数据中心
实现海量行情数据的接收、存储、处理、计算与分发，简化数据管理流程，大幅提升决策效率。
某头部公募基金采用 DolphinDB 打造集存储、查询、计算于一体的数据中心。
凭借 DolphinDB 提供的 TSDB 存储引擎，以及多种灵活的分区机制，数据中心能够实现存量及增量行情数据、因子数据的高效存储，数据写入速度较原 Oracle 方案提升20倍。利用 DolphinDB 提供的 loadTextEx 接口，可以一次性完成数据加载、清洗、入库操作，显著提升数据处理效率。此外，与以往需要维护复杂的多技术栈架构相比，基于 DolphinDB 打造的一套平台覆盖了数据存储与计算等核心需求，极大地减轻了团队的运维压力，使成员能够更专注于业务本身。
因子挖掘
从海量数据中高效挖掘因子，加速因子计算，提高投研效率。
某知名公募基金过去依赖外部信息商提供的基于 tick 级行情数据计算的分钟级因子数据，不仅导致采购成本高昂，且限制了对因子计算逻辑进行调整的能力。此外，数据与计算脚本分别由 IT 与业务部门各自维护，跨部门沟通效率不高。
引入 DolphinDB 后，该基金实现了基于 tick 级高频数据自研分钟级因子数据，有效降低了因子数据的采购成本。通过在 DolphinDB 中一站式整合高频数据存储、因子数据合成与因子计算等核心投研需求，业务流程效率得到显著提高，全天市场数据处理时间由小时级缩短至秒级，同时减少了部门间沟通成本。DolphinDB 还内置 TA-Lib、WorldQuant 101 Alpha、 MyTT、国泰君安 191 Alpha 等常用因子指标库，开箱即用，助力加速因子计算。
策略研发
DolphinDB 内置高频策略回测框架，可评估策略的有效性和潜在风险。其中模拟撮合引擎提供网络延时、冲击成本、成交比例等参数，使回测结果更贴近实盘交易结果。
某头部公募基金基于 DolphinDB 研发指标选股引擎、单因子分析引擎与策略回测引擎，助力因子计算、指标计算、策略回测等业务。相较于过去使用的自研回测系统，该基金使用 DolphinDB 对10年沪深300的日频调仓进行回测时，耗时由2个小时缩短至1分钟以内，实现了回测效率的百倍提升，为策略优化迭代提供了高效支持。
指标平台
实时计算风险管理以及其它业务的各项指标，助力企业实时决策。
某头部公募基金原指标平台采用 Oracle 与 Python 的混合技术栈，数据读取耗时长，指标计算性能不佳，且多技术栈系统的运维成本较高。该客户亟需一套统一规范、灵活、高可用、支持多源数据存储、支持对海量数据快速查询和更新，并且能够提升计算效率的企业级一站式指标计算解决方案。
经选型后，该基金选择使用 DolphinDB 搭建全新指标平台。DolphinDB 一套系统即可解决业务需求，避免数据在不同系统之间的转移耗时，平台响应速度大大提升，指标计算时延可由分钟级降低至毫秒级。该指标平台可使用类 Python 的 Dlang 进行开发，代码表达简洁，最复杂指标的代码量由 26000+ 行降至 4000+ 行，显著降低了开发与运维成本。基于 DolphinDB 搭建的指标平台还可利用 Brinson、Campisi 等模型进行全面绩效归因，深入分析投资组合的表现来源，评估投资策略的有效性。
