OneTick: Die Plattform, auf der Börsen Spoofer fangen und Hedgefonds Alpha jagen

Bloomberg ist für Analysten, die ein Terminal brauchen. TradingView ist für Retail-Trader, die Charts brauchen. Aber wenn eine Börse in Echtzeit erkennen will, dass ein Trader an einem Handelsplatz Fake-Orders platziert, um den Preis an einem anderen zu bewegen — dann braucht sie OneTick.

OneTick ist eine Time-Series-Datenbank und Streaming-Analytics-Engine der Enterprise-Klasse, speziell für Finanzmärkte konzipiert. Keine general-purpose TSDB wie TimescaleDB oder InfluxDB. Auch kein bloß schneller columnar Store wie ClickHouse. Es ist eine Plattform, die Finanzdaten versteht: Trade/Quote-Beziehungen, Orderbuch-Tiefe, Corporate Actions und Cross-Market-Korrelationen. Zu den Kunden zählen Börsen, Investmentbanken, Hedgefonds, Market Maker und Broker.

Drei Säulen von OneTick

Die Plattform löst drei grundlegend unterschiedliche Probleme mit einer einzigen Engine:

Der zentrale Punkt: Alle drei Workloads laufen auf einer Engine, die sowohl historische als auch Echtzeitdaten verarbeitet. Kein separates Streaming-System und kein separates Backtesting-System nötig — es ist eine einzige Plattform.

Architektur: Directed Acyclic Graph (DAG) als Query-Sprache

Die zentrale Architekturentscheidung von OneTick: Queries werden nicht in SQL gebaut (obwohl SQL ebenfalls unterstützt wird), sondern als Directed Acyclic Graph (DAG) aus Event Processors (EPs).

Was ist ein Event Processor

Ein Event Processor ist eine atomare Berechnungseinheit. Jeder EP führt eine einzelne Operation aus: Filterung, Aggregation, Joins, Berechnung abgeleiteter Felder, VWAP-Berechnung oder Orderbuch-Rekonstruktion. Daten (Ticks) fließen durch eine Kette von EPs von Quellen zu Senken.

Analogie: ein Fließband in einer Fabrik. Ein Tick (ein zeitgestempelter Datensatz) betritt den Graphen links, durchläuft eine Kette von Prozessoren, und die Ausgabe ist ein fertiges Ergebnis: ein Alert, eine aggregierte Kennzahl oder ein Signal.

Warum DAG statt SQL

Graphen können visuell über den eingebauten Designer ("paint-a-canvas") oder programmatisch über die Python-API gebaut werden.

Performance

Zahlen, die OneTick angibt (und die von der Branche bestätigt werden):

Zum Vergleich: Ein typischer L2-Feed für eine einzelne liquide Aktie (AAPL) generiert zu Spitzenzeiten ~100.000 Nachrichten/Sek. Für den gesamten US-Aktienmarkt — hunderte Millionen Nachrichten pro Tag. OneTick ist darauf ausgelegt, all das mit Reserve zu bewältigen.

Market Surveillance: Wo OneTick der Industriestandard ist

Market Surveillance ist wohl der stärkste Use Case von OneTick. Die Plattform wird von Börsen selbst genutzt, um die Handelsaktivität zu überwachen.

Welche Manipulationen erkannt werden

Cross-Market- und Cross-Asset-Monitoring

Der komplexeste Fall: Manipulation über Märkte hinweg. Ein Trader bewegt den Futures-Preis an einer Börse, während er von einer verwandten Option an einer anderen profitiert. Oder handelt eine ADR an der NYSE, wissend, was mit der zugrunde liegenden Aktie an der LSE passieren wird.

OneTick aggregiert Daten von mehreren Handelsplätzen in einem einzigen Stream und sucht nach Cross-Market-Mustern, selbst wenn strukturelle Verbindungen zwischen Instrumenten nicht offensichtlich sind.

Regulatorische Abdeckung

White-Box-KI für Alert-Scoring

Das klassische Surveillance-Problem sind False Positives. Bei 10.000 Alerts pro Tag hat ein Compliance-Team von 5 Personen keine Chance, jeden davon zu prüfen. OneTick nutzt "White-Box"-ML: Modelle bewerten die Wahrscheinlichkeit tatsächlicher Manipulation und zeigen dabei den Grund — genau welche Faktoren zu einem hohen Score geführt haben. Kein Black Box, sondern ein erklärbares Modell, was für Regulatoren entscheidend ist.

Quant Research: Von Ticks zu Alpha

Für Hedgefonds und Quant-Desks ist OneTick nicht nur ein Datenspeicher. Es ist eine Research-Umgebung, in der Daten und Analytics an einem Ort leben.

Was man tun kann

1. Market-Microstructure-Analyse. Rekonstruktion des Orderbuchs zu jedem beliebigen Zeitpunkt der Vergangenheit, Analyse der Liquiditätstiefe, Spreads und Order-Flow-Imbalance.

2. Strategie-Backtesting. Trading-Strategien auf historischen Tick-Daten mit Point-in-Time-Genauigkeit ausführen. Kein Look-Ahead-Bias — Daten werden strikt in der Reihenfolge zurückgegeben, in der sie in Echtzeit verfügbar waren.

3. Signal-Generierung. Hypothesen testen: "Wenn sich der Bid-Ask-Spread bei steigendem Volumen um 3σ ausweitet — ist das ein Reversal-Prädiktor?" Über Jahrzehnte an Daten hinweg, über alle Instrumente hinweg.

4. ML auf Tick-Daten. MDRE (Market Data Research Environment) — eine Python/Pandas-ähnliche API für Data Science. Hyperparameter-Tuning, Cross-Validation, Model-Serving — direkt auf Tick-Daten, ohne Export in ein separates System.

Zugriffsmethoden

Trading Analytics: TCA und Best Execution

Nach MiFID II ist Best Execution keine Empfehlung mehr — es ist eine gesetzliche Anforderung. Broker müssen nachweisen, dass sie Kundenorders zum bestmöglichen verfügbaren Preis ausgeführt haben.

Transaction Cost Analysis (TCA)

OneTick ermöglicht den Vergleich von Ausführungspreisen mit Benchmarks:

Echtzeit-Liquiditätsüberwachung

Für FX-Desks und Algo-Trader: OneTick vergleicht aktuelle Spreads und Volumina mit historischen Durchschnittswerten. Weitet sich der EUR/USD-Spread um 2σ gegenüber dem Monatsdurchschnitt aus — das ist eine Anomalie, und der Algorithmus kann die Ausführung verlangsamen oder auf einen alternativen Handelsplatz wechseln.

Deployment: On-Prem und Cloud

Vergleich mit Alternativen

Wann man OneTick wählen sollte

• Sie sind eine Börse oder ein Regulator und brauchen Surveillance mit fertigen Erkennungsmodellen.
• Sie sind ein Sell-Side-Desk und Regulatoren verlangen TCA- und Best-Execution-Reporting.
• Sie sind ein Quant-Fonds und brauchen eine Plattform, bei der historische Research und Live-Monitoring dasselbe Werkzeug sind.

Wann OneTick Overkill ist

• Sie sind ein Retail-Trader oder ein kleines Krypto-Team. OneTick ist ein Enterprise-Produkt mit Enterprise-Preisen.
• Sie brauchen nur eine Datenbank ohne Analytics. QuestDB oder TimescaleDB wären sinnvoller.
• Ihre Daten sind keine Finanz-Ticks. IoT, Monitoring, Logs — das ist eine andere Nische, und OneTick ist Overkill.

Ökosystem: OneTick + TickData

OneTick ist eng mit TickData integriert — einem der größten Anbieter historischer Tick-Daten. Abdeckung:

• US-Aktien — ab 1970
• Globale Börsen — 80+ Handelsplätze
• Alle Asset-Klassen — Aktien, Futures, Optionen, Fixed Income, FX
• Krypto — Spot und Derivate

Für Quant Research ist das entscheidend: Je tiefer die Historie, desto zuverlässiger der Backtest. Daten ab 1970 ermöglichen das Testen von Strategien über Dutzende Marktregime hinweg, einschließlich der Crashes von 1987, 2000, 2008 und COVID-2020.

Links

• 🌐 OneTick: onetick.com
• 🌐 OneTick Use Cases: onetick.com/use-cases
• 📊 TickData: tickdata.com
• 🌐 kdb+ (KX): kx.com
• 🌐 QuestDB: questdb.io
• 🌐 TimescaleDB: timescale.com

Fazit

OneTick ist nicht "nur eine weitere Time-Series-Datenbank". Es ist eine vertikal integrierte Plattform für Finanzdaten, die drei kritische Bedürfnisse mit einer einzigen Engine adressiert: Surveillance für Börsen und Compliance, Quant Research für Hedgefonds und TCA/Best Execution für die Sell-Side. Die DAG-Architektur auf Basis von Event Processors ist eine elegante Lösung für eine Welt, in der dieselben Daten sowohl in Echtzeit als auch über eine tiefe Historie hinweg analysiert werden müssen.

Die Hauptfalle bei der Auswahl: Vergleichen Sie OneTick nicht mit QuestDB oder TimescaleDB als "Datenbank gegen Datenbank". OneTick ist eine Datenbank + Analytics-Engine + fertige Business-Anwendungen (Surveillance-Modelle, TCA-Benchmarks, Compliance-Reports). Wenn Sie nur schnelle Tick-Ingestion brauchen — nehmen Sie QuestDB. Wenn Sie den vollständigen Kreislauf von der Daten-Ingestion bis zum regulatorischen Reporting brauchen — konkurriert OneTick nur mit kdb+, und gewinnt durch eine niedrigere Einstiegshürde (kein Lernen von q nötig) und fertige Business-Module.

Für Algotrading-Teams, die ihre eigene Infrastruktur aufbauen, ist OneTick ein Referenzpunkt: wie eine Plattform gestaltet sein sollte, die eine Billion Ticks pro Tag verarbeitet und dabei einem Analysten trotzdem erlaubt, eine Query visuell zu bauen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.