数据库系统之上，作为这些系统的基础查询语言。

四、金融行业客户名单

太平洋保险资管、招商证券、南方基金。

五、客户评价

某大型券商用户评价：

天软.NET平台的开发功能十分简便，提供了很多方法函数，想取什么数据、做什么运算、做什么统计都可以直接调用相应的函数，极大的提高了工作的效率。时间序列的支持，也在我做历史回测的时候起到了非常重要的作用。TSL语言的网格计算也极大的提高了我做多因子回测的计算效率，将之前用python做的模型所耗费的时间缩短至十分之一。同时，开发的函数都有加密管理，不用担心其他人会看到，安全性上也让人放心。