Introduction
Le marché des cryptomonnaies ne ferme jamais, et il ne se trouve pas non plus en un seul lieu. Chaque cryptomonnaie se négocie sur des dizaines de plateformes d’échange à la fois, et sur chacune d’elles quelqu’un doit toujours être prêt à acheter et à vendre. Cette contrepartie toujours présente, c’est le teneur de marché : il achète un peu moins cher, vend un peu plus cher, et n’a pas besoin de savoir dans quel sens ira le prix. Son risque est d’avoir traité du mauvais côté juste avant un mouvement important ; et sur un marché réparti entre plusieurs plateformes d’échange, ce mouvement commence souvent ailleurs.
Avant d’écrire l’algorithme, nous avons enregistré l’ensemble de ce marché, et nous continuons de l’enregistrer.
Le projet Crypto Market Maker rassemble le marché de 22 cryptomonnaies très négociées sur 16 plateformes d’échange mondiales, au niveau de chaque transaction et de chaque ordre. Le périmètre du travail est d’une année complète pour chaque cryptomonnaie, soit 60 téraoctets de données brutes. L’objectif est une desk de tenue de marché automatisé qui gère le capital avec un algorithme entraîné et testé sur ce même historique.
À l’intérieur de la plateforme
Ce sont de vraies captures d’écran de la plateforme du projet, et non des maquettes. Les trois vues montrent un seul marché : le contrat perpétuel BTCUSDT sur Binance, 29 jours de septembre 2026, avec des barres de 15 minutes construites à partir des transactions archivées. Cliquez sur l’image pour l’agrandir.
Barres de quinze minutes dans la vue Bar-Band : chaque barre avec la bande ombrée qui l’entoure.
Les mêmes barres et, en dessous, deux panneaux : le volume de chaque barre et les bougies delta (Δ candles).
Le prix sous forme de ligne et, en dessous, le delta cumulé tracé en barres (Cum Δ bars).
Approche
Nous enregistrons d’abord le marché complètement et correctement, puis nous le reconstituons, et nous entraînons et mesurons l’algorithme au sein d’une reconstitution de ce même marché. Le travail se déroule en trois étapes :
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Du marché à l’archive
Une chaîne automatisée collecte, compresse, contrôle et stocke chaque jour les données des marchés au comptant et à terme de 16 plateformes d’échange. Elle produit des archives homogènes dont chaque fichier est vérifié par rapport à la source. Cette infrastructure est opérationnelle en continu.
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De l’archive à l’image complète du marché
Notre plateforme reconstitue chaque journée du marché exactement telle qu’elle s’est déroulée et l’affiche sur un graphique. Sa partie consacrée aux transactions est construite et testée. La reconstitution du carnet d’ordres, c’est-à-dire de la liste des ordres en attente à chaque instant, sera la prochaine étape.
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De l’image du marché à l’algorithme et à l’exécution testée
Avec l’apprentissage automatique et l’analyse statistique, l’algorithme de tenue de marché apprendra, à partir de ces mêmes données, où placer un ordre, quelle transaction éviter et quand se mettre à l’écart. Il sera testé dans un simulateur d’exécution qui reconstitue le comportement de la plateforme d’échange elle-même. L’étalon sera le résultat financier net après tous les coûts.
À côté de la tenue de marché, le trading à court terme : un second algorithme, qui accompagne les mouvements de prix courts, sera construit sur cette même infrastructure et ce même simulateur. Tous deux s’appuient sur un même savoir : reconnaître quel mouvement se poursuivra. Le teneur de marché s’en sert pour se mettre à l’écart, et le trader à court terme pour entrer.
Points clés
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Une chaîne qui travaille sans supervision.
Rassembler des dizaines de téraoctets à partir de 16 sources, si cela dépend de l’attention humaine, s’arrête à la première panne de la nuit. Notre chaîne se rétablit d’elle-même après les coupures de réseau, les erreurs de source et un disque plein, et ne met de côté que ce qui ne se corrigera pas tout seul. Ce comportement a été testé face à plus de 50 scénarios de défaillance.
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Des données dont l’exactitude a été prouvée.
Un algorithme entraîné sur des données incomplètes apprend les erreurs des données au lieu des schémas du marché. Chacun de nos fichiers est comparé à la source selon trois mesures indépendantes avant d’être stocké ; sur un échantillon d’un mois, 376 millions de transactions issues de 126 marchés ont été reconstituées et n’ont montré aucune différence avec la source. Partout où la source elle-même présente une lacune, celle-ci est enregistrée nommément et suivie, et ne reste pas cachée.
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Moins de la moitié de la taille, sans perdre un chiffre.
Conserver et déplacer des dizaines de téraoctets a un coût permanent. Notre format de stockage contient les mêmes données dans moins de la moitié de la taille compressée de la source, et le fichier d’origine en est restitué octet pour octet. Le coût du stockage et le temps de transfert diminuent dans la même proportion.
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L’image du marché entier, et non celle d’une seule plateforme d’échange ni d’une seule cryptomonnaie.
Le prix ne se forme pas sur une seule plateforme d’échange, et un teneur de marché qui ne voit que la sienne ne comprend un mouvement que lorsqu’il l’a déjà atteint. Nous tenons les 16 plateformes d’échange côte à côte, dans un même format et sur une même horloge. L’algorithme peut apprendre de la relation entre les marchés, et non d’un seul.
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Une reconstitution qui ne connaît pas l’avenir.
De nombreux tests utilisent involontairement une information qui n’était pas encore arrivée à cet instant. Deux horodatages sont enregistrés pour chaque transaction : le moment où elle a eu lieu sur la plateforme d’échange et le moment où la nouvelle en est arrivée. À chaque instant, la plateforme ne montre que ce qui pouvait être vu ce jour-là, et sa sortie est identique quel que soit le nombre de processeurs.
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Une simulation dont le résultat tient aussi à l’exécution.
De nombreuses stratégies sont rentables sur le papier mais pas en pratique, parce que leur test suppose qu’un ordre est exécuté immédiatement au prix affiché. Dans notre simulateur, un ordre atteindra la plateforme d’échange avec un délai, prendra son tour dans la file d’attente, et sera exécuté partiellement ou restera en fin de file. L’algorithme sera testé sur une gamme de vitesses et de frais, afin que, avant tout engagement financier, on sache clairement dans quelles conditions le plan est justifié.
Feuille de route
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Réalisé
La chaîne de collecte automatisée, le format de stockage, le panneau de téléchargement des données et la partie transactions de la plateforme sont construits et testés sur des données réelles.
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En cours
Aujourd’hui, la chaîne de collecte prend les cryptomonnaies l’une après l’autre, et nous construisons les parties suivantes de la plateforme.
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Ensuite
Viendront ensuite la reconstitution du carnet d’ordres, le simulateur d’exécution, puis la construction et le test de l’algorithme de tenue de marché et, après lui, de l’algorithme de trading à court terme.
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Dernière étape
La dernière étape est la connexion aux données en direct, une période d’essai avec un capital limité, et la tenue de marché avec du capital réel sur un serveur situé à côté du moteur de la plateforme d’échange.
Technologie
La chaîne de collecte, le format de stockage et le noyau de la plateforme sont écrits en Rust, et le graphique en C#. Le traitement est parallèle : les 376 millions de transactions d’un mois sont construites et vérifiées automatiquement en moins de trois minutes. Aucune version n’est publiée avant une exécution complète et sans erreur, du début à la fin.