Skill: ugpoor/dolphindb-skills (version 1.4.1)

# 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。 --- ## 🚨 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：** ``` 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](USAGE_GUIDE.md) 和 [MIGRATION_GUIDE.md](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", [REDACTED_SECRET]") # 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() ``` --- ## 📚 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-docker`](#dolphindb-docker---docker-部署技能) | Docker 容器化部署 | | 建库建表、增删改查 | [`dolphindb-basic`](#dolphindb-basic---基础操作技能) | 数据库基础操作 | | 因子计算、策略回测 | [`dolphindb-quant-finance`](#dolphindb-quant-finance---量化金融技能) | 量化投研场景 | | 实时计算、流式处理 | [`dolphindb-streaming`](#dolphindb-streaming---流式计算技能) | 实时行情/风控 | --- ## 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` --- ### 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", [REDACTED_SECRET]") # 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` --- ### 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", [REDACTED_SECRET]") # 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` --- ### 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", [REDACTED_SECRET]") # 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` --- ## 🔗 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 ``` 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 ``` 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 ``` 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 ``` 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 ``` --- ## 📖 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.html | | Brinson 绩效归因 | https://docs.dolphindb.cn/zh/tutorials/brinson.html | | MVO 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 | --- ## 📦 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-docker | 1.0.0 | 2024-03-24 | | dolphindb-basic | 1.2.0 | 2024-03-24 | | dolphindb-quant-finance | 1.1.0 | 2024-03-24 | | dolphindb-streaming | 1.1.0 | 2024-03-24 | | dolphindb-skills | 1.3.4 | 2026-03-28 | --- ## 📝 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 --- ## 🤝 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/


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