量化投研数据中心
海量数据存储
DolphinDB 为券商打造统一的量化投研数据底座，支持 PB 级数据的集中存储管理。多模态存储引擎同时覆盖高频行情、委托成交、持仓等结构化数据，以及研报文本、模型向量等非结构化数据，实现投研所需的全链路数据统一管理与高效调用。
系统提供完善的数据质量控制：去重校验确保因子计算与回测结果可靠；原生数组与向量存储可完整表达盘口档位、因子矩阵等多维数据；相关业务数据自动协同分布到同一节点，大幅减少跨节点访问，使全市场的多因子关联分析响应速度显著提升。
底层采用原生分布式与高可用架构，保障 7×24 小时服务稳定性与业务连续性，满足监管合规要求，并可随业务增长平滑扩展。
高性能数据分析
DolphinDB 提供库内分布式计算能力，投研人员无需将数据导出到 Python 或其他工具，直接在数据库内完成因子计算、策略回测等分析任务，消除数据搬运开销并确保数据一致性。系统内置超过 2000 个计算函数，覆盖技术分析、统计检验、时序运算、面板数据处理等核心场景，并集成 WorldQuant 101 Alpha 因子指标库、技术分析指标库、MyTT 指标库、CSAP 截面因子指标库等主流因子库，常用技术指标开箱即用。
针对滚动窗口、截面排序、分组聚合等高频操作，提供专门优化的时序函数简化代码编写。分布式计算框架智能调度任务并行处理海量数据，使得全市场股票池的多因子回测从数小时压缩到分钟级，让投研团队实现"即想即验"，显著加快策略迭代速度和 Alpha 发现效率。
精选教程与最佳实践：
- 多范式编程
- 因子计算最佳实践
- 中高频多因子库存储最佳实践
实时流式计算
DolphinDB 为券商量化投研数据中心提供统一的实时计算能力，支持毫秒级行情处理、实时因子计算、多源数据关联及异常监测，满足高频投研与策略开发的核心需求。
DolphinDB 提供时间序列、截面、多源关联等多种流式计算引擎，支持对指标进行增量计算，大幅降低计算开销；配合丰富的窗口与截面算子，让投研团队快速构建实时因子生产、盘口异动捕捉、跨市场套利信号、Alpha 实时输出、绩效归因分析等关键应用，为自营、资管与交易系统持续输送高质量实时信号。
依托流批一体架构，研究员在历史数据上开发的因子和策略逻辑可直接应用于实时行情流中，确保回测与实盘一致，大幅缩短策略上线周期，提升投研迭代效率。相比“Python 研发 + C++ 实盘”双栈体系，上线周期可缩短 80%+。
精选教程与最佳实践：
- 实时计算分钟资金流
- 实时计算日累计逐单资金流
- 实时计算高频因子
- 基于 INSIGHT 行情实时合成自定义频率的订单簿快照
- 基于快照行情的股票和基金 K 线计算
- 基于快照行情的期货 K 线以及主连 K 线计算
灵活权限管理
DolphinDB 提供完善的用户、组和角色管理体系，支持 20 余类细粒度权限控制，从数据库表访问、字段查询到函数执行均可精准授权，满足多团队协同环境下的复杂权限需求。通过函数视图机制，可以向研究员、风控或业务部门开放计算结果和分析报告，而无需暴露底层敏感的原始持仓、交易明细等数据，在保障数据安全与业务协作效率间取得平衡。
支持对定时任务和流式计算任务的动态鉴权，防止未授权程序访问关键数据。采用 RSA 加密保障数据传输安全，并可与企业 SSO 单点登录系统集成，实现统一身份认证和操作审计。这套权限体系能够同时满足自营部门策略保密、量化团队跨组协作、风控部门穿透监管、客户服务数据隔离等多样化场景，帮助券商在数据开放共享与监管合规之间实现最佳平衡。
精选教程与最佳实践：
- 用户权限管理
- 非标权限管理
金融场景深度支持
DolphinDB 深度理解券商量化投研业务需求，提供开箱即用的金融功能模块，大幅减少基础开发投入。系统内置多市场行情接入插件、高保真策略回测框架、模拟撮合引擎、行情回放工具等核心组件，支撑从数据采集到策略验证的完整投研流程。针对复杂金融场景，提供快照合成、复杂事件处理（CEP）、债券期权估值引擎、收益率曲线拟合等专业工具，并支持 GPU-CPU 异构计算。
这些功能模块相互独立且高度解耦，既可作为量化投研数据中心的标准组件为全机构提供统一服务，也可单独集成到自营交易、资管投资或客户服务等特定业务系统中。模块化设计让券商无需从零开发基础设施，快速构建投研平台并灵活适配业务演进需求。
AI 模型训推一体
DolphinDB 提供统一的 AI 训推一体能力，研究员在研发环境中训练的机器学习与深度学习模型可直接在生产环境接入实时数据执行推理，训练与推理共享同一数据源与特征工程，避免常见的“数据漂移”和逻辑不一致问题。系统原生兼容 XGBoost、LightGBM、TensorFlow、PyTorch 等主流框架，方便用户在 DolphinDB 中高效完成模型的加载和推理。
DolphinDB 还提供基于大语言模型（LLM）的金融 Agent 解决方案，投研人员可通过自然语言交互完成因子复现、因子生成、策略分析等任务，大幅降低量化研究的技术门槛。
精选教程与最佳实践：
- 内置机器学习框架：金融实时实际波动率预测
- XGBoost 插件应用：开发股票波动率预测模型的676个输入特征
- AI Dataloader 和 Libtorch 工具应用：通过深度学习进行股票实时波动率预测