Estratégias de negociação de pedidos

Estratégias de negociação de carteiras de pedidos
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Arbitragem do Orderbook.
Os pedidos de trocas comerciais são muitas vezes ocultos como os chamados "Dark Pools". A medida foi tomada para evitar estratégias aparentes de manipulação de mercado executadas pelos comerciantes naquela época.
Quais tais estratégias de arbitragem / manipulação são possíveis se a agenda é pública?
Explique as estratégias em detalhes.
Dica # 1: Existem três estratégias de exemplo nos comentários abaixo.
Um livro de ordens público fornece aos comerciantes informações não apenas sobre o preço atual de um título, mas também sobre o volume e a estrutura de todo o cronograma de oferta e demanda.
Essas informações podem ser usadas para arbitragem e estratégias de manipulação de mercado de várias maneiras:
Spoofing: Inserindo uma grande ordem de limite como um sinal aparente de compra ou venda que é cancelado a qualquer momento antes de poder ser executado. Quote stuffing: Inserindo uma seqüência rápida de limites ou ordens de mercado para dar ao mercado a impressão de um próximo grande movimento. Fogo de fechamento: muitas instituições financeiras usam apenas preços de fechamento, mas não preços intradiários para seus modelos financeiros. Por isso, é possível alterar rapidamente o preço de fechamento apenas antes do final do dia, se o caderno de pedidos não for suficientemente grosso, e não pode haver mais pedidos após este horário. Piscando: algoritmos de negociação de alta velocidade podem detectar uma ordem pública e, em seguida, negociar antecipadamente para "andar" em seu impacto no mercado. É conhecido por amplificar as falhas do mercado de grandes pedidos. Arbitragem de latência: usa diferenças de preços entre trocas e ordens de velocidade rápida para capturar desvios da lei de um preço. Aprendizado de máquina: o caderno de pedidos público e o fluxo de pedidos podem ser usados ​​para extrair informações valiosas sobre mudanças de preços esperadas.
Não tenho certeza de que Dark Pools (DP) foi criado para evitar "manipulação de mercado". Eles foram criados por empresas porque encontraram uma vantagem para criá-las (veja Market Microstructure in Practice, L e Laruelle Eds). Os principais motivos foram:
taxas de mercado de reposição, para DP criadas por corretores (como UBS MTF); impacto de mercado insuficiente, para pools de blocos (como ITG / POSIT); Metade sobressalente do bid ask spread, para DP criado por market makers (como o Knight Link).
O comércio óptimo de DP é possível, ver por exemplo, otimizado desdobramento de pedidos entre pools de liquidez: abordagem algorítmica estocástica, por Laruelle, Pagès e L (publicado no SIAM Journal on Financial Mathematics, Vol. 2 (2011), pp. 1042-1076 ). Você pode dar uma olhada nas Estratégias de Alocação Ótimas para o Problema do Pool Escuro, por Agarwal, Bartlett e Dama. E à exploração censurada e ao problema da piscina escura, por Ganchev, Nevmyvaka, Kearns e Vaughan também.
Em termos de negociação ideal em cadernos, você tem alguns papéis agradáveis:
um para negociação de muito curto prazo: ótimo preço de postagem de ordens limitadas: aprendendo por negociação, por Laruelle, Pagès e L (novamente), publicado em Matemática e Economia Financeira, Vol. 7, nº 3. (11 de junho de 2013), pp. 359-403. um para fazer o mercado: lidar com o risco de inventário: uma solução para o problema do mercado, por Guéant, Fernandez-Tapia e L, em Matemática e Economia Financeira, Vol. 4, nº 7. (3 de setembro de 2013), pp. 477-507. Compre Low Sell High: uma perspectiva de negociação de alta freqüência, por Cartea, Jaimungal e Ricci.
Você encontrará aqui tudo o que precisa para criar sua própria estratégia de caderno de encomendas.

Estratégias de negociação baseadas no livro de encomendas.
Nos últimos anos, os pedidos de limite eletrônico, que coletam pedidos de limite de entrada e correspondem automaticamente às ordens de mercado contra a melhor ordem de limite disponível, foram introduzidos por quase todas as principais bolsas de valores. A introdução de livros de ordens limitadas mudou significativamente as estratégias de negociação, à medida que a velocidade de negociação aumentou drasticamente e os traders têm a escolha entre diferentes tipos de pedidos, o que automaticamente impõe a questão de qual deles deve ser usado e sob quais condições. Isso representa uma grande quantidade de dados financeiros eletrônicos que podem ser armazenados e processados ​​para explorar padrões subjacentes. As instituições financeiras estão usando esses dados para criar vantagens para eles no mercado. Uma das aplicações é as estratégias de negociação automatizadas que usam esses padrões para negociar com vantagem competitiva.
Analise os dados históricos do livro de pedidos do limite e tente encontrar padrões, que possam ser reutilizados na criação de futuras estratégias de negociação algorítmica ou na engenharia reversa. Para conseguir o que precisamos, vamos usar algoritmos genéticos para diferentes estratégias de negociação.
Candidatar-se ao TotalView-ITCH histórico do LOBSTER / TradingPhysics NASDAQ. Análise dos conjuntos de dados de amostra disponíveis (7 a 10 dias)
Treinamento + Mecanismo do sistema (analisador, analisador, processador de dados) básico (4 semanas).
2.1 Algoritmos genéticos (descrição de Vidor & rsquo; s)
2.2 Especifique interfaces e necessidades do nosso System Engine.
2.3 Iniciando a implementação do nosso mecanismo de sistema.
Conclusão do mecanismo do sistema para testar diferentes algoritmos / estratégias (1 semana)
4. Implementação de algoritmos e estratégias em simulações com dados históricos (1 semana)
4.1 Iniciando a implementação de diferentes algoritmos de negociação.
4.2 Iniciar a implementação de estratégias baseadas em algoritmos de negociação.
5. Otimização, teste e avaliação do sistema final (1 semana)
5.1 Teste e otimização de algoritmos de negociação.
5.2 Avaliação dos resultados das estratégias de negociação e do sistema final.
Obteremos os dados da seguinte maneira:
A LOBSTER oferece dados de limite de pedidos derivados dos arquivos Historical TotalView-ITCH da NASDAQ somente para pesquisa acadêmica. (Lobster. wiwi. hu-berlin. de/info/help_faq_general. php)
Como se juntar ao LOBSTER: lobster. wiwi. hu-berlin. de/info/HowToJoin. php.
O processo pode levar até duas semanas. No entanto, existem exemplos de conjuntos de dados fornecidos que podem ser usados ​​para começar. O preço é de 300 EUR excl. IVA, a pagar antecipadamente. Esta é uma taxa anual mais um bloco de crédito pré-pago (por exemplo, 100 dias de um nível de ação (por exemplo, Amazon) 10 (4 vezes mais dias para dados de nível 1).
Já fez um inquérito para acesso gratuito aos arquivos históricos do TotalView-ITCH. À espera de repetição. (tradingphysics / Feeds / DownloadHistoricalItch. aspx). Preço normal para dados derivados e brutos ilimitados - $ 199.95. OU 500 créditos - US $ 99,95 para até 500 downloads históricos de arquivos (
Algoritmos Genéticos e Estratégias Evolutivas.
Muitas estratégias comerciais estão por aí. Para a maioria deles, afirma-se que eles são bem-sucedidos, embora ainda não exista uma estratégia final que todos usem. (Existem teorias que sugerem que tal algoritmo não pode existir.)
A fim de fazer uso de todas as estratégias, usaremos algoritmos genéticos e estratégias evolutivas para encontrar o algoritmo mais eficiente, que é talvez uma mistura de muitos outros algoritmos. Para obter o nosso algoritmo, devemos:
1. Colete o máximo possível de algoritmos de negociação, estratégias que pudermos.
2. Implemente-os (ou alguns deles) como benchmarks, para que possamos comparar nosso algoritmo derivado com eles.
3. Encontre uma maneira de extrair os recursos deles. É essencial poder discernir os recursos, pois cada um deles representará um cromossomo em nossa evolução.
4. Construa um sistema no qual possamos executar a evolução (já existe um kit de ferramentas de algoritmo genético baseado em scala, do qual podemos fazer uso). Além disso, teremos que garantir que o conjunto de recursos seja facilmente modificável. Com o tempo, podemos adicionar novos recursos derivados de novas estratégias de negociação exatas ou novas possibilidades devido a novos dados.
4.a. a disponibilidade dos dados determinará o tipo de estratégias que podemos usar.
Se o período de tempo for curto, não podemos avaliar as estratégias de longo prazo, já que na evolução temos que calcular a adequação da população, e teremos que ter gerações suficientes para descobrir uma boa estratégia.
Se pudermos obter apenas preços diários, não poderemos implementar tantos algoritmos quanto pudéssemos se tivéssemos um dado do livro de pedidos.
4.b. Existem estratégias que usam, por exemplo, a análise de sentimentos de notícias, tweets, ou tirar conclusões pelo volume de pesquisas em algumas palavras-chave no google. Mesmo que não estejamos focados nesta parte, teremos uma interface comum com outras equipes, que estão trabalhando nisso. Nessa maneira, iremos poder usar seu progresso.
5. Invente novas ideias para melhorar as estratégias. Por exemplo, descubra como avaliar uma adequação da estratégia de longo prazo em comparação com uma estratégia de curto prazo, ou para tornar algumas características mais relevantes se for provado que sua contribuição é maior para o sucesso do que outra.
6. Como sempre neste tipo de projetos, não podemos prever como o nosso investimento mudaria a estrutura do mercado e o movimento de preços. Mas este não é o escopo do nosso projeto.
Dados financeiros estão disponíveis, mas muitas vezes são muito caros (a exceção é a LOBSTER para pesquisa acadêmica)
Existem algumas dúvidas sobre o uso de técnicas de aprendizado de máquina na análise dos mercados financeiros (www-stat. wharton. upenn. edu/
As estratégias de negociação baseadas em dados do livro de pedidos não levam em consideração a transação estabelecida em pools escuros. Estas são principalmente grandes transações que teriam um grande impacto no mercado (manequins / como fazer / conteúdo / investigar-o-encomendar-livro-para-uptotheminute-stock. html)
Visualização de dados dos resultados obtidos. Integração da análise de opinião do sentimento em nosso sistema. Aplicação de estratégias de negociação em dados em tempo real.
& # 65279; Atualmente somos 6 pessoas neste projeto.
Alexios Voulimeneas (comunicação com outras equipes para interface comum)
As habilidades necessárias para este projeto são Data Mining, Machine Learning, algumas estatísticas, Java, Scala, Hadoop / Spark.
No início, todos nós nos concentraremos na coleta de dados e na busca de diferentes estratégias de negociação que possam ser implementadas. Quando fizermos isso, vamos nos separar e todos terão sua própria atribuição, alguns trabalharão no aprendizado de máquina e outros se concentrarão na criação do mecanismo do sistema.
No momento, não podemos fornecer um plano detalhado de requisitos de recursos. No entanto, temos certeza, que não vamos precisar de processamento paralelo pesado em tempo real. Vamos criar nossos algoritmos e fazer a mineração de dados de forma paralela, que pode ser executada poucas vezes em um cluster. É claro que também usaremos nossas máquinas locais para que possamos fazer testes em conjuntos de dados menores.

Negociação com profundidade de mercado.
A profundidade de mercado é uma lista eletrônica de ordens de compra e venda, organizada por nível de preço e atualizada para refletir a atividade de mercado em tempo real. A maioria das plataformas de negociação de hoje oferece um tipo de exibição de profundidade de mercado que permite que os comerciantes vejam as ordens de compra e venda que esperam ser executadas e não são apenas os melhores preços de lances e pedidos, mas as propostas e pedidos em ambos os lados do mercado e mdash; bem como o tamanho de todas as ofertas e ofertas.
Toda essa informação pode ser útil para os comerciantes porque mostra não só o preço agora, mas onde é provável que seja no futuro próximo. Aqui, analisamos a profundidade do mercado, desde o básico até a forma como você pode adicionar a profundidade do mercado à sua caixa de ferramentas de negociação.
A profundidade de mercado exibe informações sobre os preços nos quais os comerciantes estão dispostos a comprar e vender um símbolo comercial específico em um único ponto no tempo. Os dados de profundidade de mercado também são conhecidos como Nível II, profundidade de mercado (DOM) e o livro de pedidos, uma vez que mostra pedidos pendentes para um instrumento de negociação.
Como a profundidade do mercado é em tempo real, ela muda constantemente durante a sessão de negociação. Em um instrumento como o contrato de futuros E-mini S & amp; P 500 (ES), que comercializa sob volume extremamente alto, a profundidade do mercado é atualizada várias vezes por segundo. Nos instrumentos de negociação reduzida, as ofertas e ofertas podem atualizar a cada poucos segundos, minutos ou mesmo horas.
Independentemente da frequência com que novas ofertas e ofertas chegam ao mercado, a profundidade do mercado mostra os diferentes preços e o número de pedidos alinhados a cada preço para comprar ou vender.
Os dados de profundidade de mercado podem ser visualizados em uma janela de Nível II diferente ou em uma escada de preço e mostra os compradores (licitação) e os vendedores (perguntar). (Nota: os regulamentos dos EUA exigem que os preços de oferta sempre apareçam à esquerda e os preços de pedido aparecem à direita).
Uma escada de preços ou exibição de DOM mostra cada nível de preço na coluna do meio, com o número de compradores em cada nível de preço à esquerda e o número de vendedores em cada nível de preço à direita, como mostrado em & ldquo; Escalando o mercado; (certo).
Outra maneira de ver a profundidade do mercado é sobrepor-lo em um gráfico de preços, como mostrado em & ldquo; Gráfico de profundidade & rdquo; (certo). Estes são os mesmos dados que apareceriam em uma janela de Nível II ou DOM, apresentado de forma diferente e mais visual. Neste exemplo, os níveis de profundidade do mercado são exibidos no lado direito de um gráfico de preços, ao lado dos vários preços.
As barras verdes representam as ordens de compra; estes são chamados de preços de oferta. O tamanho de cada barra verde reflete o número relativo de ações, contratos ou lotes que os compradores gostariam de comprar. A localização vertical dessas barras de lances se correlaciona com o preço específico ao qual os comerciantes estão interessados ​​em comprar. A barra de preço verde superior é conhecida como a oferta interna e representa o preço mais alto em que há compradores interessados. Isso pode ser considerado como o preço por atacado do símbolo.
As barras vermelhas indicam os participantes do mercado que querem vender; Estes são conhecidos como os preços de venda do símbolo. O tamanho de cada barra vermelha reflete o número de ações, contratos ou lotes que os comerciantes gostariam de vender, e a localização vertical corresponde ao preço específico ao qual os comerciantes estão atualmente interessados ​​em vender. A barra vermelha mais baixa é conhecida como o interior perguntar e representa o preço mais baixo no qual existem vendedores interessados ​​ou o preço de varejo atual do símbolo.
Esta exibição de profundidade de mercado também exibe numericamente o tamanho das lances e solicita a cada nível de preço. Por exemplo, existem 1.515 contratos à venda ao preço de 1880.00. Também mostra a atividade cumulativa: o número total de compradores (mostrado como um total e como porcentagem abaixo das barras de oferta) e vendedores (mostrado acima as barras de solicitação).
Independentemente de como a profundidade do mercado é visualizada, ela fornece informações sobre a oferta interna e pergunte & mdash; o preço no qual você poderia comprar ou vender agora com uma ordem de mercado e mdash, bem como vários níveis de oferta e pedir preços esperando na fila.
Para simplificar o funcionamento da profundidade do mercado, pode ser útil ver como a tela muda quando um comerciante faz um pedido. & ldquo; Ordem, & rdquo; direito, mostra dois monitores DOM. O da esquerda mostra uma oferta interna de 1634.50 com um tamanho de 153. Imagine que um comerciante faz um pedido para comprar 10 contratos nesse nível. O tamanho em 1634.50 imediatamente aumenta para 163 (veja o DOM à direita), refletindo a ordem de compra de 10 contratos. Desta forma, a profundidade do mercado muda continuamente durante a sessão de negociação à medida que os compradores e os vendedores colocam seus pedidos no mercado e as ordens são preenchidas, modificadas ou canceladas.

Melhorando as estratégias de negociação com os sinais do livro de pedidos.
38 páginas postadas: 3 de outubro de 2015 Última revisão: 14 de outubro de 2015.
Álvaro Cartea.
Universidade de Oxford; Universidade de Oxford - Oxford-Man Institute of Quantitative Finance.
Ryan Francis Donnelly.
Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada.
Sebastian Jaimungal.
Universidade de Toronto - Departamento de Estatística.
Data escrita: 1 de outubro de 2015.
Usamos dados de alta freqüência da troca Nasdaq para construir uma medida de desequilíbrio de volume no livro de pedidos limite (LOB). Mostramos que nossa medida é um bom preditor do sinal da próxima ordem de mercado (MO), ou seja, comprar ou vender, e também ajuda a prever mudanças de preços imediatamente após a chegada de um MO. Com base nessas descobertas empíricas, apresentamos e calibramos um modelo de salto puro modulado em cadeia de Markov de preço, propagação, chegadas LO e MO e desequilíbrio de volume. Como uma aplicação do modelo, colocamos e resolvemos um problema de controle estocástico para um agente que maximiza a riqueza terminal, sujeito a penalidades de estoque, executando operações usando LOs. Utilizamos dados amostrais (janeiro a junho de 2014) para calibrar o modelo para dez ações negociadas na bolsa Nasdaq e usamos dados fora da amostra (julho a dezembro de 2014) para testar o desempenho da estratégia. Mostramos que a introdução da medida de desequilíbrio de volume no problema de otimização aumenta consideravelmente os lucros da estratégia. Os lucros aumentam porque o uso de nossa medida de desequilíbrio reduz os custos de seleção adversos e posiciona os LOs no livro para aproveitar os movimentos favoráveis ​​de preços.
Palavras-chave: desequilíbrio de ordem, negociação algorítmica, negociação de alta frequência, fluxo de pedidos, criação de mercado, seleção adversa.
Classificação JEL: G10, G11, G14, C41.
Álvaro Cartea.
Universidade de Oxford (email)
Oxford, Oxfordshire OX1 4AU.
Universidade de Oxford - Oxford-Man Instituto de Finanças Quantitativas (e-mail)
Walton Well Road.
Oxford, Oxfordshire OX2 6ED.
Ryan Francis Donnelly.
Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada (e-mail)
Sebastian Jaimungal (Autor do Contato)
Universidade de Toronto - Departamento de Estatística (e-mail)
100 St. George St.
Toronto, Ontario M5S 3G3.
Estatísticas de papel.
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Melhorando as estratégias de negociação com os sinais do livro de pedidos.
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Álvaro Cartea.
Universidade de Oxford; Universidade de Oxford - Oxford-Man Institute of Quantitative Finance.
Ryan Francis Donnelly.
Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada.
Sebastian Jaimungal.
Universidade de Toronto - Departamento de Estatística.
Data escrita: 1 de outubro de 2015.
Usamos dados de alta freqüência da troca Nasdaq para construir uma medida de desequilíbrio de volume no livro de pedidos limite (LOB). Mostramos que nossa medida é um bom preditor do sinal da próxima ordem de mercado (MO), ou seja, comprar ou vender, e também ajuda a prever mudanças de preços imediatamente após a chegada de um MO. Com base nessas descobertas empíricas, apresentamos e calibramos um modelo de salto puro modulado em cadeia de Markov de preço, propagação, chegadas LO e MO e desequilíbrio de volume. Como uma aplicação do modelo, colocamos e resolvemos um problema de controle estocástico para um agente que maximiza a riqueza terminal, sujeito a penalidades de estoque, executando operações usando LOs. Utilizamos dados amostrais (janeiro a junho de 2014) para calibrar o modelo para dez ações negociadas na bolsa Nasdaq e usamos dados fora da amostra (julho a dezembro de 2014) para testar o desempenho da estratégia. Mostramos que introduzir a nossa medida de desequilíbrio de volume no problema de otimização aumenta consideravelmente os lucros da estratégia. Os lucros aumentam porque o uso de nossa medida de desequilíbrio reduz os custos de seleção adversos e posiciona os LOs no livro para aproveitar os movimentos favoráveis ​​de preços.
Palavras-chave: desequilíbrio de pedidos, negociação algorítmica, comércio de alta freqüência, fluxo de pedidos, criação de mercado, seleção adversa.
Classificação JEL: G10, G11, G14, C41.
Álvaro Cartea.
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Descrição do Catálogo de encomendas, nível I e ​​II Dados do mercado.
Aprenda a diferença entre os feeds de dados do mercado.
Uma das ferramentas que os traders do dia usam para fazer seus negócios são dados de mercado, comumente designados como dados de mercado de Nível I e ​​Nível II. Os dados do mercado incluem informações sobre os preços atuais e os negócios recentemente concluídos. O Nível II fornece mais informações do que o Nível I. Os comerciantes decidem qual o feed de dados que eles exigem para sua negociação, e depois se inscrevem nesse feed de dados através de seu corretor. Dependendo do corretor, Nível I e ​​Nível II podem ter custos diferentes associados a eles.
Portanto, esteja ciente das diferenças nos feeds de dados, então você não está pagando por algo que não precisa.
Dados de mercado de nível 1.
Os dados básicos do mercado são conhecidos como Nível I e ​​incluem as seguintes informações:
Preço da oferta: o preço mais alto que alguém está disposto a comprar um ativo em. Tamanho do lance: o número de ações, lotes forex ou contratos que as pessoas estão tentando comprar ao preço da oferta. Pergunte preço: o preço mais baixo que alguém está disposto a vender um ativo em. Também chamado de preço de oferta & # 34; & # 34; Pergunte ao tamanho: o número de ações, lotes forex ou contratos sendo vendidos ao preço do pedido. Último preço: o preço ao qual a última transação ocorreu. Último tamanho: número de ações, lotes forex ou contratos envolvidos na última transação.
Os dados de mercado de nível I fornecem todas as informações necessárias para negociar a maioria dos sistemas de negociação baseados em gráficos. Se estiver negociando uma ação de preço ou uma estratégia baseada em indicadores, os dados do mercado de Nível I são tudo o que é necessário.
Scalpers, ou comerciantes que comercializam com base em mudanças na forma como outros comerciantes estão oferecendo e oferecendo, use dados de Nível II, que fornece vários níveis de ofertas e ofertas.
Dados do mercado de nível II.
O nível II fornece mais informações do que os dados de Nível I. Principalmente, ele simplesmente não mostra a oferta e oferta mais alta, mas também mostra lances e ofertas a outros preços.
Preços de oferta mais altos: os preços mais altos de cinco a 15, onde os comerciantes estão dispostos a comprar um ativo e fizeram uma ordem para fazê-lo. Isso significa que você não só vê o lance atual, mas também todas as ofertas atualmente abaixo. Em ações negociadas ativamente, geralmente haverá lances a cada $ 0,01 abaixo do lance atual e em futuros negociados ativamente, geralmente haverá uma oferta cada marca abaixo do lance atual. Se houver uma lacuna entre o lance atual eo próximo lance, isso normalmente significa que o estoque ou o contrato podem ter um maior spread de oferta / solicitação do que os estoques com lances ou ofertas em todos os níveis de preços visíveis. Tamanho do lance: número de ações, lotes forex ou contratos que as pessoas estão tentando comprar em cada um dos preços da oferta. Preços mais baixos: os preços mais baixos de cinco para 15, onde os comerciantes estão dispostos a vender um ativo e fizeram uma ordem para fazê-lo. Em ações negociadas ativamente, normalmente há ofertas de US $ 0,01 acima da pergunta atual, e em futuros negociados ativamente, há ofertas cada marca acima da pergunta atual. Pergunte tamanhos: o número de ações, lotes forex ou contratos que estão disponíveis em cada um dos preços de venda.
Os dados de mercado de nível II fornecem a informação adicional necessária ao comércio com base em mudanças que ocorrem nas ofertas e nas ofertas.
Alguns comerciantes gostam de ver quantas ações estão sendo oferecidas versus quantos estão sendo oferecidos. Isso pode indicar qual lado é mais ansioso ou mais poderoso, e pode prever a direção de curto prazo do preço. Essa tática é combinada com a observação das transações recentes. Se a maior parte da transação estiver ocorrendo no lance, significa que o preço pode diminuir no curto prazo, onde, como se a maioria das transações ocorresse na oferta, o preço poderia subir. Esse método também pode ser combinado com estratégias baseadas em gráficos.
O Nível II também é conhecido como o livro de pedidos, pois mostra os pedidos que foram colocados e aguardam ser preenchidos. Um pedido é preenchido quando alguém está disposto a negociar com outra pessoa ao mesmo preço. O nível II também é conhecido como profundidade de mercado, porque mostra a quantidade de contratos disponíveis em cada um dos preços de oferta e de oferta.
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Disponibilidade e preço.
Os dados do mercado provêm da troca que oferece o mercado. Por exemplo, a New York Stock Exchange (NYSE) fornece dados de Nível I e ​​II para ações listadas na NYSE. Os comerciantes do dia recebem os dados do mercado através da corretora comercial do dia. Os níveis I e II estão disponíveis para futuros e ações. Alguns corretores forex também oferecem dados de mercado de Nível II, embora não todos.
O Nível II custa mais do que o Nível I para ações e futuros. Alguns corretores podem fornecer todos os feeds de dados gratuitamente, mas geralmente cobram comissões mais altas para compensar. Os corretores de Forex, que fornecem o Nível II, geralmente não cobram por isso.