DolphinDB异常检测引擎教程
1. 概述 物联网设备（如机床、锅炉、电梯、水表、气表等等）无时无刻不在产生海量的设备状态数据和业务消息数据，这些数据的在采集、计算、分析过程中又常常涉及异常数据的检测。 DolphinDB作...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-20 11:39
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Junxi
DolphinDB龙芯版正式发布
DolphinDB是由智臾科技自主研发的新一代高性能分布式时序数据库，集成了功能强大的编程语言和流数据分析系统，为海量结构化数据的快速存储、检索、分析及计算提供一站式解决方案，在大规模数据...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-20 11:07
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时序数据库DolphinDB与InfluxDB对比测试报告2
2018年8月，我们曾发布测试报告 DolphinDB与InfluxDB对比测试报告。当时的结果显示，DolphinDB的查询性能领先InfluxDB一到三个数据量级，数据导入性能领先一个数量级，数据导出性能相差不大。时...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-20 11:00
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DolphinDB嵌入式ARM版本发布
DolphinDB是由智臾科技自主研发的新一代高性能分布式时序数据库，集成了功能强大的编程语言、高容量高速度的流数据系统和分布式计算引擎。目前在量化金融和工业物联网领域得到了广泛应用。 在...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-20 10:58
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DolphinDB作为工业物联网数据后台的7大优势
DolphinDB是完全自主研发的新一代的高性能分布式时序数据库，以一站式大数据方案、快速开发、性能优异、综合使用成本低著称。DolphinDB目前广泛应用于量化金融和工业物联网两大场景。 数据是工...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-20 10:56
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Grafana如何连接DolphinDB？
Grafana是一个开源的基于web的数据展示工具，非常擅长做时序数据的动态展示。DolphinDB作为新一代的高性能时序数据库，不仅提供了Grafana的数据接口，还提供了Grafana的dolphindb-datasource插...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-20 10:54
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DolphinDB在工业物联网的应用
1. 工业物联网的数据特点和痛点 工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预...
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- admin
- 发布于 2021-05-20 10:51
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admin
DolphinDB与InfluxDB对比测试报告
DolphinDB是一款分析型的分布式时序数据库(time-series database)，内置处理流式数据处理引擎，具有内置的并行和分布式计算的功能，并提供分布式文件系统，支持集群扩展。DolphinDB以C++编写，...
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- admin
- 发布于 2021-05-20 10:50
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金融市场高频数据应当如何管理——DolphinDB与pickle的性能对比测试和分析
金融市场L1/L2的报价和交易数据是量化交易研究非常重要的数据。国内全市场L1/L2的历史数据约为20~50T，每日新增的数据量约为20~50G。传统的关系数据库如MS SQL Server或MySQL均无法支撑这样的数...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 11:12
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技术分析（Technical Analysis）指标库
TA-Lib是一个Python库，封装了用C语言实现的金融交易技术分析的诸多常用指标。为了方便用户在DolphinDB中计算这些技术指标，我们使用DolphinDB脚本实现了TA-Lib中包含的指标函数，并封装在Dolph...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 11:09
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DolphinDB即时编译（JIT）详解
DolphinDB是高性能分布式时序数据库，内置了丰富的计算功能和强大多范式编程语言。为了能够提高DolphinDB脚本的执行效率，从1.01版本开始，DolphinDB支持即时编译（JIT）。 1 JIT简介 即时编...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 11:06
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使用DolphinDB计算K线
DolphinDB提供了功能强大的内存计算引擎，内置时间序列函数，分布式计算以及流数据处理引擎，在众多场景下均可高效的计算K线。本教程将介绍DolphinDB如何通过批量处理和流式处理计算K线。 历史...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 11:05
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使用DolphinDB回放加密货币盘口与逐笔交易数据
对加密货币盘口与逐笔交易数据的回放展示，可帮助量化研究人员检验量化策略，也有助于交易员复盘，加深对市场的洞察。DolphinDB可实现盘口和逐笔交易数据的高速回放，以及对回放结果逐点查询。...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 11:00
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高频数据处理技巧：数据透视的应用
行列转换（pivot）是一个常见的整理数据的需求，又称为转置或者透视。 高频数据通常以下图的格式保存：每一行为一个股票在某个时刻的信息。 我们进行数据处理时，考虑到后续的向量化操作，...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 11:00
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高频数据处理技巧：非等间隔的时间序列处理
高频时间序列的处理中，经常会用到滑动，偏移，聚合，转置，关联等操作。譬如说我想对一个某指标列用过去一个小时的数据的均值来做平滑处理，又或者想找到每一个时刻，该指标一个小时前的相应的...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 10:58
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高频数据处理技巧：如何将高频信号转化成离散的买卖信号
高频交易中，我们通常首先基于tick级的报价信息和交易信息来生成信号量，然后将这些信号量转化成离散的买卖信号，譬如说 1 （买入）， 0 （不变）， -1（卖出），接着根据资金和已有头寸以及其...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 10:57
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DolphinDB历史数据回放教程
一个量化策略在用于实际交易时，处理实时数据的程序通常为事件驱动。而研发量化策略时，需要使用历史数据进行回测，这时的程序通常不是事件驱动。因此同一个策略需要编写两套代码，不仅耗时而且...
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 10:56
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量化交易回测系列三：多因子Alpha策略最佳因子权重
在本系列二（多因子Alpha策略回测）中，我们对美股市场的4个量化因子进行了回测。在这里，我们将使用 DolphinDB database 内置的quadprog函数，对各个因子的权重进行均值方差优化，以决定最佳因子权重。
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 10:53
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使用DolphinDB快速计算买方或卖方驱动交易
给定高频交易数据以及报价数据，如何判断每笔交易是由买方驱动或是卖方驱动，是进行高频交易数据分析经常需要处理的问题。本文将介绍如何使用DolphinDB快速计算每笔交易的驱动方，只需不到2秒钟即可对美国一天的level 1的高频交易数据进行计算并存入数据库。本文使用了非同时连接（asof join）以及map-reduce。
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- Junxi
- 发布于 2021-05-18 10:48
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