Pourquoi les contrats à terme perpétuels ne s'arrêtent jamais et fluctuent toutes les 15 minutes ?

Auteur : Andjela Radmilac, cryptoslate

Traduit par : Luffy, Foresight News

À 14h59:59 UTC, les contrats à terme perpétuels sur Bitcoin, comme d'autres marchés de trading électronique, voient leurs prix fluctuer sans cesse, avec des ordres affluant de traders du monde entier. Mais au moment où l'horloge passe à 15h00:00, l'activité du marché augmente soudainement. Les ordres de transaction explosent, les fonds changent rapidement de mains, et dans les 10 secondes suivantes, l'amplitude des fluctuations de prix s'accroît de manière significative, sans qu'aucune nouvelle soudaine ne motive ce comportement de trading.

À chaque quart d'heure, à 15, 30 et 45 minutes, cette impulsion de trading se manifeste comme prévu. Des mouvements similaires, mais de plus petite envergure, se produisent également aux intervalles de 5 minutes et au début de chaque minute, mais l'explosion des transactions est la plus forte à l'heure pleine. Bien que le marché des cryptomonnaies soit un marché de trading perpétuel, les logiciels de trading le divisent en d'innombrables micro-périodes de trading.

Le chercheur en politiques sud-coréen Chan Kim et Peter Reinhard Hansen de l'Université de Caroline du Nord ont documenté ce phénomène dans un article académique. L'échantillon de recherche provient des enregistrements de transactions de contrats à terme perpétuels de Binance, couvrant la période du 1er janvier 2021 au 31 octobre 2024, avec des actifs comprenant Bitcoin, Ethereum, XRP, Solana, Dogecoin et Cardano, représentant 1400 jours de trading ininterrompu.

L'objet de l'étude est le contrat à terme perpétuel. Les traders peuvent parier sur la hausse ou la baisse des actifs via ces contrats, en utilisant l'effet de levier pour amplifier leurs positions de trading. Contrairement aux contrats à terme traditionnels qui ont une date d'expiration fixe, les contrats perpétuels peuvent être maintenus indéfiniment tant que la marge du trader est suffisante ; les deux parties échangent régulièrement des frais pour garantir que le prix du contrat reste proche de l'indice au comptant. Lorsque le prix du contrat perpétuel est supérieur à l'indice au comptant, les traders haussiers doivent payer des frais aux traders baissiers ; si le prix du contrat est inférieur à l'indice au comptant, les traders baissiers paient des frais aux traders haussiers.

Les contrats à terme perpétuels représentent une part énorme du trading de cryptomonnaies, ce qui confère à ces fluctuations de courte durée une plus grande influence sur le marché. Le prix des contrats perpétuels guide les arbitrages inter-exchanges, les couvertures et les activités de market making, de sorte que les fluctuations de prix observées sur le marché à terme se transmettent aux marchés au comptant de Bitcoin et d'autres actifs.

Le marché des cryptomonnaies a créé sa propre "cloche d'ouverture" {#article-toc-33789-2}

Si l'on représente une heure sous forme de graphique circulaire, l'impulsion de trading toutes les 15 minutes devient clairement visible. Les graphiques réalisés par les chercheurs montrent des pics aux quatre points temporels de 0, 15, 30 et 45 minutes, avec des volumes de transactions et des fluctuations de prix présentant une distribution en étoile, la grande majorité des mouvements explosifs se concentrant dans les 10 secondes suivant l'ouverture du cycle.

En combinant les données des six contrats, le nombre de transactions dans cette fenêtre de 10 secondes est supérieur de 26 % à celui des périodes normales, le volume des transactions en dollars augmente de 32 %, et l'amplitude des fluctuations de prix absolues s'accroît de 26 %. L'indicateur de rendement absolu mesure l'espace de fluctuation des prix dans les deux sens, les hausses ou baisses dans la fenêtre de départ de 15 minutes deviennent plus intenses.

Le graphique en coordonnées polaires montre les rendements absolus et les volumes de transactions des contrats perpétuels BTC, ETH, XRP, SOL, DOGE et ADA à différents points de minute dans une heure.

Peu importe la différence de taille de capitalisation entre les actifs, cette règle reste toujours valable. Au cours de la période d'échantillonnage, Bitcoin a enregistré en moyenne 1,54 million de transactions par jour, avec un volume de contrats atteignant 14,58 milliards de dollars ; tandis que Cardano a enregistré environ 290 000 transactions par jour, avec un volume de seulement 544 millions de dollars, mais les rythmes de trading des deux sont hautement cohérents.

Cette cohérence inter-cryptomonnaies est la conclusion la plus importante de cette étude : cette règle de trading est engendrée par un mécanisme de trading universel sur l'ensemble du marché, et n'est pas une caractéristique de marché propre à un seul token.

La grande majorité des logiciels de trading organisent les flux de données de prix ininterrompus en bougies standardisées de 1 minute, 5 minutes, 15 minutes, etc. Une bougie de 15 minutes résume le prix d'ouverture, le prix de clôture, le prix le plus élevé et le prix le plus bas de la période. Cet outil de visualisation facilite l'observation manuelle du marché et fournit également des unités de données standardisées pour les programmes quantitatifs.

À la fin de chaque bougie, divers indicateurs techniques sont recalculés, et les stratégies de trading automatisées mettent à jour les ordres de trading en fonction de la dernière bougie complétée. Les algorithmes de décomposition des grandes commandes exécutent les ordres restants à des points temporels ; les market makers ajustent les prix des ordres en prévoyant les flux de fonds ; les systèmes quantitatifs plus rapides prennent des positions à l'avance.

Une fois qu'un nombre suffisant de programmes partagent la même échelle de temps, la période de temps initialement utilisée uniquement pour l'affichage des données devient finalement une partie intégrante du marché lui-même. À la fin d'une période de 15 minutes sans incident, le marché connaît une concentration de transactions similaire à celle d'une ouverture de bourse traditionnelle. La véritable cloche d'ouverture des marchés traditionnels entraîne une explosion des ordres car les traders attendent des ordres concentrés après une longue période de fermeture. Le marché des cryptomonnaies, grâce à des périodes de bougies uniformes et des paramètres par défaut des logiciels, a reproduit cette frénésie de trading, se répétant toutes les 15 minutes, sans jamais s'arrêter.

Les traces laissées par le trading automatisé {#article-toc-33789-3}

Les enregistrements de transactions de Binance peuvent montrer les actifs échangés, les quantités et les prix, mais ne peuvent pas distinguer si un ordre provient d'un trader humain, d'une institution de market making, d'un moteur de liquidation ou d'autres programmes automatisés. Kim et Hansen ont cherché des indices indirects en examinant la taille des ordres.

Les traders humains préfèrent des prix et des quantités arrondis, comme 0,1 Bitcoin ou un montant d'ordre d'environ 10 000 dollars, et ne calculent pas intentionnellement une série de valeurs de transaction longues et fragmentées. En revanche, les algorithmes quantitatifs calculent généralement le volume d'ordres en fonction de la volatilité, des fonds disponibles, de l'exposition actuelle ou des objectifs de décomposition des grandes commandes, ce qui donne souvent des montants de transaction sans aucune régularité du point de vue humain.

Les chercheurs ont statistiquement analysé la fréquence d'apparition des ordres dont le montant se termine par 0 : dans les secondes qui suivent le début de l'impulsion de trading, la proportion d'ordres arrondis diminue considérablement. L'échantillon statistique ne sélectionne que les ordres de taille suffisamment grande pour éviter les biais de données dus aux unités de commande minimales des échanges, empêchant ainsi les petites commandes d'être faussement identifiées comme non humaines.

Plus le point de trading est critique, plus la proportion d'ordres arrondis diminue. Au début des minutes ordinaires, la proportion d'ordres arrondis diminue légèrement, tandis qu'à 5 minutes, la baisse s'accentue, et à 15 minutes, elle diminue encore plus, atteignant un pic de caractéristiques différenciées au moment de l'heure pleine.

Prenons l'exemple des ordres de Bitcoin satisfaisant les conditions statistiques de double zéro : pendant les périodes d'ouverture de minutes ordinaires, la proportion d'ordres arrondis s'écarte de la valeur normale de 0,04 écart-type ; au moment de l'heure pleine, cette différence atteint 0,20, l'effet de l'heure pleine étant cinq fois plus fort que pendant les périodes ordinaires.

Le graphique montre l'activité de trading de six actifs cryptographiques qui atteint un pic 10 secondes avant chaque minute, et le volume moyen des transactions au point de 15 minutes est plus élevé.

L'écart-type représente l'amplitude de l'écart des valeurs observées par rapport à l'intervalle normal, mais ce chiffre n'est pas directement équivalent à la proportion de transactions automatisées. Il prouve simplement qu'au moment où l'activité de trading s'envole, le marché ne soumet plus d'ordres arrondis de manière habituelle, ce comportement témoignant d'une augmentation de la participation au trading automatisé.

Cependant, il est toujours impossible de déterminer la provenance de chaque ordre uniquement en se basant sur la taille des ordres. Les grandes institutions qui décomposent des ordres, les ordres de liquidation forcée et les ordres d'arbitrage de frais peuvent également produire des montants de transaction non arrondis. Ainsi, l'article ne considère les caractéristiques des ordres que comme une preuve indirecte de l'activité de trading quantitatif.

L'auteur a mené plusieurs expériences de contrôle pour exclure la possibilité que d'autres événements périodiques causent l'impulsion de trading. Au cours de la période d'échantillonnage, Binance règle les frais de financement à 0h00, 8h00 et 16h00 UTC ; même après avoir exclu ces trois fenêtres temporelles, l'effet d'impulsion de 15 minutes reste significatif ; même en excluant toutes les données d'observation à l'heure pleine, les caractéristiques de trading à 15, 30 et 45 minutes persistent. Une analyse indépendante des données de l'échange Bybit a également révélé des règles de marché très similaires.

Les expériences de contrôle prouvent qu'il s'agit d'un comportement de trading électronique collaboratif largement répandu. Les traders pourraient personnaliser n'importe quelle période de trading, mais les données des échanges, les paramètres des graphiques et les indicateurs techniques universels guident de nombreux programmes de trading à verrouiller les mêmes frontières temporelles. Les points temporels les plus surveillés, à l'heure pleine et au quart d'heure, atteignent également un pic de concentration de fonds.

Des signaux de prix prévisibles, mais qui ne compensent pas les frais de transaction {#article-toc-33789-4}

Après avoir confirmé que l'impulsion de trading présente une périodicité, l'équipe de recherche a vérifié si les données du marché avant l'ouverture de la période de 15 minutes pouvaient prédire la direction des prix dans les 10 secondes suivant l'ouverture.

Le modèle de prévision en continu lit les données de rendement des 15 minutes précédentes, associées à des indicateurs classiques de volume et de prix, en utilisant les informations de marché disponibles à ce moment-là pour effectuer des prévisions hors échantillon.

Les résultats des tests sur les six contrats montrent que le modèle atteint un taux de précision de 56,6 % dans la détermination de la direction des fluctuations ; la moyenne de la qualité d'ajustement hors échantillon est de 3,4 %, ce qui signifie que le modèle ne peut expliquer qu'une petite partie des fluctuations de rendement dans ces 10 secondes ; le score de l'aire sous la courbe est de 0,60 (0,5 représentant une conjecture aléatoire, 1,0 une prévision parfaite).

Dans un marché à fort bruit à l'échelle de 10 secondes, ces valeurs limitées prouvent que cette règle de marché possède effectivement une valeur de signal répétable. Cependant, cette règle ne peut pas être transformée en une stratégie de profit simple et stable, car les fluctuations de prix prédites sont négligeables. En suivant strictement les signaux du modèle, chaque transaction à chaque point de 15 minutes génère un rendement brut moyen de seulement 0,51 point de base, soit 0,0051 % ; pour un capital de 10 000 dollars, le bénéfice brut est d'environ 0,51 dollar.

Au cours de la période d'échantillonnage, les frais de base de Binance pour les ordres de marché sont de 5 points de base, et les frais pour les ordres limités sont de 2 points de base. Pour un ordre de marché de 10 000 dollars, le coût d'ouverture est d'environ 5 dollars, et il faut à nouveau payer des frais pour la clôture ; tandis que le bénéfice moyen généré par le modèle ne couvre même pas un dixième des frais d'ouverture d'une seule transaction.

L'espace de profit est extrêmement mince, et la valeur centrale de cet ensemble de données révèle précisément le grand fossé entre la prévisibilité statistique et les profits réellement capturables par les traders ordinaires. Les règles du marché peuvent être répétées par des tests de données rigoureux, mais les rendements des fluctuations à court terme ne suffisent pas à couvrir les coûts de transaction de base. C'est également la raison pour laquelle un marché hautement automatisé présente des modèles de marché identifiables, mais ne peut pas facilement réaliser des arbitrages.

Les market makers et les grandes institutions peuvent toujours utiliser les conclusions de cette étude pour optimiser leurs stratégies de trading. Les institutions fournissant des liquidités par le biais d'ordres bilatéraux peuvent élargir les spreads d'achat et de vente pendant la fenêtre de 10 secondes d'explosion d'impulsion ; lorsqu'elles prévoient un afflux de fonds unidirectionnel, elles peuvent réduire le montant des ordres limités. Les institutions exécutant de grandes décompositions d'ordres peuvent éviter de passer des ordres pendant les points temporels de forte affluence de fonds, réduisant ainsi les pertes dues au glissement de leurs propres ordres.

Les 10 secondes de trading avant la fenêtre de 15 minutes contiennent également des signaux de marché à plus long terme. Si, dans la fenêtre de 15 minutes, le volume des achats actifs dépasse celui des ventes, ce déséquilibre des ordres tend à faire monter les prix dans les 4 à 12 heures suivantes ; inversement, lorsque les ventes dominent, le marché à moyen et long terme est sous pression.

Le déséquilibre des ordres représente la différence entre le volume des achats actifs et celui des ventes par rapport au volume total des transactions, servant à mesurer quel côté des fonds a une pression plus forte.

À l'échelle de 4 heures, le marché à moyen et long terme reprend en grande partie les signaux de flux de fonds des points de 15 minutes précédents ; en élargissant à 8 heures et 12 heures, la force explicative des indicateurs de volume et de prix traditionnels devient plus forte. Cette logique de marché confirme que les programmes quantitatifs utilisent les 15 minutes comme nœud de signal unifié, digérant les informations de trading accumulées à long terme sur l'ensemble du marché.

Cette conclusion à long terme doit être considérée avec prudence. Les fenêtres d'observation des rendements de 4 heures, 8 heures et 12 heures se chevauchent, et une grande vague de marché peut apparaître dans plusieurs ensembles de données statistiques. Bien que l'auteur ait utilisé une méthode d'échantillonnage par blocs adaptée aux données non indépendantes pour traiter les biais, le résumé des enregistrements de transactions ne peut toujours pas distinguer si les ordres contiennent des informations privées, s'ils répondent à la même nouvelle publique, ou si les fluctuations de prix proviennent simplement des market makers prenant en charge de gros ordres unidirectionnels.

En laissant de côté les modèles statistiques complexes, la logique sous-jacente est simple à comprendre. Le marché des cryptomonnaies a supprimé la cloche de clôture, permettant un trading continu 24 heures sur 24 ; mais les interfaces API, les périodes de bougies et les stratégies de trading automatisées ont également établi d'innombrables micro-moments d'ouverture tout au long de la journée.

Toutes les 15 minutes, des milliers de programmes de trading indépendants atteignent le même point temporel. En quelques secondes, ce marché conçu pour ne jamais s'arrêter, ressemble à un grand nombre de traders se précipitant à travers la même porte.

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