行情中心
实现海量行情数据的接收、存储、处理、计算与分发，对内部与外部用户提供数据与指标服务。
某头部券商为更好地服务公司内量化投研团队与量化私募客户，选择使用 DolphinDB 构建集多源异构海量数据接入、高效存查、批流计算于一体的量化投研数据中台。
丰富的数据接口
支持华锐 AMD、华泰 Insight、恒生 NSQ 等实时行情接入插件，导入各类行情数据。
高性能时序数据库
存储 PB 级海量行情数据以及其它类型数据，并提供优异的高并发查询性能与毫秒级查询响应。
丰富的计算函数
2000+ 内置函数满足对行情数据进行加工处理的需求，显著减少开发成本。
开发便利的流数据处理框架
内置流计算框架，低代码实现复杂逻辑的极低延时实时计算。
因子挖掘
从海量数据中高效挖掘因子，并对因子挖掘流程进行系统管理。
以 WorldQuant 提供的 Alpha101 因子中最复杂的 Alpha98 为例，原公式的计算逻辑层层嵌套，而借助 DolphinDB 矩阵形式的面板数据和丰富的内置函数，就可以将繁琐的原始公式翻译为易读的 DolphinDB 脚本，从而大大降低复杂因子实现的难度。同时，如 WorldQuant 101 Alpha、国泰君安 191 Alphas 等因子库内函数均已封装在 DolphinDB 模块中，方便用户直接调用。
DolphinDB 还推出了因子开发管理平台 Starfish，以满足机构级量化投资需求。该平台提供了一套全面的因子及策略开发解决方案，集成了数据管理、因子计算、因子评价、策略回测、绩效归因等功能。凭借其模块化的设计、低代码开发环境、丰富的可视化展示功能与多维度分析能力，Starfish 不仅加速了因子开发全流程，还有效提升了团队协作效率。
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。
某知名券商基于自身业务，使用 DolphinDB 简化指标开发过程，构建智能决策平台，最终实现工程化落地，为团队业务赋能。
高性能融合架构
与通常使用的关系型数据库搭配 Python 或 Java 的技术栈相比，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，显著提升性能，降低运维成本。
兼容标准 SQL
兼容 Oracle、MySQL 等标准 SQL 语法，基于传统关系型数据库开发的脚本可以直接复用。
完备的分析与计算功能
2000+ 函数满足绝大部分数据分析需求。
可视化展示
通过 Echarts、HighCharts 等前端组件，或连接 Grafana、Redash、帆软等第三方分析可视化系统，实现时序数据的可视化展示。
实时交易
使用类似 SQL 与 Python 的脚本研发交易策略。因子表达式无需转写，可直接用于实时交易。
某头部证券使用 DolphinDB 构建实时计算平台，接入实时数据、合成实时指标、为投研团队生成交易信号，
3毫秒内实时生成200+指标，较 Java+Flink 的原方案提速20倍。
