監管機構和投資者疲于應對高頻交易(HFT)帶來的難題。這種速度極快的計算機化金融活動如今占據了交易的大頭。美國監管部門認為，高頻交易一手制造了2010年5月的“閃電暴跌”(flash crash)，令道瓊斯工業平均指數(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。
大數據指的是過于龐大或復雜（或兩者兼具）、無法用標準軟件高效管理的數據集。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、新聞報道無一不是它的來源。
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。我們與勞倫斯伯克利國家實驗室(Lawrence Berkeley National Laboratory)的馬科斯?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算法將預判出該基金在其余交易時段的動向，并執行相同的交易。該基金繼續執行交易時將付出更高的價格，使用算法的交易商則趁機獲利。
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