¿Por qué las operaciones históricas de Quantquote son diferentes de las operaciones históricas de ActiveTick?

Question

He comprado quantquote.com datos históricos de AAPL en segundo lugar.

Para comparar también tengo activetick.com

Para el activetick utilicé la API de comercio histórico.

Si miras alrededor de las 15:13:53 verás que ActiveTick informa de Comillas donde QuantCode afirma que no existen en un segundo específico.

¿Considera QuantQuote sólo las comillas de ciertas bolsas?

ActiveTick (quotes) Datetime,Price,Size,Exchange,Cond1,Cond2,Cond3,Cond4 2014-07-21 15:13:40.134,94.045,1100,Q,37,0,14,0 2014-07-21 15:13:41.003,94.047,3,D,0,0,0,37 2014-07-21 15:13:43.429,94.05,100,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:43.472,94.045,900,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:47.612,94.0401,50,D,0,0,0,37 2014-07-21 15:13:47.869,94.04,12,D,0,0,0,37 2014-07-21 15:13:48.508,94.0401,21,D,0,0,0,37 2014-07-21 15:13:48.648,94.0449,159,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:49.291,94.0497,100,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:50.350,94.047,105,D,0,0,0,0 **2014-07-21 15:13:51.449,94.05,100,Y,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:51.450,94.05,95,J,0,0,0,37 2014-07-21 15:13:51.450,94.05,100,J,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:51.450,94.045,100,Z,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:51.450,94.045,500,Z,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:51.450,94.05,100,Z,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:51.623,94.05,400,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:51.623,94.05,200,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:51.623,94.05,200,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:52.683,94.045,200,Z,0,0,14,0 2014-07-21 15:13:54.319,94.0499,50,D,0,0,0,37 2014-07-21 15:13:55.278,94.045,200,Z,0,0,0,0** 2014-07-21 15:13:58.186,94.05,20,Z,0,0,0,37 2014-07-21 15:13:58.212,94.05,100,D,0,0,0,0 2014-07-21 15:13:58.346,94.0499,20,D,0,0,0,37

QuantQuote (seconds) datetime_unix, datetime,time,usd_open,usd_high,usd_low,usd_close,volume 1405969978 2014-07-21 15:12:58 33178000 94.63 94.6394.63 94.63 55 1405969988 2014-07-21 15:13:08 33188000 94.62 94.6294.62 94.621000 1405969993 2014-07-21 15:13:13 33193000 94.62 94.6294.62 94.62 300 1405969994 2014-07-21 15:13:14 33194000 94.62 94.6294.62 94.62 200 1405969998 2014-07-21 15:13:18 33198000 94.62 94.6294.62 94.621919 1405970000 2014-07-21 15:13:20 33200000 94.62 94.6294.62 94.62 100 1405970006 2014-07-21 15:13:26 33206000 94.63 94.6394.63 94.63 25 1405970010 2014-07-21 15:13:30 33210000 94.62 94.6294.62 94.622000 1405970016 2014-07-21 15:13:36 33216000 94.62 94.6294.62 94.622400 1405970017 2014-07-21 15:13:37 33217000 94.62 94.6294.61 94.61 100 1405970023 2014-07-21 15:13:43 33223000 94.63 94.6494.62 94.642100 1405970029 2014-07-21 15:13:49 33229000 94.63 94.6394.63 94.63 100 **1405970030 2014-07-21 15:13:50 33230000 94.64 94.6494.63 94.631900 1405970033 2014-07-21 15:13:53 33233000 94.63 94.6394.63 94.63 100 1405970035 2014-07-21 15:13:55 33235000 94.63 94.6394.63 94.63 200** 1405970037 2014-07-21 15:13:57 33237000 94.63 94.6394.63 94.634323 1405970039 2014-07-21 15:13:59 33239000 94.63 94.6394.63 94.63 400 1405970048 2014-07-21 15:14:08 33248000 94.63 94.6394.63 94.631000 1405970049 2014-07-21 15:14:09 33249000 94.63 94.6394.63 94.63 200 1405970061 2014-07-21 15:14:21 33261000 94.63 94.6394.63 94.63 200 1405970062 2014-07-21 15:14:22 33262000 94.62 94.6294.62 94.62 100 1405970072 2014-07-21 15:14:32 33272000 94.63 94.6394.63 94.63 100 1405970073 2014-07-21 15:14:33 33273000 94.63 94.6394.63 94.633176 1405970106 2014-07-21 15:15:06 33306000 94.64 94.6494.64 94.64 265 1405970112 2014-07-21 15:15:12 33312000 94.65 94.6594.65 94.65 100 1405970120 2014-07-21 15:15:20 33320000 94.65 94.6594.65 94.65 200 1405970133 2014-07-21 15:15:33 33333000 94.66 94.6694.66 94.663339 1405970134 2014-07-21 15:15:34 33334000 94.66 94.6694.66 94.66 400 1405970135 2014-07-21 15:15:35 33335000 94.66 94.6694.66 94.66 200 1405970142 2014-07-21 15:15:42 33342000 94.66 94.6694.66 94.66 296 1405970146 2014-07-21 15:15:46 33346000 94.66 94.6794.66 94.67 400 EDIT: ActiveTick incluye los siguientes intercambios en los datos: exchange value ExchangeAMEX A ExchangeNasdaqOmxBx B ExchangeNationalStockExchange C ExchangeFinraAdf D ExchangeCQS E ExchangeForex F ExchangeInternationalSecuritiesExchange I ExchangeEdgaExchange J ExchangeEdgxExchange K ExchangeChicagoStockExchange M ExchangeNyseEuronext N ExchangeNyseArcaExchange P ExchangeNasdaqOmx Q ExchangeCTS S ExchangeCTANasdaqOMX T ExchangeOTCBB U ExchangeNNOTC u ExchangeChicagoBoardOptionsExchange W ExchangeNasdaqOmxPhlx X ExchangeBatsYExchange Y ExchangeBatsExchange Z ExchangeCanadaToronto T ExchangeCanadaVenture V ExchangeComposite

Answer 1

Déjame adivinar, ¿has caído en una de las falsas reseñas de Quantquote y has decidido comprar sus datos erróneos?

La razón por la que faltan comillas es que los datos de Quantquote son más bien una instantánea de la actividad del mercado. No registra todas las comillas como lo hacen TickData o CQG. ActiveTick no es tan amplio como TickData pero es más completo que Quantquote.

Tal vez esto ayude en su proceso de captura: https://www.bigmiketrading.com/421509-post14.html

No recomendaría QuantQuote para sus propósitos. Sólo proporcionan la alimentación consolidada histórica / en vivo y IQFeed tiene un mejor precio para esas características.

No es un grupo experimentado. Resulta que conozco a una de las principales personas (un joven de 25 años que estudió física en Caltech) que está detrás de QuantQuote a través de la red del CERN y que actualmente está centrado en la financiación colectiva de un producto de correo electrónico seguro en lugar de QQ. Por lo que sé de sus credenciales, no tiene un equipo de desarrollo fuerte. Además, si no me equivoco, QuantQuote está asociada con el grupo de Sam Barnett (Sam Barnett SBB Research Group - Business Insider) - no lo sé con seguridad, pero supongo que sólo están vendiendo una captura de los datos en vivo de SBB Research.

En pocas palabras, Garbage In Garbage Out.

Answer 2

Este es un post antiguo, pero pensé en ofrecer los siguientes datos:

1) QQ afirma estar situado en el Empire State Building, Suite 2100. ( https://quantquote.com/contact.php ) Eso es falso. No alquilan ni subalquilan esa dirección.

2) El mensaje VM en su línea de ventas es uno estándar proporcionado por el operador como el que tendría un particular. No menciona el nombre de la empresa, ni el nombre de un empleado, ni el horario de atención, ni nada de lo que se esperaría de una empresa.

Creo que QQ es un fraude.

Así es como obtuve la información sobre su dirección:

*) Tenía la intención de comprar los datos de QQ, así que me puse en contacto con ellos preguntando por el paquete personalizado específico que quería, y también preguntando por qué su columna de Volumen tiene decimales.

*) No obtuve respuesta al teléfono ni al correo electrónico.

*) Hoy he vuelto a llamar y me he dado cuenta de la poca profesionalidad de su línea de ventas. Eso me hizo sentir curiosidad. Fue entonces cuando me di cuenta de que estaban en el ESB.

*) Al sospechar, busqué su dirección (el Empire State Building, Suite 2100). A continuación, llamé a la oficina de arrendamiento del ESB ( http://www.empirestaterealtytrust.com/properties/office/empire-state-building1 ) y bajó por la lista llamando a cada agente y preguntando si podían confirmar que una empresa llamada "QuantQuote Research" alquilaba esa suite. Algunos de los agentes no estaban o dijeron que no podían dar información sobre los clientes. Finalmente encontré uno cuya secretaria buscó la información por mí y me dijo que no, que otra persona alquilaba esa suite. Incluso llamó para pedir a la seguridad del propio ESB que comprobara que el inquilino no tenía ningún subarriendo pendiente. No es así.

No voy a dar el nombre de la persona que me dio esta información porque no quiero meterla en problemas potencialmente, pero definitivamente puedes hacer lo mismo que yo para confirmarlo.

Esto no es una prueba definitiva, pero me parece lo suficientemente sospechoso como para no hacer negocios con QQ.

Answer 3

Ya he utilizado anteriormente los datos de QuantQuote minute y me han parecido, con mucho, los mejores datos que he utilizado. Es interesante observar que DonaldRC tiene un solo puesto y está empujando ActiveTick fuertemente.

De todos modos, me encontré con este post mientras buscaba datos de mercado para mi próximo proyecto, ya que quería ver si hay alguna información nueva sobre QuantQuote. Después de ver esto, decidí enviar un correo electrónico al soporte de QuantQuote para obtener su opinión al respecto. Recibí una respuesta completa que creo que vale la pena compartir aquí.

Dear REDACTED,    

Thank you for contacting QuantQuote. We looked into the post that you linked 
us to and it is also quite mysterious to us. First of all, QuantQuote does
not provide data with Unix timestamps, so it is possible the data is not
actually ours.    

It is also possible that it is user error as in our database, the prices for
that time interval do not correspond to what that post displays. This is 
what we have from our minute resolution dataset (derived from the second 
dataset) which is quite different than the prices posted.     

20140721,1511,94.055,94.06,94.04,94.05,71806,1,0,0,123          
20140721,1512,94.045,94.05,94.02,94.02,49993,1,0,0,123
20140721,1513,94.022,94.05,94.022,94.0447,48435,1,0,0,123
20140721,1514,94.045,94.05,94.04,94.05,31260,1,0,0,123
20140721,1515,94.05,94.08,94.04,94.08,48934,1,0,0,123     

Our best guess is that this is in fact user error. In fact, if you look
earlier on that same day, we find the following prices which match what was
posted:     

20140721,911,94.63,94.65,94.63,94.65,2100,1,0,0,123
20140721,912,94.66,94.66,94.62,94.63,1720,1,0,0,123
20140721,913,94.62,94.64,94.61,94.63,17167,1,0,0,123
20140721,914,94.63,94.63,94.62,94.63,4776,1,0,0,123    

It seems the user accidentally introduced a 6 hour offset when processing
the data. Although our datasets are geared towards a sophisticated audience
(largely university and hedge fund researchers), sometimes we do get less
sophisticated customers who improperly process the data and posts like this   
appear. However, among experienced industry professionals, we continue to
have an excellent reputation. We regret that this customer did not reach out 
to us as we could have helped him easily fix his error.

Best Regards,  
QuantQuote Support

Así pues, parece que user670186 no escribió su código correctamente y en lugar de arreglar su error, se adelantó a destrozar la reputación de un buen proveedor de datos.

Answer 4

En algunos de sus documentos, QuantQuote dice que ajusta los precios de los dividendos para dar continuidad a los precios. Sin embargo, la fórmula que utilizan es errónea. Utilizan

$$\frac{price - dividend}{price}$$ como un factor para ajustar los precios hacia atrás cuando debería ser $$\frac{price}{price + dividend}$$

Con el tiempo, esto se traduce en una diferencia significativa.

También me gustaría añadir que por mis interacciones con ellos son poco profesionales en el mejor de los casos y estafadores en el peor. Compré datos que recibí en una resolución de tiempo equivocada y nunca han respondido a ninguna de mis llamadas o correos electrónicos para obtener los datos que compré. Yo me mantendría alejado de ellos y buscaría una fuente mejor.

Answer 5

Estoy seguro de que no obtendrás una respuesta exacta para esto, lo único que se puede decir es que seas bienvenido al mundo de las finanzas y los malos datos.

Bromas aparte, puede haber varias razones (un vendedor ha perdido un mensaje, un retraso en la red, no recibir las comillas de una determinada bolsa).