分笔数据的数量和质量有怎样的关系？
高频数据量非常庞大。根据Dacorogna等人(2001)的研究，单日内分笔数据的量抵得上30年日数据的量。然而，数量并不总是等同于质量。集中交易的交易所通常会提供具有合理时间戳、精确的买价卖价，以及每笔交易的交易最。限价指令单簿的信息不是那么容易获得。在非集中交易的市场上，比如外汇市场或银行间货币市场，在任意时间点都无法获得整个市场的报价数据。在这样的市场当中，参与者知道目前的价格水平，但是每个机构都根据他们的限价指令单薄调整自己的报价。在非集中市场，每位自营商只能向客户提供自己的分笔数据。因此，在任一给定时间，同一个金融工具在每个自营商那里的报价都是不同的。Reuters, Telerate和Knight Ridder等几家公司将不同交易商的报价数据收集到一起，再把这些报价反馈回来，这提高了非集中市场的效率。通常认为，自营商间报价的不一致性会产生三种异象。
每个自营商的报价都反映了他们的存货状况。例如，如果一个自营商刚刚向客户卖出I亿美元的美元/加元，他此时会很想分散他的头寸风险，并避免卖出更多的美元/力比元。然而，大部分的自营商有义务与他们的客户在可交易的报价上进行交易。为了鼓励客户下达美元/加元卖出指令，自营商会临时提高美元/加元的买入报价。同时，为了引导客户暂级下达买入指令，自营商会提高美元外加元卖出报价。因此，当自营商持有某金融工具空头头寸时，自营商会倾向于同时提高买价和卖价，当其持有不成比例的多头头寸时，会同时降低买价和卖价。