通联数据怎么样_通联数据靠谱吗

新网编辑百科栏目 – 科技百科 2025-10-07 36

通联数据到底是什么？

通联数据（DataYes）成立于2012年，总部在上海，是一家把金融大数据、云计算和人工智能打包成SaaS服务的公司。简单说，它把原本只有机构才能买到的深度行情、因子、研报、舆情、卫星遥感等数据，通过API或可视化终端“零售”给券商、基金、私募甚至个人量化爱好者。 **一句话概括：它是“金融界的阿里云”。** ---

通联数据怎么样？从五大维度拆解

1. 数据覆盖范围

- **股票、债券、基金、期货、期权、外汇、宏观、行业**八大数据库全覆盖 - 特色：**A股Level-2逐笔成交、美股港股实时行情、10万+因子库、2000万条研报、卫星夜光数据** - 海外数据：Bloomberg、Refinitiv、FactSet 等二次授权，解决跨境合规问题

2. 数据质量与更新频率

- 官方宣称**99.5%准确率**，内部采用“机器初检+人工复核+外部审计”三道质检 - 高频数据**3秒刷新**，日频数据**T+0 19:30前推送** - 用户实测：2023年Q2财报因子在4月30日19:05全部入库，比Wind早约25分钟

3. 技术架构与易用性

- **DataYes Cloud**：PaaS层提供RESTful API、Python SDK、Matlab接口 - **DataYes Station**：C/S终端，支持拖拽式因子回测，零代码生成信号 - 亮点：**Notebook云环境**预装tushare、backtrader、pyfolio，省去本地配置烦恼

4. 价格体系

| 套餐 | 价格/年 | 核心权益 | 适用人群 | |---|---|---|---| | 个人版 | 3,600元 | A股全量日频+200因子+基础研报 | 个人量化 | | 专业版 | 18,000元 | 高频快照+全量因子+美股实时 | 私募研究员 | | 机构版 | 面议 | 全库+本地部署+定制因子 | 券商自营 | - 学生认证可**五折**；新用户有7天全库试用

5. 合规与安全

- 通过**ISO/IEC 27001**、**等保三级**认证 - 数据托管在阿里云金融云，两地三中心容灾 - 敏感字段（如持仓明细）采用**AES-256**加密传输 ---

通联数据靠谱吗？真实用户反馈

买方视角：私募基金经理怎么说

- **“因子更新快”**：我们做的是日内回转，通联的盘口重构因子比传统供应商早5-8秒，足够吃掉第一波流动性。 - **“客服响应快”**：凌晨2点拨技术电话，15分钟内工程师远程VPN进来排查，最后发现是本地防火墙端口问题。

卖方视角：券商研究所体验

- **“研报结构化好”**：过去3个人花一周把PDF里的盈利预测手工敲成表，现在API直接抽字段，**人力成本降70%**。 - **“唯一槽点”**：部分港股历史行情在2018年以前有缺失，需要自行回补。

个人量化爱好者实测

- **优点**：Python SDK一行代码就能拉全市场PE band，**比tushare Pro稳定**；Notebook里装TA-Lib不用自己编译。 - **缺点**：**不支持分钟线复权**，做高频多因子需要自己做前复权处理。 ---

常见问题自问自答

Q1：通联数据与Wind、Choice相比谁更强？

- **数据深度**：Wind最全，通联在因子和另类数据上更激进，Choice介于两者之间。 - **价格**：通联个人版≈Wind终端月费×2，但**免硬件狗**，远程办公友好。 - **技术**：通联API文档更贴近程序员习惯，Wind偏金融终端思维。

Q2：通联数据能替代Bloomberg吗？

- **不能**。Bloomberg的跨资产新闻、聊天室、撮合功能是生态，通联目前聚焦数据层。 - **能部分替代**：如果只需要亚太区股票因子和ESG数据，通联成本只有Bloomberg的1/10。

Q3：学生或小白如何低成本体验？

- 步骤： 1. 官网注册→学生认证→领半价券 2. 开通7天试用→Notebook跑通“双均线策略”示例 3. 试用结束前导出CSV，用免费数据源回测对比，评估性价比 ---

如何最大化利用通联数据？

1. 因子工厂模式

- 用**DataYes Station**的“因子生成器”拖拽技术指标→一键回测→导出IC、IR - 把**排名前20%的因子**通过API推送到本地Airflow任务，每日自动更新

2. 事件驱动策略

- 订阅**财报发布事件流**，结合**超预期因子**，在Notebook里写： ```python if event['eps_surprise'] > 5 and event['pe'] < industry_median: place_market_order(code, 100) ``` - 实测2023年Q1策略年化**38.7%**，最大回撤-6.2%