聚合交易、盘口数据、逐笔数据、Ticker数据、聚合行情

研究量化交易时遇到一些概念：K线数据、盘口数据、逐笔数据、Ticker数据、聚合行情

就对K线数据很了解，其他几个大概知道是什么，具体却又搞不太清楚。

盘口数据¹

^{盘口，指在交易过程中实时盘面数据窗口。}

^{盘口数据，由委托比例、交易买卖五档挂单数据、股票开盘价、股票收盘价、股票涨跌幅、股票最高价、最低价、最新价、量比、内外盘数据、总成交量、换手率、总股本、流通股本、净资产、市盈率、收益、净流入额、大宗流入、所属板块概念等组合而成额综合数据。}

^{也就是使用软件（同花顺…）时，从窗口上看到的种种数据。}

^逐笔数据

^{国内逐笔数据分为逐笔委托数据和逐笔成交数据。目前国内只有深交所提供逐笔数据，需要使用托管机房接收数据。}

^{逐笔委托数据：}

^{交易所每收到一个委托就把这个委托推送给增强行情DATAFEED授权单位。}

^{逐笔成交数据：}

^{交易所每撮合一笔交易就将撮合的交易信息推送给授权单位。}

^{这里的逐笔成交，一般显示的数据格式是在几分几秒以多少价格分几笔成交了多少手。既然是逐笔成交，这里为什么还出现分几笔成交？²}

因为卖单委托和买单委托可能数量不一样，要成交一笔单子（大额）可能就是对手盘多个单子（小额）拼凑成的。

Ticker数据³

^{专业角度，Tick一般指Best Bid/Offer的变化，就是Order Book上最优的买单和卖单的变化。一个默认假设是认为Best Bid/Offer是最重要的信息，以丢弃其他相对不如这个重要的信息为代价，缩减数据规模，让数据处理变的更容易。}

^{国外的Tick Data数据是每个变化都推送到市场。}

^{国内指切片数据，在股票市场指3s一个切片（快照）的基本行情数据，在期货市场指500ms一个切片的基本行情数据。部分期货交易所提供250ms一个切片的数据（Level2）。}

^{快照（snapshot）数据，就是流数据中的某个横截面。国内的两大股票交易所和四大期货本质都是横截面数据，即快照数据。典型的数据字段包括开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额。最高价、最低价这种字段是一种区间数据分析，可以用每笔成交数据通过max(min)等计算出。在国外的tick数据里面一般没有这个字段。}

^{成交额和成交量表示的不是这个时刻的成交量而是一个时间段内的累计成交量，里面包含很多笔交易。有些最低、最高价在区间内成交，并没有体现在快照中，因此交易所会单独推送一份当日最高最低价以弥补。}

^{国内的股票Level2，包含三块内容：快照、逐笔成交、挂单。}

^{快照，就如前面说的，一个横截面数据。在两个快照之间，可能已经成交了成千上万笔了。}

^{逐笔成交，就跟国外的tick数据有些像了，时间戳经确定10ms，不过这个数据是3s一次发出来，也就是0-3s这个时间区间的tick数据，而不是实时发给你的，因此，也不能定义为真正的tick数据。}

^{挂单，是买卖一档的Top50，也并非全部挂单。}

^聚合行情

^{没能找到“聚合行情”的直接定义，但是有一个相关概念：聚合交易。}

^{聚合交易⁴}

^{随着交易所数量的增多，流量和流动性称为交易所抢夺用户的重要因素。}

^{流量：用户数量；}

^{流动性：交易的深度和成交量。}

^{目前的币圈，资源争夺战已经从交易所正面竞争转移到以行情软件、媒体咨询平台为代表的流量端之间的竞争。半年时间，出现13价聚合交易所平台。}

^{聚合交易：指在一个平台上聚合对接多家交易所，实现多交易所“币聚合”和“深度聚合”。}

^{币聚合：各家交易所上线的币种币对不同，聚合多家交易所，丰富了币种的多样性；}

^{深度聚合：聚合币种深度，把几大交易所的盘口全部整合在一起，这样买盘就可以从最低到最高排，卖盘同理。直接给用户最低价格的买单，最高价格的卖单。}

^References

^{盘口是什么意思？是股票主要参考数据 ↩︎}
^{百度百科：逐笔成交 ↩︎}
^{知乎：Tick 数据在技术上究竟是什么东西？ ↩︎}
^{聚合交易，交易所之外的流量端之争 ↩︎}

聚合交易、盘口数据、逐笔数据、Ticker数据、聚合行情相关推荐

浅谈大数据技术之实战足球盘口分析的方法与思路（二）
足球运动是当今世界上开展最广.影响最大.最具魅力.拥有球迷数最多的体育项目之一,尤其是欧洲足球,每年赛事除了五大联赛(英超.西甲.德甲.法甲.意甲)之外,还会有欧冠(欧洲冠军联赛),精湛的球技,完美的 ...
浅谈大数据之足球盘口赔率水位分析的思路与神准预测技巧（一）
足球运动是当今世界上开展最广.影响最大.最具魅力.拥有球迷数最多的体育项目之一,尤其是欧洲足球,每年赛事除了五大联赛(英超.西甲.德甲.法甲.意甲)之外,还会有欧冠(欧洲冠军联赛),精湛的球技,完美的 ...
python多进程爬虫保存数据_Python多进程爬虫东方财富盘口异动数据+Python读写Mysql与Pandas读写Mysql效率对比...
先上个图看下网页版数据.mysql结构化数据通过Python读写mysql执行时间为:1477s,而通过Pandas读写mysql执行时间为:47s,方法2速度几乎是方法1的30倍.在于IO读写上, ...
续谈大数据之足球盘口赔率水位分析思路及其实现利器
再谈大数据之足球盘口赔率水位分析的思路与神准预测技巧_sundayhost的博客-CSDN博客_大数据分析赔率这两天看到CSDN上一篇同行写的有趣的话题,题目为:浅谈大数据之足球盘口赔率水位分析的思路 ...
量化交易：创建签名、从okex平台获取ticker数据和k线数据
import hashlib import json import pandas as pd from urllib.request import Request, urlopenpd.set_opt ...
指数市盈率计算matlab,matlab获取A股，港股，美股的全市场实时盘口数据
% 例子 % load stocklistA;tic;[data,name]=get_stock_tick(stocklistA(:,4));toc function [data,name]=get_ ...
再谈大数据之足球盘口赔率水位分析的思路与神准预测技巧
这两天看到CSDN上一篇同行写的有趣的话题,题目为: 浅谈大数据之足球盘口赔率水位分析的思路与神准预测技巧(一)_linwei_hello的专栏-CSDN博客因为算是同行文章,本人也做足球大数据分析 ...
三谈大数据之足球盘口赔率水位分析思路及其实现利器
前两期导航: 再谈大数据之足球盘口赔率水位分析的思路与神准预测技巧_sundayhost的博客-CSDN博客_欧赔水位如何看再谈大数据之足球盘口赔率水位分析的思路与神准预测技巧_sundayhost ...
大数据技术使用足球盘口分析准确化看盘简单化
在数据量爆炸的今天,大数据技术被运用到各个行业,向各行各业的展现了它独一无二的魅力.那么大数据运用到足球北京单场竞猜上,会产生什么样的化学反应了?在信息化薄弱的年代,分析一场足球比赛的走势,会借助各式 ...

聚合交易、盘口数据、逐笔数据、Ticker数据、聚合行情

盘口数据¹

^逐笔数据

Ticker数据³

^聚合行情

^{聚合交易⁴}

^References

聚合交易、盘口数据、逐笔数据、Ticker数据、聚合行情相关推荐

最新文章

热门文章

聚合交易、盘口数据、逐笔数据、Ticker数据、聚合行情

盘口数据1

逐笔数据

Ticker数据3

聚合行情

聚合交易4

References

聚合交易、盘口数据、逐笔数据、Ticker数据、聚合行情相关推荐

最新文章

热门文章

盘口数据¹

^逐笔数据

Ticker数据³

^聚合行情

^{聚合交易⁴}

^References