26日下午，唐宋大数据产业股份有限公司创始人宋雷在第十四届上海衍生品市场论坛的关联活动，上海东证期货公司举办的“新形势下大数据在衍生品市场上的应用前景”论坛上表示，唐宋大数据的魔方由数据源、元数据、交易数据和行业行为数据输入数据、算法模型和分析，输出的是大宗商品多棱镜、大宗商品价值链图谱和大宗商品期货投资策略。

宋雷介绍，整体画像：大数据整体观，要素分析：大数据细节观，模型算法：大数据科学观，机器学习：大数据学习观，人机共生：大数据哲学观。

值得注意的是，全面考虑期货投资的三个周期维度。市场周期按市场周期决定买卖出清、时间周期按时间周期决定买卖出清和投资周期按财务核算周期决定买卖出清。

另外，宋雷认为，重点研究市场的周期性特征，所有的交易都是概率问题，所有的市场都有周期属性。中周期与大周期与行业运行周期高度一致，年度周期是周期共 振耦合观察的核心周期。

产业是核，市场是表。所有的外生性环境因素和内生性产业因素都具有周期性特征；产业的发展具有复杂性、连续性和多元性。各维度的周期交集和共振影响产业格局和方向；在每一个阶段，主要矛盾（核心维度）在发挥主导作用；突发事件和黑天鹅事件可能影响历史方向。

宋雷介绍，钢铁产业周期模型需要关注4个周期。经济周期，产业周期成熟期中后段、产能绝对过剩是常态、深度调整期十年以上、处于大的熊市的反弹期、市场长期处于弱平衡。政治周期时代的国策、中周期的国民经济五年计划，小周期的产业政策等政治变化都会深刻影响到钢铁产业的发展。技术周期，产业环境特征是尚未出现具有变革意义钢铁新技术和可替代产品；世界范围内处于较大的政治调整和经济调整期，分割分裂与自组织形态并存，金融化宽松、零利率、高负债等成为常态；中国经济长期处于L型形态中国的政治周期与投资周期有明显的正相关趋势。投资周期，钢铁产业的一些基本特征钢铁是非完全市场化业；钢铁行业的发展会遵循发达国家走过的道路，但同时要考虑到中国的国情、时代以及科技进步；钢铁行业问题无法在短时间内解决。四大问题需要较长时间解决：市场一体化的问题，产能绝对过剩问题，企业集中度问题，法律环境统一性问题。