Today, modern financial markets work almost completely data-driven. Banks, brokers, stock exchanges, fintechs and financial portalsneed continuously updated informationon courses, markets and financial instruments. The technical basis for this is so-calledFinancial data feeds.
They deliver real-time market data, historical stock exchange data, master data and further financial information directly to applications, platforms and trading systems.
Without financial data feeds, modern trading platforms, brokerage applications, financial portals or digital asset management would hardly be conceivable.
What is a financial data feed?
A financial data feed is a technical data supply that automatically transfers financial market information to systems, applications and platforms. Typical data include:
- Real-time exchange rates
- Stock prices
- ETF data
- Fund data
- Certificate master data
- Indexes
- Raw material data
- Foreign exchange rates
- Financial key figures
- Realtime indications
Financial data feeds enable companies to continuously access current market information without manual processing.
What types of financial data feeds are there?
Depending on the application, financial data feeds differ significantly.
1 Real-time market data feeds
Real-time market data feeds deliver current price information without time delay. They are used for:
- Trading platforms
- Brokerage applications
- Banks
- Exchanges
- Financial portals
Real-time data are crucial especially in volatile markets.
2 Historical data feeds
Historical financial data include:
- Courses
- Company data
- Volume of trade
- Financial key figures
Companies use historical data feeds for:
- Backtesting
- Research
- Charting
- quantitative analyses
- Regulatory reporting
3 master data feeds
Master data describe the characteristics of a financial instrument. These include, for example,:
- ISIN
- WKN
- Issued
- Durations
- Basic values
- Product characteristics
Precisely in the case of certificates and structured products, master data is a central component of professional financial applications.
4 KPI feeds
KPI feeds provide calculated financial indicators for the analysis of financial instruments.
Examples:
- Benefits
- Sideward yield
- Leverage
- Omega
- Delta
- volatility
These key figures are used in particular for certificates and structured products.
How do financial data feeds work?
Financial data feeds process information from different sources. These include:
- Exchanges
- Trading venues
- Issuers
- Market Maker
- Financial data provider
The data is collected, validated, normalized and then delivered to customer applications.
Typical transmission paths are:
- APIs
- Data streams
- WebSockets
- JSON feeds
- XML feeds
- proprietary data formats
Modern market data infrastructures processmillions of records daily.
Who uses financial data feeds?
Financial data feeds are now used in numerous applications.
Banksuse financial data feeds for:
- Securities
- Customer portals
- Asset management
- Research systems
Brokerintegrate financial data feeds for:
- Course notes
- Trading platforms
- Watchlists
- Realtime charts
Financial portals and stock exchange portalsuse data feeds for:
- Pages
- Market overviews
- Financial news
- Product comparisons
Fintech companyintegrate financial data feeds into:
- Apps
- Robo-Advisory-Lösungen
- Analyseplattformen
- digitale Finanzprodukte
Warum sind Datenqualität und Aktualität so wichtig?
Die Qualität eines Finanzdaten-Feeds entscheidet darüber, wie zuverlässig eine Anwendung funktioniert.
Wichtige Faktoren sind:
- Aktualität
- Vollständigkeit
- Konsistenz
- Skalierbarkeit
- Ausfallsicherheit
Fehlerhafte oder veraltete Daten können zu:
- falschen Kursanzeigen
- fehlerhaften Analysen
- inkorrekten Produktvergleichen
- schlechter Nutzererfahrung
führen.
Deshalb setzen professionelle Marktteilnehmer:innen auf hochwertige Finanzdatenanbieter und skalierbare Market-Data-Infrastrukturen.
Finanzdaten-Feeds und Echtzeit-Marktdaten
Echtzeit-Marktdaten gehören heute zu den wichtigsten Anwendungsfällen von Finanzdaten-Feeds.
Sie liefern fortlaufend:
- Aktienkurse
- ETF-Kurse
- Indexstände
- Zertifikatepreise
- Devisenkurse
Für Banken, Broker und Finanzplattformen sind Echtzeitdaten häufig geschäftskritisch.
Welche Rolle spielen Finanzdaten–APIs?
Finanzdaten-Feeds und Finanzdaten–APIs werden häufig gemeinsam genutzt. Der Unterschied:
Ein Finanzdaten-Feed beschreibt die Datenversorgung. Eine Finanzdaten–API beschreibt die technische Schnittstelle für den Zugriff auf diese Daten.
APIs ermöglichen die Integration von:
- Echtzeit-Marktdaten
- historischen Börsendaten
- Stammdaten
- Finanzkennzahlen
in digitale Finanzanwendungen.
Finanzdaten-Feeds für Zertifikate und strukturierte Produkte
Besonders anspruchsvoll sind Datenfeeds für strukturierte Produkte.
Hier müssen häufig verarbeitet werden:
- Zertifikate-Stammdaten
- Produktlogiken
- Emittenteninformationen
- Kennzahlen
- Realtime-Indikationen
Da sich viele dieser Daten dynamisch verändern, sind hohe Aktualisierungsfrequenzen erforderlich.
Wie ARIVA Finanzdaten-Feeds bereitstellt
ARIVA liefert seit 1998 Finanzmarktdaten für Banken, Broker, Börsen, Fintechs und digitale Finanzplattformen.
Die Finanzdaten-Feeds von ARIVA umfassen unter anderem:
- Echtzeit-Marktdaten
- historische Börsendaten
- Finanzkennzahlen
- Zertifikate-Stammdaten
- Realtime-Indikationen
- Finanzdaten–APIs
Unternehmen nutzen die Datenversorgung von ARIVA für:
- Brokerage-Plattformen
- Finanzportale/Börsenportale
- Banking-Anwendungen
- White-Label-Lösungen
- digitale Finanzprodukte
Durch skalierbare Market-Data-Infrastrukturen ermöglicht ARIVA die zuverlässige Bereitstellung professioneller Finanzmarktdaten.
Finanzdaten-Feeds als Fundament moderner Finanzplattformen
Finanzdaten-Feeds bilden die technische Grundlage moderner Finanzanwendungen.
Sie versorgen Banken, Broker, Börsen, Fintechs und Finanzportale mit:
- Echtzeit-Marktdaten
- historischen Börsendaten
- Stammdaten
- Finanzkennzahlen
- Realtime-Indikationen
Die Qualität und Aktualität dieser Daten entscheidet maßgeblich über die Leistungsfähigkeit digitaler Finanzprodukte. Für professionelle Anwendungen sind skalierbare Finanzdaten-Feeds und zuverlässige Market-Data-Infrastrukturen daher unverzichtbar.
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