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历史高频行情数据存储最佳实践DolphinDBArrayVector使用指南
越来越多的机构使用 L1/L2 的快照行情数据进行量化金融的研究。作为一个高性能时序数据库，DolphinDB 非常适合存储和处理海量的历史高频行情数据。针对快照数据包含多档位信息…
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PythonParser因子计算性能简单测试
一直以来，Python 都在量化金融领域扮演着至关重要的角色。得益于 Python 强大的库和工具，用户在处理金融数据、进行数学建模和机器学习时变得更加便捷。但作为一种解释性语言，…
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数据库遇上深度学习AIDataLoader助力因子管理模型训练全流程
深度学习模型有能力自动发现变量之间的关系，而这些关系通常是不可见的，这使得深度学习可以挖掘新的因子和规律，为量化投资策略提供更多可能性。在传统的量化策略开发流程中，通常会使用 Py…
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一文详解如何从Oracle迁移数据到DolphinDB
Oracle 是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，它支持 ACID 事务处理，具有强大的安全性和可靠性，因此被广泛应用于各种企业级应用程序。但是，随着数据规模的增加和业务需求的变…
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DolphinDB流计算优化实践时延统计与性能调优
在实时计算中，端到端的响应延迟是衡量计算性能时最重要的指标。DolphinDB 内置的流数据框架支持流数据的发布与订阅、流式增量计算、实时关联等，用户能够快速实现复杂的实时计算任务…
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数据迁移教程从PostgreGreenplum到DolphinDB
PostgreSQL 是一种开源的关系型数据库管理系统（DBMS），是最广泛使用的开源数据库之一。它允许用户通过添加自定义函数、数据类型和索引等方式扩展其功能，支持 ACID 事务…
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DolphinDB基于Glibc升级的性能优化实战案例
在高并发查询、查询需要涉及很多个分区的情况下，低版本的 glibc（低于2.23）会严重影响查询性能。需要升级 glibc 解决该问题优化性能。我们撰写了本文，通过 patchel…
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降低延迟提高吞吐一文详解金融数据分区存储最佳实践
对数据库进行合理的分区可以显著降低系统响应延迟，提高数据吞吐量。合理的分区设计需要综合考虑数据分布的特征、查询和计算的典型场景、数据更新的频率等方方面面。 本文为入门级教程，针对几…
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商品期货受追捧公募扎堆申报贵金属期货基金
大宗商品市场今年以来的持续上涨行情，让各类资产管理机构纷纷加大了商品资产配置，嗅觉敏锐的基金管理公司也纷纷加紧申报商品期货类基金，其中，黄金、白银期货已成为公募基金投资商品期货的“…
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深度解析银行理财的是非功过监管的逻辑是什么？
（一）理财业务极简史 理财业务并非是银行诞生之初就有的业务。银行最初成立时的主业是存贷款业务：储户们把钱存到银行，储户总体上来说有存有取，但终归会沉淀下一笔相对较为稳定的金额，银行…
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股指期货松绑时机已成熟
去年股市异常波动期间，中金所针对股指期货连续出台严格限制措施。此后，期指市场流动性锐减，市场逐步认识到股市下跌与期指无关。 如今，限制措施已实施近一年，不少业内专家呼吁，应尽快松绑…
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策略研究交易实战学堂量化新手必看！量化投资策略回测框架胜率的估算
杂言：人啊，还是要做自己喜欢做的事情。勇于尝试，是非常好的，当感觉不合适的时候，要尽早跳出。年轻人，还是不要太安逸，所以从财富跳到了私募。事情也是自己喜欢做的了。有时你会纠结，你是…
