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市場データ

基本概念

1. 市場データの種類

• 取引データ： 最終約定価格、数量、タイムスタンプ、取引条件コード（通常、端株、寄り付き／引け）、累積出来高、VWAP。
• 気配データ： NBBO（全取引所の最良買い気配／最良売り気配）、買い／売り数量。流動性の高い銘柄では、気配の更新数は取引の更新数を大幅に上回ります。
• 板情報： NBBOを超える複数の価格水準と、各価格に残っている注文数量。集約された板情報（各水準の数量）または注文単位の情報（個々の注文を確認可能）があります。
• 指数データ： リアルタイムの指数値、構成銘柄、構成比率、トータルリターン値。情報源には、取引所が算出するもの（Cboe経由のS&P 500）とサードパーティ（MSCI、FTSE Russell）があります。
• 債券価格データ： ディーラーの気配値、評価価格（ICE、Bloomberg BVAL）、社債のTRACE取引報告、地方債のEMMA。株式に比べて標準化が進んでいません。
• オプションデータ： オプションチェーン（権利行使価格／満期）、グリークス、インプライド・ボラティリティ、出来高、建玉。OPRAが統合オプションフィードを提供します。
• ファンダメンタルデータ： 決算、財務諸表、コーポレートアクション、アナリスト予想。取引所フィードではなく、ベンダー（Bloomberg、FactSet、S&P Capital IQ）から提供されます。
• ニュースとイベント： ヘッドライン、経済カレンダー（FOMC、雇用関連）、企業イベント（決算発表日、権利落ち日）、センチメントスコア。

2. データレベル

レベル1 — 最良気配： NBBO、最終約定、出来高、日次OHLC。ポートフォリオ管理、顧客向けレポート、注文入力に十分です。コストと帯域幅が最も低くなります。

レベル2 — 板情報： 集約数量を伴う複数の価格水準（各側の上位5〜20水準）。NBBOを超える流動性を把握できます。アクティブ取引、市場インパクトの評価、アルゴリズム執行（TWAP、VWAP）に不可欠です。コストと帯域幅はより高くなります。

レベル3 — 全注文板： 個々の注文の詳細（価格、数量、注文ID）を確認でき、板全体の再構築や注文のライフサイクル追跡が可能になります。直接フィード（Nasdaq ITCH、NYSE Arca）が提供します。マーケットメイキング、HFT、キュー順位のモデル化に必要です。コストが最も高く、取引所あたり毎秒数十万件のメッセージが発生します。

用途	レベル	理由
ポートフォリオ管理／レポート	レベル1	評価にはNBBOと最終約定で十分
アクティブ株式取引デスク	レベル2	トレーダーは大口注文の前に板の厚さを確認
アルゴリズム執行	レベル2	アルゴリズムは利用可能な流動性に応じて執行ペースを調整
マーケットメイキング／HFT	レベル3	キュー順位と注文フローのモデル化が必要
顧客向けアプリ（遅延配信）	レベル1（遅延）	表示のみで、15分の遅延を許容可能

3. 統合テープと直接フィード

証券情報処理機関（SIP）： NYSE上場銘柄（テープA/B）向けのCTA/CQS、Nasdaq上場銘柄（テープC）向けのUTP、オプション向けのOPRA。SIPは全取引所からデータを収集し、NBBOを算出して統合ストリームとして配信します。Reg NMSの下では、SIPのNBBOが最良執行の規制上の基準となります。

取引所の直接フィード： 個々の取引所（NYSE Arca、Nasdaq TotalView/ITCH、Cboe PITCH、IEX DEEP）が提供する独自フィードで、SIPより低遅延で注文単位のデータを配信します。企業は複数のフィードに加入し、社内でNBBOを算出する必要があります。取引所ごとに異なるプロトコルが使用されるため、取引所ごとのパーサーが必要です。

項目	SIP（統合）	直接フィード
レイテンシ	高い（SIP処理に約10〜50マイクロ秒）	低い（SIPを経由しない）
NBBO	直接提供	複数のフィードから算出する必要がある
データの深さ	レベル1（NBBO＋最終約定）	レベル2／3（全板情報、注文単位）
コスト	低く、予測しやすい	高く、取引所の数に応じて増加
正規化	正規化済み	取引所ごとのパーサーが必要
主な利用者	バイサイド、アドバイザリー、個人投資家	自己勘定取引、マーケットメイキング、HFT

4. 市場データベンダー

このスキルに記載されている費用はすべて2024～2025年の定価です。予算を立てる前に、ベンダーに最新の価格を確認してください。

Bloomberg： Terminal（ユーザーあたり年間20,000～25,000ドル）、B-PIPE（エンタープライズ向けリアルタイムフィード）、Data License（EOD／リファレンスデータの一括提供）、BEAP（クラウドAPI）。

Refinitiv（LSEG）： Eikon（デスクトップ、Bloombergより低コストで、FX／FIに強み）、Elektron／ LSEG Real-Time（エンタープライズ向けフィード）、DataScope（EODデータの一括提供）、Tick History（過去のティックデータ）。

ICE Data Services： 統合フィード、評価済み債券価格（NAVおよび規制報告で広く利用）、ICE Benchmark Administration。

FactSet： リサーチ重視、柔軟なAPI提供、小規模なバイサイド向けの競争力ある価格、Excel／ポートフォリオ管理との連携に強み。

S&P Capital IQ／Market Intelligence： 包括的なファンダメンタルズ、信用格付け、企業開示情報。Morningstar： ファンド／ETFデータ、格付け、リサーチ向けのMorningstar Direct。

無料／オープンソース： 取引所のウェブサイトや金融ポータルでは、遅延（15分）の相場情報を提供しています。リアルタイム性を重視しない表示には便利ですが、信頼性と網羅性には限界があります。

ベンダーの選定基準： 資産クラスの網羅性、レイテンシ、信頼性／稼働率SLA、APIの品質、ライセンス総費用（取引所手数料を含む）、過去データの範囲、サポート、データ品質の取り扱い。

5. 市場データのライセンスとエンタイトルメント

ライセンス区分： 非プロフェッショナル（個人、個人利用、低料金）とプロフェッショナル（業務利用、大幅に高額）。表示（人が画面上で閲覧）と非表示（アルゴリズム、リスクエンジン、価格計算などの自動システム。料金はユーザー単位ではなくアプリケーションの種類に基づく）。派生データ（大幅に変換されたデータ。元データをリバースエンジニアリングできない場合、再配布が認められることがあります。方針は取引所によって異なります）。

ライセンスモデル： ユーザー単位／デバイス単位（毎月の正確な利用数の申告が必要）、エンタープライズ（定義された事業体を対象とする定額料金）、使用量ベースの非表示利用（取引、リスク、評価などのアプリケーション区分に応じた料金）。

報告義務： 毎月または四半期ごとに、各取引所またはデータベンダーを通じて加入者数を報告します。過少申告があると、遡及請求、ペナルティ、契約解除につながります。

再配布： 取引所の生データを再配布するには、明示的な再配布契約と、クライアント向け表示に対する追加料金が必要です。ベンダーのプラットフォームを通じて利用するデータの再配布は、通常ベンダーが対応します。

コスト管理： 定期的に利用状況を監査し、未使用の契約を解約します。リアルタイムが不要な場合は、遅延データを利用します。非表示利用を追跡してください。取引所の監査で初めて、未報告の非表示利用に関する義務が判明する企業は少なくありません。

6. 市場データ配信アーキテクチャ

ティッカープラント： 取り込みと正規化を担う中央レイヤーです。取引所プロトコル（ITCH、 PITCH、FIX）を解析し、統一スキーマに正規化して、シンボル体系をマッピングし、最新値をキャッシュし、コンフレーションを適用し、フィードの健全性を監視します。

ファンアウトのパターン： トピックベースのPub/Sub（主流のパターン。ミドルウェア：Solace、TIBCO、 29West、低レイテンシが求められる場合はKafka）、リクエスト／リプライ（オンデマンドの照会にはREST）、マルチキャスト（超低レイテンシのコロケーション環境で、ネットワークレベルのファンアウトを実現）。

コンフレーション： 更新頻度を抑え、処理速度の遅いコンシューマーに対応します。時間ベース（Nミリ秒ごとに最新値を配信）、変更ベース（重複を抑制）、優先度ベース（取引はコンフレーションせず、処理速度の遅いコンシューマー向けには気配値をコンフレーション）。

API： 過去データ／リファレンスデータにはREST、ウェブ／モバイルアプリケーションへのリアルタイム配信にはWebSocket、超低レイテンシのコンシューマーには独自のバイナリAPI。

クラウドサービス： AWS Data Exchange、Google Cloud Marketplace、Azure Data Share。ネットワークレイテンシが加わるため、レイテンシに敏感な取引には適しませんが、アナリティクス、ポートフォリオ管理、クライアント向けアプリケーションには適しています。

7. 過去の市場データ

EOD データベース： 日次の OHLCV。ポートフォリオ分析や長期的なバックテストには十分です。ティックレベルのデータ： マイクロ秒単位のタイムスタンプが付いたすべての取引・気配値です。日中のバックテストや市場マイクロストラクチャの研究に必要です。米国株式のティックデータは、1 日分で 10～20 TB を超えることがあります。プロバイダー：Refinitiv Tick History、NYSE TAQ、LOBSTER。

調整前価格と調整後価格： 取引単位の分析や規制上の記録には調整前価格を使用します。リターンの計算には、株式分割調整後価格または完全調整後価格（株式分割＋配当）を使用します。

サバイバーシップバイアス： 現在上場している銘柄のみを含むデータベースでは、バックテストのリターンが過大評価されます。バイアスのない調査には、当時の銘柄群を示すポイント・イン・タイムデータベースが必要です。ポイント・イン・タイムデータはファンダメンタルズにも当てはまります。初回の決算報告が後日修正される場合があり、修正後のデータを使用すると先読みバイアスが生じます。

8. 市場データの品質

古いデータの検出： 市場時間中に想定される時間内に更新されていない気配値にフラグを付けます。古いデータは、取引や評価の判断から除外します。

欠落の検出： フィードレベル（ITCH/PITCH のシーケンス番号の欠落）とアプリケーションレベル（予想されるデータ頻度と実際のデータ頻度の比較）で検出します。

誤ったティックのフィルタリング： 取引所からの取引取消メッセージを処理します。外れ値の約定（スプレッドとボラティリティを考慮した NBBO から大きく離れた価格）を除外します。ブロック取引、オークション、時間外取引などの正当な異常取引とエラーを区別します。

監視とアラート： フィードの健全性ダッシュボード、レイテンシの追跡（取引所から受信まで）、基準値と比較した出来高の監視、切断、レイテンシの急増、データの古さ、欠落に対する自動アラートを備えます。

フェイルオーバー： 切断、過度のレイテンシ、品質基準違反が発生した場合に自動で切り替わる、プライマリ／セカンダリのフィード構成を使用します。下流システムでは、段階的な機能低下（例：ダイレクトフィードから SIP に切り替える際にレベル 3 の板情報を失う場合）に対応する必要があります。

指標	目標
フィード稼働率（取引時間中）	> 99.95%
レイテンシの中央値	< 1ms（ダイレクト）、< 50ms（SIP）
レイテンシの 99 パーセンタイル	< 10ms（ダイレクト）、< 100ms（SIP）
データが古い割合	対象銘柄の < 0.1%
欠落率	予想メッセージ数の < 0.01%

実例

3 つの具体的なシナリオ（中規模 RIA のベンダー選定とライセンス、電子取引プラットフォーム向けの SIP とダイレクトフィードの併用アーキテクチャ、エンタイトルメントと取引所監査の是正、およびコスト影響の表）は references/examples.md にあります。具体的な市場データスタックを設計する場合、ベンダーのコストを比較する場合、またはエンタイトルメントのコンプライアンス問題に対応する場合は、このファイルを読み込んでください。

よくある落とし穴

1. SIP NBBO と直接フィードの最良価格を混同すること。 SIP NBBO は、Reg NMS における 規制上の基準です。直接フィードから企業が内部で算出した NBBO は、レイテンシの影響で 異なる場合があります。最良執行のコンプライアンスにおいては、SIP NBBO が正式な基準です。

2. 取引所の加入者数を過少に報告すること。 プロユーザーや非表示アプリケーションの 数を実際に数えずに推定すると、取引所の監査時に多額の遡及請求を受けるリスクがあります。

3. 非表示利用の料金を無視すること。 取引所データを自動化の目的（アルゴリズム、 リスク管理、価格設定）で利用するシステムには、通常、別途、非表示利用のライセンスが必要です。

4. 遅延データを無料だと考えること。 特定のプラットフォーム経由で遅延データを配信する場合も、 ベンダーの配信費用やプロユーザー料金が適用されます。ユースケースごとに契約条件を確認してください。

5. 市場データを過剰に契約すること。 企業では、時間の経過とともに未使用の契約が積み重なります。 定期的に利用状況を監査すれば、大幅なコスト削減につながります。

6. データ品質の監視を怠ること。 古さ、欠落、誤ったティックを監視せずにデータを利用すると、 気付かないまま障害が発生するリスクがあります。古い価格で算出した VaR は、誤解を招く危険な数値です。

7. データレートのピークを想定した計画を怠ること。 市場イベント時にはデータ量が急増します。 最も重要な局面で障害が発生しないよう、通常のピーク量の 2～3 倍に対応できるインフラを用意してください。

8. 過去データにおけるサバイバーシップ・バイアスを無視すること。 戦略調査には、 時点情報を保持したサバイバーシップ・バイアスのないデータベースを使用し、 バックテストのリターンが過大になるのを防いでください。

9. 再配信ライセンスなしで取引所の生データを配布すること。 顧客向けのリアルタイム気配値には、 明示的な再配信契約が必要です。違反すると、ライセンスの終了や法的責任につながるおそれがあります。

相互参照

• reference-data（data-integration プラグイン）— 証券マスターとシンボル体系は市場データの インフラを支えます。市場データシステムは、シンボルのマッピングや コーポレートアクションの処理に参照データを利用します。
• exchange-connectivity（trading-operations プラグイン）— 市場データフィードが通る 物理的および論理的な取引所接続を扱います。コロケーションやプロトコル処理も対象です。
• trade-execution（trading-operations プラグイン）— スマート・オーダー・ルーターや執行アルゴリズムは、 ルーティングの判断や執行ペースの調整にレベル 2／3 の市場データを利用します。
• portfolio-management-systems（advisory-practice プラグイン）— PMS プラットフォームは、 ポジション評価、乖離の監視、リバランスのトリガーに市場データを利用します。
• performance-metrics（wealth-management プラグイン）— EOD 価格フィードは日次リターンの 算出に終値を提供します。データ品質は算出される指標に直接影響します。
• volatility-modeling（wealth-management プラグイン）— OPRA オプションデータから導出するインプライド・ボラティリティ。 GARCH／EWMA モデルは、市場データインフラから得られる過去の価格系列を用いて調整します。
• equities（wealth-management プラグイン）— 株式市場の構造と金融商品を扱います。このスキルでは、 株式市場の情報を利用システムに配信するデータインフラを取り上げます。