实时行情难处理？睿凝资本选择 DolphinDB 解决流数据难题
本页为客户案例导语：概述睿凝资本因流计算与海量数据存储、计算、查询需求而选择 DolphinDB 的背景。
What this page covers
- 技能认证特训营第二期报名入口与限时报名链接提示。
- 客户案例导航信息与当前案例主体标识。
- 睿凝资本业务背景、数据规模与系统需求。
- 时序数据库选型对比与选择 DolphinDB 的理由。
- DolphinDB 流计算架构与行情数据处理流程概述。
- 资金流指标、量价指标计算，以及交易与回测对接方式。
- 客户简介（行业、注册资本、所在地、备案编号等）。
技能认证特训营第二期报名入口
页面顶部推广技能认证特训营第二期并提供限时报名链接与福利优惠提示。
- 报名状态为正式开启。
- 提供限时报名链接入口。
- 提示存在专属福利优惠。
导航与面包屑：客户案例 / 睿凝资本
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- 标注当前案例主体为睿凝资本。
客户案例标题与导语：睿凝资本选择 DolphinDB 解决流数据难题
给出案例标题并概述睿凝资本因流计算与海量数据存储计算查询需求选择 DolphinDB 的背景。
- 案例主体为睿凝资本。
- 选型背景包含对冲基金业务中的流计算难题。
- 背景需求包含海量数据的存储、计算与查询。
- 本文主题为睿凝资本使用 DolphinDB 的实践叙述。
作者信息与合作背景叙述
注明本文作者身份并叙述作者如何接触 DolphinDB、量化从业背景及创办睿凝私募基金管理有限公司的经历。
- 作者包括睿凝资本 CEO 王睿先生。
- 作者包括睿凝资本 CTO Jack。
- 作者称其为 KDB+ 的多年老用户。
- 作者通过知乎的一条测评贴最初了解 DolphinDB。
- 叙述提到 DolphinDB 创始人周小华博士曾做路演。
案例封面图及说明（AI 说明）
包含客户案例封面图并附带对图片内容与象征意义的说明文字。
- 页面包含案例封面图。
- 配有对图片内容与象征意义的说明文字。
睿凝的业务需求
描述睿凝资本的量化对冲基金业务、数据规模，并列出查询、写入、计算与成本方面的系统需求。
- 睿凝资本为程序化交易驱动的量化投资对冲基金公司。
- 策略研究数据处理每日新增数据量约 20GB。
- 历史数据规模为几十 TB。
- 需求包含毫秒级响应的查询能力。
- 需求包含毫秒级批量写入与低延时高吞吐。
为什么选择 DolphinDB
说明选型对比的候选数据库与对比维度，并给出性能、学习成本、流计算能力与技术支持等选择理由。
- 候选产品包括 InfluxDB、KDB+、DolphinDB。
- 对比维度包括批量写入、查询与实时计算。
- 选型参考来源提到 DB-Engines 排名。
- 叙述提到 DolphinDB 支持类标准 SQL 的语法。
- 叙述提到 DolphinDB 自带流数据引擎。
我们用 DolphinDB 做了什么（流计算架构与流程）
描述使用 DolphinDB 流数据计算引擎实时采集行情数据并完成清洗统计计算入库，并通过流程图与说明展示架构与数据流向。
- 实时收集行情数据包含逐笔交易、逐笔委托与快照数据。
- 对行情数据进行清洗。
- 对行情数据进行统计与计算。
- 将处理后的数据入库。
- 使用 DolphinDB 内置的流数据计算引擎进行实时收集与计算。
- 流程图说明提到数据从外部行情源接入并通过 Java API 进入服务器。
- 流程图说明提到结果经由 Python API 推送至交易系统并同步入库。
计算资金流指标
说明订阅流数据表并用时间序列聚合引擎按不同时间窗口计算自定义资金流指标并生成指标流表的做法。
- 订阅买卖方向流数据表。
- 使用时间序列聚合引擎进行计算。
- 按不同时间窗口计算自定义资金流指标。
- 生成资金流指标流数据表。
计算 K 线衍生的量价指标
说明订阅流数据表计算不同时间窗口 K 线并与响应式状态引擎级联，以增量计算方式生成量价指标流表。
- 订阅买卖方向流数据表。
- 时间序列聚合引擎计算不同时间窗口 K 线。
- 与响应式状态引擎级联形成多引擎流水线。
- 以增量计算方式计算回报率等衍生量价指标。
- 生成量价指标流数据表。
进行交易与回测
说明将流表结果通过 Python API 推送至实盘交易系统并将流表写入数据库以支持历史回放验证与优化，同时给出生产环境性能表现描述。
- 通过 Python API 订阅方式推送流数据表至实盘交易系统。
- 流数据表通过本地或远程订阅方式写入数据库表。
- 写入后的数据用于历史回放方式进行策略验证与优化。
- 叙述称生产环境因子计算可实现毫秒级响应。
- 叙述称整体性能稳定且延时低、吞吐高。
总结
总结合作体验与对 DolphinDB 性能、技术服务与响应速度的评价，并表达对未来发展的期望。
- 合作时长描述为一年多。
- 叙述者表示对性能和技术服务非常满意。
- 叙述者称对新需求或 corner case 的 bug 会快速回应并提供方案。
- 叙述者认为 DolphinDB 性能已超越 KDB+（个人评价）。
客户简介
给出睿凝资本的行业、注册资本、所在地、投资范围、备案编号、团队背景与产品方向等公司信息。
- 客户行业为私募基金。
- 北京睿凝私募基金管理有限公司注册资本为人民币 1000 万元。
- 所在地为北京市海淀区中关村核心区域。
- 基金业协会备案编号为 P1071927。
- 投资范围提到通过数理建模及程序化交易对 A 股量化投资。
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 报名状态 | 正式开启，提供限时报名链接并提示专属福利优惠 | high |
| 限时报名链接 | url | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 睿凝资本 | 选择的数据库产品 | DolphinDB | high |
| 睿凝资本 | 要解决的问题 | 对冲基金业务中的流计算难题，以及每日海量数据的存储、计算和查询需求 | high |
| 本文内容 | 主题 | 讲述睿凝资本使用 DolphinDB 的具体实践 | high |
| 本文作者 | 身份 | 睿凝资本 CEO 王睿先生；睿凝资本 CTO Jack | high |
| DolphinDB | 最初了解渠道 | 知乎的一条测评贴 | high |
| 作者（第一人称叙述者） | 过往使用经验 | KDB+ 的多年老用户 | high |
| DolphinDB | 定位/对标 | 对标 KDB+ 的国产时序数据库（叙述者表述） | medium |
| DolphinDB 创始人周小华博士 | 活动 | 曾受邀到叙述者前公司做路演 | high |
| 北京睿凝私募基金管理有限公司 | 创办 | 作者与合伙人共同创办（叙述者表述） | high |
| 睿凝资本 | 公司类型/业务方式 | 通过数理建模及程序化交易进行量化投资的对冲基金公司 | high |
| 睿凝资本 | 主要业务 | 从事对冲基金的多样性策略交易，研发投资策略，为客户提供差异化收益风险特征的资管产品 | high |
| 睿凝资本策略研究数据处理 | 每日新增数据量 | 每日 20GB 左右新增数据 | high |
| 睿凝资本策略研究数据处理 | 历史数据规模 | 几十 TB 的历史数据 | high |
| 系统需求 | 查询 | 分区灵活方便，实现毫秒级响应 | high |
| 系统需求 | 写入 | 系统高吞吐、低延时，实现毫秒级批量写入 | high |
| 系统需求 | 计算 | 计算引擎强大，实现毫秒级实时计算 | high |
| 系统需求 | 成本 | 尽量降低开发与运维的成本 | high |
| 候选时序数据库（选型名单） | 产品列表 | InfluxDB、KDB+、DolphinDB | high |
| 选型对比 | 参考来源 | 参考 DB-Engines 的排名 | high |
| 选型测试维度 | 对比方面 | 数据的批量写入、查询和实时计算等方面进行测试对比 | high |
| DolphinDB（当时） | 时序数据库排名（国内） | 国内排名第 1 | medium |
| DolphinDB（当时） | 时序数据库排名（世界） | 世界排名第 12 | medium |
| DolphinDB（目前） | 时序数据库排名（世界） | 目前排名第 9 | medium |
| DolphinDB | 性能对比结论 | 性能远远超过其他几家排名更高的数据库（基于实际测试结果的叙述） | low |
| DolphinDB | 能力扩展 | 超越传统数据库简单的存储和查询功能，内置众多量化金融常用的数据分析函数 | medium |
| DolphinDB | 语法/语言 | 支持类标准 SQL 的语法；脚本语言类似 Python | medium |
| DolphinDB（相对 KDB+） | 学习成本影响 | 新人技术人员可以更快上手，节省培训成本和使用成本（叙述者表述） | low |
| DolphinDB | 流计算 | 自带优秀的流数据引擎，有利于策略在生产环境落地（叙述者表述） | medium |
| DolphinDB | 技术支持 | 具有国内专业的技术支持团队，可及时解答问题并配合需求开发新功能（叙述者表述） | medium |
| 睿凝资本使用 DolphinDB | 实时采集数据范围 | 实时收集行情数据，包括逐笔的股票交易和委托数据以及快照数据 | high |
| 睿凝资本使用 DolphinDB | 处理流程 | 对行情数据进行清洗、统计、计算和入库 | high |
| DolphinDB | 使用的引擎 | 内置的流数据计算引擎（用于实时收集与计算） | high |
| 流计算架构（流程图说明） | 数据接入方式 | 数据流从外部行情源接入，通过 Java API 进入服务器 | low |
| 流计算架构（流程图说明） | 实时计算引擎 | 利用响应式状态引擎和时间序列聚合引擎实时计算量价与资金流指标 | low |
| 流计算架构（流程图说明） | 结果输出方式 | 结果经由 Python API 推送至交易系统，并同步入库 | low |
| 资金流指标计算 | 方法 | 订阅买卖方向流数据表，使用时间序列聚合引擎按不同时间窗口计算自定义资金流指标，生成资金流指标流数据表 | high |
| K 线衍生量价指标计算 | 方法 | 订阅买卖方向流数据表，时间序列聚合引擎计算不同时间窗口 K 线；与响应式状态引擎级联构成多引擎流水线；用增量计算方式计算回报率等衍生量价指标并生成量价指标流数据表 | high |
| 实盘交易系统 | 数据推送方式 | 通过 Python API 订阅方式推送计算后输出的流数据表数据 | high |
| 回测与策略验证优化 | 数据写入方式 | 所有流数据表通过本地或远程订阅方式写入数据库表，用于后续通过历史数据回放方式进行策略验证与优化 | high |
| 生产环境表现（近半年） | 响应与稳定性描述 | 通过 DolphinDB 流数据引擎计算因子可实现毫秒级响应；整体性能稳定；延时低、吞吐高（叙述者表述） | low |
| 合作时长 | 时长描述 | 一年多的合作 | medium |
| DolphinDB | 满意度 | 叙述者表示对性能和技术服务非常满意，并称为业务带来很高价值 | low |
| DolphinDB（相对 KDB+） | 性能评价 | 叙述者认为 DolphinDB 性能已经超越 KDB+，并且还在不断前进中 | low |
| DolphinDB | 客户反馈响应 | 对新需求或 corner case 的 bug 会第一时间回应并很快提供解决方案（叙述者表述） | low |
| 客户简介 | 行业 | 私募基金 | high |
| 北京睿凝私募基金管理有限公司（睿凝资本） | 注册资本 | 人民币 1000 万元 | high |
| 北京睿凝私募基金管理有限公司（睿凝资本） | 所在地 | 北京市海淀区中关村核心区域 | high |
| 北京睿凝私募基金管理有限公司（睿凝资本） | 投资范围 | 专注于通过数理建模及程序化交易对 A 股进行量化投资的对冲基金 | high |
| 基金业协会备案编号 | 编号 | P1071927 | high |
| 核心团队成员（睿凝资本） | 来源背景 | 来自国内外顶级投行的量化投资部门负责人和资深基金经理 | medium |
| 核心团队成员（睿凝资本） | 从业经验 | 具备 10 年以上金融从业经验 | medium |
| 睿凝资本 | 驱动理念 | 以人工智能为核心驱动，将统计模型和自动化技术应用于量化投资领域 | medium |
| 睿凝资本 | 为投资者提供的选择 | 提供差异化收益风险特征的资管产品选择，包括但不限于对冲基金类产品和指数增强类产品 | medium |