1月23日下午，万向控股旗下知名金融大数据平台——通联数据在北京召开了自成立以来的首次品牌推介会。会上，通联数据董事长肖风和CEO王政先后介绍了该公司从金融大数据服务，到智能投资研究工具，再到互联网资产管理平台的金融大数据生态链，发布了数据商城、量化实验室、众投工场三大重量级新产品。同时，通联数据还在会上与汤森路透、九次方大数据、广发基金、海通证券、中信证券、弈泰量投、博道投资、喜岳投资等多家国内外著名数据商、金融和资管机构进行了现场签约，建立了合作伙伴关系。未来大家将齐心协力，共建以开放、共享、众筹为核心理念的全新互联网金融生态系统。

　　以下是通联数据CEO王政发言实录：

　　尊敬的各位嘉宾，各位朋友们，下午好，首先感谢各位在百忙当中抽时间来参加我们通联数据的2015年新品推介会，这个产品正如肖风总所言——在过去两年多的时间里，从策划筹备到研发，注入了很多人的心血，尤其是在座各位朋友和合作伙伴的全力支持。

　　通联数据的核心使命就是希望能够让投资更容易。这有两个意思，第一是我们希望打造一个平台，降低投资管理的门槛，让专业投资人员能够更容易地做投资。除了专业机构投资人员以外，还有很多有能力有想法，但是缺少好平台的大众。通联数据希望提供这样一个平台，让他们在上面做研究、做投资管理、积累经验，不必非得经历基金公司里从研究员到投资经理这么漫长的路。让更多的人有机会成为优秀的基金经理，这是我们“让投资更容易”的第一层意思。其次，社会上还有很多人没有能力去做投资，但他们也希望获得较好的投资收益。我们的平台也希望能够给他们提供一个快速投资的机会，用专业智能的服务提供较高的投资回报，这是从两个层面理解我们的让投资更容易。

　　通联数据希望构建一个全新的互联网资产管理生态系统，这个生态系统的核心应该包括以下几个元素。

　　最核心是思维变革。传统金融的思维模式更多是一个价值链的过程，从企业的基础平台到产品到销售，再到渠道或是媒介，最后到达我们的投资人。这是一个线性的、非常长的过程。但互联网时代的思维模式更多的是网状结构，核心元素是用户、云和端。我们希望看到用户与用户、用户与端、用户与云的互动。这里讲的云其实是指计算、存储、数据、业务平台等核心基础服务，端是指前端的应用场景，这就是我们在做互联网时和传统思维不一样的地方。 第二，随着互联网的发展，信息更加对称，互联网消灭了中介，我们的组织架构、组织模式都和以前完全不一样了，所以在这样的一个平台下，我们的业务发展就不再是像传统的这样，由始到终，而应该是由终到始。我们要直接从客户那里去找到需求，然后根据使用场景设计产品，满足场景需求。

　　这种变化的典型现象之一就是现在很多优秀的基金经理都开始脱离基金公司去开启自己的基金管理业务。他们能够做到这一点，是因为在基金管理行业里面，最核心的价值是投资业绩——即基金经理的管理能力。他们有核心的投资能力，就能够吸引到客户端的客户，随着信息的对称、中介的消除，他们可以直接和投资者对话，这样就会形成一个新的基于互联网的用户对用户，投资人对管理人的直接对话模式。这就是所谓的众投，可以众投基金经理，也可以众筹资金，这两端都可以相互众投，这是一种多对多的新模式。同时未来用户与用户之间的交流更加社区化，投资者需要与管理人在社区里进行交流，管理人之间需要在社区里面交流他们的投资经验。一旦投资人喜欢某一个策略，他们就希望能够直接在线投资这个策略，而不需要再走以前发产品这样非常复杂的流程。这种模式现在在国外非常流行，好几家新的互联网公司，像motif， covestor，还有我们8月份在美国参观过的loyal3，他们在做投资的时候都是用互联网的社区模式，这也是一个未来的趋势。

　　最后一点，就是我们这个生态系统要具备智能化的能力。现在每天都有爆炸级的数据产生，光靠人脑来处理这些信息是不可能的，我们一定要借助机器来帮助分析师解决更多可流程化的、复杂的数据处理。像数据搜集、整理、提取等基础性工作，都可由机器辅助完成。美国一家公司叫做kensho，它是谷歌和高盛投资的一家用互联网来做事件分析的公司，我们去年8月份也参观过这家在哈佛大学旁的公司，他们用大量的数据去分析宏观事件对行业和公司的影响，数据量非常大，人很难完成这样一个复杂的工作。

　　但这并不等于说我们人就没有任何作用了，关键性的决策还是需要人来完成，人要和机器对话、合作。

　　投资中最核心的其实是数据，有信息以后才能帮助我们去研究投资策略，做投资决策，所以这是我们整个生态系统最核心的一部分。数据收集、研究还有投资管理，这是三个最核心的投资环节。但在构建这三个核心投资模块的时候，首先我们要坚持一个开放而非封闭的生态系统，让更多的人参与进来，在这个平台上分享策略、分享数据、分享投资经验，同时我们也能够在这个平台上帮助大家众筹各种资源，包括数据、投资策略和资金等。第二，我们要打造和传统模式不一样的体验，满足不同参与者的个性化需求。无论是研究员，基金经理还是投资者，我们希望能够用大数据的方法找到他们个性化的需求，智能地解决问题。同时这种服务也应该是基于云端的大数据服务，可以随时随地的使用。

　　通联数据商城：融合所有数据的开放平台

　　我介绍的第一个产品是数据商城，因为刚才肖风总也提到现在的数据增长非常快，但同时我们也面临着数据孤岛的问题。很多数据，如手机信息、社交信息、消费信息、还有物的信息都保存在不同的地方，由不同的人搜集整理，目前还没有一个共享的平台实现数据的融会贯通。我们希望建立一个新的商城，把分散在不同地方的数据整合到一起来做真正的实时大数据分析。

　　第二，仅仅把数据汇聚到一起还不能满足我们的需求。投资分析时面对不同的数据，最大的挑战是如何把它们整理成相同的格式和相同的处理方式，这就需要数据整合的能力。通联数据所做的事情之一就是把不同来源的数据处理成统一格式存放，便于进行对比分析，校对某一数据源可能存在的错误。

　　第三，通联数据商城是一个开放的平台，所有的数据商品都可以在我们的平台上出售，就像亚马逊卖商品一样。现在已经有很多著名企业入驻我们的商城，上面有各种各样的数据。同时，我们也提供了详细的开发文档，让所有的参与方都能用标准的数据提供方式去开发应用，从通联数据商城里衍生出更多有价值的数据，为投资者提供更多服务。

　　与合作伙伴现场签约

　　另外，我们采用流量计费的方式来降低用户的使用成本。传统的数据都是一大块打包卖给你，对很多中小机构而言成本太高，难以承受，而且很多数据都是无用的。通联数据商城以用量和流量来计费，用户只需购买自己需要的某一小块数据即可。

　　下面我给大家演示一下我们的数据商城。用户可以在任何一个网页前端看到我们的数据，

　　有金融大数据、有企业大数据，并可以用任何语言来调取和使用。下面所有的商家，包括汤森路透，九次方大数据等等都是国内外非常有名的数据服务商，今天都会和我们一起签约。现在展示的数据商是聚源，它在我们这里提供了114个相关的数据商品，只要搜索一下，就可以看见相关的数据列表，点击进去可以查看数据内容，如果感兴趣，还可以收藏或下载，非常方便。

　　有编程能力的朋友还可以用程序的方式调取数据，所有的数据格式都已标准化，在任何平台上、用任何语言都可以通用。我们也可以在这里看到之前所说的数据整合功能，比如提供港股行情数据的三家服务商，研究员经常头疼的问题是一家数据可能不准确，想把多家数据放在一起比较，这在我们的平台上可以简单、方便的做到。因为所有的数据在通联平台上都采用同样的格式保存，比较时不需要另做数据转换。

　　同时我们这个平台也提供了很多特色数据，比如电商数据、主题数据等。电商数据对研究公司的销售业绩、盈利预测非常有用，这里是一个伊利的产品销售数据，有精装的，有QQ星的，优酸乳等等，客户可以拿这些数据做投资分析。主题数据是现在大家都很关注的一个点。通联提供的主题数据有基本信息、有证券和主题之间的关联关系，都已经在后台处理好了，对于做主题投资、事件投资的量化朋友非常方便。

　　知识图谱：大数据分析必备能力

　　以上是通联数据商城的简单介绍，下面我们来介绍一下有这么多数据了以后如何做研究。

　　数据量越大，提取有价值的信息就越难。第一个问题是如何在全样本的数据中寻找关联关系，诸如一个公司与另一个公司的关系，公司和行业之间的关系等。公司和公司的关系有很多，有产品、投融资、行业、地域、高管等等关系。这是投资研究所需要基础信息，有了这些数据才可以去研究不同事件发生时可能对公司的影响。第二个问题是如何捕捉实时信息，追踪各种事件的发生和变化，以及这些事件对公司对整个市场的影响。

　　第三个问题是事件的影响如何传导。比如石油价格变化对各个行业、各个公司的影响是什么样的，这个传导路径是什么，这就需要建立一些模型。在此基础上可以做很多不同的研究，包括事件分析、主题研究、基本面研究以及量化研究，这是我们通联数据研究平台能够提供给各位的一些应用。

　　今天我就选择一两个案例给大家展示一下。第一个想给大家介绍一下知识图谱，知识图谱是比较前沿的技术，最早是在硅谷逐渐发展起来的，是做大数据分析必备的能力。先来看一个公司中国太保，上午是涨停的，现在跌下来一点。涨停的原因在我们的知识图谱上一目了然，可以看到它有三个相关主题——健康服务、基金重仓和非银金融，这三个主题中涨的比较多的是非银金融。然后我们可以看见它的关联公司，比如说它的股东香港中央，点击进去可以看到香港中央持股的全部公司以及相关的新闻。另外一个就是它的产品，有债券、寿险，我们点击寿险相关的指标，可以看到月度销售数据以及相关新闻，而且这些数据都是动态跟踪的。

　　知识图谱的关系有很多且很复杂的，在此展示的只是有新闻提及的关系，还有一些静态的关系我们有单独的静态关系图谱。比如华润信托因为最近签署了一个产前交易，所以出现在万科的关联公司中，这是我们用大数据分析和自然语言处理得到的结果。通过这么简单、明了的关系图谱把所有的信息关联起来了，对于很多做研究的人而言是很有用的工具。

　　量化实验室：让量化研究更简单

　　做量化大家都很感兴趣，但其实量化对平台的要求比较高，一般只有在大的基金公司才具备条件，尤其美国业绩优秀的基金公司都有非常强大的技术平台来支持策略开发，我们就希望把这个门槛降低，能让更多人做量化研究。

　　首先提供很多金融计算分析库，无论是做衍生品的，做定价模型的，还是做统计分析的，都能提供相应的计算分析库，不需要再去拼凑。第二有非常丰富的底层数据，所有数据都可以通过量化实验室的API进行本地调用，非常快。第三还提供系统回测框架，一般这个回测框架都要自己搭建，但在这里可以直接使用。只要有一个想法，通过函数库和API，回测框架就可以快速研究并进行模拟，把传统复杂的量化研究过程变得非常简单。

　　我们的量化研究环境是开放的，任何人都可以往里面写策略，也可以分享给别人。在量化研究社区里，有很多其他人分享的策略，用户看完之后可以直接克隆。在前人的肩膀上，再加上自己的新东西，就大大的降低了你自己从头到尾做研究的初始成本。下面让我给大家做一个案例，这个案例是投资策略中比较经典的因子轮动策略，传统的是几个因子加上一个简单的轮动，但如果有很多很多驱动因素时，分辨哪个因子更重要哪个因子更不重要就比较复杂了。在此，我们用Hadoop加Spark来解决这个问题，Hadoop是新的大数据技术，Spark是一个做分布式学习的系统，待会儿就是演示如何使用量化实验室进行机器学习。

　　现在后台已经把我刚才配置的信息从量化实验室直接发送到了后端的Hadoop分布式计算平台上，平台上已经提前准备了各种各样的因子信息，根据你配置的情况会一步一步进行计算，原来要花几十分钟的任务，现在只需要几分钟就可以完成。除了刚才的机器学习，量化实验室还可用于其他的分析，包括主题投资、事件分析、优化等等，都可以简单快速的完成。做完之后直接连接到虚拟环境中进行模拟交易，实时验证策略表现。

　　机器学习已经做完，我们来继续做回测分析。机器学习只是把预测股票回报的因子模型建好，但我们要通过回测来验证这个机器学习来的模型是不是靠谱。这个回测框架也是一个分布式计算的平台，用最前沿的容器技术来动态分配计算资源，系统会为每个用户单独在后台设置计算环境资源，包括CPU，内存，存储等等，这些都是私密的，不同用户之间相互隔离，每个人的计算不会受到其他人计算资源占用的影响，如果需要也可以申请更多的CPU、更多的内存等等。这就是分布式计算，让策略研究变得更简单，海量数据的建模、执行和反馈都可以在这个环境里做出来。

　　除了因子分析，我们也提供很多其他技术层面的研究，包括情绪指标的影响、分析师的影响，还有基于大数据分析的其他信息，都可以用到这样一个分析框架中。现在回测已经做完了，可以看出它比沪深300表现要好很多。在这短短几分钟内，在我边讲边做的过程当中，我们已经做完了一整套量化策略研究。

　　众投工场：基于互联网的新型资源撮合模式

　　让我们再继续回到本次推介的第三个产品——众投工场。现在投资管理都面临一个难题，投资人想找好的投资经理很难，反过来投资经理找钱也很难。我们希望帮助投资人多找一些好的投资经理，帮他分散资产、分散投资风险；我们也希望帮助投资经理找到更多融资，降低资金依赖，也让他能够为更多的投资人服务。于是就衍生出了众筹策略、众筹资金的这样一个需求。众投工场这样一种全新的资产管理模式，能让整个投资生态系统变的更加互动直接。原来的价值链是从基金经理通过市场中介到投资人这样一个过程，现在我们把整个价值链卷起来了。底下这个链条还在，产品发行、报备、托管还得通过传统的渠道去做，其他服务仍然要走标准流程，但前端的对接就不再需要走那么复杂的过程了，投资人和管理人可以直接对话，在线上直接达成协议，这就是基于互联网的新型资源撮合模式。这个过程跟现在微信的OTT模式非常类似，微信能够把人与人之间的交流聚集到一个平台上，但底层还是需要有运营商来支持业务，把一个信息从一个人传到另外一个人那去。

　　通联数据希望能够提供一站式的投资管理服务，首先在这个平台上可以同时完成分析研究、组合管理和交易，不需要在一个地方获取数据，在另一个地方完成研究，再用另外一个工具做组合管理，做交易还要另外一套工具。其次我们希望给没有经验的投资经理提供一个孵化成长的机会，他可以用这样的一个低成本的平台去做研究、做模拟分析，逐渐成长变为一个专业的投资经理，这对整个市场的培育和发展是非常有价值的一个过程。最后我们希望在线对接投资基金和研究策略，用户可以直接跟投好的主题策略。所谓众投，就是这个研究不只一个人为你提供服务，而是很多人在为你提供服务，这样效果就会更好，而且你的风险就会分散，这个就是我们整个众投工场给资产管理行业带来的价值。

　　现在来看我们已经完成的众投工场，这个平台有几个功能，第一个叫发现，上面列了很多各种各样风格的投资策略，并提供了很多筛选指标，用户可以根据自己的需求筛选投资经理。现在给大家展示的这个策略已经跑赢大盘10%，这在今年还是比较有挑战的。底下有基金经理的介绍，他的组合介绍，他的投资理念，他擅长的领域，还有他的投资观点等等，有些是基金经理自己提供，有些是平台的自动分析结果。

　　众投工场鼓励投资经理与投资者的交流互动，用户可以对某个策略点赞、发表评论，感兴趣还可以关注。通过这些信息以及其他用户的评论，我们就可以在这个平台上发掘好的投资经理，找到以后也可以给朋友分享。

　　第二个叫做入驻，主要是为投资管理人提供一个业绩展示的途径。入驻方式分为两种，一种就是针对经验丰富、已经管过真钱、有业绩记录的资深投资经理人，在线下提供信息就可以入驻。没有业绩记录的草根的如果想参与投资管理，可以在线上注册账户，启动交易，如果业绩达到一定标准我们也可以提供投资管理机会。第三个就是我们的服务，刚才介绍的工具对入驻的基金经理都是开放使用的，包括数据、研究、组合交易、量化专区等等。必须强调一下通联数据的研究平台不是只做量化的，普通投资者也可以使用，像刚才介绍的知识图谱就可以用来做基本面分析。我们还有针对主题投资、事件投资的研究工具。

　　现在我已经把我们今天几个主要的产品做了简单介绍，非常感谢大家在这里和我们一起来分享我们最近两年来的成果，同时在这里感谢所有支持和帮助过我们的朋友们和合作伙伴，谢谢大家。