山西证券海南自营分公司基于DolphinDB构建债券量化数据平台，替代原有MySQL+Python技术栈，实现高频数据统一存储与高性能计算，显著提升因子研发效率与查询响应速度，并通过“四地双中心”架构保障系统高可用与跨地域协同。

欢迎访问官网下载并试用 DolphinDB！ 国信证券基于DolphinDB构建流批一体因子实时计算平台，实现多源数据统一接入与高性能计算，显著提升因子研发与策略验证效率，并通过平台化建设优化IT与业务协同，为量化研究提供高效、敏捷的数据与计算支撑。

招商证券基于DolphinDB构建公司级行情数据中心与投研计算中台，统一管理十年期多资产Level2高频数据，实现高效数据清洗与统一调用，并通过高性能计算引擎显著提升因子研发与策略验证效率，为多业务部门提供标准化、高性能的投研支撑。

本文以零基础视角讲解 DolphinDB 3.00.2.3 版本在 Linux（WSL+Ubuntu）环境下的本地化安装流程，涵盖 WSL 升级、Ubuntu 部署、DolphinDB 下载解压与启动，还介绍了持久化流表配置以保障数据不丢失，完成从环境搭建到基础配置的全流程操作。

景顺长城基金为建设覆盖多品种的公司级行情数据中心，引入 DolphinDB 替换原有平台，高效管理十年 Level2 高频行情数据，破解存储访问、数据一致性及高可用难题，显著提升数据处理与投研效率，为多部门协同与量化策略迭代提供稳定支撑。

博时基金为构建覆盖多资产类别的公司级行情数据中心，引入 DolphinDB 支撑十年 Level2 高频行情的存储、清洗与跨部门服务，破解数据规模、一致性及计算性能难题，统一数据口径并提升投研效率，为多业务单元与量化研究提供稳定可靠的技术底座。

兴银理财为建设多维度量化基金评价系统，引入 DolphinDB 作为核心引擎，破解传统 Python 方案的性能瓶颈与研发周期难题，实现计算效率提升 300 倍以上，支持内部团队自主运维与快速迭代，助力提升理财服务专业化水平与市场竞争力。

招银理财为打造多维度量化基金评价系统，引入 DolphinDB 作为核心数据与计算引擎，解决传统方案计算性能不足、研发周期长的痛点，实现评价计算提速超 300 倍，缩短项目周期并支持自主运维，提升客户服务专业性与业务创新能力。

巨量均衡（多策略量化机构）为解决原有 kdb 架构局限，引入 DolphinDB 重构投研数据中心，高效管理十年 Level2 股票高频行情，突破存储、计算、协同与扩展性瓶颈，显著提升研发效率与策略迭代速度，筑牢多策略量化竞争优势。

星云至恒私募为支撑股票高频数据与 ETF 策略研发（含 IOPV 计算），引入 DolphinDB 构建覆盖十年 Level2 行情的投研数据中心，突破存储、计算与协同瓶颈，显著提升数据管理、运算效率与团队协作能力，筑牢量化创新基础。