量化交易的核心，在于捕捉市场的错误定价，像壁虎等待蚊子一般，机会出现，力求“一击必中”，然后继续等待。
然而，在激烈的市场竞争中，发现机会 ≠ 捕获机会。前者是因子策略与创造力的博弈，后者则是客观条件的无情"内卷"：不计成本的硬件投入、无休止的代码优化，所有努力只为一个目标——快点，再快一点。
因此，用 C++ 构建交易系统几乎成为了行业唯一的选择，但一个客观事实是：C++ 虽将执行性能推向极致，却也极大"拖累"了从研发到生产上线的整体效率。
现在，行业有了一个新的选择。用户只需用 DolphinDB 脚本编写因子与策略，就可以完成一个开发效率超越 Python，执行效率媲美优秀 C++ 程序的投研交易框架——这样的工程飞跃与效率提升是否会成为量化行业的下一个现实？
为验证效果，我们挑选了近140个不同复杂度因子，对比一个优秀 C++ 计算框架，测试了 DolphinDB 嵌入式版本 Swordfish 低延时计算框架的时延表现。结果表明，在10个最为复杂的 Level 2 自定义因子的场景中，Swordfish 的整体时延低至 4.4 微秒；100个实际生产所用的复杂因子测试中，整体时延为 40 微秒左右。
突破极速，百因子计算时延 40 微秒
本次实测，我们从两个部分来验证 DolphinDB Swordfish 计算框架的性能与稳定性。首先，我们选取了从Level 1 到 Level 2 的共40个因子，进行不同复杂度的单因子、十因子计算时延测试，并测试随因子逐个增加时的边际增加时延。其次，我们选择一百个实际生产中运行的因子进行测试，对比原生 C++ 的性能，并检验并发数对框架稳定性的影响。测试数据方面，选择 Level 2 十分钟行情，645只票，共521万行数据。测试服务器采用融超微主频 5.8 GHz 的8核服务器。
不同复杂度下单因子与 10 因子的时延表现
可以看到，无论是简单或复杂因子，Swordfish 处理单因子的平均整体时延均稳定在1-2微秒，即使扩展到10个因子，平均时延仍能控制在4微秒左右。从稳定性角度看，以最复杂的 Level 2 自定义因子为例，随着因子逐个增加，每新增一个因子的边际延迟增量为260纳秒，表现保持高效稳定。
Swordfish 脚本 VS C++编程的 100 因子计算性能对比
我们选择了一百个生产中实际运行的 C++指标（均为复杂的 Level 2 自定义因子），转写 DLang（DolphinDB 脚本）后，测试 Swordfish的表现。从结果看，Swordfish 表现出的性能，已经能够媲美优异的 C++ 实现。
- 100个因子计算时延40微秒：C++ 方案在该场景下平均时延约100微秒， Swordfish 平均时延为 42 微秒。同时，100个因子的平均延迟46.2微秒，99分位时延49.6微秒，性能确定性高。计算性能的提升能显著提高策略胜率，原本可能因延迟错过的交易机会得以精准捕捉。
多并发稳定性：对于多并发任务，99%的请求都在46微秒内完成，中位数与均值偏差始终小于3%，意味着策略执行几乎不受异常抖动干扰。这种“低延迟×高稳定”的双保险，意味着策略在极端行情下不会因计算波动而误判。并发数从1拉升至6路，平均延迟仅从46.3微秒微增至48.0微秒，波动维持在 4% 左右。这意味着在一台服务器上，Swordfish 可稳定运行多个独立策略实例，分别监控不同标的或因子组合，而性能衰减微乎其微。
DolphinDB 如何实现工程飞跃
一直以来，高性能一直是 C++ 最生动的注脚之一，DolphinDB 是如何做到把一个复杂的框架工程打造成用户只需编写不同的因子与策略，即可实现执行效率媲美高性能 C++ 的工作流的？ 这背后是我们深入行业理解结合产品的深度优化。
通俗点讲，Swordfish 是一个嵌入式版本的 DolphinDB。它能够与已有的交易系统结合，在避免进程间数据通讯损耗的前提下，享受到 DolphinDB 丰富强大的计算功能。为了达到媲美 C++ 的性能，我们对计算引擎数据结构、脚本语言、低延时算子以及整体工程架构进行了全方位的优化。
- 算子层面：首先 DolphinDB 的大部分算子本身都是由 C++ 编写，其计算效率与手写 C++ 原生代码无异，同时大部分算子基于增量算法实现，在流数据处理中仅计算变化部分而非全量重算，提高数据处理的速率。在百因子的测试实验中，Swordfish 脚本的测试性能反超 C++ 实现的主要原因是 C++代码中对复杂的窗口算子没有实现增量计算。
- 数据架构层面：行式存储+标量计算，让单行数据在内存中连续处理，CPU 缓存命中率提升一个数量级。
- 脚本执行层面：编译期完成类型绑定与内存预分配，消除运行时动态构造和类型检查，指令流等价手写 C++ 原生代码。
- 工程实现层面：预分配静态缓冲池+无锁原子操作，将同步开销压至纳秒级，核心路径零内存分配零锁竞争。
想了解更多深度技术解析与架构细节，请关注即将发布的《Swordfish 低延时计算技术白皮书》。
不止于性能
在计算性能大幅飞跃的背后，DolphinDB 带给行业的，更是一种投研交易架构层面的革新。
传统的架构下，一个策略从 idea 到上线需要经历漫长且复杂的过程，为兼顾研发与交易的性能，交易团队不得不选择维护 Python 与 C++ 两套代码，并且这一转换过程，复杂且耗时。
DolphinDB 的流批一体架构，真正意义上打破了投研与生产交易间的这道隔阂。在 Swordfish 低延时架构的加持下，研究员们可以极少关注工程实现的细节，专注于逻辑与创造性的工作，从结果上也可以满足高性能交易的低延时要求。
随着 Gemini 3 测试后的强大表现，我们能够窥见基于 DolphinDB 的 “优异实盘性能+流批一体+AI 辅助”高效工作流。我们相信，在不远的将来，随着 AI 的不断进化，只要你有顶尖的 idea，工程实现将不再是壁垒——idea 即策略，将创造力从代码牢笼中彻底解放。