Le PDG de Bookmap dévoile la fonctionnalité clé de la plateforme de trading Bookmap

Après des années d’expérience dans les activités de trading pour compte propre et, en particulier, dans les algorithmes de HFT (trading haute fréquence), il était temps pour nous de relever un nouveau défi. En 2016, nous avons réorienté l’activité de notre entreprise vers la création d’une plateforme de visualisation du carnet d’ordres. Nous avons baptisé notre plateforme Bookmap (dérivé de « Order BOOK » et « Heat MAP »).

 

Le parcours accompli depuis nous a beaucoup appris sur l’importance de l’analyse et de la visualisation du carnet d’ordres, tant pour les traders que pour les quants. Je souhaite partager ici une partie des enseignements que nous avons tirés de ce processus. Je détaillerai également une solution Bookmap, avant de conclure par quelques réflexions sur l’évolution à venir de la visualisation.

Il existe un manque de transparence inhérent aux outils graphiques actuels. Ils offrent une perspective filtrée ou agrégée du marché et, par conséquent, ne permettent pas aux participants d’obtenir des informations approfondies sur l’offre et la demande réelles, ce qui les laisse avec une vision limitée de l’activité du marché.

 

Pourquoi observer le carnet d’ordres ?

 

Le carnet d’ordres à cours limité est l’endroit où tous les acheteurs et vendeurs se rencontrent et où l’enchère a lieu. Il représente en somme l’intégralité de l’offre et de la demande. Lorsque nous observons le carnet d’ordres, nous voyons chaque décision de tous les participants du marché et les stratégies qu’ils emploient. Contrairement au volume échangé, qui montre ce qui s’est déjà produit, le carnet d’ordres offre un aperçu de l’ intention des traders. Cette information peut être utilisée pour anticiper l’évolution des prix à court terme.

 

Voici quelques exemples du type d’information que l’on peut tirer du suivi et de l’analyse du carnet d’ordres :

• Repérer les niveaux de prix présentant de la liquidité. Certains niveaux de prix attirent un grand nombre d’ordres. Ces regroupements ne peuvent être identifiés qu’en observant la profondeur de marché.
• Surveiller le spread, qui peut donner des indices sur ce qui pourrait se produire dans un avenir immédiat.
• Identifier les changements de dynamique intrajournaliers, par exemple un basculement d’une forte pression acheteuse vers une forte pression vendeuse.
• Les variations de prix dues à l’activité du carnet d’ordres. Étudier la relation entre les mouvements de prix du marché et le carnet d’ordres.

 

En utilisant la profondeur de marché, nous pouvons également observer des stratégies en action, par exemple :

• Des stratégies déclenchées par le prix qui modifient automatiquement la position des ordres en fonction de l’évolution du prix.
• La validation des franchissements de niveaux d’analyse technique clés et une meilleure évaluation du caractère réel ou faux d’une cassure.
• L’identification des gros acteurs lorsqu’ils interviennent.
• L’identification des activités des particuliers.

 

Il existe différentes manières d’utiliser le carnet d’ordres. Les scalpeurs peuvent utiliser les informations du carnet d’ordres pour décider d’acheter ou de vendre à découvert. Les swing traders ou les traders guidés par l’analyse technique peuvent l’utiliser pour confirmer leurs décisions d’achat ou de vente à plus grande échelle.

 

Nous avons dû répondre à cette question lorsque nous développions des stratégies de HFT. Nous voulions mieux comprendre les autres types de participants au marché, mais aussi voir ce qui se passait sur le marché lorsque nous envoyions nos propres ordres. Nous avons décidé de visualiser le carnet d’ordres à l’aide d’une heatmap, mise à jour très fréquemment (façon vidéo, à 25-40 images par seconde).

 

La heatmap enregistre et visualise chaque changement du carnet d’ordres en l’affichant sur une échelle de nuances de gris. Les teintes les plus claires marquent les niveaux de prix où se trouve le plus de liquidité en attente, tandis que les teintes plus sombres marquent les zones de plus faible liquidité.

 

La heatmap nous a offert une vision claire de l’évolution de l’ensemble du carnet d’ordres à cours limité et du volume échangé. Cela nous a permis d’obtenir plus rapidement des informations plus approfondies sur la dynamique du marché. Laissez-moi vous expliquer cela plus en détail.

 

Les graphiques classiques, comme les graphiques en barres, sont bidimensionnels (prix et temps). Avec une heatmap, on ajoute une dimension supplémentaire. Dans ce cas, cela permet également de voir la taille historique à chaque niveau de prix/temps. De plus, en actualisant le graphique très fréquemment (40 mises à jour par seconde), on obtient une vidéo qui permet aussi d’examiner la fréquence des changements, donnant une véritable « sensation » des accélérations du marché.

La visualisation permet de voir des schémas qu’il serait impossible de voir ou de comprendre autrement. Voici quelques questions qui peuvent être étudiées avec une plateforme de visualisation comme Bookmap :

1. Comment la taille à chaque niveau de prix a-t-elle évolué dans le temps ?
2. Que s’est-il passé sur un niveau donné lorsque le prix s’en est approché ?
3. Existe-t-il d’autres niveaux forts en dessous ou au-dessus de ce niveau ?
4. Quel a été le volume échangé autour de ces niveaux ?
5. Quelle est l’activité de l’autre côté du carnet ? Y a-t-il des zones où le carnet d’ordres n’est pas symétrique ?

 

Exemple de rebond de prix

L’image ci-dessus montre une concentration importante d’ordres de vente à cours limité sur plusieurs niveaux ask voisins. Généralement, en temps réel, nous souhaitons vérifier l’hypothèse selon laquelle le prix rebondira (au moins pour un moment) s’il atteint un tel niveau.

Voici quelques facteurs qui peuvent plaider en faveur de cette hypothèse :

1. Lorsque le prix approche de ce niveau, le nombre de vendeurs
   • reste stable, ou
   • devient encore plus important (dans ce cas, le prix peut rebondir avant même que des transactions n’aient lieu à ce niveau).
2. Lorsque des transactions commencent à se produire à ce niveau
   • davantage de vendeurs se joignent, et/ou
   • on observe des ordres de vente cachés qui s’exécutent face à des ordres d’achat au marché.

 

Exemple d’estimation de la quantité de liquidité appartenant à des participants HFT

Grâce à la heatmap, il est facile de repérer la présence d’agents HFT et d’estimer leur taux de participation.

 

Exemple de zoom à la milliseconde

Dans l’image ci-dessus, un unique ordre de vente à cours limité d’environ 180 contrats a été partiellement exécuté, le reste demeurant non exécuté.

 

Exemple de changement significatif dans le carnet d’ordres

L’image ci-dessus illustre l’annulation instantanée d’ordres d’achat et l’ajout d’ordres de vente d’un montant significatif. Cela a été suivi d’une chute du prix. D’après ce que nous avons observé en zoomant, il est probable que ces ordres appartiennent au même trader.

 

Exemple de vue agrégée du carnet d’ordres

Il existe également d’autres façons d’observer les données de marché, par exemple via une vue agrégée. Cela permet, dans de nombreux cas, de voir comment le prix est influencé par la liquidité.

Bookmap s’adresse principalement aux traders. Récemment, nous avons lancé un service personnalisé destiné aux quants et développé un accès API à la couche de visualisation, la rendant ainsi accessible à d’autres usages tels que la surveillance, le monitoring, la TCA (analyse des coûts de transaction) et le reporting de meilleure exécution.

 

En plus de l’ensemble des fonctionnalités que Bookmap offre aujourd’hui aux traders, la solution quant inclut des avantages supplémentaires tels que :

• Une API permettant de connecter vos propres données et de visualiser à la fois la simulation et le trading en direct. Cela permet de suivre l’historique complet de vos ordres affichés sur le graphique.
• Des possibilités illimitées de manipulation du graphique, y compris le zoom jusqu’à des horodatages en nanosecondes.
• L’affichage de l’estimation de votre position dans la file d’attente des ordres.
• L’examen du comportement de votre algorithme de trading en période de forte volatilité, de variations significatives de position et de P&L, de taux de volume élevé, etc.
• Des indicateurs personnalisés sur le graphique Bookmap et dans un panneau séparé, ainsi que des styles de ligne définis par l’utilisateur.

 

Le schéma suivant illustre la solution :

1. Plus de transparence : organisations et particuliers continueront d’exiger des données plus larges et plus précises. Plus vous disposez de données et plus elles contiennent de détails, plus vous pouvez prendre des décisions éclairées.

 

En observant le marché, nous constatons déjà certaines de ces tendances à l’œuvre. Un bon exemple est le lancement à venir des données CME Market by Order, qui fournissent la position individuelle dans la file d’attente ainsi que sa taille. Cette information supprime pour les traders le besoin de calculer eux-mêmes la position dans la file d’attente et leur permet de prendre une décision plus éclairée.

 

2. Plus d’analytique et de visualisation : à mesure que la technologie progresse, davantage de données sont collectées et transmises en temps réel grâce à un internet plus rapide ; elles sont aussi mieux analysées et visualisées grâce aux GPU plus puissants des ordinateurs ordinaires. À l’instar d’autres secteurs, le secteur financier aura besoin de meilleures applications d’analytique et de visualisation, utilisées non seulement pour la recherche hors ligne, mais aussi pour prendre des décisions plus rapides et de meilleure qualité en temps réel.

 

3. Visualisation interactive, flexibilité, modularité des outils de visualisation : les logiciels de visualisation devraient devenir plus neutres vis-à-vis de la source des données et être capables d’afficher, de manière pertinente, des données provenant d’un large éventail de sources.

 

En outre, avec la croissance des données, les moyens d’interagir avec elles deviendront plus flexibles. Par exemple, imaginez pouvoir utiliser vos propres données, sélectionner vos paramètres et construire une vidéo comme on construit un graphique dans Excel, enrichir cette vidéo de vos propres indicateurs et décider de la visionner hors ligne ou en temps réel. Cette analytique sera utilisée non seulement par les développeurs d’algorithmes ou les quants cherchant à mieux comprendre leurs systèmes, mais aussi par les traders/non-quants pour mener leurs analyses de marché.

 

4. Automatisation de l’analyse des données : plus de données signifie aussi davantage de dimensions de données, incluant différents types de phénomènes, des anomalies de données, divers instruments et échelles de temps.

 

Aujourd’hui, la majeure partie de l’analytique se fait en 2 dimensions, mais elle sera également disponible en 3 ou 4 dimensions, renforçant les insights des utilisateurs et leur avantage concurrentiel. Cependant, la perception humaine est limitée à un certain nombre de dimensions (par exemple, la vision en 3D, l’audio, etc.). Il est donc logique de procéder à une analyse automatique préliminaire des données et de générer des alertes et des visualisations des parties les plus significatives des données.

 

5. La technologie de réalité virtuelle : peut être utilisée pour afficher davantage d’informations. Par exemple, une immense salle de marché avec des dizaines de moniteurs peut être représentée virtuellement, sans nécessiter d’investir dans un équipement coûteux.

La théorie ne sert à rien sans la pratique. Nous veillons à ce que chacun puisse essayer Bookmap avant même de l’acheter. Dites-nous ce que vous ressentez lorsque vous êtes capable de passer l’ensemble du marché aux rayons X.