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重磅！年内**IPO华虹公司今上市，还有7只新股发行；

重磅！年内**IPO华虹公司今上市，还有7只新股发行；解禁市值环比降超3成；CPI等重磅数据将公布

一周财经日历

本周新股发行情况速览

本周（8月7日-8月11日）A股市场共7只新股发行，其中创业板3只，科创板2只，北交所2只。具体安排如下，周一3只：国子软件（北交所）、信宇人（科创板）、乖宝宠物（创业板）；周二4只，博迅生物（北交所）、锴威特（科创板）、恒达新材（创业板）、协昌科技（创业板）上述公司股票的申购将在本周陆续开放。

与此同时，本周还有两只可转债发行，分别是富仕转债、双良转债，均在8月8日周二申购。

值得关注的是，华虹公司（即华虹半导体）发行的人民币普通股股票将于8月7日在上海证券交易所科创板上市，本次发行价格为52元/股，公司募资规模212.03亿元，是今年以来A股募资金额**IPO。北交所鸿智科技(870726)将于周二上市。

本周A股限售股解禁情况梳理

本周（8月7日-8月11日），沪深京三市有63家上市公司涉及限售股解禁，合计解禁量约29.36亿股，按**收盘价计算，解禁市值为600.18亿元，较上周环比下降36.51%；前一周A股解禁规模分别为50.59亿股、945.35亿元。

未来四周解禁情况

本周解禁数量最多的是华达新材，该公司本次股票上市流通总数为3.67亿股，占总股本比例为71.78%，上市流通日期为8月7日。

其他解禁数量较大的公司有宏柏新材（3.1亿股）、中体产业（2.74亿股）、弘业期货（2.26亿股）、盟科药业（2.2亿股）、海泰新能（1.75亿股）、天正电气（1.73亿股）等。

从实际解禁市值规模来看，江波龙位居**，高测股份次之，弘业期货排在第三。

**存储模组龙头江波龙7890.2万股限售股将于8月7日起上市流通，占总股本的19.11%，按**收盘价计算，解禁市值为68.88亿元，此次解禁股份类型为**原股东限售股份和**战略配售股份。解禁股东明细如下：

高测股份8131.25万股限售股将于8月7日起上市流通，占总股本的23.98%，解禁市值为39.35亿元，此次解禁股份类型为**原股东限售股份。本次解禁股东为张顼，张顼是高测股份实控人、**大股东、董事长。

弘业期货2.26亿股限售股份将于8月7日上市流通，占公司总股本的22.39%。

储能龙头派能科技解禁股东为南方基金管理有限公司、UBS AG、广发基金管理有限公司等18个机构股东。

解禁量占总股本比例方面，26股解禁比例超10%。泰祥股份比例高达75%，华达新材比例也超过70%，先惠技术、海泰新能、华锋股份、宏柏新材比例超过50%，天正电气、*ST西域、敏芯股份、盟科药业比例分别达42.56%、38.25%、33.52%、33.52%。

Kdb 用腻了？一文帮你成为数据迁移小能手

一直以来，Kdb 以程序体积小、代码简洁、运行速度快而闻名。它是美国华尔街各大金融机构20多年来处理大规模时序数据的**系统，通常用于高频交易，非常适用于高速存储、分析、处理和检索时序数据集。Kdb 还提供了专门的编程语言 q 语言，简洁而且灵活，天生具有处理大规模时序数据的能力。

2018年初发布的 DolphinDB，同样是性能极佳的时间序列数据库。作为一款国产的高性能分布式数据库产品，DolphinDB 迅速崛起，成为**头部券商、私募公募的**方案。DolphinDB 功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统，能在满足低**高吞吐量数据读写的要求的同时，轻松实现因子挖掘、流式计算、股票行情回放、实时计算高频因子等功能，为金融和物联网领域的数据存储和分析计算提供一站式解决方案。近几年来，DolphinDB 天然的分布式构架，强大的流式增量计算能力，丰富的函数库，以及易用性等优势吸引了大量海内外用户使用 DolphinDB 代替 Kdb 。

本教程旨在为 Kdb 使用者迁移到 DolphinDB 提供一份简明的参考，考察了两者的相同点和区别，介绍了如何将 Kdb 数据迁移到 DolphinDB，并总结了从 Kdb 到 DolphinDB 编程语法方面的映射。

Kdb 诞生于上世纪90年代末，主要用于金融场景的数据处理。DolphinDB 的**发布在2018，相隔 Kdb 20年。

1）数据库类型

DolphinDB 和 Kdb 都是列存储的时间序列数据库，都包括磁盘数据库和内存数据库，同样支持并鼓励对表进行分区。数据库系统都包括了编程语言，非常适合库内开发重度的数据应用。

2）编程语言

DolphinDB 和 Kdb 在编程语言方面有许多相似的地方。DolphinDB 同样支持元编程、向量处理和函数式编程，部分 SQL 语句可以在 DolphinDB 脚本中直接使用。Kdb 的数据类型、函数和关键字大多能在 DolphinDB 中找到对应，大部分的 Kdb 脚本都可以一对一翻译为 DolphinDB 脚本。

3）金融支持

DolphinDB 和 Kdb 都对金融领域有非常好的支持。作为列式存储的时序数据库，两者不**着常规数据库的**性、稳定性和安全性，还在存储和处理结构化时间序列数据的场景下有天然的优势，并且都支持对向量、矩阵、表等多种类型的数据进行数值分析的操作，非常适合追求高性能和高灵活性的金融应用领域。此外，DolphinDB 和 Kdb 还都具备对海量流数据进行实时分析的能力，是流数据库、内存数据库和历史数据三合一的全栈数据平台。

1）系统架构

DolphinDB 和 Kdb 在架构上有很大的不同。DolphinDB 的构架引入了分布式文件系统，天然具备数据高可用、系统高容错、集群易扩展等分布式系统设计所带来的优势。相比之下，主要基于高性能计算机设计的 Kdb ，虽然也能通过脚本修改路由网关的方式，运行在多服务器集群上，但这种方式具有很大的局限性。除了集群的部署难度和扩展性受限，Kdb 很难像 DolphinDB 一样实现自动平衡节点负载来提升并行计算的性能，或是在某个节点故障时保证系统的高可用性。

2）多用户接入支持

DolphinDB 相对于 Kdb 在架构上的优势还体现在它对多线程的支持上。DolphinDB 支持多用户同时接入系统进行作业，用户可以使用 Web 端管理页面、VS code 插件或是桌面端的 DolphinDB GUI 连接服务器运行脚本。而 Kdb 虽然支持并发运算，它对多用户并发任务的支持却没有那么完善，一个运行非常耗时的任务作业就会导致整个数据库系统的阻塞，从而无法响应其他用户。实际生产中，这个缺陷在临近市场开放和结束的一段时间里可能会造成问题。

同时，Kdb 对多用户接入的设计是让所有用户共享一个 session，用 domain 来区分不同用户创建的变量或自定义函数，但不强制要求用户创建自己的namespace。而 DolphhinDB 为每一个用户创建自己的session，相互之间不可见，自定义变量和函数的共享则通过使用 share 关键字以及创建 module 或 functionView 的方式实现。相对而言，Kdb 的用户 session 管理机制对用户自己操作规范的要求更高。

3）数据库特性

DolphinDB 和 Kdb 磁盘存储的模式不同。Kdb 使用离线存储模式，数据**化需要**读写磁盘，在部分应用场景会因为 IO 的限制而效率较低。DolphinDB 使用在线存储，可以保持数据随时可用的状态。

此外，DolphinDB 数据库还有许多 Kdb 没有的特性。DolphinDB 内置了 OLAP 和 TSDB 双引擎，对事务的 ACID 有严格的支持。DolphinDB 提供包括技术分析指标库（TA-lib）、MyTT（My麦语言 T通达信 T同花顺）指标库和 WorldQuant 101 Alpha 因子指标库在内的1000多个内置函数，能更好地支持金融领域的应用场景。针对高频数据的实时分析处理，DolphinDB 内置多种流计算引擎，支持增量计算和并发计算，窗口函数的性能不受限于窗口长度，能很好地满足物联网和金融领域的应用需求。

4）编程友好

DolphinDB 和 Kdb 编程语言的设计理念有很大不同。Kdb 要求代码尽可能简短，来减小整个程序的footprint，从而换取更少的访存时间。Kdb 编程语言对同一操作符做了多种重载，表达式从左到右解析，运算符没有优先级，错误信息也非常简单。而 DolphinDB 的编程语言设计上非常注重代码的可读性，语法更接近 Python，表达式跟大部分编程语言的习惯相同，从右到左解析，并尊重运算符的优先级。DolphinDB 编程语言可读性高，上手难度低，代码更容易更新维护，是比 Kdb 更加适合现代软件工程团队协作的编程语言。

5）中文友好

与 Kdb 相比，DolphinDB 对中文用户更加友好。DolphinDB 由浙江智臾科技有限公司自主研发，有丰富的中文教程和交流氛围良好的技术交流社区，DolphinDB 团队也在不断地对产品进行更新和维护。

DolphinDB 为导入 Kdb 数据提供插件支持，插件代码已开源在 git**/gitee 平台，具体使用请参考 git** 上的教程或 gitee 上的教程。

DolphinDB 的 Kdb 插件为用户提供了两种数据导入方式：连接正在运行的 Kdb 数据库，以 Kdb 数据库作为中间管道导入数据；直接读取磁盘上的 Kdb 数据文件进行导入。两种方式都会将数据加载为 DolphinDB 的内存表。

使用 DolphinDB 的 Kdb 插件导入数据，在脚本中用 loadPlugin("
/path/to/plugin/PluginKDB.txt") 语句加载插件，就可以用插件提供的函数进行数据导入。对于**种导入方式，首先需要使用 connect 函数建立与 Kdb 数据库的连接，获取连接句柄，之后可以用 close 函数断开连接。使用 loadTable 函数通过 Kdb 数据库读取数据，需要提供表文件的路径和 sym 文件路径，sym 文件路径可以为空。

// 加载插件 loadPlugin("/home/DolphinDBPlugin/kdb/build/PluginKDB.txt") // 确保插件加载完毕再执行之后的代码 go // 连接 kdb 数据库，用户名和密码字段可以为空 handle = kdb::connect("127.0.0.1", 5000, "admin:123456") // 指定文件路径 DATA_DIR="/home/kdb/data/kdb_sample" // 通过 loadTable，加载数据到 DolphinDB Daily = kdb::loadTable(handle, DATA_DIR "/2022.06.17/Daily/", DATA_DIR "/sym") Minute = kdb::loadTable(handle, DATA_DIR "/2022.06.17/Minute", DATA_DIR "/sym") Ticks = kdb::loadTable(handle, DATA_DIR "/2022.06.17/Ticks/", DATA_DIR "/sym") Orders = kdb::loadTable(handle, DATA_DIR "/2022.06.17/Orders", DATA_DIR "/sym") // 关闭连接 kdb::close(handle)

对于第二种文件导入方式，使用 loadFile 函数直接读取磁盘上的 Kdb 文件，需要提供表文件的路径和可选的 sym 文件路径，sym 文件路径可以为空。

// 加载插件 loadPlugin("/home/DolphinDBPlugin/kdb/build/PluginKDB.txt") // 确保插件加载完毕再执行之后的代码 go // 指定文件路径 DATA_DIR="/home/kdb/data/kdb_sample" // 通过 loadFile，加载数据到 DolphinDB Daily2 = kdb::loadFile(DATA_DIR "/2022.06.17/Daily", DATA_DIR "/sym") Minute2= kdb::loadFile(DATA_DIR "/2022.06.17/Minute/", DATA_DIR "/sym") Ticks2 = kdb::loadFile(DATA_DIR "/2022.06.17/Ticks/", DATA_DIR "/sym") Orders2 = kdb::loadFile(DATA_DIR "/2022.06.17/Orders/", DATA_DIR "/sym")3. 给 Kdb 使用者的 DolphinDB 语法参考

本节的编写基于 Kdb 和 q 官方参考文档和 DolphinDB 2.0用户手册。

本节所提及的 Kdb 函数或关键字在 DolphinDB 中的对应，仅保证功能上的可替代性，使用方法可能与原函数略有差异。建议在实际使用前查阅 DolphinDB 2.0用户手册。

DolphinDB 目前没有可以直接对应 Kdb 中 byte 的数据类型。

Kdb 中的 char 类型使用双引号标识，而 DolphinDB 的 CHAR 使用单引号。"c" 在 DolphinDB 中会被识别为字符串。

Kdb 中的 long 类型与 DolphinDB 的 LONG 数据类型符号不同。一个值为42的长型整数若表示为 42j，则无法被 DolphinDB 识别。

Kdb 中的 month 类型与 DolphinDB 的 MONTH 数据类型符号不同，2006.07m 在 DolphinDB 中会报错。对于时间类型的值，DolphinDB 用小写字母 m 作分钟类型的后缀，而月份类型的后缀使用了大写字母 M。

DolphinDB 中 DATETIME 类型大小为4字节，而 Kdb 中 datetime 类型大小为8字节。

DolphinDB 的 SYMBOL 类型是特殊的字符串类型，相当于枚举类型，数据在 DolphinDB 系统内部存储为一个整数，因此数据排序和比较更有效率。具体使用请参照《DolphinDB 2.0用户手册》中“数据类型”一节。

关于 NULL 和 INF

与 Kdb 不同，DolphinDB 没有专门用于表示各个类型正负**值的字面量，类型数据溢出时，会被处理为该类型的 NULL 值。通常，在赋值语句或表达式中使用无返回值的函数时，也会得到一个 VOID 类型的 NULL。

通过函数 isVoid 判断是否为 VOID 类型的 NULL，通过函数 isNull 和 isValid 可以检查所有 NULL 值，包括 VOID 和有类型的 NULL。对于不关心 NULL 类型的用户，建议使用 isNull 或 isValid 进行条件判断。

对于 NULL 值的初始化、运算，以及在普通向量函数、聚合函数和高阶函数中的使用方法，《DolphinDB 2.0用户手册》中“NULL 值的操作”一节有详细的说明。

ANY DICTIONARY 是 DolphinDB 中表示 JSON 的数据类型。

DolphinDB 的字典支持嵌套，键必须是标量，值可以是**数据形式与数据类型。Kdb 的字典在输出或进行遍历时，键值对会保留输入时的顺序，而 DolphinDB 的字典按照 key 在 bucket 内的顺序输出键值对。

Kdb 的矩阵由嵌套的 list 表示，遵循行优先。DolphinDB 的矩阵有专门的数据类型 matrix，遵循列优先，Kdb 矩阵输入到 DolphinDB 时需要转换方向。

DolphinDB支持包括标量、向量、数据对、矩阵、集合、字典和表在内的多种数据形式，并针对不同的使用场景做了具体优化，请参考《DolphinDB 2.0文档》中“数据形式”一节。

DolphinDB提供了 typestr 和 type 这两个用于检查数据类型。typestr 返回的是数据类型的名称（字符串常量）；type 返回的是数据类型 ID（整数）。

DolphinDB 的 TA-lib 系列函数窗口确定规则与 Kdb 不同，会忽略元素开头的空值，并将这些空值保留到结果中，然后从**个非空元素开始进行滑动窗口的计算。当以元素个数衡量窗口时，根据滑动窗口的计算规则，只有当 window 内的元素填满窗口时，才开始**次计算，即前（window - 1）个元素的计算结果默认为 NULL。

DolphinDB 的 m 系列（滑动窗口系列）函数的窗口确定规则，在没有指定 minPeriods 参数的情况下，将前 （window - 1）个元素视为 NULL。若要得到与 Kdb 相同的计算结果，请将 minPeriods 参数指定为1。

DolphinDB 的 ratios 函数，若输入参数是向量，返回结果的**个元素是 NULL。

在 Kdb 的语法中，“lambda”与“function“这两个词是等价、可互换的。而在 DolphinDB 中，lambda 表达式是只有一个语句的函数。

Kdb 允许无参数列表的函数定义，会默认 x, y, z 按顺序作为可使用的参数名。而 DolphinDB 要求自定义函数必须有非空或者空的参数列表。

DolphinDB 支持在定义函数时使用默认参数，支持使用 const 和 mutable 关键字修饰参数。

// default argument def func(x=1): x 1; // mutable argument def i2t(mutable tb) { return tb.replaceColumn!(`time, time(tb.time/10); }

DolphinDB 对自定义函数支持即时编译（JIT），能保证函数的执行效率。

DolphinDB 允许自定义函数使用内置函数的**调用方式，即可以用标准格式（前缀）和对象方法格式（后缀）调用用户的自定义函数，若用户定义函数的参数数量为一个或两个，还可以使用运算符格式（中缀）调用函数。

def f(x, y): x y 1; p = 2; q = 3; f(p, q); // standard p.f(q); // method of object p f q; // operator3.3运算符

与 Kdb 相同，DolphinDB 的运算符根据作用对象的数目可分为一元运算符和二元运算符。DolphinDB 支持许多类型的基本运算符，包括算术运算符、布尔运算符、关系运算符、成员运算符等，以及多种运算数据类型，包括标量、向量、集合、矩阵、字典和表。

与 Kdb 不同的是，DolphinDB 表达式的运算顺序是从左往右，也存在运算符优先级的概念。DolphinDB 的运算符优先级顺序与大多数编程语言相似，表达式中优先级**的运算符首先被执行，具有相同优先级的运算符则按从左到右的顺序执行。

Kdb 和 DolphinDB 中的副词，也就是高阶函数，是以一个函数与数据对象作为输入内容的函数，用以扩展或增强函数或者运算符的功能。通常，输入数据首先以一种预设的方式被分解成多个数据块（可能重叠），然后将函数应用于每个数据块，**将所有的结果组合为一个对象返回。

Kdb 中副词的作用对象是 list，而 DolphinDB 高阶函数的输入数据可以是标量、向量、矩阵、字典或表。通常来说，一个向量被分解成多个标量，一个矩阵被分解成多列（向量），一个表被分解成多行（字典）。在组装阶段，标量类型合并组成一个向量，向量合并成一个矩阵，字典合并成一张表。DolphinDB 高阶函数按元素遍历向量，按列遍历矩阵，按行遍历表。

DolphinDB 支持多变量赋值，可将一个或多个值一次性赋予多个变量。

DolphinDB 支持引用赋值，直接引用原值的内存地址来避免不必要的拷贝，有效地节约内存空间。例如，对于交换两个变量的值的操作，引用赋值的效率高于按值赋值的效率。

n=20000000; x=rand(200000.0, n); y=rand(200000.0, n); timer x, y = y, x; // Time elapsed: 1240.119 ms timer {&t=x;&x=y;&y=t;} // Time elapsed: 0.004 ms

DolphinDB 允许用户通过取消变量或函数定义来手动释放内存。使用 undef 或 =NULL，详情请参考《DolphinDB 2.0用户手册》（https://www.dolphindb.cn/cn/help/index.html）。