Orca 声明式 DStream API 应用：账户持仓损益实时监控

What this page covers

• 文章信息与引言（标题、日期与主题概述）。
• 应用场景与挑战点，以及 Orca/DStream API 的适用性说明。
• 两阶段实现方案、结果输出方式与可视化展示思路。
• 数据结构与监控指标规则（含示例代码指向）。
• DStream API 构建流图、关联与指标计算、回放模拟数据写入步骤。
• 性能测试：时延定义、压测结果与测试环境信息。
• 附录：示例代码、样例数据与面板配置链接。

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Orca 声明式 DStream API 应用：账户持仓损益实时监控（文章信息与引言）

本节给出文章基本信息与引言，介绍使用 Orca 声明式 DStream API 进行双流关联以实现持仓损益实时监控，并说明前置阅读与附录代码资源。

• 文章发布日期为 2025-11-17。
• 主题聚焦账户持仓损益的实时监控实现。
• 内容提到使用 Orca 声明式 DStream API 进行双流关联。
• 文中提及前置阅读与附录代码说明。

应用场景描述

本节阐述多资产实时损益监控的业务必要性与挑战，并说明 Orca 平台及其声明式 DStream API 的适用性与能力点。

• 场景涉及多资产的实时损益监控需求。
• 指出实现实时监控存在挑战点。
• Orca 声明式 DStream API 强调声明式编程范式来定义流处理逻辑。
• Orca 提供任务自动调度与计算高可用等能力用于稳定任务运行。
• 文中将 DolphinDB 对应的平台/产品描述为“企业级实时计算平台 Orca”。

实现方案

本节描述两阶段的数据处理方案、结果输出方式与 Dashboard 可视化展示，并配合流程图进行说明。

• 方案分为两个阶段：数据预处理与监控指标计算。
• 数据预处理阶段包含关联生成宽表。
• 指标计算阶段使用响应式状态引擎计算十余个指标。
• 计算结果可由外部 API 订阅或查询。
• 计算结果可通过消息中间件插件等方式发送到外部。
• 本文使用 DolphinDB 自带 Dashboard 进行可视化展示。

数据与指标说明（数据结构与指标规则）

本节说明数据来源与回放模拟方式，列出三类数据表结构，并给出多项监控指标的计算规则与示例代码实现方式。

• 本文实现目标是账户层级下各标的持仓损益的实时监控。
• 样例数据与导入代码在附录中提供下载。
• 委托成交样例数据覆盖半个交易日的模拟数据。
• 委托成交样例数据包含 5 个账户与 20 支标的的流水记录。
• 持仓信息样例数据模拟开盘时 5 个账户持仓信息。
• 行情快照样例数据包含 20 支标的的 L2 快照数据。
• 持仓信息表列包含 AccountID、SecurityID、Date、SecurityName 等字段。
• 委托和成交数据表包含 AccountID、Type、OrderNo、SecurityID 等字段。
• 行情快照数据表列包含 SecurityID、Date、Time、LastPx。
• 自定义函数计算指标时，需要在定义前添加声明 @state。
• CanceledVolume 定义为撤单的委托数量，并给出 calCanceledVolume 实现。
• PositionVolume 定义为实时持仓数量，并给出 calPositionVolume 实现。
• ThresholdDeviation 定义为阈值偏离度，并给出 calThresholdDeviation 实现。
• PositionDeviation 定义为持仓偏离度，并给出 calPositionDeviation 实现。
• BuyVolume 定义为当日买入数量，并给出 calBuyVolume 实现。
• BuyPrice 定义为当日买入均价，并给出 calBuyPrice 实现。
• SellVolume 定义为当日卖出数量，并给出 calSellVolume 实现。
• SellPrice 定义为当日卖出均价，并给出 calSellPrice 实现。
• NetBuyVolume 定义为当日净买入数量，并给出 calNetBuyVolume 实现。
• FreezeVolume 定义为冻结持仓，并给出 calFreezeVolume 实现说明。
• AvailableVolume 段落首次出现时，公式与代码实现重复为 FreezeVolume。
• AvailableVolume 给出 calAvailableVolume 的实现表达式。
• AvailableVolumeRatio 给出 calAvailableVolumeRatio 的实现表达式。
• Profit 给出 calProfit 的实现说明，并提到结果 round 到 6 位。

持仓监控代码实现（构建流图与数据回放）

本节分步展示如何创建目录与流图、定义流数据表、进行两次 lookupJoin 关联、通过 reactiveStateEngine 计算指标并输出，以及提交流图并回放模拟数据写入。

• 数据目录为 positionMonitorDemo，流图名称为 positionMonitor。
• MarketDataStream 使用 parallelize("AccountID", 2) 按 AccountID 哈希分区并行分支。
• 委托成交与持仓基础信息使用 lookupJoinEngine 关联，matchingColumn 为 AccountID 与 SecurityID。
• 与行情快照通过 lookupJoinEngine 获取 LastPx，matchingColumn 为 SecurityID。
• reactiveStateEngine 输出使用 keyColumn 为 AccountID 与 SecurityID，并在 sync() 后 sink 到 PositionMonitorStream。
• 需要调用 StreamGraph::submit 才能启动流图。
• 开盘前调用 appendOrcaStreamTable 批量插入静态数据到 PositionInfo。
• 回放模拟使用 replayDS/replay，并通过 submitJob 提交任务。

结果展示（状态查看、结果查询与可视化）

本节展示查看流图状态的方式、计算结果查询方式，以及使用数据面板进行可视化展示的方法线索。

• 提供流图运维函数：getStreamGraphInfo。
• 提供元数据查看函数：getOrcaStreamTableMeta。
• 提供引擎元数据查看函数：getOrcaStreamEngineMeta。
• 结果查询 SQL：select * from positionMonitorDemo.orca_table.PositionMonitorStream。

性能测试（数据量、结果、环境）

本节给出时延定义、不同并发与回放速度下的时延结果，并说明单节点测试环境的软件版本与硬件/系统配置。

• 计算时延定义为 UpdateTime 与 ReceiveTime 的差值。
• 时延统计包含平均值与 99 分位。
• 五倍速回放用于模拟高负载场景。
• 文中提到委托成交流水最高达 5 万笔每秒。
• 文中结论：提升并发数可进一步降低计算时延。
• 测试环境为 DolphinDB server 单节点模式。
• 测试环境软件版本为 3.00.4 2025.09.09 LINUX_JIT x86_64。
• 环境包含 CentOS Linux 7 (Core) 与 Intel Xeon Gold 5220R @ 2.20GHz 配置描述。

总结与展望

本节总结 Orca 声明式 DStream API 在降低流计算开发难度与支撑低时延持仓监控方案方面的价值，并列出后续计划方向。

• 声明式 DStream API 以“描述做什么”来定义流处理逻辑，从而降低开发门槛。
• 后续规划包含低延时引擎、流式 SQL 引擎与流高可用等方向。
• 后续规划包含即时编译与开发/调试增强。

附录（示例代码/数据/面板配置链接）

本节提供示例代码、样例数据与数据面板配置文件的下载或引用链接。

• 提供 PositionMonitor.dos 的引用链接。
• 提供 importData.dos 的引用链接。
• 提供 SampleData.zip 的引用链接。
• 提供数据面板配置文件的引用链接。

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