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Quant & Fintech Opensource Projects edited this page Aug 4, 2024 · 25 revisions

INTRODUCTION

En trading ICT (Inner Circle Trader), on cherche souvent à exploiter les inefficiences du marché. L'approche ICT, développée par Michael J. Huddleston, se concentre sur l'identification des zones de déséquilibre dans le marché, où les prix sont susceptibles de se déplacer de manière prévisible en raison de l'accumulation ou de la distribution de positions par de grands participants du marché (comme les institutions financières).

Voici quelques concepts clés dans le trading ICT qui illustrent la recherche des inefficiences de marché :

  1. Order Blocks : Ce sont des zones où les grandes institutions ont placé leurs ordres. Lorsqu'un order block est identifié, les traders ICT s'attendent à ce que le prix réagisse à ces niveaux en raison de l'intérêt institutionnel dans ces zones.

  2. Fair Value Gaps (FVG) : Ce sont des zones sur le graphique où il y a un déséquilibre entre les acheteurs et les vendeurs. Les traders ICT utilisent ces gaps pour anticiper les mouvements de prix car ils s'attendent à ce que le marché comble ces écarts.

  3. Liquidity Pools : Ce sont des zones où il y a une concentration d'ordres de stop-loss ou de take-profit. Les traders ICT croient que le marché se déplace vers ces zones pour "prendre" cette liquidité avant de se diriger dans la direction opposée.

  4. Market Structure : Comprendre comment les structures de marché changent permet aux traders ICT de prévoir les points de retournement potentiels et les zones où le prix pourrait trouver du support ou de la résistance.

L'objectif principal des traders ICT est d'exploiter ces inefficiences en utilisant une analyse technique avancée pour anticiper les mouvements de prix et obtenir un avantage sur le marché.

PRIX QUI BAISSE JUSQU'A LA MOITIE D'UN ORDER BLOCK AVANT DE REMONTER

Les institutions financières et les banques ont des objectifs stratégiques lorsqu'elles manipulent les prix, notamment lorsqu'elles font baisser le prix jusqu'à la moitié d'un order block avant de le faire remonter. Voici quelques raisons expliquant cette stratégie :

  1. Accumulation de positions :

    • Achat à meilleur prix : En faisant baisser le prix jusqu'à la moitié d'un order block, les institutions peuvent accumuler des positions d'achat à un prix plus bas. Cela leur permet d'obtenir une position significative à un coût inférieur avant de pousser le prix à la hausse.
    • Absorption de la liquidité : En créant une baisse, les institutions peuvent absorber les ordres de vente des traders de détail ou d'autres participants au marché, consolidant ainsi leur position.

  2. Piéger les traders de détail :

    • Chasse aux stop-loss : En poussant le prix à la baisse, les institutions peuvent déclencher les stop-loss des traders de détail qui ont des positions longues, ce qui crée une pression de vente supplémentaire et leur permet d'acheter à des prix encore plus bas.
    • Création de faux signaux : Une baisse temporaire peut donner un signal de vente aux traders de détail, les incitant à vendre leurs positions. Les institutions peuvent alors profiter de ces ventes pour acheter à un prix réduit.

  3. Gestion de la liquidité :

    • Manipulation de la profondeur du marché : En manipulant le prix, les institutions peuvent gérer la profondeur du marché et s'assurer qu'il y a suffisamment de liquidité pour exécuter leurs ordres importants sans provoquer de mouvements de prix indésirables.
    • Stabilisation du prix : Après avoir accumulé des positions, les institutions peuvent stabiliser le prix à un niveau plus élevé, ce qui leur permet de vendre progressivement à un profit sans causer de chute brutale des prix.

  4. Test des niveaux de support et de résistance :

    • Validation de la demande : En baissant le prix jusqu'à la moitié de l'order block, les institutions peuvent tester le niveau de support et vérifier s'il y a une demande suffisante à ce niveau avant de pousser le prix à la hausse.
    • Confirmation technique : Les niveaux de support et de résistance techniques, comme la moitié d'un order block, sont utilisés pour confirmer les zones d'intérêt. Si le prix réagit positivement à ces niveaux, cela peut renforcer la conviction des institutions quant à la solidité de ces niveaux.

  5. Optimisation des profits :

    • Maximisation du potentiel de profit : En achetant à un prix plus bas et en poussant ensuite le prix à la hausse, les institutions peuvent maximiser leurs profits. Cette stratégie permet d'acheter à bas prix et de vendre à un prix plus élevé, réalisant ainsi une marge bénéficiaire plus importante.

En résumé, les institutions et les banques utilisent ces stratégies pour accumuler des positions à des prix avantageux, piéger les traders de détail, gérer la liquidité, tester des niveaux techniques, et optimiser leurs profits. Ces actions sont souvent réalisées avec une compréhension approfondie des dynamiques du marché et des comportements des autres participants.

Interbank price delivery algorithm

An interbank price delivery algorithm is a complex system used in the financial industry to facilitate the exchange of prices and liquidity between banks and other financial institutions. Here's a high-level overview of how such an algorithm might work:

Overview

The interbank price delivery algorithm is designed to enable banks to share prices and liquidity with each other in a fair and efficient manner. The algorithm takes into account various market and economic factors, such as supply and demand, interest rates, and credit risk, to determine the optimal prices for various financial instruments.

Key Components

  1. Price discovery: The algorithm gathers prices from various sources, including banks, electronic communication networks (ECNs), and other market participants.
  2. Liquidity aggregation: The algorithm aggregates liquidity from multiple sources to provide a comprehensive view of market liquidity.
  3. Price matching: The algorithm matches buy and sell orders from different banks and market participants based on factors such as price, quantity, and timing.
  4. Risk management: The algorithm assesses the credit risk of each counterparty and adjusts prices accordingly to ensure that trades are executed at fair and reasonable prices.
  5. Order routing: The algorithm routes orders to the best available liquidity source, taking into account factors such as price, liquidity, and execution speed.

Algorithmic Steps

Here's a simplified example of how the interbank price delivery algorithm might work:

  1. Price collection: Collect prices from various sources, including banks, ECNs, and other market participants.
  2. Liquidity assessment: Assess the liquidity of each price source to determine the best available liquidity.
  3. Price normalization: Normalize prices to ensure consistency across different sources and instruments.
  4. Price matching: Match buy and sell orders from different banks and market participants based on factors such as price, quantity, and timing.
  5. Risk assessment: Assess the credit risk of each counterparty and adjust prices accordingly.
  6. Order routing: Route orders to the best available liquidity source.
  7. Trade execution: Execute trades at the best available price.
  8. Post-trade processing: Perform post-trade processing, including trade confirmation, settlement, and reporting.

Challenges and Considerations

Implementing an interbank price delivery algorithm poses several challenges and considerations, including:

  1. Data quality: Ensuring the accuracy and reliability of price and liquidity data.
  2. Scalability: Handling high volumes of trades and market data in real-time.
  3. Risk management: Managing credit risk, market risk, and other risks associated with interbank trading.
  4. Regulatory compliance: Ensuring compliance with relevant regulatory requirements, such as MiFID II and Dodd-Frank.
  5. Security: Ensuring the security and integrity of sensitive market data and trading information.

Technologies Used

Interbank price delivery algorithms often employ advanced technologies, including:

  1. Artificial intelligence (AI): AI techniques, such as machine learning and natural language processing, to analyze market data and optimize trading decisions.
  2. Cloud computing: Cloud-based infrastructure to support scalability and high-performance computing.
  3. Big data analytics: Advanced data analytics to process large volumes of market data and identify trends and patterns.
  4. Low-latency networking: High-speed networking to support real-time communication and trade execution.
  5. Blockchain: Distributed ledger technology to facilitate secure and transparent trade execution and settlement.

MiFID II and Dodd-Frank

MiFID II and Dodd-Frank are two significant regulatory frameworks that have impacted the financial industry in recent years. Here's an overview of each:

MiFID II

MiFID II (Markets in Financial Instruments Directive II) is a European Union (EU) regulation that came into effect on January 3, 2018. It aims to increase transparency, improve investor protection, and enhance market integrity in the EU's financial markets. Key provisions of MiFID II include:

  1. Best Execution: Firms must take all sufficient steps to obtain the best possible results for their clients when executing trades.
  2. Transparency: Firms must publish pre- and post-trade data to increase market transparency.
  3. Position Limits: Firms must set position limits to prevent excessive speculation in commodity derivatives.
  4. Research Unbundling: Firms must separate research costs from trading commissions to increase transparency and reduce conflicts of interest.
  5. Record-Keeping: Firms must maintain detailed records of trades, including timestamps and other relevant information.

Dodd-Frank

Dodd-Frank (Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act) is a US federal law enacted in 2010 in response to the 2008 financial crisis. Its primary goals are to:

  1. Promote Financial Stability: Improve the stability of the US financial system by reducing systemic risk.
  2. Enhance Consumer Protection: Protect consumers from abusive financial practices.
  3. Increase Transparency: Improve transparency and accountability in financial markets.

Key provisions of Dodd-Frank include:

  1. Swap Regulation: Regulate over-the-counter (OTC) derivatives, including swaps and security-based swaps.
  2. Volcker Rule: Prohibit banks from engaging in proprietary trading activities.
  3. Stress Testing: Require banks to undergo regular stress tests to assess their capital adequacy.
  4. Consumer Financial Protection Bureau (CFPB): Establish the CFPB to regulate consumer financial products and services.
  5. Securities and Exchange Commission (SEC) and Commodity Futures Trading Commission (CFTC) Oversight: Enhance the oversight authority of the SEC and CFTC.

Comparison of MiFID II and Dodd-Frank

While both regulations aim to improve financial market stability and transparency, there are key differences:

  1. Geographic Scope: MiFID II applies to EU markets, while Dodd-Frank applies to US markets.
  2. Regulatory Approach: MiFID II focuses on investor protection and market integrity, whereas Dodd-Frank focuses on systemic risk reduction and consumer protection.
  3. Enforcement: MiFID II is enforced by EU national competent authorities, while Dodd-Frank is enforced by US federal agencies, such as the SEC and CFTC.

Impact on Interbank Price Delivery Algorithms

Both MiFID II and Dodd-Frank have significant implications for interbank price delivery algorithms:

  1. Increased Transparency: Both regulations require increased transparency in financial markets, which may impact the design and functionality of interbank price delivery algorithms.
  2. Best Execution: MiFID II's best execution requirements may influence the development of algorithms that prioritize optimal trade execution.
  3. Risk Management: Dodd-Frank's emphasis on systemic risk reduction may lead to the development of more sophisticated risk management tools within interbank price delivery algorithms.
  4. Regulatory Compliance: Both regulations require firms to demonstrate compliance, which may involve significant investments in technology and infrastructure to support interbank price delivery algorithms.
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