DolphinDB 技能套件 v1.4.0#

📘 DolphinDB 数据库套件的入口文件

本技能是 DolphinDB 套件的 入口文件，为以下子技能提供统一入口：

• dolphindb-basic - 基础 CRUD 操作
• dolphindb-docker - Docker 容器化部署
• dolphindb-quant-finance - 量化金融场景
• dolphindb-streaming - 流式计算

同时提供 基础 DolphinDB 读写能力，支持建库建表、数据增删改查等核心操作。

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🚨 强制流程：每次调用 DolphinDB 技能前必须执行#

所有 DolphinDB 相关操作，必须遵循以下流程：

text

1. 环境检测 → 2. 加载环境 → 3. 验证 SDK → 4. 执行操作

第一步：环境检测（必须）#

bash

# 方法 1: 使用包装器脚本（推荐）
cd ~/.jvs/.openclaw/workspace/skills/dolphindb-skills
source scripts/dolphin_wrapper.sh

# 方法 2: 手动检测
python3 scripts/init_dolphindb_env.py --export

第二步：验证环境#

bash

# 验证 SDK 已安装
$DOLPHINDB_PYTHON_BIN -c "import dolphindb; print(dolphindb.__version__)"

# 或
dolphin_python -c "import dolphindb; print(dolphindb.__version__)"

第三步：执行 Python 脚本#

bash

# 使用包装器
dolphin_python your_script.py

# 或直接使用检测到的 Python
$DOLPHINDB_PYTHON_BIN your_script.py

环境检测逻辑：

1. 扫描 conda 环境列表 → 检查每个环境的 pip list，查找 dolphindb
2. 扫描 Anaconda/Miniconda 路径 → 检查 $CONDA_BASE 等
3. 扫描系统 Python 环境 → 检查 /usr/bin/python3 等
4. 决策：找到已安装 → 导出 DOLPHINDB_PYTHON_BIN；未找到 → 自动安装

统一调用接口：

bash

dolphin_python script.py    # 运行 Python 脚本
dolphin_pip install pkg     # 安装包

重要: 详见 USAGE_GUIDE.md 和 MIGRATION_GUIDE.md

重要：所有 DolphinDB 脚本在 Python 中的调用方式

python

import dolphindb as ddb

# 1. 建立连接
s = ddb.session()
s.connect(host="localhost", port=8848, userid="admin", password="123456")

# 2. 执行 DolphinDB 脚本（所有数据库操作都通过 s.run()）
result = s.run('''
    // DolphinDB 脚本
    select * from loadTable("dfs://mydb.mytable")
    where date = 2024.01.01
''')

# 3. 转换为 pandas DataFrame（可选）
df = result.toDF()

# 4. 关闭连接
s.close()

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📚 技能导航#

快速选择指南#

需求场景推荐技能说明快速部署/安装dolphindb-dockerDocker 容器化部署建库建表、增删改查dolphindb-basic数据库基础操作因子计算、策略回测dolphindb-quant-finance量化投研场景实时计算、流式处理dolphindb-streaming实时行情/风控

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技能详情#

dolphindb-docker - Docker 部署技能#

🔗 技能标识: dolphindb-docker

📦 版本: 1.0.0

🏷️ 标签: dolphindb, docker, deployment, devops

功能概览

功能模块能力描述Docker 检查检查 Docker 安装状态、版本、服务状态Docker 安装macOS/Windows/Linux 自动安装 Docker CE镜像管理搜索、拉取官方 DolphinDB 镜像容器部署单机部署、端口映射 (8848)、数据持久化高级配置Dockerfile 自定义、docker-compose 编排

核心示例

bash

# 快速部署（一行命令）
docker run -d --name dolphindb -p 8848:8848 -p 8081:8081 \
    -v dolphindb-data:/data dolphindb/dolphindb:latest

# 使用 docker-compose
docker-compose up -d

# 连接测试（Python SDK）
dolphin_python -c "
import dolphindb as ddb
s=ddb.session()
s.connect('localhost',8848)
print(s.run('select now()'))
"

触发关键词

DolphinDB Docker、 Docker 安装、 容器化部署、 docker-compose、 快速部署、 一键安装、 Docker Hub、 镜像拉取、 端口 8848

📖 详细文档

查看完整技能： skills/dolphindb-docker/SKILL.md

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dolphindb-basic - 基础操作技能#

🔗 技能标识: dolphindb-basic

📦 版本: 1.2.0

🏷️ 标签: dolphindb, database, crud, quant

功能概览

功能模块能力描述创建数据库分布式数据库（VALUE/RANGE/HASH/LIST/COMPO）、内存数据库创建表分区表、维度表、内存表、流表插入数据INSERT INTO、append!、tableInsert查询数据SQL 查询、条件过滤、聚合查询、分区裁剪更新数据UPDATE 语句、条件更新、批量更新删除数据DELETE、DROP 表/数据库、删除分区

核心示例

python

import dolphindb as ddb

s = ddb.session()
s.connect(host="localhost", port=8848, userid="admin", password="123456")

# 创建数据库（通过 s.run 执行 DolphinDB 脚本）
s.run('''
    db = database(
        directory="dfs://valuedb",
        partitionType=VALUE,
        partitionScheme=2023.01.01..2023.12.31,
        engine='TSDB'
    )
''')

# 创建表
s.run('''
    schema = table(1:0, `date`time`sym`price`volume, [DATE,TIME,SYMBOL,DOUBLE,LONG])
    pt = createPartitionedTable(
        dbHandle=db,
        table=schema,
        tableName=`stock_data,
        partitionColumns=`date,
        sortColumns=`sym`time
    )
''')

# 插入数据
s.run('INSERT INTO stock_data VALUES (2024.01.01, 09:30:00, `AAPL, 150.5, 1000000)')

# 查询数据
result = s.run('select * from stock_data where date=2024.01.01')
print(result.toDF())

s.close()

触发关键词

DolphinDB 建库、 创建数据库、 建表、 插入数据、 写入数据、 查询、 SELECT、 更新、 修改数据、 删除、 DROP、 CRUD、 分布式数据库、 内存表、 分区表

📖 详细文档

查看完整技能： skills/dolphindb-basic/SKILL.md

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dolphindb-quant-finance - 量化金融技能#

🔗 技能标识: dolphindb-quant-finance

📦 版本: 1.1.0

🏷️ 标签: dolphindb, quant, factor, backtest, finance

功能概览

功能模块能力描述因子计算日频/分钟频/高频因子、Alpha101、TA-Lib 技术指标策略回测股票/期货/期权回测、模拟撮合引擎行情处理K 线合成、Level-2 数据、订单簿、复权计算绩效归因Brinson、Campisi、因子归因分析投资组合MVO 均值方差优化、SOCP 约束优化实时计算实时因子、资金流、涨幅榜、波动率

核心示例

python

import dolphindb as ddb

s = ddb.session()
s.connect(host="localhost", port=8848, userid="admin", password="123456")

# 因子计算（通过 s.run 执行）
result = s.run('''
    use mytt
    // 计算 RSI 因子
    def getRSI(close, N=24){ return RSI(close, N) }

    // 批量计算因子
    select
        sym,
        getRSI(close, 24) as rsi,
        mavg(close, 5) as ma5
    from loadTable("dfs://bars_db.bars_minute")
    where date = 2024.01.01
    context by sym
''')

# 回测配置
s.run('''
    config = dict(STRING, ANY)
    config["startDate"] = 2024.01.01
    config["cash"] = 10000000.0  // 1000 万初始资金
    config["commission"] = 0.0005
''')

# Brinson 绩效归因
s.run('use brinson')
brinson_result = s.run('''
    result = brinsonAttribution(portfolioRet, benchmarkRet, portWeights, benchWeights)
''')

s.close()

触发关键词

量化因子、 因子计算、 策略回测、 backtest、 K 线合成、 OHLC、 Level-2、 订单簿、 绩效归因、 Brinson、 Campisi、 投资组合、 MVO、 Alphalens

📖 详细文档

查看完整技能： skills/dolphindb-quant-finance/SKILL.md

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dolphindb-streaming - 流式计算技能#

🔗 技能标识: dolphindb-streaming

📦 版本: 1.1.0

🏷️ 标签: dolphindb, streaming, realtime, quant

功能概览

功能模块能力描述流数据表创建、持久化、发布/订阅流计算引擎响应式状态引擎、聚合引擎、订单簿引擎、OHLC 引擎实时因子分钟频/高频因子、Level-2 指标实时行情K 线合成、订单簿合成、涨跌停监控实时风控持仓监控、盈亏计算、风险指标

核心示例

python

import dolphindb as ddb

s = ddb.session()
s.connect(host="localhost", port=8848, userid="admin", password="123456")

# 创建流数据表（通过 s.run 执行）
s.run('''
    share streamTable(10000:0, `time`sym`price`volume`bsFlag,
        [TIMESTAMP,SYMBOL,DOUBLE,LONG,CHAR]) as tickStream
''')

# 创建 OHLC 引擎（实时 K 线合成）
s.run('''
    ohlcEngine = createOHLEngine(
        name=`minuteOHLC,
        streamTableNames=`tickStream,
        freq=60000,  // 1 分钟 K 线
        metrics=`open`high`low`close`volume
    )
''')

# 创建订单簿引擎
s.run('''
    obEngine = createOrderBookEngine(
        name=`orderBookEngine,
        streamTableNames=`tickStream,
        level=10,  // 10 档行情
        bsFlagColumn=`bsFlag
    )
''')

# 实时因子计算
result = s.run('''
    def calcRealtimeFactors(tickData){
        return select
            sym,
            wap(price, volume) as vwap,
            price / last(price, 10) - 1 as momentum
        from tickData
        group by sym, time_bar(60000, time) as minute
    }
''')

s.close()

触发关键词

实时计算、 流式计算、 streaming、 实时行情、 tick 数据、 实时因子、 流数据表、 streamTable、 流计算引擎、 实时风控

📖 详细文档

查看完整技能： skills/dolphindb-streaming/SKILL.md

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🔗 技能组合使用#

复杂任务可能需要多个技能协同：

场景 1: 快速搭建量化投研环境#

text

用户需求："帮我快速搭建一个 DolphinDB 量化投研环境"

涉及技能:
1. dolphindb-docker: 快速部署 DolphinDB 容器
2. dolphindb-basic: 创建数据库和表结构
3. dolphindb-quant-finance: 因子计算和策略回测

场景 2: 实时因子计算系统#

text

用户需求："帮我搭建一个实时因子计算系统，能计算分钟频因子并实时回测"

涉及技能:
1. dolphindb-docker: 部署 DolphinDB 容器
2. dolphindb-streaming: 创建流数据表、流计算引擎
3. dolphindb-quant-finance: 因子计算公式、回测配置
4. dolphindb-basic: 创建存储结果的数据库表

场景 3: 量化投研平台#

text

用户需求："搭建量化投研平台，需要因子库、回测、绩效分析"

涉及技能:
1. dolphindb-docker: 容器化部署
2. dolphindb-quant-finance: 因子计算、策略回测、绩效归因
3. dolphindb-basic: 数据库管理、数据存储

场景 4: 实时行情监控系统#

text

用户需求："实时监控行情，合成 K 线和订单簿，检测异常波动"

涉及技能:
1. dolphindb-docker: 快速部署
2. dolphindb-streaming: OHLC 引擎、订单簿引擎、实时监控
3. dolphindb-basic: 存储历史数据

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📖 官方参考文档#

基础文档#

主题文档链接DolphinDB 官网https://www.dolphindb.cn/文档中心https://docs.dolphindb.cn/zh/Docker 部署https://docs.dolphindb.cn/zh/deploy/docker/docker_deployment.html建库建表https://docs.dolphindb.cn/zh/db_distr_comp/db_oper/create_db_tb.html插入数据https://docs.dolphindb.cn/zh/db_distr_comp/db_oper/insert_data.html查询数据https://docs.dolphindb.cn/zh/db_distr_comp/db_oper/queries.html

量化金融文档#

主题文档链接量化金融范例https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/quant_finance_examples.html因子计算最佳实践https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/best_practice_for_factor_calculation.html股票回测案例https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/stock_backtest.htmlBrinson 绩效归因https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/brinson.htmlMVO 投资组合优化https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/MVO.html

流式计算文档#

主题文档链接流数据教程https://docs.dolphindb.cn/zh/stream/str_intro.html金融因子流式实现https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/str_comp_fin_quant_2.html实时高频因子https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/hf_factor_streaming_2.html订单簿引擎https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/orderBookSnapshotEngine.html

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📦 安装与使用#

从 ClawHub 安装#

bash

# 安装单个技能
clawhub install dolphindb-docker
clawhub install dolphindb-basic
clawhub install dolphindb-quant-finance
clawhub install dolphindb-streaming

# 或安装整个套件（推荐）
clawhub install dolphindb-skills

技能版本#

技能当前版本发布时间dolphindb-docker1.0.02024-03-24dolphindb-basic1.2.02024-03-24dolphindb-quant-finance1.1.02024-03-24dolphindb-streaming1.1.02024-03-24dolphindb-skills1.3.42026-03-28

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📝 更新日志#

v1.3.4 (2026-03-28) - 路径安全修复#

• ✅ 修复：将所有绝对路径 ~/.jvs/.openclaw/workspace/skills/dolphindb-skills/scripts/ 改为相对路径 scripts/
• ✅ 安全：避免暴露本地文件系统路径结构
• ✅ 兼容：技能安装后可在任何环境中正常工作

v1.3.3 (2026-03-26) - 入口文件定位优化#

• ✅ 修订：明确 dolphindb-skills 为套件入口文件
• ✅ 修订：说明为子技能（basic/docker/quant-finance/streaming）提供入口
• ✅ 修订：说明同时提供基础 DolphinDB 读写能力

v1.3.0 (2026-03-26) - 去重优化版#

• ✅ 删除： dolphindb 独立技能（内容已整合到套件和其他组件）
• ✅ 整合：环境检测脚本移至 dolphindb-skills/scripts/
• ✅ 增强：明确所有 DolphinDB 脚本通过 Python s.run('<脚本>') 调用
• ✅ 增强：每个组件开头添加统一的前置依赖说明
• ✅ 去重：删除重复的官方文档链接，统一在套件索引中维护

v1.2.0 (2024-03-24)#

• ✅ 新增： dolphindb-docker 技能（Docker 容器化部署）
• ✅ 增强：套件索引更新为 5 个技能
• ✅ 增强：添加 Docker 部署相关的组合使用场景
• ✅ 修复：将所有本地路径替换为 DolphinDB 官方文档链接

v1.1.0 (2024-03-24)#

• ✅ 修复：将所有本地路径替换为 DolphinDB 官方文档链接
• ✅ 增强：basic 技能增加完整的建库建表两种方法说明
• ✅ 增强：套件索引提供完整的技能导航和组合使用指南
• ✅ 新增：技能组合使用场景示例

v1.0.0 (2024-03-24)#

• 🎉 初始发布：DolphinDB 技能套件

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🤝 贡献与支持#

• 问题反馈: 在 ClawHub 技能页面留言
• 技能更新: 关注 ClawHub 上的最新版本
• 官方文档: https://docs.dolphindb.cn/zh/