Overzicht
Tick data is de hoogste resolutie marktdata beschikbaar — elke handelsuitvoering, elke noteringswijziging, elke orderboekupdate individueel geregistreerd met zijn precieze tijdstempel. Waar bardata marktactiviteit samenvat in open, hoog, laag en sluit voor een gedefinieerde tijdperiode, bewaart tick data elke prijsbeweging binnen die periode.
Tick data verwerking is de infrastructuur die deze hoge-resolutie data vastlegt, opslaat, valideert en serveert op de schaal die productiegebruik vereist.
Wij bouwen maatwerk tick data verwerkingsinfrastructuur voor systematische handelsfirma's, kwantitatieve onderzoeksoperaties, hoogfrequente handelssystemen en elke operatie waar tick-niveau marktdata een component is van de handels- of onderzoeksworkflow.
Wat Tick Data Verwerking Dekt
Tick data vastlegging. De realtime vastlegging van handels- en noteringsdata van beursdatafeeds, broker prijsstromen en dataprovider API's. Handels-tick vastlegging registreert elke uitgevoerde handel: het instrument, de tijdstempel met microseconde of nanoseconde precisie, de handelsprijs, het handelsvolume en de aggressorzijde. Noterings-tick vastlegging registreert elke bied/vraag update.
Gap detectie tijdens vastlegging — de tick stroom monitoren op perioden waar verwachte tick activiteit afwezig is, een connectiviteits- of feed probleem aangevend.
Tick data opslag. Kolomopslag en tijdreeksdatabase-architecturen zijn goed geschikt voor de kenmerken van tick data — sequentiële schrijfoperaties van tijd-geordende records voor elk instrument en bereikqueries over tijd.
Parquet bestandsopslag — het kolomformaat dat uitgebreid wordt gebruikt in kwantitatief onderzoek — biedt uitstekende compressie voor tick data en is direct consumeerbaar door de Python data science stack (Pandas, PyArrow, Dask).
Partitioneringsstrategie — de tick data store organiseren per instrument en per tijdperiode — bepaalt queryprestaties voor de toegangspatronen die consumerende applicaties gebruiken.
Data compressie vermindert opslagkosten en verbetert I/O prestaties. Tick data comprimeert goed vanwege de sequentiële, delta-gecodeerde aard van prijsreeksen.
Bar constructie van tick data. Time-gebaseerde bar constructie van tick data produceert OHLCV bars op elke resolutie — 1-seconde, 5-seconde, 1-minuut. Volume bars — bars die sluiten na een gedefinieerd verhandeld volume. Tick bars — bars die sluiten na een gedefinieerd aantal individuele handelingen. Dollar bars — bars die sluiten na een gedefinieerd dollar volume heeft verhandeld. Renko en range bars van tick data — de prijsbeweging-gebaseerde bartypen.
Orderflow analyse. Handelsclassificatie met behulp van het Lee-Ready algoritme of het BVC algoritme bepaalt of elke handel koper-geïnitieerd of verkoper-geïnitieerd was.
Delta berekening — het verschil tussen koper-geïnitieerd volume en verkoper-geïnitieerd volume binnen een bar. Cumulatieve delta. Volume bij prijs analyse — het volume berekend op elk afzonderlijk prijsniveau binnen een bar.
Hoogfrequente data analyse. Bied-vraag spreiding analyse — het tijdgewogen gemiddelde spreiding, het volumegewogen gemiddelde spreiding en de distributie van spreidingsbreedtes berekend. Prijsimpact analyse. Intradagseizoenaliteit.
Datakwaliteit en reiniging. Uitschietdetectie — prijzen identificerend die onplausibel ver zijn van de omringende prijsgeschiedenis. Duplicaatdetectie en deduplicatie. Tijdstempelnormalisatie — tijdstempels converterend van bronspecifieke formaten en tijdzones naar UTC met consistente precisie.
Onderzoeksdataserving. Onderzoeksdataapi's — de eindpunten die tick data blootstellen aan consumerende systemen met de query interface die onderzoeksworkflows vereisen. Datazugangsbibliotheken voor Python onderzoeksworkflows — de clientbibliotheek die de data API omhult met de Pandas-compatibele interface die kwantitatieve onderzoekers gebruiken.
Gebruikte Technologieën
- Rust — ultra-hoge-prestatie tick data ingestie, realtime bar constructie, orderflow berekening, datavalidatiepijplijn
- Python — onderzoek dataverwerking, statistische analyse, Pandas-compatibele datazugangsbibliotheken
- C# / ASP.NET Core — beursdatafeed integratie, dataprovider connectiviteit, REST API voor onderzoeksdata serving
- TimescaleDB / PostgreSQL — tick data opslag met tijdreeksquery optimalisatie en automatische partitionering
- ClickHouse — kolomanalytische database voor hoge-doorvoer tick data queries op onderzoeksschaal
- Parquet / Apache Arrow — kolombestandsformaat voor efficiënte tick data opslag en Python onderzoeksstack compatibiliteit
- Redis — realtime tick status, recente tick cache voor indicator initialisatie, verwerkingscoördinatie
- Apache Kafka — hoge-doorvoer tick data ingestie pijplijn en distributie naar meerdere consumerende systemen
- AWS S3 / object opslag — kosteneffectieve grootschalige tick data archivering
- WebSocket — realtime beursfeed connectiviteit voor tick data vastlegging
- Binance / Bybit / Kraken WebSocket API's — cryptocurrency tick data vastlegging
- Interactive Brokers TWS API — aandelen en futures tick data
- Polygon.io / Refinitiv API's — professionele tick dataprovider integratie
- NumPy / Pandas / PyArrow — Python numerieke berekening voor tick data analyse
Tick Data als Onderzoeksinfrastructuur
De kwaliteit van kwantitatief onderzoek is begrensd door de resolutie en kwaliteit van de data waarop het wordt uitgevoerd. Onderzoek uitgevoerd op dagelijkse bars kan de intradagpatronen niet detecteren die tick data onthult. Backtesting op geconstrueerde bars in plaats van de onderliggende tick data mist de uitvoeringsrealiteiten die tick-nauwkeurige backtesting vastlegt.
Hoge-Resolutie Data voor Hoge-Resolutie Analyse
Tick data bevat informatie die bardata weggooit. De analyse en systemen die tick data gebruiken zien de markt op zijn werkelijke resolutie in plaats van op de resolutie die datasamenvatting oplegt.