风控系统

压力测试

DolphinDB 通过高性能时序存储与分布式计算框架，为大规模压力场景的模拟与资产重估提供强劲算力支撑。系统能够在单一平台上管理全量历史行情、风险因子与情景库，利用向量化引擎对投资组合进行批量重估，并在分布式节点间并行求解数百至数千个压力情景。无论是收益率曲线平移、波动率曲面冲击还是跨资产联动扰动，均可借助脚本灵活构建并快速执行。系统支持历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、敏感性分析等多种方法，可在极短时间内完成全市场压力测试计算，并生成包括 VaR 变化、最大损失、资本充足率影响等完整风险报告。

交易对手风险

DolphinDB 借助流式计算与增量估值能力，可持续追踪交易对手在衍生品、债券回购、股票质押等业务线下的风险暴露。在行情、持仓、担保品价值更新时实时重估衍生品公允价值，计算当前暴露（CE）、潜在未来暴露（PFE）、信用价值调整（CVA）等关键风险指标，并通过统一计算框架支撑多类估值模型与限额管理规则。向量化和分布式执行确保高并发环境下的低延时更新，同时支持净额结算、担保品管理等复杂业务逻辑建模，在同一引擎中实现风险的实时计算、历史追溯与违约预警。

雪球期权定价

DolphinDB 内置的矩阵运算、随机数生成与时序窗口函数体系，使复杂路径依赖结构的雪球等奇异期权得以高效表达与计算。系统可在引擎内部直接处理敲入敲出条件、Barrier 路径监控、票息累积、提前终止等核心逻辑，并通过分布式框架实现数十万至数百万条模拟路径的并行计算。对接 Python 函数或 LibTorch 模型后，可进一步集成自研定价模型、局部波动率或随机波动率模型，在引擎内完成波动率曲面插值、Greeks 敏感度计算等任务。系统支持实时定价与批量重估两种模式，满足交易报价与日终风险评估需求。

多维蒙特卡洛模拟

DolphinDB 以向量化计算和高性能数学库为基础，适用于多资产、多因子、多路径的高维蒙特卡洛模拟场景。系统支持协方差矩阵计算、Cholesky 分解、路径生成、随机过程演化等核心步骤的高效执行，并通过分布式任务调度弹性扩展模拟规模。模拟逻辑可通过脚本灵活定义，适配多种随机过程模型，并支持方差缩减技术以提升收敛速度。在市场风险 VaR 测算、复杂衍生品定价、情景压力测试或资产配置优化等场景中可大幅提升计算性能。