实时交易

算法交易

DolphinDB 以高性能时序数据库与流式计算引擎为核心，为公募基金提供从行情处理到智能执行的一体化算法交易解决方案。平台实时处理多市场行情与盘口数据，毫秒级计算市场微观结构指标与交易信号，并支持 VWAP、TWAP、POV 等主流算法的智能拆单与执行路径优化，精准预测冲击成本并动态调整执行策略，帮助公募基金在大单交易中平衡执行效率与市场冲击，将投研决策高质量转化为交易执行。

精选教程与最佳实践： 白皮书：Octopus 引擎应用：算法拆单调度系统实现 白皮书：复杂时间处理引擎 使用手册：CEP 引擎

交易前分析

基于 DolphinDB 流式与批量计算框架，可将实时行情、持仓、指令和账户信息统一接入，在库内按产品、资金账户、策略组合等维度实时计算久期、凸性、DV01/PVBP、Greeks 等敏感性指标，并结合杠杆率、集中度、流动性、盘中回撤等规则进行动态检查。通过规则引擎和函数化规则，可以在 DolphinDB 为不同策略、账户和通道设定差异化阈值与处理动作。一旦触发预警或超限条件，可在毫秒级返回检查结果，用于拦截或提示，从而将可识别风险前移到下单之前。

交易后分析

通过 DolphinDB 对海量历史成交和行情的高性能处理能力，可以在盘后对当日及历史交易进行批量回放与分析：一方面按交易对手、标的、价格、方向、时间等维度快速识别疑似对敲、反向放量等异常交易；另一方面，将每笔成交价格与多价源最新行情、盘口中间价或 VWAP 对齐，评估偏离度并找出“本该成交的最佳市场”，量化经纪通道和算法参数的执行质量。相比传统 Python 等工具，DolphinDB 可将海量交易分析的性能提升至毫秒级，使异常交易识别和执行偏离分析从“抽样复盘”真正变成“高频、体系化的事后风控”，并可将结论反哺到下一期的交易前风控与策略优化中，形成闭环。

旁路风控

DolphinDB 为实时交易提供独立的旁路风控能力，通过实时订阅行情、持仓、委托与成交数据流，在不影响交易执行速度的前提下并行完成风险计算。系统支持持仓集中度、杠杆比例、保证金、交易限额等多维度风控规则，并可实时计算 VaR、CVaR 等风险指标。当检测到风险异常时，即时推送告警并可联动交易系统执行控制措施，在保障执行效率的同时实现全面风险监控。

实时监控与告警

DolphinDB 支持搭建实时监控与告警组件，在流计算链路或定时任务中持续计算因子波动、成交异常、收益曲线、系统延迟、消息积压等关键指标，将监控结果写入专用监控表，并基于规则与处理函数判断是否触发告警。告警事件可以通过 HTTP 接口、消息队列、文件或数据库表等方式对接到现有运维和通知系统，实现与企业 IM、邮件、短信等渠道的集成。

同时，可以在 DolphinDB 之上对接 BI 工具或内部前端，构建监控 Dashboard，将实时因子、资金流、持仓结构、风险指标和系统状态以图表、看板的形式可视化展示，支持按策略、账户、标的等维度交互式钻取。