DolphinDB 白皮书下载中心
本页提供 DolphinDB 白皮书下载入口，并概述 DolphinDB 平台的定位与能力范围，便于了解其功能与应用场景。
Source: https://dolphindb.cn/whitepaper
What this page covers
- DolphinDB 白皮书下载中心概览与平台能力简介
- 白皮书与应用文档条目列表与“查看详情”入口
- 下载中心横幅图与图像说明信息
- 页面顶部活动通知与报名链接信息
技能认证特训营第二期报名推广 (cta)
页面顶部展示活动通知与限时报名链接，并提及专属福利优惠。
- 提供“技能认证特训营第二期”的活动通知信息。
- 提供报名链接，便于用户进入报名页面。
- 提及报名可享专属福利优惠（未给出细则）。
DolphinDB 白皮书下载中心概览 (hero)
该部分介绍 DolphinDB 白皮书下载中心，并概述 DolphinDB 平台的定位与能力，用于引导了解其功能与应用场景。
- DolphinDB 被描述为高性能、分布式的数据分析和处理平台。
- DolphinDB 可用于海量历史数据的存储与批计算问题。
- DolphinDB 支持流数据的实时计算与实时存储。
- 下载中心用于提供白皮书入口，以了解功能与应用场景。
白皮书下载中心横幅图 (navigation)
该部分呈现下载中心的横幅展示图，并包含与图像相关的说明信息。
- 横幅图用于展示白皮书下载中心入口的视觉引导。
- 横幅图的图片链接在页面内容中给出。
图片链接： https://cdn.dolphindb.cn/site/images/white-paper/whitepaper-banner.png
白皮书与应用文档入口列表 (navigation)
该部分以条目形式列出多个白皮书与应用文档，并提供简介与“查看详情”链接入口。
- 提供 “DolphinDB 数据库白皮书” 的详情页入口链接。
- 提供 “DolphinDB 流数据白皮书” 的详情页入口链接。
- 提供 “Octopus 复杂事件处理引擎白皮书” 的详情页入口链接。
- 提供 “DolphinDB 策略回测白皮书” 的详情页入口链接。
- 提供 “Starfish 因子开发管理平台白皮书” 的详情页入口链接。
- 提供 “Shark 高性能因子挖掘平台白皮书” 的详情页入口链接。
- 提供 “ORCA 实时计算平台白皮书” 的详情页入口链接。
- 提供 “Octopus 引擎应用：算法拆单调度系统实现” 的详情页入口链接。
已列出的详情页链接（可直接访问）
- https://dolphindb.cn/whitepaper/database
- https://dolphindb.cn/whitepaper/streaming
- https://dolphindb.cn/whitepaper/octopus
- https://dolphindb.cn/whitepaper/backtesting
- https://dolphindb.cn/whitepaper/starfish
- https://dolphindb.cn/whitepaper/shark
- https://dolphindb.cn/whitepaper/orca
- https://dolphindb.cn/whitepaper/octopus-usage
Facts Index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态 | 正式开启 | high |
| 技能认证特训营第二期 | 报名链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 技能认证特训营第二期 | 优惠说明 | 享专属福利优惠 | low |
| DolphinDB | 产品定位 | 高性能、分布式的数据分析和处理平台 | high |
| DolphinDB | 解决的问题 | 可解决海量历史数据的存储和批计算问题 | high |
| DolphinDB | 流数据能力 | 广泛支持流数据的实时计算和实时存储 | high |
| DolphinDB 白皮书下载中心 | 用途 | 提供 DolphinDB 白皮书下载入口以了解其功能和应用场景 | high |
| DolphinDB 白皮书下载中心横幅图 | 图片链接 | https://cdn.dolphindb.cn/site/images/white-paper/whitepaper-banner.png | high |
| DolphinDB 数据库白皮书 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/database | high |
| 智臾科技 | 与 DolphinDB 的关系 | DolphinDB 是智臾科技开发的全栈式解决方案 | high |
| DolphinDB（数据库白皮书条目） | 主要服务行业 | 金融和物联网行业 | high |
| DolphinDB（数据库白皮书条目） | 能力范围 | 综合时序数据分析、统计分析和数据挖掘等需求 | medium |
| DolphinDB（数据库白皮书条目） | 功能列表 | 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、流批一体 | high |
| DolphinDB 流数据白皮书 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/streaming | high |
| DolphinDB 流数据 | 技术基础 | 基于 C++ 自主研发的高性能流数据处理引擎 | high |
| DolphinDB 流数据 | 支持的实时任务示例 | 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 | high |
| DolphinDB 流数据 | 特性列表 | 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、分布式扩展 | high |
| DolphinDB 流数据 | 适用场景特征 | 高吞吐、低延时、数据源复杂、计算要求复杂的业务场景 | high |
| DolphinDB 流数据 | 应用领域 | 已广泛应用于金融和物联网领域 | medium |
| Octopus 复杂事件处理引擎白皮书 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/octopus | high |
| Octopus | 引擎类型/定位 | 复杂事件处理（CEP）引擎，DolphinDB 在其流数据框架中引入用于处理复杂事件 | high |
| 传统流计算引擎 | 能力限制 | 能高效处理单一结构的数据流，但不能应对需要识别数据流中的事件和模式的场景 | high |
| Octopus | 能力描述 | 从大规模实时数据流中提取事件，对满足预定模式的事件进行实时处理 | high |
| Octopus | 适用领域 | 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 | high |
| DolphinDB 策略回测白皮书 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/backtesting | high |
| 策略回测 | 作用 | 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 | high |
| 较高频数据的策略回测 | 挑战 | 数据量指数级增长对系统查询和计算性能提出更苛刻要求；需考虑是否成交、成交量、成交价格和市场冲击成本等真实因素并通常需要模拟撮合引擎 | high |
| DolphinDB（策略回测方案） | 核心组件 | 库内行情回放、模拟撮合引擎、事件型高频回测引擎 | high |
| DolphinDB（策略回测方案） | 支持的开发语言 | DolphinScript、Python、C++ | high |
| DolphinDB（策略回测方案） | 方案描述 | 提供一个易扩展、性能优的中高频量化交易策略回测解决方案 | low |
| Starfish 因子开发管理平台白皮书 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/starfish | high |
| Starfish 因子开发管理平台 | 基础 | 基于 DolphinDB 引擎/强大的数据库和计算引擎 | high |
| Starfish 因子开发管理平台 | 目标场景/人群 | 专为金融机构投研场景量身打造；面向量化分析师和投研团队 | high |
| Starfish 因子开发管理平台 | 功能范围 | 融合/汇聚因子开发、策略验证、绩效分析于一体 | high |
| Starfish 因子开发管理平台 | 价值主张 | 提供从数据处理到结果分析的全流程支持/成为全方位助手 | low |
| Shark 高性能因子挖掘平台白皮书 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/shark | high |
| Shark | 平台定位 | DolphinDB 打造的 CPU-GPU 异构计算平台 | high |
| Shark | 包含的应用 | 自动因子挖掘 Shark GPLearn 和因子计算 DeviceEngine | high |
| Shark GPLearn | 能力描述 | 支持用户直接从数据库读取数据并调用遗传算法进行自动因子挖掘，并加速因子计算 | high |
| Shark GPLearn | 特性列表 | 算子库丰富、支持单机多卡训练、提供分组语义 | high |
| 传统挖掘因子方法 | 问题 | 效率低、无法处理三维数据 | high |
| Shark GPLearn | 收益描述 | 企业可以高效地从历史数据中挖掘因子，构建因子模型 | low |
| ORCA 实时计算平台白皮书 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/orca | high |
| ORCA | 定位 | 实时计算平台；为多集群部署场景提供高性能、低代码、高可用的全栈式解决方案 | high |
| ORCA 白皮书 | 章节结构 | 全书共分六章 | high |
| ORCA 白皮书 | 涵盖内容 | 行业痛点分析、技术架构设计、核心功能实现、未来演进方向 | high |
| ORCA（白皮书所述机制） | 关键机制/能力 | 声明式编程模型、自动调度机制、端到端容错能力 | high |
| ORCA | 性能/目标 | 助力企业快速构建复杂实时计算流水线，满足金融、物联网等领域的毫秒级响应需求 | medium |
| Octopus 引擎应用：算法拆单调度系统实现 | 详情页链接 | https://dolphindb.cn/whitepaper/octopus-usage | high |
| 算法拆单调度系统（Octopus 引擎应用） | 要解决的问题 | 金融交易中大额订单一次性交易可能对市场价格产生较大冲击，导致交易成本增加 | high |
| 拆单算法 | 方法描述 | 将大额订单拆分为多个小额订单，在指定时间段不同时间点进行小额订单交易，以避免一次性大额交易对市场价格的过度影响 | high |