Рыночные данные в финансах: цены, типы и применение.

Введение

Электронная цена финансовых торгов и использование соответствующих данных в маркетинге

В финансах рыночные данные – это цена и другие связанные с ней данные для финансового инструмента, предоставляемые торговой площадкой, такой как фондовая биржа. Рыночные данные позволяют трейдерам и инвесторам узнавать текущие цены и отслеживать исторические тенденции для таких инструментов, как акции, инструменты с фиксированным доходом, производные финансовые инструменты и валюты. Рыночные данные для конкретного инструмента включают его идентификатор и место торговли, например, тикер и код биржи, а также текущие цены спроса и предложения и время последней сделки. Они также могут включать дополнительную информацию, такую как объем торгов, размеры заявок на покупку и продажу, а также статические данные о финансовом инструменте, поступающие из различных источников. Эти данные используются совместно с сопутствующими финансовыми справочными данными, которые обычно распространяются до рыночных данных. Существует ряд поставщиков финансовых данных, специализирующихся на сборе, очистке, систематизации и распространении рыночных данных, что стало наиболее распространенным способом доступа к ним для трейдеров и инвесторов. Данные о рыночных ценах используются не только в режиме реального времени для принятия оперативных решений о покупке или продаже, но и исторические рыночные данные могут использоваться для прогнозирования ценовых тенденций и расчета рыночного риска инвестиционных портфелей, принадлежащих частным или институциональным инвесторам.

Передача данных

Доставка данных о ценах от бирж пользователям критически зависит от времени. Специализированные программные и аппаратные системы, называемые тикерными растениями, предназначены для сбора и обработки огромных потоков данных, отображения цен для трейдеров и обеспечения работы автоматизированных торговых систем с достаточной скоростью, чтобы успеть воспользоваться возможностями до изменения рыночной ситуации. Сохраненные исторические рыночные данные представляют собой тип данных временных рядов. Латентность – это временная задержка в доставке данных в реальном времени, то есть, чем ниже латентность, тем выше скорость передачи данных. Обработка больших объемов данных с минимальной задержкой называется низкой латентностью. Скорость доставки данных значительно возросла с 2010 года, при этом "низкая" латентность подразумевает доставку менее чем за 1 миллисекунду. Конкуренция за данные с низкой латентностью усилилась с развитием алгоритмической и высокочастотной торговли, а также с необходимостью достижения конкурентоспособных результатов торговли. 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, связанные с ценными бумагами, которые не изменяются в реальном времени. Справочные данные включают идентификационные коды, такие как коды ISIN, биржу, на которой торгуется ценная бумага, цены на конец дня, наименование и адрес эмитента, условия ценной бумаги (например, дивиденды или процентная ставка и срок погашения облигации), а также корпоративные действия, находящиеся в процессе реализации (например, предстоящие дробления акций или голосования по доверенности), относящиеся к ценной бумаге. В то время как данные о ценах обычно поступают от бирж, справочные данные обычно поступают от эмитента. Прежде чем инвесторы и трейдеры получат данные о ценах или обновленные справочные данные, поставщики финансовых данных могут переформатировать, организовать и попытаться исправить явные аномалии, вызванные ошибками в потоке данных или другими ошибками, возникающими при сборе данных в реальном времени. Для потребителей рыночных данных, в основном финансовых институтов и отраслевых сервисов, обслуживающих рынки капитала, сложность управления рыночными данными возросла из-за увеличения количества выпущенных ценных бумаг, количества бирж и глобализации рынков капитала. Помимо растущего объема данных, постоянное развитие сложных производных инструментов и индексов, а также новые правила, направленные на снижение рисков и защиту рынков и инвесторов, создали дополнительные операционные требования к управлению рыночными данными. Изначально отдельные поставщики финансовых данных предоставляли данные для программных приложений в финансовых учреждениях, которые были разработаны специально для одного источника данных, тем самым обеспечивая контроль этого поставщика над данной областью операций. Затем многие крупные инвестиционные банки и компании по управлению активами начали разрабатывать системы, которые интегрировали бы рыночные данные в единое централизованное хранилище. Это стимулировало инвестиции в масштабные системы управления корпоративными данными, которые собирают, нормализуют и интегрируют данные из нескольких поставщиков финансовых данных с целью создания "единого источника правды" – репозитория данных, поддерживающего все виды операций в учреждении. Помимо повышения операционной эффективности, такая согласованность данных становится все более необходимой для обеспечения соответствия нормативным требованиям, таким как Sarbanes-Oxley, Regulation NMS и Базельские соглашения 2.

Delivery of price data from exchanges to users is highly time sensitive. Specialized software and hardware systems called ticker plants are designed to handle collection and throughput of massive data streams, displaying prices for traders and feeding computerized trading systems fast enough to capture opportunities before markets change. When stored, historical market data is a type of time series data. Latency is the time lag in delivery of real time data, i. e. the lower the latency, the faster the data transmission speed. Processing of large amounts of data with minimal delay is low latency. The delivery of data has increased in speed dramatically since 2010, with "low" latency delivery meaning delivery under 1 millisecond. The competition for low latency data has intensified with the rise of algorithmic and high frequency trading and the need for competitive trade performance. Market data generally refers to either real time or delayed price quotations. The term also includes static or reference data, that is, any type of data related to securities that is not changing in real time. Reference data includes identifier codes such as ISIN codes, the exchange a security trades on, end of day pricing, name and address of the issuing company, the terms of the security (such as dividends or interest rate and maturity on a bond), and the outstanding corporate actions (such as pending stock splits or proxy votes) related to the security. While price data generally originates from the exchanges, reference data generally originates from the issuer. Before investors and traders receive price or updated reference data, financial data vendors may reformat, organize, and attempt to correct obvious outliers due to data feed or other real time collection based errors. For consumers of market data, which are primarily the financial institutions and industry utilities serving the capital markets, the complexity of managing market data rose with the increase in the number of issued securities, number of exchanges and the globalization of capital markets. Beyond the rising volume of data, the continuing evolution of complex derivatives and indices, along with new regulations designed to contain risk and protect markets and investors, created more operational demands on market data management. Initially, individual financial data vendors provided data for software applications in financial institutions that were specifically designed for one data feed; thus, giving that financial data vendor control of that area of operations. Next, many of the larger investment banks and asset management firms started to design systems that would integrate market data into one central store. This drove investments in large scale enterprise data management systems which collect, normalize and integrate feeds from multiple financial data vendors, with the goal of building a "single version of the truth" of data repository supporting every kind of operation throughout the institution. Beyond the operational efficiency gained, this data consistency became increasingly necessary to enable compliance with regulatory requirements, such as Sarbanes Oxley, Regulation NMS, and the Basel 2 accord.

Технологические решения

За последнее десятилетие бизнес по предоставлению технологических решений финансовым учреждениям для управления данными значительно вырос, поскольку управление рыночными данными перестало быть узкоспециализированной областью и превратилось в приоритетную задачу для всей индустрии рынков капитала и ее регуляторов. Среди поставщиков – производители промежуточного программного обеспечения и систем обмена сообщениями, разработчики программного обеспечения и услуг по очистке и сопоставлению данных, а также компании, предлагающие высокомасштабируемые решения для обработки огромных объемов поступающих и хранимых справочных данных, необходимых для ежедневной торговли, бухгалтерского учета, расчетов, управления рисками и отчетности перед инвесторами и регуляторами. Платформы распространения рыночных данных предназначены для передачи больших объемов данных с финансовых рынков по сети. Они призваны оперативно реагировать на динамичные изменения на финансовых рынках, сжимая или преобразуя данные с использованием специализированных протоколов для повышения пропускной способности и/или снижения задержки. Большинство серверов рыночных данных работают на Solaris или Linux, однако существуют и версии для Windows.

Мобильные приложения

Поставщики финансовых данных обычно также предлагают мобильные приложения, обеспечивающие доступ к рыночным данным в режиме реального времени для финансовых институтов и частных клиентов.