MM en Marche 3 : Avantage Statistique et Conception de Signaux

深潮Publié le 2025-12-28Dernière mise à jour le 2025-12-28

Résumé

Dans "MM en Marche 3 : Avantage Statistique et Conception de Signal", Dave explore comment les market makers (MM) déploient des stratégies proactives pour générer du "micro alpha" – un avantage probabiliste à très court terme (de 100 ms à 10 s) sur la direction des prix, et non une prédiction de tendance. L'article présente plusieurs signaux clés : - **Order Book Imbalance (OBI)** : Mesure statique standardisée indiquant si les ordres d'achat ou de vente dominent à un prix donné. - **Order Flow Imbalance (OFI)** : Mesure dynamique de l'activité des "preneurs" (takers) qui poussent activement le prix. - **Dynamique des files d'attente (Queue Dynamics)** : Analyse des ordres limités, incluant la détection des icebergs (ordres cachés) et du spoofing (faux ordres). - **Taux d'annulation (Cancel Ratio)** : Taux auquel la liquidité disparaît, signalant une instabilité croissante. Ces signaux, utilisés ensemble, permettent aux MM d'ajuster activement leurs cotations, de gérer leur inventaire et de réduire leur exposition au risque. Enfin, Dave souligne l'importance cruciale de la **vitesse** (latence). Les MM avec une infrastructure plus rapide (serveurs proches des exchanges) bénéficient d'un "arbitrage de latence", leur permettant d'agir sur l'information avant les autres. Il note également que sur certaines crypto-exchanges, des comptes privilégiés peuvent bénéficier de droits de priorité de traitement. L'article conclut que ces concepts, bien que fondamentaux, sont l...

Auteur : Dave

« MM en Marche 1 : Système de Cotation des Stocks du Market Maker »

« MM en Marche 2 : Carnet d'Ordres et Flux d'Ordres du Market Maker »

Les deux premiers épisodes ont évoqué le flux d'ordres et la cotation des stocks. On pourrait croire que les market makers (MM) ne font que s'ajuster passivement, mais ont-ils des moyens d'attaquer activement ? La réponse est oui. Aujourd'hui, nous présentons l'avantage statistique et la conception de signaux, ce que les MM recherchent comme « micro alpha ».

1. L'alpha du market maker ?

Le micro alpha est, sur une échelle de temps très courte (~100ms à ~10s), un « décalage de probabilité conditionnelle » concernant la prochaine direction de variation des prix / la dérive du prix moyen / l'asymétrie des transactions. Il est important de noter que l'alpha vu par les MM n'est pas une prédiction de tendance ou une estimation des hausses/baisses, il ne nécessite qu'un décalage de probabilité. C'est différent de ce que l'on appelle généralement alpha. Explication en langage simple :

L'avantage statistique du market maker peut être compris comme suit : dans une fenêtre de temps extrêmement courte, l'état du carnet d'ordres est-il « enclin » à faire bouger le prix d'abord dans une certaine direction. Si le MM parvient à calculer la probabilité de la direction du prix à la milliseconde suivante grâce à certains indicateurs, alors il peut : 1. Acheter plus volontiers avant une hausse plus probable. 2. Retirer plus rapidement les ordres d'achat avant une baisse plus probable. 3. Réduire l'exposition dans les moments dangereux.

La base financière pour prédire la prochaine direction des prix est : en raison de facteurs tels que le flux d'ordres, le volume des ordres en attente, le ratio d'annulations du carnet, etc. (dont nous parlerons plus tard), le marché n'est pas une marche aléatoire brownienne dans un instant très court, mais a une direction. La phrase ci-dessus est la traduction financière du concept mathématique de « probabilité conditionnelle ».

Avec cet alpha, le market maker peut opérer directionnellement sur les prix. Enfin, le « dog zhuang » (ndlr : argot chinois pour désigner les opérateurs influents) gagne de l'argent sur les mouvements de prix, et pas seulement sur le spread, ces frais de service.

2. Présentation des signaux classiques

2.1 Déséquilibre du Carnet d'Ordres (Order Book Imbalance : OBI)

L'OBI regarde, près du prix actuel, de quel côté « il y a plus de monde », c'est une mesure statistique différentielle de volume standardisée.

Cette formule n'est en fait pas difficile, c'est une logique de ratio par sommation. On regarde s'il y a plus d'ordres d'achat ou de vente. Si l'OBI tend vers 1, cela signifie qu'il y a presque uniquement des ordres d'achat à cours limité, le côté acheteur est épais. S'il tend vers -1, c'est le côté vendeur qui est épais. S'il tend vers 0, l'achat et la vente sont relativement symétriques.

Il est important de noter que l'OBI est un « capture statique », un indicateur classique mais peu efficace seul, il doit être utilisé avec le ratio d'annulations, la pente du carnet d'ordres, etc.

2.2 Déséquilibre du Flux d'Ordres (Order Flow Imbalance : OFI)

L'OFI regarde qui attaque activement sur une très courte période récente. L'OFI est le terme moteur de premier ordre du changement de prix, car le prix est poussé par les ordres taker, pas par les ordres en attente.

Cela ressemble un peu à un volume net d'achat/vente. Dans le cadre de Kyle (1985), ΔP≈λ⋅OFI, où λ est la profondeur du tick, donc l'OFI est le facteur qui pousse le prix.

2.3 Dynamique des Files d'Attente (Queue Dynamics)

La plupart des bourses utilisent maintenant des règles de négociation en continu, selon le meilleur prix et le principe premier arrivé, premier servi (FCFS), donc les ordres soumis font la queue pour être exécutés. La file d'attente représente la situation des ordres en attente, qui détermine l'état du carnet. Un état de carnet anormal (ainsi que la situation des réapprovisionnements et annulations) suggère un changement de prix directionnel, c'est-à-dire du micro alpha.

Il faut faire attention à deux situations dans la file d'attente :

1. Iceberg : Ordre Caché

Exemple : seulement 10 lots sont affichés en surface. Mais chaque fois qu'ils sont exécutés, 10 lots supplémentaires sont immédiatement rajoutés. L'intention réelle pourrait en fait être de 1000 lots. La méthode que j'ai présentée dans le premier épisode pour que le « dog zhuang » dégoûtant abaisse son prix de revient consistait en fait à fabriquer manuellement un iceberg. En pratique, certains acteurs, voulant masquer leur volume réel, utilisent aussi les icebergs.

2. Spoofing (Ordre Factice)

Placer un ordre très important d'un côté, dans le but de créer une « fausse impression de pression », et l'annuler rapidement avant que le prix ne s'en approche. Le spoofing pollue l'OBI, la pente, etc., épaississant artificiellement la file d'attente et augmentant le risque de mouvement. De plus, certains spoofs importants peuvent effrayer le marché et potentiellement manipuler les prix. La bourse de Londres a semble-t-il arrêté un type en 2015 pour manipulation des changes, il faisait du spoofing. Mais dans la cryptosphère, nous pouvons aussi fabriquer manuellement du spoofing pour embêter le « dog zhuang », mais attention, si vous êtes vraiment exécuté, votre exposition devient très importante.

2.4 Ratio d'Annulations du Carnet (Cancel Ratio : CR)

Le ratio d'annulations est une estimation du taux de « disparition » de la liquidité :

Annulations↑ ⇒ Pente↓ ⇒ λ↑ ⇒ ΔP plus sensible. C'est un signal d'instabilité qui précède l'OFI. CR→1 : Presque uniquement des annulations. CR→0 : Presque uniquement des réapprovisionnements. Les formules mathématiques de cet épisode sont très simples, on peut les interpréter en lisant les images.

CR↑ ⟹ La partie passive estime que le risque futur augmente. De plus, le CR n'est pas utilisé seul non plus, il est toujours utilisé avec l'OFI et d'autres éléments.

Ce qui précède n'est peut-être que quelques jeux classiques sur le carnet, l'évolution du market making est rapide, et de plus, avec les actions tokenisées, ces MM comme js devront probablement s'impliquer dans le market making on-chain. Mais ces indicateurs restent très utiles et inspirants.

3. Le Domaine Absolu du Market Maker : La Vitesse

Au cinéma, nous entendons souvent qu'un fonds est plus performant parce que sa connexion est plus rapide. Y compris de nombreux market makers qui déplacent leurs salles serveurs plus près des serveurs de la bourse. Pourquoi exactement ? Pour finir cet article, parlons de l'avantage des équipements physiques, et de l'« avantage à la transaction » caractéristique des bourses de cryptomonnaies.

L'arbitrage sur la latence ne consiste pas à prédire les prix futurs, mais à exécuter les ordres d'achat et de vente à un prix plus avantageux avant que les autres « n'aient réagi ». Dans les modèles théoriques : le prix est continu, l'information est synchrone. Mais en réalité : le marché est piloté par les événements, l'information arrive de manière asynchrone. Pourquoi l'information arrive-t-elle de manière asynchrone ? Parce que recevoir le signal de prix de la bourse et envoyer des instructions d'ordre à la bourse prend du temps, c'est une limitation du monde physique. Même sur des marchés totalement conformes : différentes bourses, différentes sources de données, différents moteurs de matching, différentes localisations géographiques entraînent des latences. Ainsi, les MM disposant d'équipements plus avancés ont l'initiative.

Cela teste la force intrinsèque du market maker, cela n'a pas grand-chose à voir avec les autres joueurs, donc je considère que c'est leur domaine absolu.

L'exemple le plus simple : par exemple, vous voulez vendre un lot. À ce moment-là, vous cotisez au meilleur prix de vente du marché, en théorie vous pourriez être exécuté. Mais moi aussi, je veux vendre en même temps. Comme je vois le prix et que ma vitesse de soumission est plus rapide que la vôtre, je fais exécuter mon ordre en premier. Votre stock ne peut pas être liquidé, empêchant la neutralisation de la position de se rétablir continuellement. La situation réelle est bien plus complexe.

Un point intéressant est que, comme il n'y a pas encore de réglementation, presque toutes les bourses de cryptomonnaies peuvent accorder directement un droit de priorité d'exécution à certains comptes désignés. Cela signifie donner à certains comptes spécifiques le droit de passer devant. C'est particulièrement courant sur certaines petites plateformes. Il semble que devenir « l'un des leurs » dans la cryptosphère soit aussi important que dans la recherche. Pouvoir exécuter en toute sécurité est une étape cruciale pour passer de la théorie de l'Alpha à la pratique.

Cet épisode a tenté d'écrire un contenu du point de vue du MM. En réalité, les opérations sont certainement plus complexes. Par exemple, rien que la « dynamic queue » comporte de nombreux détails à prendre en compte en pratique. Les commentaires des enseignants (ndlr : terme respectueux pour s'adresser à des pairs experts) sont les bienvenus.

Post-scriptum : Un regret pour cet article, le titre « Déploiement de Domaine dans le Market Making », je voulais initialement l'utiliser pour parler de la couverture dynamique et des options, car je considère que c'est le concept le plus difficile dans le market making, digne de cette technique ultime qu'est le déploiement de domaine. Mais j'ai passé une journée avant-hier dessus, l'article était même à moitié écrit, et je n'ai vraiment pas su comment l'aborder de manière systématique, alors je l'ai remplacé par une discussion sur le micro alpha. Le professeur @agintender a un article qui mentionne de nombreux concepts professionnels de couverture, je vous encourage à aller le voir.

Questions liées

QQu'est-ce que le 'micro alpha' pour un market maker (MM) et en quoi diffère-t-il de l'alpha traditionnel ?

ALe 'micro alpha' est un market maker est un décalage de probabilité conditionnelle sur des échelles de temps très courtes (~100 ms à ~10 s) concernant la direction du prochain mouvement de prix, la dérive du prix moyen ou l'asymétrie des transactions. Contrairement à l'alpha traditionnel qui prédit des tendances ou des variations de prix, le micro alpha se concentre uniquement sur un avantage probabiliste à très court terme, permettant au MM d'ajuster ses positions de manière proactive.

QExpliquez brièvement ce qu'est l'Order Book Imbalance (OBI) et son utilité.

AL'Order Book Imbalance (OBI) est une mesure statistique normalisée qui indique quel côté (achat ou vente) a plus de volume à proximité du prix actuel. Il se calcule comme la différence de volume entre les ordres d'achat et de vente, divisée par leur somme. Un OBI proche de 1 indique un carnet d'ordres épais du côté acheteur, -1 du côté vendeur, et 0 une symétrie. Il est utilisé pour évaluer la pression directionnelle immédiate, mais est souvent combiné à d'autres signaux comme le taux d'annulation pour plus d'efficacité.

QQuel est le rôle de l'Order Flow Imbalance (OFI) et comment est-il lié aux changements de prix ?

AL'Order Flow Imbalance (OFI) mesure qui, entre les acheteurs et les vendeurs, est plus actif sur une courte période récente. Il représente le facteur de premier ordre qui entraîne les changements de prix, car les prix sont principalement poussés par les ordres 'taker' (agresseurs) plutôt que par les ordres passifs. Dans le cadre de Kyle (1985), la variation de prix (ΔP) est approximativement proportionnelle à l'OFI (ΔP ≈ λ · OFI), où λ est la profondeur du tick.

QQu'est-ce que le 'spoofing' et comment affecte-t-il le carnet d'ordres ?

ALe 'spoofing' est une pratique où un acteur place un ordre important d'un côté du carnet (achat ou vente) sans intention de le faire exécuter, dans le but de créer une fausse impression de pression de marché. L'ordre est généralement annulé avant d'être exécuté. Cela fausse les indicateurs comme l'OBI et la pente du carnet d'ordres en rendant la file d'attente artificiellement épaisse, augmentant ainsi le risque de mouvement de prix et pouvant potentiellement manipuler les prix à très court terme.

QPourquoi la vitesse (latence) est-elle si cruciale pour les market makers ?

ALa vitesse (faible latence) est cruciale pour les market makers car elle leur permet un arbitrage de latence. Cela ne consiste pas à prédire les prix futurs, mais à traiter l'information et à exécuter les ordres plus rapidement que les autres participants, profitant ainsi de prix plus favoraux avant que le marché ne s'ajuste. Dans la réalité, l'information arrive de manière asynchrone en raison de limitations physiques (géographie, infrastructure). Avoir des équipements plus rapides (serveurs proches de l'échange) confère donc un avantage décisif pour maintenir la neutralité des positions et exécuter les stratégies.

Lectures associées

Le « GENIUS Act » et le « CLARITY Act » adoptés : Quelle est la véritable architecture du rendement sur chaîne ?

L'article distingue trois types de crédit en chaîne (on-chain) : le prêt cryptographique surcollatéralisé, le prêt non garanti (historiquement défaillant), et le crédit adossé à des actifs (Asset-Backed Credit - ABC), présenté comme la catégorie à la croissance la plus rapide et la seule résolvant structurellement le problème de sélection adverse. L'ABC repose sur des garanties réelles identifiables, des droits légaux hors chaîne et des mécanismes de recouvrement. La croissance des actifs du monde réel (RWA) tokenisés est significative, tirée par une deuxième vague de crédit privé tokenisé (ex : Maple Finance, Centrifuge). La demande provient principalement des stablecoins (3230 milliards de dollars), cherchant un rendement conforme. Cependant, l'article souligne que le modèle actuel de "fonds tokenisés" ne résout pas le problème de sélection adverse au niveau du protocole ; il reporte simplement les risques et la structure du fonds sous-jacent. Le contexte réglementaire américain, avec les lois GENIUS (interdisant aux émetteurs de stablecoins de verser des rendements) et CLARITY (étendant cette interdiction aux plateformes), crée un tournant. Désormais, le rendement sur les dollars en chaîne doit être fourni via des produits d'investissement distincts et conformes. La "vault" (sorte de coffre-fort numérique ou contrat intelligent de type ERC-4626) devient donc l'architecture centrale incontournable. Elle n'est plus un simple outil de packaging, mais le lieu où s'encodent la conformité, la transparence, l'évaluation du crédit, la structure des paiements (waterfall) et les mécanismes de recouvrement. Sa conception est désormais une question architecturale de premier ordre pour délivrer un rendement conforme et résoudre la sélection adverse directement au niveau de la couche protocole, dans un paysage post-GENIUS/CLARITY.

Foresight NewsIl y a 17 mins

Le « GENIUS Act » et le « CLARITY Act » adoptés : Quelle est la véritable architecture du rendement sur chaîne ?

Foresight NewsIl y a 17 mins

Bureau de Renseignement TechFlow : Le Nouveau Modèle Fable d'Anthropic Limite la Recherche en Biosécurité et Fait Polémique, l'IPC Américain Grimpe à 4,2 %, un Sommet depuis Trois Ans

La controverse éclate autour des nouveaux modèles Fable et Mythos d'Anthropic, accusés d'entraver discrètement la recherche en biosécurité via des limitations et une rétention obligatoire des données. Le fondateur d'Anthropic révèle que son départ d'OpenAI fut dû à un manque d'honnêteté, et non à des divergences de sécurité. OpenAI envisage quant à lui une guerre des prix. Dans le secteur crypto, BlackRock poursuit ses démarches pour un ETF Bitcoin générateur de revenus, tandis que des avertissements concernent l'impact des stablecoins sur les dépôts bancaires. Malgré une inflation américaine en hausse à 4,2% et la fermeture du détroit d'Hormuz par l'Iran, le Bitcoin ne joue pas son rôle de valeur refuge. Sur le front technologique, Nvidia et AMD rivalisent d'innovations matérielles et logicielles pour l'IA. Un tribunal allemand établit un précédent en tenant Google responsable des réponses erronées de son IA, et Microsoft étend son assistant Copilot. Les marchés sont agités : l'or et les actions chutent, tandis que la Corée du Sud subit des turbulences boursières. Des avancées majeures sont signalées, comme l'utilisation d'interface cerveau-ordinateur pour la cécité, mais aussi une inquiétante première : un drone autonome ayant tué un soldat. Le fil rouge de ces événements souligne les tensions croissantes autour de la régulation de l'IA et son test dans un monde réel marqué par l'instabilité géopolitique et économique.

marsbitIl y a 32 mins

Bureau de Renseignement TechFlow : Le Nouveau Modèle Fable d'Anthropic Limite la Recherche en Biosécurité et Fait Polémique, l'IPC Américain Grimpe à 4,2 %, un Sommet depuis Trois Ans

marsbitIl y a 32 mins

Alibaba crée un nouveau département, quel signal ?

Le mois de juin a été marqué par un ajustement organisationnel majeur chez Alibaba dans le domaine de l'IA. Le groupe a fusionné ses deux principales entités dédiées à l'IA — le département du grand modèle Tongyi et le Future Life Lab — pour créer le nouveau "Token Foundry Business Unit", placé sous la direction directe du PDG Daniel Zhang. Cette réforme s'inscrit dans une série de réorganisations rapides. Il y a trois mois, Alibaba avait déjà créé le groupe d'affaires Alibaba Token Hub (ATH) pour consolider ses ressources en IA. La création de Token Foundry indique une transition de la phase d'intégration des ressources à celle d'accélération de la commercialisation. L'objectif est de devenir un fournisseur de base à l'ère de l'IA, en alignant la recherche fondamentale sur les modèles et l'exploration des scénarios d'application. Parallèlement, Jingren Zhou, architecte clé de la série de modèles Qwen, a été nommé scientifique en chef du groupe et dirigera le nouveau "Alibaba AI Future Research Institute". Cette nomination vise à le libérer de la gestion opérationnelle pour se concentrer sur la recherche de pointe à long terme. Ces changements reflètent une tendance globale parmi les géants technologiques (Google, Microsoft, Meta, Amazon) à unifier leurs forces en IA sous une direction centralisée pour améliorer l'efficacité et l'intégration avec les activités commerciales. La pression commerciale est un moteur important. Alibaba a annoncé que ses activités d'IA étaient entrées dans une phase de retour sur investissement commercial. Des produits comme la plateforme MaaS "Bailian" connaissent une demande élevée. Cependant, la concurrence sur le marché chinois des MaaS s'intensifie, avec des rivaux comme ByteDance et Tencent progressant rapidement. En résumé, la création de Token Foundry est une réponse stratégique d'Alibaba pour structurer ses capacités en IA, allier innovation à long terme et commercialisation à court terme, et rester compétitif dans une fenêtre d'opportunité qui se rétrécit rapidement.

marsbitIl y a 56 mins

Alibaba crée un nouveau département, quel signal ?

marsbitIl y a 56 mins

Du retour à la démission : Les 437 jours de Chen Hang à DingTalk

En mars 2025, Chen Hang (alias « Wuzhao ») est rappelé par Alibaba pour reprendre les rênes de DingTalk, l'application de productivité qu'il a fondée, après l'acquisition de sa start-up. Son mandat de 437 jours est marqué par une transformation radicale visant à faire de DingTalk la plateforme IA phare d'Alibaba pour les entreprises. Il impose immédiatement une discipline stricte (pointage, horaires étendus) et un « mouvement de terrain » pour identifier les vrais problèmes clients. Rapidement, il lance le projet « ONE », un nouvel interface IA, présenté en août lors du lancement de DingTalk IA 1.0. Cependant, ONE, développé à un rythme effréné, peine à fidéliser les utilisateurs et est démantelé début 2026. En mars 2026, Chen Hang présente « Wukong », une plateforme de travail native IA annoncée comme la refonte complète de DingTalk. L'objectif est de passer d'un outil utilisé par l'homme à un outil piloté par l'IA. Ce repositionnement place Wukong, et non plus DingTalk, comme la porte d'entrée B2B de la stratégie IA d'Alibaba. En juin 2026, la publication de deux longs articles critiques par d'anciens employés, dénonçant une culture de travail toxique et épuisante, déclenche une réaction sans précédent du comité des partenaires d'Alibaba. Celui-ci critique publiquement les méthodes de gestion au sein de DingTalk. Le lendemain, le 11 juin, Chen Hang quitte ses fonctions de PDG. Il est remplacé par Chen Yusen, né en 1992, un prodige de la technique connu pour ses startups innovantes dans le domaine de la cybersécurité et des agents IA. Ce changement semble incarner un virage vers une culture plus ouverte et axée sur l'innovation technologique, tout en maintenant Wukong au cœur de la stratégie IA B2B du groupe. L'héritage de Chen Hang est une base technique solide pour l'ère de l'IA, mais son style managérial a provoqué un coût humain et culturel élevé.

marsbitIl y a 1 h

Du retour à la démission : Les 437 jours de Chen Hang à DingTalk

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
Futures
活动图片