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DolphinDB 专家数据分析技能。涵盖从数据聚合、收益率建模到假设检验的标准化工作流脚本。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
DolphinDB FICC 定价技能。用于构造 FICC Instrument、MarketData、曲线/曲面、调用专用 pricer 或 instrumentPricer，并校验债券、利率、外汇、商品期货期权、权益期权等资产定价脚本。
使用 xdb + remoteRun 在 DolphinDB 节点间拉取数据并落地到目标节点，适用于跨节点数据同步和建模前置数据准备。
DolphinDB 数据发现与预处理专家技能。提供从全库扫描、表结构透视到数据清洗与内存共享的完整工作流脚本。
DolphinDB 部署与升级技能，覆盖单节点部署、共享服务器安全改造，以及三机高可用集群部署。
金融数据可视化通用技能。按“单图入参 + 图表编排指南”组织，支持参数化生成任意业务报告，不在脚本中写死业务名称。
专注于 DolphinDB 脚本执行的技能。当用户提到“执行 DolphinDB 脚本”、“运行 .dos 文件”或“在 Python 中执行 DDB 代码”时，触发此技能。提供一个基于 Python 的执行环境，支持持久化会话（Persistent Session），让用户能够分步骤执行代码并保留变量定义。
| name | ddb-data-analysis |
| description | DolphinDB 专家数据分析技能。涵盖从数据聚合、收益率建模到假设检验的标准化工作流脚本。 |
| license | MIT |
| metadata | {"author":"ddb-user","version":"2.0.0","tags":["quant","statistics","regression","metrics"]} |
本技能提供了一套标准化的量化研究工作流，展示了如何使用 DolphinDB 的向量化引擎完成复杂的金融统计分析，替代传统的 Pandas df.apply 模式，实现显著的性能提升。
ddb-data-analysis/
├── scripts/
│ ├── 01_aggregation.dos # [数据压缩] 日线指标聚合、透视表分析
│ ├── 02_financial_metrics.dos # [因子计算] 收益率、波动率、滚动窗口
│ ├── 03_regression.dos # [线性建模] OLS 回归与 Beta 计算 (AR1)
│ ├── 04_hypothesis_testing.dos # [统计推断] 资产相关性矩阵、T 检验
│ └── 05_comprehensive_analysis.dos # [完整流程] 端到端数据清洗、建模、回测
└── reference/
├── METHODOLOGY.md # 📖 分析思路与方法论
└── DDB_STATS_GUIDE.md # 📚 Stats & Regression 使用手册与避坑指南 (Added!)
ratios(x) - 1 或 log(ratios(x))，一行代码完成所有时刻计算。mstd(x, window) 极其高效地计算移动方差。ols 函数，无需导出数据即可在库内完成因子检验。ddb-data-discovery 确保数据无空值。USER CONFIG 区域：
// --- 配置参数 (USER CONFIG) ---
securityIDs = ["000001.SZ", "600000.SH"] // 设定股票池
execute-dlang 技能运行脚本：
python ../execute-dlang/scripts/ddb_runner/execute.py scripts/05_comprehensive_analysis.dos
isValid 过滤逻辑。如果你在第一行就有 NaN (比如 ratios 导致)，回归会自动报错或返回无效结果，必须先 drop 或 fill。context by SecurityID，无需修改代码，DolphinDB 会自动并行分组计算。execute.py -c "..." 在复杂表达式下容易被转义破坏，建议优先执行 .dos 文件。dfs://day_factor 与 dfs://stock_daily 不一致，先用 getChunksMeta() 探测再编码。asof(quantileSeries(...))+1 可能产生超出目标组数的标签，务必用 iif(q>k,k,q) 截断。