Tick History – Instrument：
采用网页式用户界面，并通过 LSEG DataScope Select API 支持用户从公共云轻松使用 Tick History 内容。此外还提供自定义提取服务，可让您选择所需的工具、字段和时间段，并安排报告生成时间，以满足您的业务需求。
历史分笔交易数据
逐笔成交历史
我们的数据库涵盖全球 500 家交易所的 1 亿多种工具，历史可追溯至 25 年前，数据超过 87 万亿笔成交，可助您开启无限可能性，从而充满信心地在市场中采取下一步行动。
通过 Tick History（逐笔成交历史）发现未来的机会
Tick History（逐笔成交历史）是我们基于云的历史实时定价数据服务，涵盖来自超过 500 个交易场所和第三方报价商的场外和交易所交易工具，提供超过 45PB 的可用数据。每个交易场所的数据都经过标准化处理，因此可跨所有交易所提供一致的数据体验，或者您也可以选择查看原始格式的数据。
使用我们的一系列 Tick History（逐笔成交历史）解决方案来满足您的需求：
Tick History – Venue：
通过 Customer File Service（客户文件服务）——一款易于访问的 API，客户可从云端下载按天提供的各交易场所文件，将其传输到客户自己的云端或本地数据库。使用按天提供的交易场所数据服务，可以轻松完整地提取特定日期特定场所所有工具的逐笔成交数据。
Tick History – Query：
LSEG Tick History – Query 服务由 Google® BigQuery™ 提供支持。LSEG Tick History – Query 能访问 Tick History 广度和深度无与伦比的数据，以便借助 Google BigQuery 分析进行处理。该组合使准备和运行时间需耗费数小时或数天的查询缩短到几分钟。您可使用 Google BigQuery 直接在云端查询和分析逐笔成交即服务数据库的输出信息，因而不必下载任何数据。
Tick History - 数据包抓取 (PCAP)：
我们提供全球跨资产类别的 PCAP 数据，以及直接从交易所获取的 GPS 纳秒级时间戳。Tick History – PCAP 可通过多种格式和交付机制访问，包括 Tick History Workbench——我们用于数据查询和可视化的分析环境。
核心解决方案
了解我们的 Tick History 数据解决方案
我们还提供：
- 标准化数据格式，每个交易所和交易场所的数据字段和数据类型均保持一致。
- 自定义提取服务，允许用户准确选择所需的工具、字段和时间段，并根据自己的业务流程需求安排报告生成时间。
- 每个交易场所都有数量庞大的交易限定符，以确保数据查询和财务/交易模型的准确性。
- 借助 Tick History – PCAP，在几分钟内即可获得历史日内数据，数据可在本地或云端交付，并提供可查询的服务，帮您加快决策速度。
- 借助 Tick History Workbench 和 Springboard，您能够快速高效地发起高级查询。
- 历史定价 API，我们面向时间序列数据应用型应用程序的主要 API，为历史价格数据（包括日内快照）、跨多个来源的相关时间序列数据提供一致的数据模型，并支持可定制的查询。
特色与优势
550 多个全球交易场所和第三方报价商。Tick History 包含经过清理和标准化处理的 1 级和 2 级数据，可供立即使用。数据可回溯至 1996 年。
Tick History 采用包括码制和标识符在内的 LSEG 数据模型。用户可轻松地将 Tick History 与参考数据、机器可读新闻等内容相结合。
Tick History 基于 LSEG 数据模型，使企业能将前、中、后台的 LSEG 数据建立关联，从而改善数据治理并降低总拥有成本。
LSEG 专业服务部门拥有深厚的云实施专业知识，可全年全天候提供支持，无论客户身在何处都能获得所需的帮助。
Tick History 在开发者社区有一个内容丰富的资料库，包含视频、文章等内容，可支持您实施和使用 Tick History - Query 进行查询。
原始交易所数据 (PCAP) 可满足最苛刻的使用案例。
用例
覆盖整个企业的 Tick History（逐笔成交历史）
战略性
- 集中管理整个组织的逐笔成交历史数据，避免形成囿于团队的数据孤岛，从而改善数据治理，降低成本并提高效率。
- 在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 项目中部署数据。
前台
- 利用逐笔成交数据对交易策略进行回溯测试，以确保可靠性和最优结果。
- 将数据用于测试算法交易模型。
- 执行量化研究和分析。
业务中台
- 执行交易成本分析 (TCA)，以履行优化执行的监管义务并提高交易效率——包括订单簿重建和市场微结构分析。
- 将数据用于交易簿基本审查 (FRTB) 用例，包括来自经纪商的数据。
- 利用数据进行市场监督，以发现和防止市场滥用。
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