4、Level 1、Level 2、Level 3数据:不同深度数据的区别、Tick数据与快照数据

做量化交易这些年,我接触过各种各样的数据。说实话,刚入行那会儿,我也被Level 1、Level 2这些术语搞得晕头转向。今天咱们就把这事彻底讲清楚。

4.1 数据深度:从Level 1到Level 3

先问个问题:你看到的行情数据,到底能看到多深?

这就像看游泳池。Level 1只能看到水面,Level 2能看到水下1米,Level 3则能看到整个池底。嗯,这个比喻可能不太准确,但意思到了。

Level 1:最基础的行情数据

这是交易所提供的最基本数据。说白了,就是你能看到当前的最优买卖价和成交量。

我记得刚做交易那会儿,用的就是Level 1数据。它包含:

  • 最新成交价(Last Price)
  • 买一价和买一量(Best Bid)
  • 卖一价和卖一量(Best Ask)
  • 当日开盘价、最高价、最低价
  • 累计成交量、成交额

够用吗?说实话,做简单的趋势跟踪策略,Level 1确实够了。但如果你想做高频或者做市,那就不行了。

关键点:Level 1只告诉你「现在谁在门口」,但看不到「谁在排队」。

Level 2:看到订单簿的深度

Level 2数据就厉害多了。它能展示订单簿上多个价位的挂单情况。

我在项目中遇到过这样的情况:用Level 1看,买一价是10.00元,有1000手。但用Level 2一看,好家伙,10.00元到9.90元之间,密密麻麻挂了2万手。这信息量完全不一样。

Level 2通常包含:

  • 前5档或前10档的买卖挂单
  • 每档对应的挂单数量
  • 部分交易所还会提供委托笔数

你想想看,有了这些数据,你就能判断支撑位和阻力位在哪里。做策略的时候,心里就有底了。

Level 3:全量订单簿数据

Level 3是最高级别的数据。它能看到订单簿上所有的挂单,包括那些隐藏订单。

说实话,能拿到Level 3数据的机构不多。它需要交易所的特殊授权,费用也高得吓人。

Level 3包含:

  • 订单簿上所有价位的挂单
  • 每个订单的详细信息(订单ID、时间戳等)
  • 隐藏订单的可见部分
  • 订单的增删改事件流
注意:Level 3数据量极大。我曾经处理过一天的Level 3数据,光压缩文件就有几十个GB。普通机器根本扛不住。

4.2 Tick数据 vs 快照数据

这两个概念经常被混淆。我简单解释一下。

Tick数据:每一笔交易的记录

Tick数据记录的是每一笔成交的详细信息。它就像交易流水账,每一笔都记下来。

一个典型的Tick数据包含:

  • 成交时间(精确到毫秒甚至微秒)
  • 成交价格
  • 成交量
  • 成交方向(买方主动还是卖方主动)
  • 成交编号

我习惯用Tick数据做高频策略的回测。因为它能还原出最真实的交易过程。

快照数据:某个时刻的订单簿状态

快照数据就简单了。它是在某个时间点,对订单簿拍一张「照片」。

比如每秒拍一张,记录下当时的买卖挂单情况。这就是快照数据。

快照数据的特点是:

  • 数据量小,容易存储
  • 适合做低频分析
  • 但会丢失中间过程的信息
我的建议:如果你做日内交易,Tick数据更合适。如果做中长线,快照数据就够了。别为了追求数据精度,把自己搞崩溃。

4.3 三种数据级别的对比

为了让你看得更清楚,我整理了一个表格:

特性 Level 1 Level 2 Level 3
数据深度 仅最优价 前5-10档 全量订单簿
数据量 极小 中等 极大
获取难度 免费/低成本 付费 需特殊授权
适用策略 趋势跟踪 做市、套利 高频、量化做市
延迟要求 极高

4.4 实际应用中的选择

讲个真实案例。我曾经帮一个团队优化他们的策略系统。他们用的是Level 1数据做高频策略,结果回测表现很好,实盘却亏得一塌糊涂。

为什么?因为Level 1看不到订单簿的深度。他们以为买一价有支撑,实际上下面全是虚挂的单子,一碰就撤。

后来换成Level 2数据,情况就好多了。至少能看到真实的挂单情况。

所以我的建议是:

  • 做趋势策略:Level 1就够了
  • 做做市策略:至少Level 2
  • 做高频策略:Level 3是必须的
核心观点:数据深度决定了你能看到多少市场信息。但记住,数据越深,处理成本越高。找到平衡点才是关键。

4.5 知识体系结构图

下面这张图展示了本章的核心逻辑关系:

订单簿数据深度体系 数据深度级别 Level 1 最优买卖价 最新成交价 累计成交量 Level 2 前5-10档挂单 每档挂单数量 委托笔数 Level 3 全量订单簿 订单详细信息 隐藏订单 数据类型 Tick数据 每笔成交记录 快照数据 时刻状态快照 数据深度越高,信息越丰富,但处理成本也越高

这张图把数据深度级别和数据类型的关系梳理清楚了。从上往下看,先选级别,再选类型。每个选择都对应不同的策略需求。

避坑指南:我曾经犯过一个错误——为了追求数据精度,把所有Level 3数据都存下来。结果一个月后,硬盘爆了,回测也跑不动。后来才明白,数据不是越多越好,够用就行。

好了,关于数据深度和类型,今天就聊这么多。记住一句话:选数据就像选工具,合适的才是最好的。


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