OneTick: het platform waar beurzen spoofers vangen en hedgefondsen op alfa jagen

Bloomberg is voor analisten die een terminal nodig hebben. TradingView is voor particuliere traders die grafieken nodig hebben. Maar wanneer een beurs in realtime wil detecteren dat een trader op de ene markt nepordes plaatst om de prijs op een andere markt te bewegen, heeft die OneTick nodig.

OneTick is een time-series-database en streaming-analyticsengine op enterprise-niveau, specifiek ontworpen voor financiële markten. Geen general-purpose TSDB zoals TimescaleDB of InfluxDB. Ook niet zomaar een snelle columnar store zoals ClickHouse. Het is een platform dat financiële data begrijpt: trade/quote-relaties, orderboekdiepte, corporate actions en cross-market-correlaties. Tot de klanten behoren beurzen, investeringsbanken, hedgefondsen, market makers en brokers.

Drie pijlers van OneTick

Het platform lost drie fundamenteel verschillende problemen op met één engine:

De kernidee: alle drie de workloads draaien op één engine die zowel historische als realtime data verwerkt. Geen apart streamingsysteem en apart backtestingsysteem nodig — het is één platform.

Architectuur: Directed Acyclic Graph (DAG) als querytaal

De centrale architecturale keuze van OneTick: queries worden niet in SQL gebouwd (hoewel SQL ook wordt ondersteund), maar als een Directed Acyclic Graph (DAG) van Event Processors (EP's).

Wat is een Event Processor

Een Event Processor is een atomaire rekeneenheid. Elke EP voert één bewerking uit: filteren, aggregeren, joins, berekening van afgeleide velden, VWAP-berekening of reconstructie van het orderboek. Data (ticks) stroomt via een keten van EP's van bronnen naar sinks.

Analogie: een lopende band in een fabriek. Een tick (een record met tijdstempel) komt links de graaf binnen, doorloopt een keten van processors, en de uitvoer is een afgewerkt resultaat: een alert, een geaggregeerde metriek of een signaal.

Waarom DAG in plaats van SQL

Grafen kunnen visueel worden gebouwd via de ingebouwde designer ("paint-a-canvas") of programmatisch via de Python-API.

Prestaties

Cijfers die OneTick claimt (en die door de sector worden bevestigd):

Ter referentie: een typische L2-feed voor één liquide aandeel (AAPL) genereert tijdens piekuren ~100K berichten/sec. Voor de gehele Amerikaanse aandelenmarkt — honderden miljoenen berichten per dag. OneTick is ontworpen om dit allemaal met marge te verwerken.

Market Surveillance: waar OneTick de industriestandaard is

Market Surveillance is wellicht de sterkste use case van OneTick. Het platform wordt door de beurzen zelf gebruikt om handelsactiviteit te monitoren.

Welke manipulaties worden gedetecteerd

Cross-market- en cross-asset-monitoring

Het meest complexe geval: manipulatie over markten heen. Een trader beweegt de futuresprijs op de ene beurs terwijl hij profiteert van een gerelateerde optie op een andere. Of handelt een ADR op de NYSE, wetende wat er met het onderliggende aandeel op de LSE gaat gebeuren.

OneTick aggregeert data van meerdere handelsplatformen in één stream en zoekt naar cross-market-patronen, zelfs wanneer structurele verbanden tussen instrumenten niet voor de hand liggen.

Regelgevende dekking

White-box AI voor alert-scoring

Het klassieke surveillance-probleem zijn valse positieven. Bij 10.000 alerts per dag heeft een compliance-team van 5 personen geen enkele kans om ze allemaal te beoordelen. OneTick gebruikt "white-box" ML: modellen schatten de kans op daadwerkelijke manipulatie in en tonen daarbij de reden — precies welke factoren tot een hoge score hebben geleid. Geen black box, maar een verklaarbaar model, wat cruciaal is voor toezichthouders.

Quant Research: van ticks naar alfa

Voor hedgefondsen en quant desks is OneTick niet zomaar een dataopslag. Het is een onderzoeksomgeving waar data en analytics op één plek samenkomen.

Wat je kunt doen

1. Analyse van marktmicrostructuur. Het orderboek reconstrueren op elk moment in het verleden, liquiditeitsdiepte, spreads en order-flow-onbalans analyseren.

2. Backtesting van strategieën. Handelsstrategieën uitvoeren op historische tickdata met point-in-time-nauwkeurigheid. Geen look-ahead bias — data wordt strikt teruggegeven in de volgorde waarin het in realtime beschikbaar was.

3. Signaalgeneratie. Hypothesen testen: "Als de bid-ask-spread met 3σ verbreedt bij stijgend volume — is dat een voorspeller van omkering?" Over decennia aan data, over alle instrumenten heen.

4. ML op tickdata. MDRE (Market Data Research Environment) — een Python/Pandas-achtige API voor data science. Hyperparameter-tuning, cross-validatie, model-serving — rechtstreeks op tickdata, zonder export naar een apart systeem.

Toegangsmethoden

Trading Analytics: TCA en best execution

Sinds MiFID II is best execution geen aanbeveling meer — het is een wettelijke verplichting. Brokers moeten aantonen dat ze klantorders hebben uitgevoerd tegen de best beschikbare prijs.

Transaction Cost Analysis (TCA)

OneTick maakt het mogelijk om uitvoeringsprijzen te vergelijken met benchmarks:

Realtime liquiditeitsmonitoring

Voor FX-desks en algo-traders: OneTick vergelijkt actuele spreads en volumes met historische gemiddelden. Als de EUR/USD-spread met 2σ verbreedt ten opzichte van het maandgemiddelde — dat is een anomalie, en het algoritme kan de uitvoering vertragen of overschakelen naar een alternatief handelsplatform.

Deployment: on-prem en cloud

Vergelijking met alternatieven

Wanneer OneTick kiezen

• Je bent een beurs of toezichthouder en hebt surveillance nodig met kant-en-klare detectiemodellen.
• Je bent een sell-side desk en toezichthouders eisen TCA- en best-execution-rapportage.
• Je bent een quant fund en hebt een platform nodig waarin historisch onderzoek en live monitoring dezelfde tool zijn.

Wanneer OneTick overkill is

• Je bent een particuliere trader of een klein cryptoteam. OneTick is een enterprise-product met enterprise-prijzen.
• Je hebt alleen een database nodig zonder analytics. QuestDB of TimescaleDB zouden redelijker zijn.
• Je data zijn geen financiële ticks. IoT, monitoring, logs — dat is een andere niche, en daar is OneTick overkill.

Ecosysteem: OneTick + TickData

OneTick is nauw geïntegreerd met TickData — een van de grootste aanbieders van historische tickdata. Dekking:

• Amerikaanse aandelen — vanaf 1970
• Wereldwijde beurzen — 80+ handelsplatformen
• Alle assetklassen — aandelen, futures, opties, fixed income, FX
• Crypto — spot en derivaten

Voor quant research is dit cruciaal: hoe dieper de historie, hoe betrouwbaarder de backtest. Data vanaf 1970 maken het mogelijk om strategieën te testen over tientallen marktregimes heen, inclusief de crashes van 1987, 2000, 2008 en 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

Conclusie

OneTick is niet "zomaar weer een time-series-database". Het is een verticaal geïntegreerd platform voor financiële data dat drie kritieke behoeften met één engine adresseert: surveillance voor beurzen en compliance, quant research voor hedgefondsen, en TCA/best execution voor de sell-side. De DAG-architectuur gebouwd op Event Processors is een elegante oplossing voor een wereld waarin dezelfde data zowel in realtime als over een diepe historie geanalyseerd moet worden.

De belangrijkste valkuil bij het kiezen: vergelijk OneTick niet met QuestDB of TimescaleDB als "database versus database". OneTick is een database + analyticsengine + kant-en-klare bedrijfsapplicaties (surveillance-modellen, TCA-benchmarks, compliance-rapporten). Als je alleen snelle tick-ingestie nodig hebt — kies QuestDB. Als je de volledige cyclus nodig hebt, van data-ingestie tot regelgevende rapportage — dan concurreert OneTick alleen met kdb+, en wint het door een lagere toetredingsdrempel (geen q hoeven leren) en kant-en-klare bedrijfsmodules.

Voor algotrading-teams die hun eigen infrastructuur bouwen, is OneTick een referentiepunt: hoe een platform ontworpen zou moeten worden dat een biljoen ticks per dag verwerkt, terwijl een analist toch een query visueel kan bouwen, zonder ook maar één regel code te schrijven.