Разработка ликвидности биржи (market making)

Разработка ликвидности биржи (market making)

Ликвидность — это готовность рынка исполнить ордер без значительного изменения цены. Биржа без ликвидности мертва: широкий спред, глубокий impact, уход трейдеров к конкурентам. Market making — это искусство и инженерия одновременно: нужно постоянно держать двусторонние котировки, хеджировать риски и не потерять деньги на этом.

Что такое market making

Market maker выставляет одновременно bid (покупка) и ask (продажа) ордера. Его заработок — spread между ними. При торговле против него он берёт на себя inventory risk (позицию в активе).

Market Maker Book для BTC/USDT:
Ask $50,100  │ 0.5 BTC
Ask $50,050  │ 0.3 BTC
Mid $50,000  │
Bid $49,950  │ 0.3 BTC
Bid $49,900  │ 0.5 BTC

Spread = Ask_best - Bid_best = $50,050 - $49,950 = $100 (0.2%)

Архитектура market making бота

Базовая стратегия

class MarketMaker:
    def __init__(self, symbol: str, config: MMConfig):
        self.symbol = symbol
        self.spread_bps = config.spread_bps          # половина спреда в bps
        self.order_size_base = config.order_size      # базовый размер ордера
        self.num_layers = config.num_layers           # глубина котирования
        self.layer_spacing_bps = config.layer_spacing # расстояние между уровнями

    async def compute_quotes(self, mid_price: float) -> list[Quote]:
        quotes = []
        inventory_skew = self.calculate_inventory_skew()

        for i in range(1, self.num_layers + 1):
            # Сдвигаем котировки с учётом инвентаря
            bid_offset_bps = self.spread_bps * i + inventory_skew
            ask_offset_bps = self.spread_bps * i - inventory_skew

            bid_price = mid_price * (1 - bid_offset_bps / 10000)
            ask_price = mid_price * (1 + ask_offset_bps / 10000)

            # Размер ордера уменьшается на дальних уровнях
            size = self.order_size_base / i

            quotes.append(Quote('buy', bid_price, size))
            quotes.append(Quote('sell', ask_price, size))

        return quotes

    def calculate_inventory_skew(self) -> float:
        """
        Если у нас накопился избыток BTC (long inventory) —
        сдвигаем котировки вниз: более агрессивный ask, менее агрессивный bid.
        Это побуждает рынок покупать у нас BTC, восстанавливая баланс.
        """
        target_inventory = 0  # нейтральная позиция
        current_inventory = self.get_current_inventory()
        inventory_deviation = current_inventory - target_inventory

        # Skew пропорционален отклонению от нейтрали
        skew = inventory_deviation * self.inventory_skew_factor
        return max(-self.max_skew_bps, min(self.max_skew_bps, skew))

Хеджирование (delta hedging)

Market maker на внутренней бирже хеджирует позицию на внешней. Если клиент купил у нас 1 BTC — мы покупаем 1 BTC на Binance для нейтрализации delta:

async def hedge_trade(self, trade: InternalTrade):
    """Хеджируем исполненную сделку на внешней бирже"""
    hedge_side = 'buy' if trade.side == 'sell' else 'sell'
    # trade.side = что сделал клиент. Если клиент купил — мы продали → нужно хеджировать покупкой

    await self.hedge_exchange.market_order(
        symbol=self.symbol,
        side=hedge_side,
        quantity=trade.quantity
    )

Execution risk: между нашей сделкой с клиентом и хеджем на внешней бирже проходит время (1-100ms). За это время цена может сдвинуться. Это execution risk или hedging slippage — реальный риск P&L.

Inventory management

Ключевая метрика — inventory skew: насколько текущая позиция отклонилась от цели (обычно нейтральной).

def get_inventory_metrics(self) -> dict:
    current_pos = self.get_position_btc()  # положительный = long, отрицательный = short
    pos_value_usd = current_pos * self.get_mid_price()

    return {
        "position_btc": current_pos,
        "position_usd": pos_value_usd,
        "max_inventory_usd": self.config.max_inventory_usd,
        "utilization": abs(pos_value_usd) / self.config.max_inventory_usd,
        "pnl_unrealized": self.calculate_unrealized_pnl(current_pos)
    }

При превышении лимитов инвентаря: стратегия агрессивно сдвигает котировки для снижения позиции, в крайнем случае — принудительный market ордер на внешней бирже.

Spread определение

Компоненты спреда

Минимально разумный спред состоит из:

Spread = Cost of carry + Expected adverse selection + Profit margin

Cost of carry = funding_rate × holding_period
Adverse selection = вероятность торговать против informed trader
Profit margin = желаемый доход на объём

Adverse selection — самая сложная часть. Если трейдер торгует против вас с инсайдерской информацией (знает, что цена скоро вырастет), вы всегда будете на проигрышной стороне. Эмпирически: в криптовалюте adverse selection выше при высокой волатильности, перед крупными событиями (FED заседания, хэлвинги).

Динамический спред

def calculate_dynamic_spread(self) -> float:
    base_spread = self.config.base_spread_bps

    # Расширяем спред при высокой волатильности
    volatility = self.get_realized_volatility_1h()
    vol_multiplier = max(1.0, volatility / self.baseline_volatility)

    # Расширяем перед важными событиями
    event_factor = 1.5 if self.is_event_window() else 1.0

    # Расширяем при низкой ликвидности на хедж-бирже
    hedge_spread = self.get_hedge_exchange_spread()
    hedge_factor = max(1.0, hedge_spread / self.baseline_hedge_spread)

    return base_spread * vol_multiplier * event_factor * hedge_factor

Liquidity provider программа

Стимулирование внешних market makers

Биржа может привлекать внешних market makers через fee rebate программу:

Негативный maker fee (rebate) означает, что биржа платит market maker-у за каждый выставленный и исполненный ордер. Это стандартная практика для привлечения профессиональных liquidity providers.

Performance requirements

Market maker обязуется поддерживать минимальное качество ликвидности:

def check_mm_performance(self, mm_id: str, period_minutes: int = 60) -> MMScore:
    quotes = self.db.get_mm_quotes(mm_id, period_minutes)

    # Uptime: % времени, когда MM держал активные bid и ask
    total_seconds = period_minutes * 60
    active_seconds = sum(q.duration for q in quotes if q.has_both_sides)
    uptime = active_seconds / total_seconds

    # Spread quality: средний спред MM относительно best mid
    avg_spread = statistics.mean(q.spread_bps for q in quotes)

    # Depth: средний размер ордеров
    avg_depth_usd = statistics.mean(q.total_depth_usd for q in quotes)

    return MMScore(
        uptime=uptime,             # требование: >80%
        avg_spread_bps=avg_spread,  # требование: <50bps
        avg_depth_usd=avg_depth_usd # требование: >$10,000
    )

При несоблюдении требований — понижение тира или временное отключение rebate.

On-chain AMM liquidity

Для DEX или гибридных платформ ликвидность предоставляется через LP-позиции в AMM пулах. Разница в экономике:

Для серьёзного рыночного объёма CEX market making несопоставимо эффективнее AMM LP. AMM хорошо работает как backstop ликвидность и для long-tail токенов без профессиональных MM.