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大部分人能接触到的是通过股票行情软件查看股票的日内分时行情,股票的日线,分钟线,5分钟线等等

例如:分时行情

例如:5分钟线,像5分钟线这种数据,都是在分时行情上进行加工后的数据。

上面的图都是level2的数据,如果要看level2数据,通常需要另外付费。经常可以看到类似的广告

除了一般的行情展示用途,高频数据还有很多重要的用途:

一个是高频策略交易,在期货交易中会更常见一些,股票交易也有,但是目前沪深都只能T+1,不能实现日内多次买卖(T+0)。

一个是根据高频数据计算一些指标,例如资金流入流出等,这些指标本身也可以作为策略交易的关键指标。

评价交易员的交易效率,假设执行买入指令,买入价格低于全天平均价格就是好,否则就是差。

总之,证券公司,基金公司等等都会使用LEVEL1和LEVEL2数据做一些程序方面的应用。

如果按上面的场景分的话,我们可以分为实时高频历史高频

实时高频:

利用高频数据实时的进行计算。例如期货交易中的高频策略交易,其特点是需要实时处理,这一般会编写专门的高速处理软件(C++居多),需要非常快,服务器一般搭建在靠近交易所的地方,高频行情过来之后在内存中处理,处理都是毫秒或者以下级别。这种情况不需要历史高频行情数据,当天的数据有可能要也有可能不要,由于只是一天的数据,存储在内存中是没有问题的。

历史高频:

前面的实时高频需要一个交易策略,也就是说,什么样的行情触发买?什么样的行情触发卖?

简单点来说,高频策略交易不是凭空而来的,需要通过历史高频数据进行回测,计算按这些规则买卖能否真的赚到钱。那些一直能持续赚到钱的就是好策略,当通过回测数据找到一个好策略后就可以编写软件,放到前面的高频策略中进行实盘,但是实盘的情况可能和回测的结果差异很大。有两种可能:1是策略本身有问题,2是交易速度不够快,可能别人有和你一样的策略,但是别人的网络和程序都更快,哪怕快0.0001毫秒,就可以抢走你的单。

除了进行高频策略交易,可以可以根据当日历史高频数据计算一些资金流入流出指标,当然这些指标也可以为策略交易服务的。例如可以每天把高频数据存入数据库,收市后程序开始计算,计算几个小时候得出结果,为定下明天的买卖策略。

说白了,历史高频就是实时性要求不高但是需要使用长期历史高频数据的情况。