ETFBOOK 是瑞士蘇黎世公司 SquaredData AG 營運的 ETF（交易所交易基金）資料與分析平台。它要解決的問題並非缺少資料，而是 ETF 資訊往往來自多個來源、採用不同格式，讓金融機構必須自行比對、整理與串接。ETFBOOK 的定位，是把這些零散資料連結並標準化，形成可供分析及作業流程使用的 ETF 專屬「情報層」。56

1,300 萬美元融資：由 Expedition Growth Capital 領投

ETFBOOK 於 2026 年 9 月宣布完成 1,300 萬美元融資，由 Expedition Growth Capital 領投，既有投資人 BlackFin Capital Partners 亦參與本輪投資。26

隨交易完成，Expedition Growth Capital 位於波士頓的合夥人 Steve Twomey 加入 ETFBOOK 董事會，協助公司推進美國市場擴張。4

這筆資金將支援 ETFBOOK 從 EMEA（歐洲、中東與非洲）擴展至美洲與亞太地區，目標是把原先以歐洲市場需求建立的資料能力，延伸至主要全球 ETF 市場。26

ETF 市場愈大，資料整合的難題愈明顯

ETF 市場涉及交易、資金流、持倉、申購贖回及不同市場環節的資料；這些資訊若分散在多個供應商和系統，機構使用者便得自行處理格式、定義及資料版本不一致等問題。ETFBOOK 的平台著重將這些輸入資料連結與標準化，提供單一且可操作的資料來源。56

公司表示，全球 ETF 市場管理資產規模約為 25 兆美元。在這樣的市場規模下，跨市場運作的參與者對可靠資料基礎設施的需求也隨之提高。28

哪些人會使用 ETFBOOK？

ETFBOOK 的客群涵蓋機構 ETF 生態系中的多種角色，包括：

• ETF 發行商
• 基金行政管理機構
• 造市商
• 授權參與者（authorized participants）
• 資產管理與財富管理公司
• 對沖基金及其他買方投資人
• 資本市場團隊 113

公司表示，平台目前涵蓋歐洲與美國超過 11,000 檔 ETF，提供每日 T+1 的資金流、交易與持倉資料，並涵蓋一級市場與次級市場相關活動；其企業客戶逾 70 家，分布於歐洲、英國與美國。1

三條產品線：Data、Analytics 與 Workforce

ETFBOOK 將其服務分為三個相互連結的產品領域。

Data：透過 API 提供標準化 ETF 資料

Data 產品以 API 提供清理及整合後的 ETF 資料。客戶可將這些標準化資訊導入自身應用程式、資料環境與內部工作流程，而無須從原始且各異的資料來源重新處理。113

Analytics：專為 ETF 設計的網頁分析工具

Analytics 是 ETFBOOK 的多人使用網頁應用程式，讓客戶透過專用介面進行 ETF 分析，而不必自行從原始資料建立每一種檢視方式。公司計劃隨業務成長，將分析功能延伸至更多客戶使用情境。314

Workforce：支援關鍵資料作業流程

Workforce 面向 ETF 資料的日常營運工作。此工具讓客戶把經驗證的 ETF 資料與流程，結合內部或第三方資料來源，並以規模化方式執行關鍵作業。13

三項產品合在一起，讓 ETFBOOK 不只是資料供應商，也成為依賴即時且一致資訊的機構客戶之工作流程支援層。

AI 與自動化將如何融入平台？

ETFBOOK 將其基礎設施描述為 AI 原生，並正為 API 及網頁應用程式開發對話式 AI 層。公司所述目標，是讓使用者能以更容易查詢及使用的方式取得 ETF 情報，同時維持底層資料建立在標準化架構之上。811

此外，公司表示其架構可自動化資料擷取、處理與分發。這項設計旨在因應資料量與市場覆蓋範圍擴大，使資料營運人力不必隨規模成長而等比例增加。713

資金將投向哪些地方？

ETFBOOK 公布的資金運用重點包括：

• 擴大至更多 ETF 市場，並深化資料集；
• 增強分析功能，涵蓋更多客戶使用情境；
• 從 EMEA 擴展至美洲與亞太；
• 設立美國法人並開設紐約辦公室；
• 建立在地美國團隊；
• 在香港組建服務亞太市場的團隊；
• 擴編波蘭克拉科夫技術與交付中心的人力。3412

ETFBOOK 的下一步，將是驗證其在歐洲建立的 ETF 資料標準化模式，能否順利複製到美洲及亞太。關鍵不只在於擴張速度，也在於進入新市場後，能否維持其產品核心承諾：提供一致、可用且能支援實際作業的 ETF 資料。26

ETFBOOK 是瑞士蘇黎世公司 SquaredData AG 營運的 ETF（交易所交易基金）資料與分析平台。它要解決的問題並非缺少資料，而是 ETF 資訊往往來自多個來源、採用不同格式，讓金融機構必須自行比對、整理與串接。ETFBOOK 的定位，是把這些零散資料連結並標準化，形成可供分析及作業流程使用的 ETF 專屬「情報層」。56

1,300 萬美元融資：由 Expedition Growth Capital 領投

ETFBOOK 於 2026 年 9 月宣布完成 1,300 萬美元融資，由 Expedition Growth Capital 領投，既有投資人 BlackFin Capital Partners 亦參與本輪投資。26

隨交易完成，Expedition Growth Capital 位於波士頓的合夥人 Steve Twomey 加入 ETFBOOK 董事會，協助公司推進美國市場擴張。4

這筆資金將支援 ETFBOOK 從 EMEA（歐洲、中東與非洲）擴展至美洲與亞太地區，目標是把原先以歐洲市場需求建立的資料能力，延伸至主要全球 ETF 市場。26

ETF 市場愈大，資料整合的難題愈明顯

ETF 市場涉及交易、資金流、持倉、申購贖回及不同市場環節的資料；這些資訊若分散在多個供應商和系統，機構使用者便得自行處理格式、定義及資料版本不一致等問題。ETFBOOK 的平台著重將這些輸入資料連結與標準化，提供單一且可操作的資料來源。56

公司表示，全球 ETF 市場管理資產規模約為 25 兆美元。在這樣的市場規模下，跨市場運作的參與者對可靠資料基礎設施的需求也隨之提高。28

哪些人會使用 ETFBOOK？

ETFBOOK 的客群涵蓋機構 ETF 生態系中的多種角色，包括：

• ETF 發行商
• 基金行政管理機構
• 造市商
• 授權參與者（authorized participants）
• 資產管理與財富管理公司
• 對沖基金及其他買方投資人
• 資本市場團隊 113

公司表示，平台目前涵蓋歐洲與美國超過 11,000 檔 ETF，提供每日 T+1 的資金流、交易與持倉資料，並涵蓋一級市場與次級市場相關活動；其企業客戶逾 70 家，分布於歐洲、英國與美國。1

三條產品線：Data、Analytics 與 Workforce

ETFBOOK 將其服務分為三個相互連結的產品領域。

Data：透過 API 提供標準化 ETF 資料

Data 產品以 API 提供清理及整合後的 ETF 資料。客戶可將這些標準化資訊導入自身應用程式、資料環境與內部工作流程，而無須從原始且各異的資料來源重新處理。113

Analytics：專為 ETF 設計的網頁分析工具

Analytics 是 ETFBOOK 的多人使用網頁應用程式，讓客戶透過專用介面進行 ETF 分析，而不必自行從原始資料建立每一種檢視方式。公司計劃隨業務成長，將分析功能延伸至更多客戶使用情境。314

Workforce：支援關鍵資料作業流程

Workforce 面向 ETF 資料的日常營運工作。此工具讓客戶把經驗證的 ETF 資料與流程，結合內部或第三方資料來源，並以規模化方式執行關鍵作業。13

三項產品合在一起，讓 ETFBOOK 不只是資料供應商，也成為依賴即時且一致資訊的機構客戶之工作流程支援層。

AI 與自動化將如何融入平台？

ETFBOOK 將其基礎設施描述為 AI 原生，並正為 API 及網頁應用程式開發對話式 AI 層。公司所述目標，是讓使用者能以更容易查詢及使用的方式取得 ETF 情報，同時維持底層資料建立在標準化架構之上。811

此外，公司表示其架構可自動化資料擷取、處理與分發。這項設計旨在因應資料量與市場覆蓋範圍擴大，使資料營運人力不必隨規模成長而等比例增加。713

資金將投向哪些地方？

ETFBOOK 公布的資金運用重點包括：

• 擴大至更多 ETF 市場，並深化資料集；
• 增強分析功能，涵蓋更多客戶使用情境；
• 從 EMEA 擴展至美洲與亞太；
• 設立美國法人並開設紐約辦公室；
• 建立在地美國團隊；
• 在香港組建服務亞太市場的團隊；
• 擴編波蘭克拉科夫技術與交付中心的人力。3412

ETFBOOK 的下一步，將是驗證其在歐洲建立的 ETF 資料標準化模式，能否順利複製到美洲及亞太。關鍵不只在於擴張速度，也在於進入新市場後，能否維持其產品核心承諾：提供一致、可用且能支援實際作業的 ETF 資料。26