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文章摘要：九五至尊HB电子,一抬头断连脸色不停变化，如意MG电子我告诉你们方法监控设备。

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DolphinDB 发布于：10 小时前
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时序数据库作为量化金融研究平台的优势在哪里？大数据下金融行业面临的四大痛点当前整个金融市场环境日趋严峻，监管越来越严，无论是银行的零售、公司、交易或同业业务，都需要直面营销与风险的效率与准确率的问题。越来越多的金融机构都希望依靠大数据来拉动业务模式进行创新，但是由于行业特点，存在着四大痛点。第一个痛点是数据来源多样化，需要整合后分析。金融行业的数据来源通常包含三大类：业务信息数据、行为数据和第三方数据。这些来源的数据包括结构化数据和非结构

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DolphinDB 发布于：13 小时前
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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 database 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插件。只要在Grafana中安装dolphindb-datasource，就可以通过图表的方式把DolphinDB Table的数据展示在Web上，特

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DolphinDB 发布于：17 小时前
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时序数据库在工业物联网中的应用 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，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非

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DolphinDB 发布于：1 天前
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如何使用Window Join快速估计个股交易成本交易本身对市场会产生影响，尤其是短时间内大量交易，会影响金融资产的价格。一个订单到来时的市场价格和订单的执行价格通常会有差异，这个差异通常被称为交易成本。在量化交易的策略回测部分，不考虑交易成本或者交易成本估计不合理，容易导致回测和实盘结果有较大的差异。本文将介绍如何在分布式时序数据库DolphinDB中，如何使用asof join和window join快速估计每个股票的交易成本。需要的数据包括

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DolphinDB 发布于：1 天前
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如何在数据库中利用高频数据找到最相关的股票在制定投资策略时，我们往往会研究股票之间的相关性。研究个股的相关性或者个股与指数，ETF之间的相关性，从而通过对冲套利来获得稳定收益。找到最相关的股票，可以根据交易员的经验，也可以根据股票的相关信息（行业，beta，每日回报等）。本文将介绍如何利用海量的高频数据寻找最相关的股票。假设我们有一个数据表quotes，包含以下字段：symbol：股票代码date：日期time：时间bid：买入价格ofr

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DolphinDB 发布于：1 天前
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如何使用数据库实现动量交易策略详解？动量策略是最流行的量化策略之一。商品期货的CTA策略，绝大多数都是基于动量策略。在股票市场，动量策略也是常用的量化因子之一。通俗地讲，动量策略就是“追涨杀跌”。下面我们将介绍如何在DolphinDB中测试动量交易策略，并计算动量交易策略的累积回报。DolphinDB database 是一款高性能分布式时序数据库。与其它通常的数据库不同，DolphinDB不仅可以存储和检索数据，而且具备强大的编程

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DolphinDB 发布于：2 天前
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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他优化规则来生成订单发送到交易系统。本文要讨论第二个步骤，即如何将信号量转化成离散的买卖信号，也就是把一个浮点数类型的数组signal转化成一个取值为1，0或-1的整型数组direction。如果转化规则简单

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DolphinDB 发布于：4 天前
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DolphinDB与MongoDB在时序数据上的对比测试 MongoDB和DolphinDB都是为大数据而生的数据库。但是两者有这较大的区别。前者是文档型的NoSQL数据库，九五至尊HB电子：可用于处理非结构化和结构化的数据，可以根据键值快速查找或写入一个文档。后者是列式存储的多模型数据库，主要用于结构化时序数据的高速存储、查询和分析。MongoDB有着自己最合适的应用场景。但是市场上缺少优秀的大数据产品，不少用户试图使用MongoDB来存储和查询物联网和金融领域的结构化

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DolphinDB 发布于：5 天前
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时序数据库DolphinDB和TimescaleDB 性能对比测试报告一、概述DolphinDBDolphinDB Database 是以 C++ 编写的一款分析型的高性能分布式时序数据库，使用高吞吐低延迟的列式内存引擎，集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，可在数据库中进行复杂的编程和运算，显著减少数据迁移所耗费的时间。DolphinDB 通过内存引擎、数据本地化、细粒度数据分区和并行计算实现高速的分布式计算，内置流水线、 Map Reduce

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DolphinDB 发布于：5 天前
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如何用时序数据库处理Tushare金融数据？本文将介绍如何把Tushare的沪深股票2008年到2017年的日线行情数据和每日指标数据导入到 DolphinDB database，并使用DolphinDB进行金融分析。Tushare是金融大数据开放社区，拥有丰富的金融数据，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，为量化从业人员和金融相关研究人员免费提供金融数据。DolphinDB? 是新一代的时序数据库，不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数

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DolphinDB 发布于：6 天前
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时序数据库DolphinDB与InfluxDB对比测试报告2 近日，我们曾发布测试报告?DolphinDB与InfluxDB对比测试报告，此报告测试于2019年。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。时隔一年，DolphinDB与InfluxDB都做了不少功能和性能上的优化，两者的性能究竟有何变化？我们重新对DolphinDB Database 和InfluxDB进

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DolphinDB 发布于：7 天前
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DolphinDB与Pandas对于大文本文件处理的性能对比智臾科技 DolphinDB Database 是一款高性能的分布式时序数据库。它集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，为海量数据（特别是时间序列数据）的快速存储、检索、分析及计算提供一站式解决方案。Pandas是Python的一个包，最初被作为金融数据分析工具而开发，为时间序列分析提供了很好的支持。DolphinDB是一个分布式系统，但也可以作为工作站使用。DolphinDB和Panda

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DolphinDB 发布于：7 天前
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DolphinDB与Pandas对于大文本文件处理的性能对比智臾科技 DolphinDB Database 是一款高性能的分布式时序数据库。它集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，为海量数据（特别是时间序列数据）的快速存储、检索、分析及计算提供一站式解决方案。Pandas是Python的一个包，最初被作为金融数据分析工具而开发，为时间序列分析提供了很好的支持。DolphinDB是一个分布式系统，但也可以作为工作站使用。DolphinDB和Panda

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DolphinDB 发布于：7 天前
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DolphinDB与InfluxDB对比测试报告 InfluxDB是一款开源的时序数据库，由Go语言实现。它的核心是一款定制的存储引擎TSM Tree，对时间序列数据做了优化，优先考虑插入和查询数据的性能。InfluxDB使用类SQL的查询语言InfluxQL，并提供开箱即用的时间序列数学和统计函数。适用于监控、实时分析、物联网、传感器数据等应用场景。是目前最为流行的时间序列数据库。

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DolphinDB 发布于：8 天前
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DolphinDB应用场景概述 DolphinDB Database 是由浙江智臾科技有限公司自主研发，于2018年发布的高性能磁盘与内存混合型和列式分布式数据库产品。DolphinDB集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，为海量数据（特别是时间序列数据）的快速存储、检索、计算及分析提供一站式解决方案。DolphinDB具有运行快、部署快、开发快、学习快这四大优势，使其适用于大数据分析管理的诸多应用场景，主要可

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DolphinDB 发布于：8 天前
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揭秘高性能DolphinDB DolphinDB是由浙江智臾科技有限公司自主研发，于2018年初发布的高性能的磁盘与内存混合型和列式分布式数据库产品。DolphinDB集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，为海量数据（特别是时间序列数据）的快速存储、检索、计算及分析提供一站式解决方案。

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这个家伙比较懒，还没有个人介绍

入住博客：2020-12-01 8天

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