監管機構和投資者疲於應對高頻交易(HFT)帶來的難題。這種速度極快的電腦化金融活動如今佔據了交易的大頭。美國監管部門認爲，高頻交易一手製造了2010年5月的「閃電暴跌」(flash crash)，令道瓊工業平均指數(Dow Jones Industrial Average)突然大跌。然而，現在的高頻交易已與三年前大不相同，這是「大數據」造成的。
大數據指的是過於龐大或複雜（或兩者兼具）、無法用標準軟體高效管理的數據集。金融市場是大數據的重要產生者，交易、報價、業績報告、消費者研究報告、官方統計數據公報、調查、新聞報導無一不是它的來源。
第一代高頻交易單純靠速度來發現利用價格差異，依賴這種策略的公司近年來的日子不太好過。Rosenblatt Securities表示，與2009年相比，2012年高頻交易公司的利潤下降了74%。光快是不夠的。我們與勞倫斯柏克萊國家實驗室(Lawrence Berkeley National Laboratory)的馬可仕•洛佩斯•德普拉多(Marcos Lopez de Prado)提出，高頻交易公司越來越依賴「戰略順序交易」(strategic sequential trading)。它包含的演算法可以分析金融大數據，以識別出特定市場參與者留下的足跡。例如，如果一支共同基金通常在收盤前每一分鐘的第一秒執行大額訂單，能夠識別出這一模式的演算法將預判出該基金在其餘交易時段的動向，並執行相同的交易。該基金繼續執行交易時將付出更高的價格，使用演算法的交易商則趁機獲利。
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