DolphinDB 白皮书下载中心
DolphinDB 是一款高性能、分布式的数据分析和处理平台，不仅可以解决海量历史数据的存储和批计算问题，还广泛支持了流数据的实时计算和实时存储。欢迎下载 DolphinDB 白皮书，深入了解其强大的功能和应用场景。
DolphinDB 数据库白皮书
DolphinDB 是智臾科技开发的全栈式解决方案，主要服务于金融和物联网行业。它综合了时序数据分析、统计分析和数据挖掘等需求，具有高效读写、多角度分析、快速查询、低延迟流处理、分布式并行计算和流批一体等功能。
DolphinDB 流数据白皮书
DolphinDB 流数据是基于 C++ 自主研发的高性能流数据处理引擎，广泛支持了实时数据的流式计算，包括流数据发布与订阅、数据预处理、实时内存计算、复杂指标的窗口计算、异常检测、多数据源实时关联等任务。DolphinDB 流数据功能具备数据库融合、算子丰富、十余个内置流计算引擎、金融级高可用、流批一体和分布式扩展等特性，适合高吞吐、低延时、数据源复杂、计算要求复杂的业务场景，目前已广泛应用于金融和物联网领域。
DolphinDB 复杂事件处理引擎白皮书
传统的流计算引擎能够高效地处理单一结构的数据流，不能应对需要识别数据流中的事件和模式的场景。为满足复杂事件处理的场景需求，DolphinDB 在其流数据框架中引入了复杂事件处理（Complex Event Processing，CEP）引擎，用于处理复杂事件。它能够从大规模的实时数据流中提取事件，对满足预定模式的事件进行实时的处理。CEP 引擎适用于金融交易监控、供应链实时优化、智能物联网、安全监控、市场营销等领域。
DolphinDB 策略回测白皮书
策略回测是量化交易投研的一个重要环节。策略上线之前，必须通过回测评估策略在历史数据上的表现。相比于低频策略回测，数据频率较高的策略回测存在两个新挑战。首先，数据量指数级的增长，对系统的查询和计算性能都提出了更苛刻的要求。其次，数据频率较高的策略中，还需要考虑是否成交、成交量、成交价格和市场冲击成本等真实因素，这些通常需要一个模拟撮合引擎来实现。DolphinDB 基于其高性能的分布式存储和计算架构，实现了库内行情回放、模拟撮合引擎和事件型高频回测引擎三大核心组件，支持通过 DolphinScript、Python 或 C++语言完成中高频策略的研发和测试，展示了一个易扩展、性能优的中高频量化交易策略回测解决方案。
Starfish 因子开发管理平台白皮书
Starfish 因子开发管理平台，基于 DolphinDB 强大的数据库和计算引擎，专为金融机构投研场景量身打造。平台汇聚因子开发、策略验证、绩效分析于一体，旨在成为量化分析师和投研团队的全方位助手。
Shark 高性能因子挖掘平台白皮书
为解决传统挖掘因子方法效率低、无法处理三维数据等挑战，DolphinDB 推出了 CPU-GPU 异构计算平台 Shark，包含自动因子挖掘 Shark GPLearn 和因子计算 DeviceEngine 两大应用。其中，Shark GPLearn 支持用户直接从数据库中读取数据，调用遗传算法进行自动因子挖掘，并加速因子计算，具有算子库丰富、支持单机多卡训练、提供分组语义等特性。借助 Shark GPLearn，企业可以高效地从历史数据中挖掘因子，构建因子模型。