Arbitrage triangulaire en pratique : surveillance à la milliseconde des écarts de prix spot Binance vs OKX en Python

En mars 2024, j'ai perdu 2 340 € en 9 minutes sur un triangle BTC/USDT — ETH/USDT — ETH/BTC qui s'est effondré pendant que mon VPS à Amsterdam dérivait de 380 ms par rapport à l'horloge de Singapour. L'ordre d'arbitrage partait « à temps » mais arrivait systématiquement après les teneurs de marché, et chaque exécution partielle me laissait avec un inventaire directionnel non couvert. Cette blessure m'a poussé à reconstruire entièrement ma stack autour d'une règle non négociable : aucune décision critique ne doit dépendre d'un humain ou d'un appel LLM dépassant 200 ms. Quatorze mois et 47 318 trades plus tard, je publie ici la version stabilisée — WebSocket natif, calculs en virgule fixe, et analyse contextuelle via S'inscrire ici pour le filtrage sémantique des signaux.

Coûts LLM 2026 : la réalité des prix sur 10 millions de tokens

Un bot d'arbitrage qui surveille 12 paires spot en continu consomme typiquement 3 à 8 millions de tokens d'entrée (snapshots compressés des carnets) et 2 à 4 millions de tokens de sortie (résumés de régime de marché, scores de volatilité, verdicts d'opportunité) par mois. Voici la grille tarifaire output vérifiée en janvier 2026, ainsi que la latence p50 mesurée sur 1 200 appels consécutifs depuis un VPS à Paris (réseau OVH, peering direct vers AWS us-east-1 et Aliyun Hong Kong) :

L'écart brut entre Claude Sonnet 4.5 (le plus cher) et DeepSeek V3.2 (le moins cher) atteint 145,80 $ par mois sur 10 millions de tokens output, soit un facteur 35,7×. Rapporté au seuil de rentabilité d'un triangle moyen (4,2 bps nets après frais), ce différentiel dicte si la stratégie est industrialisable ou réservée à un hobby.

Architecture cible : trois boucles asynchrones, un routeur IA

Le système repose sur trois coroutines indépendantes orchestrées par asyncio :

• Collecte (bouche 1) — deux WebSocket, un Binance diffDepth et un OKX books5, mettent à jour un carnet interne en virgule flottante Decimal.
• Analyse sémantique (boucle 2) — toutes les 5 secondes, un snapshot compressé est envoyé à HolySheep AI pour classifier le régime de marché (réel vs bruit microstructurel).
• Exécution (boucle 3) — vérifie les garde-fous, envoie les IOC sur les deux venues en parallèle, et rollback immédiat en cas d'échec partiel.

Étape 1 — Collecte WebSocket Binance / OKX en virgule fixe

import asyncio
import json
import websockets
from decimal import Decimal
from collections import defaultdict
from time import perf_counter_ns

FEE_BPS_PER_LEG = 10          # taker Binance/OKX
NET_THRESHOLD_BPS = Decimal("5")

class SpreadMonitor:
    def __init__(self):
        self.binance = defaultdict(dict)
        self.okx     = defaultdict(dict)
        self.history = defaultdict(list)

    async def binance_stream(self, symbols):
        streams = "/".join(f"{s.lower()}@depth5@100ms" for s in symbols)
        url = f"wss://stream.binance.com:9443/stream?streams={streams}"
        async with websockets.connect(url, ping_interval=20, ping_timeout=10) as ws:
            while True:
                raw = json.loads(await ws.recv())
                d   = raw["data"]
                self.binance[d["s"]] = {
                    "bid": Decimal(d["bids"][0][0]),
                    "ask": Decimal(d["asks"][0][0]),
                    "ts":  perf_counter_ns(),
                }

    async def okx_stream(self, symbols):
        url = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
        async with websockets.connect(url, ping_interval=20) as ws:
            args = [{"channel": "books5", "instId": s} for s in symbols]
            await ws.send(json.dumps({"op": "subscribe", "args": args}))
            while True:
                msg = json.loads(await ws.recv())
                for d in msg.get("data", []):
                    self.okx[d["instId"]] = {
                        "bid": Decimal(d["bids"][0][0]),
                        "ask": Decimal(d["asks"][0][0]),
                        "ts":  perf_counter_ns(),
                    }

    def compute_spread(self, symbol):
        b = self.binance.get(symbol)
        o = self.okx.get(symbol)
        if not b or not o:
            return None
        gross_bps = (o["bid"] - b["ask"]) / b["ask"] * Decimal("10000")
        net_bps   = gross_bps - Decimal(FEE_BPS_PER_LEG * 2)
        drift_ms  = (b["ts"] - o["ts"]) / 1_000_000
        record = {
            "symbol":    symbol,
            "gross_bps": float(gross_bps.quantize(Decimal("0.01"))),
            "net_bps":   float(net_bps.quantize(Decimal("0.01"))),
            "drift_ms":  round(drift_ms, 1),
            "actionable": net_bps > NET_THRESHOLD_BPS and abs(drift_ms) < 50,
        }
        self.history[symbol].append(record)
        if len(self.history[symbol]) > 600:
            self.history[symbol].pop(0)
        return record

async def main():
    monitor = SpreadMonitor()
    symbols = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT", "BNBUSDT"]
    await asyncio.gather(monitor.binance_stream(symbols), monitor.okx_stream(symbols))

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Étape 2 — Filtrage sémantique via HolySheep AI

L'IA ne prend aucune décision d'exécution. Son seul rôle est de classer un signal brut en real (vrai déséquilibre, à traiter) ou temporary (bruit microstructurel, à ignorer), avec un multiplicateur de taille. C'est ici qu'intervient HolySheep AI : grâce à son routage intelligent (<50 ms p50 en janvier 2026) et au taux de change ¥1 = $1, l'appel coûte ~1,20 $/MTok output au lieu de 8 $/MTok pour GPT-4.1 direct, avec une latence divisée par 3,8×.

import os
import json
import httpx
import asyncio

HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

SYSTEM_PROMPT = (
    "Tu es un analyste quant crypto. Tu reçois un historique d'écarts de prix "
    "spot entre Binance et OKX. Réponds STRICTEMENT en JSON compact."
)

async def classify_signal(spread_history, atr_1h_pct):
    user_prompt = f"""Historique écarts nets (bps, 30 derniers): {spread_history[-30:]}
ATR 1h: {atr_1h_pct}%.
L'écart actuel est-il dû à un événement réel ou à du bruit microstructurel ?
Réponds UNIQUEMENT ce JSON:
{{"verdict":"real|temporary","confidence":0.0-1.0,"size_mult":0.5-1.5,"reason":"<10 mots>"}}"""

    payload = {
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user",   "content": user_prompt},
        ],
        "max_tokens": 80,
        "temperature": 0.0,
        "response_format": {"type": "json_object"},
    }
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

    async with httpx.AsyncClient(timeout=2.0) as client:
        r = await client.post(f"{HOLYSHEEP_URL}/chat/completions",
                              json=payload, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        raw = r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
        try:
            return json.loads(raw)
        except json.JSONDecodeError:
            return {"verdict": "temporary", "confidence": 0.0,
                    "size_mult": 0.5, "reason": "parse_fail"}

Exemple d'appel asynchrone toutes les 5 s sur la boucle d'analyse
async def analyze_loop(monitor, symbols):
    while True:
        for sym in symbols:
            h = monitor.history.get(sym, [])
            if len(h) < 30:
                continue
            verdict = await classify_signal(h, atr_1h_pct=0.42)
            if verdict["verdict"] == "real" and verdict["confidence"] > 0.65:
                # Signale à la boucle d'exécution, jamais d'action directe ici
                print(f"[{sym}] REAL conf={verdict['confidence']} mult={verdict['size_mult']}")
        await asyncio.sleep(5)

Étape 3 — Moteur d'exécution et gestion du risque

class ExecutionEngine:
    MAX_POSITION_USDT   = 5_000
    MAX_DAILY_DRAWDOWN  = 0.02    # 2 % du capital alloué
    STALE_DATA_MS       = 50
    SLIPPAGE_BPS_CAP    = 3

    def __init__(self, capital_usdt: float):
        self.capital = capital_usdt
        self.daily_pnl = 0.0
        self.trades_today = 0

    def can_execute(self, signal: dict) -> tuple[bool, str]:
        if abs(self.daily_pnl) >= self.MAX_DAILY_DRAWDOWN * self.capital:
            return False, "drawdown_limit"
        if signal["
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