分筆數據的數量和質量有怎樣的關係？
高頻數據量非常龐大。根據Dacorogna等人(2001)的研究，單日內分筆數據的量抵得上30年日數據的量。然而，數量並不總是等同於質量。集中交易的交易所通常會提供具有合理時間戳、精確的買價賣價，以及每筆交易的交易最。限價指令單簿的信息不是那麼容易獲得。在非集中交易的市場上，比如外匯市場或銀行間貨幣市場，在任意時間點都無法獲得整個市場的報價數據。在這樣的市場當中，參與者知道目前的價格水平，但是每個機構都根據他們的限價指令單薄調整自己的報價。在非集中市場，每位自營商只能向客戶提供自己的分筆數據。因此，在任一給定時間，同一個金融工具在每個自營商那裏的報價都是不同的。Reuters, Telerate和Knight Ridder等幾家公司將不同交易商的報價數據收集到一起，再把這些報價反饋回來，這提高了非集中市場的效率。通常認爲，自營商間報價的不一致性會產生三種異象。
每個自營商的報價都反映了他們的存貨狀況。例如，如果一個自營商剛剛向客戶賣出I億美元的美元/加元，他此時會很想分散他的頭寸風險，並避免賣出更多的美元/力比元。然而，大部分的自營商有義務與他們的客戶在可交易的報價上進行交易。爲了鼓勵客戶下達美元/加元賣出指令，自營商會臨時提高美元/加元的買入報價。同時，爲了引導客戶暫級下達買入指令，自營商會提高美元外加元賣出報價。因此，當自營商持有某金融工具空頭頭寸時，自營商會傾向於同時提高買價和賣價，當其持有不成比例的多頭頭寸時，會同時降低買價和賣價。