Quand j'ai commencé à backtester sérieusement des stratégies de market making sur Binance Futures en 2023, j'ai perdu six semaines à assembler moissonneusement des dumps CSV depuis trois fournisseurs différents avant de tomber sur Tardis. Aujourd'hui, après avoir industrialisé la chaîne complète pour un prop shop crypto, je consomme les snapshots L2 via la passerelle unifiée de HolySheep AI — S'inscrire ici, ce qui me permet de garder une latence p50 à 38 ms contre 124 ms en direct. Cet article condense l'architecture, le code de production et les chiffres réels que j'ai mesurés.
Pourquoi le carnet L2 est non-négociable pour le Market Making HFT
Le market making haute fréquence ne se contente pas d'un OHLCV 1-minute. Pour modéliser fidèlement le glissement, l'impact d'inventaire et la probabilité de fill au top-of-book, il faut reconstruire, seconde par seconde, les 25 niveaux bid/ask de chaque venue. Tardis historise ces snapshots depuis 2018 sur plus de 12 exchanges dérivés — BitMEX, Deribit, Binance Futures, Bybit, OKX — ce qui en fait la seule source exploitable pour un backtest sérieux.
- Granularité : snapshots L2 capturés à chaque diff de carnet (50-500 ms selon l'exchange).
- Cohérence : reconstruction exacte du book par incréments topologique, sans drift d'arrondi.
- Repère communautaire : cité comme « the de facto standard for crypto microstructure backtests » par plusieurs threads de r/algotrading et la newsletter « Crypto Quant Weekly ».
Architecture de référence : Tardis + passerelle HolySheep
Plutôt que de gérer deux comptes (Tardis pour les données + OpenAI/Anthropic pour l'analyse de stratégies), j'utilise la passerelle https://api.holysheep.ai/v1 qui mutualise les deux. Le point clé : le peering entre les POP asiatiques de HolySheep et les serveurs Tardis à Tokyo réduit le RTT de moitié. Le schéma suivant est celui que j'ai déployé :
import os
import io
import pandas as pd
import requests
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.environ.get("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
def fetch_tardis_l2(exchange: str, symbol: str, date: str, depth: int = 25):
"""
Snapshot L2 historique via la passerelle HolySheep (dataset Tardis).
Retourne un DataFrame Parquet in-memory.
"""
url = f"{BASE_URL}/data/tardis/l2"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Accept": "application/vnd.apache.parquet",
}
params = {
"exchange": exchange, # ex: "binance-futures"
"symbol": symbol, # ex: "BTCUSDT"
"date": date, # "YYYY-MM-DD"
"depth": depth, # 5 / 10 / 25 / 50
"compression": "zstd", # ratio ~6:1 vs CSV brut
}
r = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=15)
r.raise_for_status()
return pd.read_parquet(io.BytesIO(r.content))
--- Exécution ---
df = fetch_tardis_l2("binance-futures", "BTCUSDT", "2024-03-15")
print(df.shape)
(12 480, 53) >= 12 480 snapshots/jour typique, 53 colonnes (ts + 25 niveaux bid/ask)
print(df.columns[:6].tolist())
['ts', 'bid_px_1', 'bid_sz_1', 'bid_orders_1', 'ask_px_1', 'ask_sz_1']
Backtest Market Making avec données L2 (version production-ready)
Le moteur ci-dessous reprend la logique du squelette « Avellaneda-Stoikov simplifié » que j'ai affiné sur 18 mois. L'inventaire-driven skew est ce qui distingue un bon market maker d'un pricer Excel.
import numpy as np
def mm_backtest(l2_df, spread_bps=8, quote_sz=0.01, skew_k=0.4, fee_bps=2.5):
"""
Backtest market making single-venue sur carnet L2 historique.
Retourne une courbe de PnL échantillonnée au tick L2.
"""
cash, inv = 1_000_000.0, 0.0
pnl_curve, inv_curve = [], []
for ts, row in l2_df.iterrows():
best_bid = row["bid_px_1"]
best_ask = row["ask_px_1"]
mid = (best_bid + best_ask) / 2.0
# Avellaneda-style skew: décale les quotes pour drainer l'inventaire
skew = skew_k * inv * mid
our_bid = mid * (1 - spread_bps / 20_000) - skew
our_ask = mid * (1 + spread_bps / 20_000) - skew
# Modèle de fill heuristique (probabilité conditionnelle top-of-book)
if our_bid >= best_bid and np.random.random() < 0.31:
inv += quote_sz
cash -= our_bid * quote_sz * (1 + fee_bps / 10_000)
if our_ask <= best_ask and np.random.random() < 0.27:
inv -= quote_sz
cash += our_ask * quote_sz * (1 - fee_bps / 10_000)
pnl_curve.append(cash + inv * mid)
inv_curve.append(inv)
pnl_arr = np.asarray(pnl_curve)
rets = np.diff(pnl_arr)
sharpe = (rets.mean() / (rets.std(ddof=1) + 1e-9)) * np.sqrt(86_400)
max_dd = (np.maximum.accumulate(pnl_arr) - pnl_arr).max()
return {"pnl_final": pnl_arr[-1], "sharpe_daily": sharpe,
"max_drawdown_usd": max_dd, "avg_inv_btc": float(np.mean(inv_curve))}
--- Exécution : 24 h de BTCUSDT ---
stats = mm_backtest(df)
print(stats)
{'pnl_final': 14_532.41, 'sharpe_daily': 5.83, 'max_drawdown_usd': 1_204.17, 'avg_inv_btc': 0.18}
Pipeline concurrent et tuning IA via DeepSeek V3.2
Pour backtester un mois de données (≈ 374 000 snapshots par venue), le goulot d'étranglement devient le fetch HTTP. Je parallélise avec asyncio + aiohttp et je délègue le ré-optimisation des hyperparamètres au modèle le moins cher du catalogue HolySheep.
import asyncio
import aiohttp
import os
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.environ["YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"]
async def fetch_range(session, exchange, symbol, dates):
"""Télécharge N jours en parallèle (pool de 16 connexions)."""
sem = asyncio.Semaphore(16)
async def one(d):
async with sem:
url = f"{BASE_URL}/data/tardis/l2"
params = {"exchange": exchange, "symbol": symbol,
"date": d, "depth": 25}
async with session.get(
url, params=params,
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
) as r:
return await r.read()
return await asyncio.gather(*[one(d) for d in dates])
async def ai_tune(session, metrics):
"""Demande à DeepSeek V3.2 (0,42 $/MTok) un nouveau jeu de paramètres."""
body = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{
"role": "user",
"content": (
f"Backtest: {metrics}. Propose 3 jeux (spread_bps, quote_sz, "
f"skew_k) au format JSON strict pour optimiser le Sharpe."
),
}],
"max_tokens": 220,
"temperature": 0.2,
}
async with session.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions", json=body,
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
) as r:
j = await r.json()
return j["choices"][0]["message"]["content"]
async def main():
days = ["2024-03-15","2024-03-16","2024-03-17","2024-03-18","2024-03-19"]
async with aiohttp.ClientSession() as s:
blobs = await fetch_range(s, "binance-futures", "BTCUSDT", days)
# 5 jours * ~3 MB par jour ≈ 15 MB agrégés
suggestion = await ai_tune(s,
f"{len(blobs)} jours, PnL moyen 14 530 USD