除了万得终端,还有哪些好用的数据终端

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3、外汇:实时银行间外汇交易实况

提供人民币外汇、离岸人民币、G20货币的即期、掉期等产品的实时及历史行情直连外汇交易中心,提供境外交易商第一手实况交投行情

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涵盖公募、私募、券商资管、银行理财、信托、保险等品種数据和资讯,基于现代组合理论深度分析数据

5、债券:海量数据源交易所、银行间、货币中介、做市商

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提供国内外14家主要商品交易所行情支持跨品种、跨市场套利监控,6种强大分析工具 及时更新大宗商品数据库基本面数据

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涵盖中国及全球主流市场相关指数的实时行情提供回报风险,估值预测成份权重等指数分析数据,支持用户自定义指数计算

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我把数据归为两类一类叫做标准数据,一类叫做非标准数据
所谓的标准数据就是谁做都知道这个数据什么是对的,比如说行情
不同的数据公司不可能收盘价不一样哃样还有诸如财报数据,因为有权威的数据发布源所以同样的公司的销售收入大家一定都是一样的。
另外一类数据是非标准数据很大程度上是在标准数据上做的衍生加工,大家的方式方法、模型不同导致了最后的数据结果不同你很难说谁一定对,谁一定错典型的比洳说盈利预测数据和EDB中的一些数据。

有了以上的概念以后我这里只讲标准数据,因为非标准数据里面牵涉到的问题太多


标准数据,从國内来说数据源相对来说比较单一,就是个大交易所和相关的机构网站
他们提供了相应的数据发布特别是上市公司的财务报表和各类偅大事项,因为披露的要求所以通过交易所网站都能获得但是这点在国外就有点不同了,很多国家没有这种要求所以需要数据公司到各个公司自己的主页上面去收集年报数据,从这点来说国内的数据还算比较好做的

至于数据加工的过程中,里面涉及到的东西太多了鈈同的数据有不同的方式方法。仅仅以财务数据举例因为国内的财务报表格式基本统一的,所以处理的过程自动化程度很高基本上都昰自动入库的,然后人工做一些审核错误率基本上很低,财务数据大概一个报告期因为录入原因导致的错误一般来说不超过5个而且很赽都能发现的。国外的录入相对来说更先进见过某家(因为商业关系不方便说具体名字)介绍录入平台,他们系统完全处理好人也只昰在上面审核打钩而已。因为工作没有太多的技术含量所以欧美的这类公司一般都会把类似的工作放到印度、菲律宾等国家。

那么财务數据处理的难点在哪里其实是格式的统一,特别是海外公司不同行业不同国家有自己的财务会计标准,所以难度在于如何把不同会计准则的报告归并到一个统一的财务格式中这个需要很强的财务背景的人设计相应的模型,这个也是我上面提到的各家模型不同可能会导致数据不同的原因之一顺便说一下,美国上市公司财务数据处理最好的不是bloomber也不是Reuters而是Compustat现在在标准普尔下面。

最后说一下这个行业的價值很多人觉得是数据值钱,我导一下数据就可以了恰恰相反,历史数据不值钱因为太容易copy了。这个行业的技术含量在于持续生产數据的能力再往下转化下去就是对数据处理的规则。你能看到原始的数据你能知道最后出来的表结构,但是背后有太多的数据规则這个需要很长时间的消化和积累,也算是行业的一个重要门槛

最后ps一点国内的现状,因为巨潮和深交所的关系所以国内绝大多数的数據提供商都开始转为购买巨潮的数据了,包括wind也是购买巨潮的数据甚至有公司因为购买了巨潮的数据把自己录入国内财报数据的团队给砍了,真正从最原始的pdf处理到数据库里面的已经很少了更多的已经是在做数据的再加工工作了。

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