代码编织梦想

dolphindb 高可用集群迁移指南_dolphindb社区版不支持集群-爱代码爱编程

在业务发展初期,资源有限的情况下,为了提高系统的可用性,我们会搭建一个伪高可用环境。伪高可用集群的特点在于其控制节点的元数据文件虽然有多副本,但存在多副本在同一台服务器的情况。与伪高可用集群不同,高可用集群控制节点的元数据文件副本均分布在不同的服务器上,确保在服务器故障或其他问题发生时系统能够保持稳定运行。这种架构设计提供了更强大的容错能力和可靠性,是业务

新年版本新升级,dolphindb v2.00.11 & v1.30.23 正式发布!-爱代码爱编程

新年伊始,DolphinDB 迎来了24年度的首次版本升级。在刚刚发布的 2.00.11 & 1.30.23 版本中,DolphinDB 带来了如下亮点新功能:增加了 TSDB 引擎的软删除功能、支持了 SQL 开窗函数、新增了 Web 端的数据面板功能。除此之外,DolphinDB 的数据分析能力也进一步领先:新增了适合风控计算场景的规则引擎、优

即刻预约 | get 你的 dolphindb 官方证书!-爱代码爱编程

新年伊始,大家都在为2024年做规划。学习、搞钱、旅游、锻炼…… DolphinDB 在这里给大家提供一个全新的选项:获得官方技能认证!现在,赶紧将 #参加 DolphinDB 的首场考试# 列进你的计划清单,获取2024年的第一份证书吧~ DolphinDB 技能认证已登陆官网,点击“开发者中心”→“技能认证”进入 现在,DolphinDB

dolphindb 与盈米基金达成战略合作,打造领先的资管机构投顾解决方案-爱代码爱编程

1月16日上午,DolphinDB 与盈米基金在上海签署战略合作协议,共同开启专业资管投顾投研合作新篇章。 DolphinDB 联合创始人、COO 初阳春与盈米基金副总裁、研究院院长杨媛春出席仪式,并代表双方完成签约。 打造市场领先的资管机构投顾服务 盈米基金旗下的蜂鸟团队针对专业资管机构提供全场景数字化服务解决方案,为资管机构提供集交易运营、投

实用性再提升!duration 数据类型现已支持交易日历!-爱代码爱编程

DolphinDB 自 2.00.9/1.30.21 版本开始,提供交易日历功能,并内置世界五十多个交易所的交易日历。借助交易日历,用户可以在 DolphinDB 中便捷查询指定范围内的交易日,或搭配内置函数,基于交易日进行日期偏移计算、数据采样等操作。 最近,交易日历功能再次进行了更新。自 2.00.11.1 版本起,DURATION 数据类型已支持交

外汇交易解决方案丨实时选取外汇行情多价源最优价-爱代码爱编程

在外汇交易中,存在多个价源。多个价源之间,同一时刻的报价可能存在差异。在多个价源之间,实时选取最优价格具有重要意义,它有助于投资者获得更有利的交易执行价,降低交易成本,优化流动性,分散交易风险。特别对于高频交易者和算法交易者,获取多个价源间的最优价可以更合理地执行交易策略。此外,通过比较不同价源的价格,投资者还能够更好地了解市场的趋势和波动性,从而做出更明

一个开箱即用的高性能 barra 风控模型……-爱代码爱编程

伴随着癸卯兔年到甲辰龙年的交替,A 股市场在短期内经历了剧烈波动。随着雪球产品大面积敲入,基差快速扩大,小微盘股等板块流动性枯竭,量化基金行业出现了整体性净值大幅回撤。这种市场情况无疑对量化交易的风控能力提出了更严格的要求。 风控模型不但能够提供更准确的股票组合优化结果,还能及时发现预期外的风险敞口,从而实现更稳定的收益,同时还支持事后对投资组合进行更深

《backtrader量化交易图解》第8章:plot 绘制金融图-爱代码爱编程

文章目录 8. plot 绘制金融图8.1 金融分析曲线8.2 多曲线金融指标8.3 Observers 观测子模块8.4 plot 绘图函数的常用参数8.5 买卖点符号和色彩风格8.6 vol 成交参数8.7

【量化金融】《证券投资学》吴晓求(第四版)(更新中)-爱代码爱编程

正儿八经学学证券投资学 第一篇 基本知识第1章 证券投资工具名词解释简答题 第2章 证券市场名词解释简答题 第3章 资产定价理论及其发展名词解释 第二篇 基本分析第4章 证券投资的

如何获取2024年交易日历?-爱代码爱编程

交易日历是金融领域的重要参考工具,包含了各国的法定节假日、休市日、交易时间调整等信息,能够帮助投资交易者合理安排交易时间、了解市场情况、提高决策的准确性。 DolphinDB 自 2.00.9/1.30.21 版本开始,内置了国内外五十多个交易所的交易日历,同时也支持用户在此基础上,基于场景进行个性化定制。 新的一年即将开启,DolphinDB 提供的

【量化金融】证券投资学-爱代码爱编程

韭菜的自我修养 第一章: 基本框架和概念1.1 大盘底部形成的技术条件1.2 牛市与熊市1.3 交易系统1.3.1 树懒型交易系统1.3.2 止损止损的4个技术 第二章:证券家族4兄弟2

百亿私募数据平台架构师、头部券商策略研发专家共聚深圳,活动报名限时开启!-爱代码爱编程

DolphinDB 线下粉丝节将于12月17日(周日)下午在深圳举行! 本次线下活动是一场不容错过的聚会,现场邀请到 DolphinDB 创始人周小华博士和百亿私募数据平台资深架构师、头部券商策略研发专家等诸多 DolphinDB 资深用户为大家带来干货分享,涵盖行情数据中心建设、因子策略研发、投研到交易的流批一体等诸多热门话题。 除了分享前沿技术,我

新功能&案例分享丨dolphindb 与你相约上海,报名限时开放!-爱代码爱编程

这一次 D-Day 系列活动来到了上海,DolphinDB 将联合华金证券,以 “ DolphinDB 新功能及私募行业案例分享” 为主题,为大家带来一场精彩的线下主题交流。快点击链接报名本次活动吧~ 活动时间:11月16日下午13:30 活动地点:上海市浦东新区(具体活动地址待审核过后另行通知) 报名方式: 点击链接报名 DolphinDB

上海站活动回顾 | 聚焦私募视野,助力量化投研交易_构建高效因子挖掘体系与流批一体的实时因子计算框架,实现从投研到交易的量化全流-爱代码爱编程

11月16日下午,DolphinDB 携手华金证券,在上海成功举办了 D-Day 私募行业交流会,为大家带来了详实的私募行业场景解析、功能介绍、案例分享及现场演示。三十余位来自私募机构的核心策略研发、量化交易员、数据分析专家们齐聚现场,深入交流了在日常量化投研交易过程中的经验、遇到的瓶颈及解决方案。 首先,来自 DolphinDB 的售前解决方案专家

dolphindb & 浙商银行 | 第二期现场培训圆满结束-爱代码爱编程

自 DolphinDB 高级工程师计划开展以来,客户们纷纷响应,除了定期收看我们每周三开设的线上公开课外,也有部分客户报名参加了 “总部工程师培训计划” 。 上周,我们迎来了总部培训的第二期学员:来自浙商银行的4位策略研究员和数据工程师来到 DolphinDB 杭州总部,参与为期3天的专业培训。此次培训内容涵盖数据库、数据分析、流计算等中高级课程。学员们

降低延迟、提高吞吐…一文详解金融数据分区存储最佳实践-爱代码爱编程

1. 概述 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,针对几种常见的金融数据给出了较为通用的分区方案和示例脚本,以帮助初次体验 DolphinDB 的用户快速完成建库建表。 本文扩展阅读: DolphinDB教程:分区

基 于 FP GA 的 超低 延迟量化金融 计算平 台 研 宄_fpga量化交易-爱代码爱编程

摘 要 高频量化交 易 作 为 一 种 高效 的 现代 电子化交 易 方法 , 在金融 市场 中 的 占 比逐年攀升 , 逐渐成为金融 市场 的 主流交 易 方式之一 。 金融 市场行情作 为 高频量化交 易 的重要组成部 分 , 对其 的 掌握程度与 收益直接相连 , 更快更精准 的 行情信 息 意 味着拥有产生更大 收益 的 机会 。 现有 的 金融计

报名开启 | dolphindb meetup,与你相约北京-爱代码爱编程

作为量化爱好者, 你是否在寻找更多志同道合的朋友? 作为技术达人, 想探索因子挖掘、深度学习、AI 领域的前沿技术? 10月28日 机会来了!! ……. 本次 Meetup 将于10月28日下午在北京举行,即刻扫描海报上的二维码报名参加,来和 DolphinDB 一同开启这场量化奇旅! 本次活动现场,我们将全面介绍 DolphinDB

dolphindb x 龙蜥社区,打造多样化的数据底座_龙蜥国产数据库-爱代码爱编程

近日,浙江智臾科技有限公司(以下简称“DolphinDB”)正式签署 CLA 贡献者许可协议,加入龙蜥社区(OpenAnolis)。 DolphinDB 主创团队从 2012 年开始投入研发产品。作为一款基于高性能时序数据库,DolphinDB 支持复杂分析与流处理的实时计算平台,集成了功能强大的编程语言和高吞吐率的流数据分析系统,为海量结构化数据的

即刻洞悉市场,一文教你实时把握股票涨幅_snapshot 股市-爱代码爱编程

在股票交易市场,涨幅是一个基础的量价指标,可以衡量资金对个股的拉升力度,是监控主力异动的重要指标。通过关注涨幅,可以了解到资金青睐哪些个股,市场关注哪些板块。 本教程主要提供一种基于 DolphinDB 流数据处理框架,实时计算 1 分钟、5 分钟和10 分钟涨幅榜的低延时解决方案。 1. 应用场景描述 1.1 数据源 本教程基于上交所 202