怎樣處理分筆數據？
交易機會很大程度上取決於識別這些機會的數據。數據頻率越高，套利機會越多。因此，當我們研究可盈利的交易機會時，很重要的一點是數據的時間間隔越短越好。近來市場微觀結構和計量經濟學的進展爲我們理解分筆數據的獨特性質提供了有力的工具。傳統的低頻數據是等時間間隔的，而分筆數據則是在很短的時間內隨機到達的，其時間間隔是不規則的，這種不規則性給研究者和交易者提供了大量在低頻數據集中無法獲得的信息。兩筆交易之間的時間間隔可能會反映出市場波動性、流動性等很多其他因家的變化，這一點將在本章的剩餘部分繼續討論。
此外，龐大的數據量也有助於研究者做出具有統計顯著性的推斷。正如Dacorogna等人(2001)指出的那樣，大的數據集允許的自由度更大，因此能夠容納更多的輸人變量(參數)。
最後，大量的分筆數據還讓研究者利用短期數據就能做出有關市場最新變化的具有統計顯著性的推斷。如果拿日線數據進行統計預測的話，通常一個月的時間太短了，無法得出什麼有意義的結果，然而，同樣是一個月的分筆數據，其數據量卻足夠用來進行實用的短期估計。其他一些與頻率有關的因素，比如日內季節性，在評估觀測值是否足夠時必須予以考慮。
投資者應關注如下一些話題: