маркет дата что это

market data

Смотреть что такое «market data» в других словарях:

Market data — Example of a stock chart, the stock shown is SourceForge, Inc. In finance, market data is quote and trade related data associated with equity, fixed income, financial derivatives, currency, and other investment instruments. Market data is… … Wikipedia

Inside Market Data — is a weekly newsletter published by Incisive Media providing news for the financial market data industry.It was launched in 1985 by Waters, later Risk Waters Group, which in 2003 was acquired by Incisive Media.External links*… … Wikipedia

continuous flow of market data — A continuous flow of market data provided exclusively to data vendors. Available through Euronext, it includes both raw data such as prices, trade volumes and five best bids and offers, and in depth information on financial instruments such as… … Financial and business terms

Market Intelligence — (often contracted to MARKINT) is a relatively new intelligence discipline that exploits open source information gathered from global markets. It relies solely on publicly available information such as market prices and ancillary economic and… … Wikipedia

Market Information in Business intelligence — Market Information is the information relevant to a company’s markets, gathered and analyzed specifically for the purpose of accurate and confident decision making in determining market opportunity, market penetration strategy, and market… … Wikipedia

Market information systems — (otherwise known as market intelligence systems, market information services, or MIS, and not to be confused with management information systems) are information systems used in gathering, analyzing and disseminating information about prices and… … Wikipedia

Data East — Corporation 株式会社データイースト Former type Public Industry Computer and video game industry Fate Bankruptcy … Wikipedia

Data Explorers — Limited Type Private Industry Market Data Founded 2002 Headquarters London, UK … Wikipedia

Market foreclosure — is the exclusion that results when a downstream buyer is denied access to an upstream supplier (Upstream foreclosure) or when an upstream supplier is denied access to a downstream buyer.[1] A supplier or intermediary in a supply chain can acquire … Wikipedia

market analysis — An analysis of technical corporate and market data used to predict movements in the market. Bloomberg Financial Dictionary * * * market analysis UK US noun [S or U] FINANCE ► the activity of collecting and examining information about a financial… … Financial and business terms

Data General — Industry Computer Fate Acquired Successor EMC Corporation Founded 1968 … Wikipedia

Источник

market data

рыночные данные
Данные (имеются в виду, прежде всего, цены, фактически используемые на рынке ), которые делятся на непосредственно наблюдаемые и ненаблюдаемые (см.Иерархия справедливой стоимости).
[http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

Смотреть что такое «market data» в других словарях:

Market data — Example of a stock chart, the stock shown is SourceForge, Inc. In finance, market data is quote and trade related data associated with equity, fixed income, financial derivatives, currency, and other investment instruments. Market data is… … Wikipedia

Inside Market Data — is a weekly newsletter published by Incisive Media providing news for the financial market data industry.It was launched in 1985 by Waters, later Risk Waters Group, which in 2003 was acquired by Incisive Media.External links*… … Wikipedia

continuous flow of market data — A continuous flow of market data provided exclusively to data vendors. Available through Euronext, it includes both raw data such as prices, trade volumes and five best bids and offers, and in depth information on financial instruments such as… … Financial and business terms

Market Intelligence — (often contracted to MARKINT) is a relatively new intelligence discipline that exploits open source information gathered from global markets. It relies solely on publicly available information such as market prices and ancillary economic and… … Wikipedia

Market Information in Business intelligence — Market Information is the information relevant to a company’s markets, gathered and analyzed specifically for the purpose of accurate and confident decision making in determining market opportunity, market penetration strategy, and market… … Wikipedia

Market information systems — (otherwise known as market intelligence systems, market information services, or MIS, and not to be confused with management information systems) are information systems used in gathering, analyzing and disseminating information about prices and… … Wikipedia

Data East — Corporation 株式会社データイースト Former type Public Industry Computer and video game industry Fate Bankruptcy … Wikipedia

Data Explorers — Limited Type Private Industry Market Data Founded 2002 Headquarters London, UK … Wikipedia

Market foreclosure — is the exclusion that results when a downstream buyer is denied access to an upstream supplier (Upstream foreclosure) or when an upstream supplier is denied access to a downstream buyer.[1] A supplier or intermediary in a supply chain can acquire … Wikipedia

market analysis — An analysis of technical corporate and market data used to predict movements in the market. Bloomberg Financial Dictionary * * * market analysis UK US noun [S or U] FINANCE ► the activity of collecting and examining information about a financial… … Financial and business terms

Data General — Industry Computer Fate Acquired Successor EMC Corporation Founded 1968 … Wikipedia

Источник

Маркет дата что это

Наиболее надежный инструмент, который трейдеры используют для принятия торговых решений — это рыночные данные Level I и Level II.

Данные о рынке поступают напрямую с биржи — к примеру Нью-Йоркская фондовая биржа NYSE и биржа CME предоставляет данные Level I и II для акций и фьючерсных контрактов. Трейдеры получают рыночные данные через своего брокера. Level I и Level II доступны для фьючерсов и акций. В платформе VolFix доступны оба типа данных.

Доступ к данным Level II стоит дороже, чем Level I для акций и фьючерсов. Некоторые брокеры могут предоставлять все потоки данных бесплатно, но обычно взимают более высокие комиссии в качестве компенсации.

Эти рыночные данные включают информацию о текущих ценах и недавно завершенных сделках. Данные Level II предоставляют больше информации, чем Level I. В зависимости от брокера, Level I и Level II могут иметь разные затраты, связанные с ними.

Level l Market Data

Level I — базовые рыночные данные, необходимые для торговли и они есть у большинства торговых систем на основе графиков. Если вы торгуете с использованием стратегии Price Action или стратегии на основе индикаторов.

Данные Level I включают следующую информацию:

Level II Market Data

Level II предоставляет больше информации, чем данные Level I. В основном, он не просто показывает самую высокую ставку и предложение, но также показывает заявки и предложения по другим ценам.

Рыночные данные Level II предоставляют дополнительную информацию, необходимую для торговли на основе изменений, которые происходят в заявках и предложениях.

Трейдеры анализируют, какая сторона более активна или более ликвидна, чтобы предсказать краткосрочное направление рыночной цены. Если большинство транзакций происходит по цене предложения, это означает, что цена может снизиться в краткосрочной перспективе, тогда как если большинство транзакций происходит по цене предложения, цена может вырасти.

Эти методы также можно комбинировать со стратегиями на основе графиков.

Level II или Order Book — показывает все заказы, которые были размещены и ожидают исполнения. Ордер исполняется, когда кто-то другой желает заключить сделку с кем-то еще по той же цене.

Более детально об этом Вы можете узнать на открытых web-семинарах, которые запланированы на 9 — 16 и 23 сентября 2020.

Источник

Суровая оптимизация работы с market data для криптобиржи

В ходе рефакторинга нашей криптобиржи, было решено пересмотреть концепцию работы с маркет-датой. В классическом случае маркет-дата распространяется двумя методами:

1. REST-интерфес;
2. WEBSocket broadcast subscription.

Метод REST зачастую используется для получения исторических данных, в то время, как по WEBSocket рассылается актуальная информация в режиме online. В некоторых случаях WEBSocket вообще не используется, а обновление происходит регулярными запросами через REST.

И вроде все довольны. Но, при более детальном рассмотрении, становится очевидными огромные накладные расходы на такую концепцию. Их основная масса ложится на REST. Для обеспечения функционирования REST-интерфейса мы должны создать backend отвечающий требованиям высоконагруженных систем. Естественно, тут можно выбирать различные варианты решения от PHP до нынче модного Golang.

Также требуется создать высокодоступную инфраструктуру, реализовать такие мелочи как CI/CD для сервисов, обеспечить все это нужными спецами по разработке, сопровождению, и т.д., и т.п.

При этом, именно историческая маркет-дата занимает основной объем дискового пространства. Хранится она обычно в БД. Это с одной стороны, позволяет решить вопрос кластеризации, но при критических размерах, становится невыносимой тяжестью и ставит перед командой DevOps и разработчиков нетривиальные задачи.

В общем… кажущаяся простота и логичность данной концепции вдребезги разбивается о суровый быт.

Отдельно нужно заметить особенность маркет-даты. Она всегда накапливается (прирастает). Т.е. говоря языком программиста БД мы всегда инсертим и потом селектим. Но не делитим. Т.е. замечательная функциональность БД по систематизации, оптимизации и т.п. хранимых данных становится маловостребованной.

Еще одним важным свойством маркет-даты является ее четко определенная структура. Например свеча в графике имеет всего восемь параметров:

1. Момент времени;
2. Экспозиция;
3. Максимальная цена;
4. Минимальная цена;
5. Цена открытия;
6. Цена закрытия;
7. Объем;
8. Средняя цена.

Тоже можно сказать о сделках.

Опираясь на эти предпосылки, а также вооружившись опытом, я достаточно быстро пришел к выводу, что правильнее рассматривать маркет-дату как структурированный поток.

Например, поток со свечами, можно рассмотреть как массив бинарных структур:

moment: int32
exposition: int32
min: float64
max: float64
open: float64
close: float64
volume: float64
average: float64

Для примера, такая свеча в JSON будет описана так:

Профит по размеру очевиден. А это меньше трафик, выше скорость доставки до клиента.

И тут, конечно, приходит на ум BSON. Но он не решает проблемы необходимости наличия backend и в общем-то не решает проблему в корне. К тому же, он не поддерживается браузерами нативно.

Я посмотрел в иную сторону. В сети есть масса ресурсов работающих с потоками. Это аудио и видео ресурсы. Они демонстрируют все те признаки, которые необходимы:

Фактически, теперь, на стороне фронта можно организовать обращение к необходимому участку файла, например, содержащего свечи. А так как, точно известно сколько байт занимает одна свеча (56 байт), мы легко можем определить нужное нам смещение. Правда, мы еще должны знать момент времени, с которого график начинается. И это весьма легко решается добавлением к файлу заголовка, размер которого также является константой.

Т.е. первым делом, фронт обращается к файлу с нулевой позиции, и получает
заголовок. Одновременно с этим nginx отдаст размер файла. Это позволит определить общее количество свечей в файле и момент начала отсчета.

Теперь, зная начальную точку времени, имея четкое представление о количестве свечей, мы можем получить любое их количество за любой промежуток времени из фронта, не используя backend.

Ах, да… еще момент… у нас есть такой параметр как экспозиция свечи. Тут решение тоже простое — мы держим сразу несколько файлов для разных экспозиций. Как дополнительный мелкий бонус, сокращается размер структуры свечи еще на 4 байта.

В целом, решение уже было достаточно интересным для реализации, но выяснились еще, не постесняюсь сказать — очень крутые профиты. Дело в том, что браузеры умеют кэшировать данные полученные методом range. Т.е. при очередном запросе фронта к серверу, если этот участок файла был получен браузером ранее, он не полезет к вам на сервер, а возьмет его из кэша.

Но даже это не все. Используя CDN, кеширование может быть настроено еще и его средствами. Т.е. по итогу, можно получить систему, которая в состояние отдавать большие объемы маркет-даты минимально нагружая инфраструктуру и сервера.

Нужно ли говорить, что сомнений в верности идеи уже не было? Теперь остались сущие мелочи… нужно сделать генерацию этих самых файлов.

Как уже было сказано выше, обычно, биржа эксплуатирует два средства доставки маркет-даты: REST и WEBSocket. Последний транслирует online актуальную маркет-дату. Обычно это отдельный сервис. Как показала практика, доработка этого сервиса для того, чтобы он дописывал данные в необходимые файлы не представляет труда и решается буквально парой часов работы разработчика. Можно сказать, что он одновременно с рассылкой ведет лог.

Вопрос доставки файлов на ноды — классическая проблема синхронизации файловой системы. Команда DevOps решает ее легко и непринужденно. Например используя rsync.

Вот теперь, можно смело сказать — БИНГО!

Возможно, возникнет вопрос — а почему все крипто-биржи делают иначе? На этот вопрос у меня нет достоверного ответа. Но есть мысли:

Источник

Рыночные данные для конкретного инструмента будут включать в себя идентификатор инструмента и место, где он был продан, например, тикер и биржевой код, а также последнюю цену спроса и предложения и время последней сделки. Он также может включать другую информацию, такую ​​как объем торгов, размеры ставок и предложений, а также статические данные о финансовом инструменте, которые могли быть получены из различных источников. Существует ряд поставщиков финансовых данных, которые специализируются на сборе, очистке, сопоставлении и распространении рыночных данных, и это стало наиболее распространенным способом доступа трейдеров и инвесторов к рыночным данным.

Данные о рыночных ценах используются не только в режиме реального времени для принятия решений о покупке или продаже на месте, но исторические рыночные данные также могут использоваться для прогнозирования тенденций ценообразования и расчета рыночного риска по портфелям инвестиций, которыми могут владеть частный или институциональный инвестор.

СОДЕРЖАНИЕ

Список каналов

Структура данных

Приведенный выше пример представляет собой агрегирование различных источников данных, поскольку данные котировок (предложение, предложение, размер предложения, размер предложения) и торговые данные (последняя продажа, последний размер, объем) часто генерируются из разных фидов данных.

Доставка данных

Рыночные данные обычно относятся к котировкам цен в реальном времени или с задержкой. Этот термин также включает статические или справочные данные, то есть любые данные, относящиеся к ценным бумагам, которые не изменяются в реальном времени.

Хотя данные о ценах обычно поступают от бирж, справочные данные обычно поступают от эмитента. До того, как инвесторы и трейдеры получат цены или обновленные справочные данные, поставщики финансовых данных могут переформатировать, упорядочить и попытаться исправить очевидные выбросы из-за подачи данных или других ошибок на основе сбора данных в реальном времени.

Отраслевые органы

Существуют различные отраслевые органы, которые занимаются рыночными данными:

Технологические решения

Бизнес по предоставлению технологических решений финансовым учреждениям для управления данными вырос за последнее десятилетие, поскольку управление рыночными данными превратилось из малоизвестной дисциплины для специалистов в высокоприоритетную проблему для всей отрасли рынков капитала и ее регулирующих органов. Поставщики варьируются от поставщиков промежуточного программного обеспечения и обмена сообщениями, поставщиков программного обеспечения и услуг для очистки и согласования, а также поставщиков высокомасштабируемых решений для управления огромными объемами входящих и хранимых справочных данных, которые необходимо поддерживать для повседневной торговли, учета, расчетов, управления рисками и отчетности. инвесторам и регулирующим органам.

Обработчики кормов

Типичным использованием может быть решение «обработчик корма». Приложения (Источники) получают данные из определенного канала и подключаются к серверу (Центр), который принимает соединения от клиентов (Назначения) и далее перераспределяет данные. Когда клиент (пункт назначения) хочет подписаться на инструмент (чтобы открыть инструмент), он отправляет запрос на сервер (орган), и если сервер не получил информацию в своем кэше, он пересылает запрос источнику (источникам). ). Каждый раз, когда сервер (центр) получает обновления для инструмента, он отправляет их всем клиентам (адресатам), которые на него подписаны.

Типы поставщиков рыночных данных

3. Поставщики тикеров

4. Поставщики кормов

5. Поставщики программного обеспечения

Потребности в рыночных данных

Требования к рыночным данным зависят от необходимости настройки, чувствительности к задержкам и глубины рынка.

Настройка: насколько фирма имеет операционный контроль над своей инфраструктурой рыночных данных.

Чувствительность к задержке: мера того, насколько важны высокоскоростные рыночные данные для торговой стратегии.

Глубина рынка: объем котировок в потоке рыночных данных.

Сборы за рыночные данные

Биржи и поставщики финансовых данных взимают 5 типов комиссий за рыночные данные. Эти сборы представляют собой сборы за доступ, сборы с пользователей, сборы за скрытие информации, сборы за перераспределение и сборы поставщиков рыночных данных.

Управление

Рыночные данные дороги (глобальные расходы превышают 50 миллиардов долларов в год) и сложны (разнообразие данных, функциональность, технологии, биллинг). Поэтому управлять им нужно профессионально. Профессиональное управление рыночными данными занимается такими вопросами, как:

Мобильные приложения

Поставщики финансовых данных обычно также предлагают мобильные приложения, которые предоставляют рыночные данные в режиме реального времени финансовым учреждениям и потребителям.

Источник