Tick 一般是指 Best Bid/Offer 的变化，就是 Order Book 上最优的买单和卖单发生的变化。题目中的例子，Tick 2 和 Tick 1 的不同就在于 Best Offer 的 size 变了（少了 25），所以产生了这一个 tick。
当然这个不等于说 Tick 1 和 Tick 2 之间没有别的 Order Book 的变化，它可以在除了 Best Bid/Offer 之外的地方变化，只不过这些事情在 Tick Data 上被滤掉了而已。
这种所谓的 Tick Data 其实就是一种对 Order Book Events 的 Down Sample 而已，它的前提假设是 Best Bid/Offer 是最重要的信息，以丢弃其它相对不如这个重要的信息为代价，缩减数据规模，让数据处理变的更容易。
而实际上，真正的 Limit Order Book Market 里，交易所发的原始数据是所有对 Order Book 的增、删、改＋成交这四样，特别是改单一般都是占整体数据流的大部分。只不过要处理这种级别的数据，需要你懂一些数据结构的操作，能自己维护重建 Order Book。这个手艺一般做 Quant 的人都不会，要么就是写出来的代码实在太慢根本处理不了原始数据的规模，所以往往是为了简化起见就给他们 Tick Data，一般人就都能凑合着用了。
因为这种二手数据的本质，Tick Data 做的好不好当然是会有区别的。虽然说是需要记录每一个 Best Bid/Offer 的变化，但实际上这种数据反正也不用维护 Order Book 的一致性，因为各种技术问题少记了几个也不会有人说什么。甚至可能某家的数据处理程序还有 bug ，其中一些数据偷摸的错了一些，一般人也很难发现。这些都是可以用来比较数据质量的。
建议大家做 Quant 工作的，还是要注意编程基本功，有条件就自己直接处理原始数据。少一层二手过滤，就少一次出错的机会，离你发现新策略也就更近一步。
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