Разработка алгоритма маркет-мейкинга
Маркет-мейкер — это участник рынка, который постоянно выставляет котировки на покупку и продажу. Его прибыль — разница между bid и ask (спред). Маркет-мейкинг обеспечивает ликвидность рынка, за что биржи платят rebates (скидки на fees или отрицательные комиссии). В крипте маркет-мейкинг превратился в высококонкурентную нишу, но для нишевых активов (mid-cap altcoins, perpetual futures с невысокой ликвидностью) по-прежнему очень прибылен.
Базовая модель маркет-мейкинга
Naive market making — выставить bid на X% ниже mid-price и ask на X% выше. Проблема: inventory risk. Если цена резко движется в одну сторону, маркет-мейкер накапливает невыгодную позицию.
Avellaneda-Stoikov модель — математически оптимальная стратегия маркет-мейкинга. Учитывает inventory risk и time horizon:
bid_price = mid - δ/2 - γσ²(T-t)q
ask_price = mid + δ/2 - γσ²(T-t)q
где:
δ = spread (оптимальный)
γ = risk aversion coefficient
σ = волатильность актива
q = текущий inventory (в единицах актива)
T = конец торгового периода
t = текущее время
Ключевое: при положительном inventory (накоплено много актива) алгоритм сдвигает котировки вниз, чтобы быстрее продать излишки. При отрицательном — поднимает, чтобы купить.
Inventory management
Inventory risk — главный враг маркет-мейкера. Если позиция вышла за пределы допустимого диапазона:
Hard limit: при inventory > MAX_INVENTORY — останавливаем выставление ордеров на соответствующей стороне. Ждём исполнения.
Soft limit с skewing: постепенно смещаем котировки против направления накопленного inventory. Чем больше inventory — тем сильнее сдвиг.
Hedging: открываем хедж-позицию на другой бирже или в perpetual futures. Если накопили много BTC spot, продаём BTC-PERP.
Управление спредом
Спред не должен быть фиксированным — он адаптируется к условиям рынка:
Volatility-based spread: spread = base_spread × (current_volatility / mean_volatility). При высокой волатильности спред расширяется — inventory risk выше.
Order book depth: если ликвидность в стакане низкая — риск adverse selection выше, спред шире.
Time of day: в периоды низкой активности спред расширяется.
Токсичный flow: если последние N сделок были преимущественно на одной стороне — возможно informed trading. Алгоритм расширяет спред или временно снимает котировки.
Multi-level quotes
Вместо одной пары ордеров (1 bid + 1 ask) выставляем несколько уровней:
Bid 3: mid - 0.5% × 1000 USDT
Bid 2: mid - 0.3% × 500 USDT
Bid 1: mid - 0.15% × 200 USDT
--- MID PRICE ---
Ask 1: mid + 0.15% × 200 USDT
Ask 2: mid + 0.3% × 500 USDT
Ask 3: mid + 0.5% × 1000 USDT
Ближние к mid ордера исполняются чаще и дают rebate от биржи. Дальние — страхуют от резких движений.
Order cancellation и re-quoting
Ордера нужно регулярно обновлять при изменении mid-price:
Threshold-based re-quoting: если mid сдвинулся более чем на N% — отменяем старые ордера и выставляем новые.
Time-based re-quoting: принудительное обновление каждые T секунд.
Event-based: при любом изменении лучшего bid/ask в стакане.
Частая отмена ордеров стоит API request quota. Биржи имеют rate limits. Для Binance: 1200 requests/min HTTP, отдельные лимиты для WebSocket. Важно оптимизировать частоту обновлений.
Биржевые программы маркет-мейкинга
Крупные биржи платят за предоставление ликвидности:
| Биржа | Программа | Условия |
|---|---|---|
| Binance | Liquidity Provider | Rebate до -0.005% |
| Bybit | Market Maker | Нулевая или отрицательная maker fee |
| OKX | Market Maker | Специальные условия fee |
| Kraken | Market Maker | Maker rebate по заявке |
Для получения этих условий нужно обеспечивать минимальный uptime котировок (>80% времени bid/ask в определённом диапазоне от mid) и минимальный объём.
Мониторинг и метрики
P&L breakdown: spread income - inventory risk losses - fees.
Fill rate: процент ордеров, которые исполнились. Слишком низкий → слишком широкий спред. Слишком высокий → слишком узкий, много adverse selection.
Inventory exposure: текущая позиция в USD, максимальная за сессию, среднее.
Uptime: процент времени, когда котировки выставлены.
Latency: время от получения обновления рынка до выставления/обновления ордеров.
Технический стек
Язык: Python (asyncio + aiohttp/websockets) для стратегий с latency > 50ms. C++ или Rust для latency-critical компонентов.
Биржевые коннекторы: CCXT Pro (Python) обеспечивает унифицированный API для WebSocket. Для production — собственные коннекторы для каждой биржи.
Хранение: PostgreSQL для trades, orders, positions. InfluxDB или TimescaleDB для метрик производительности.
Мониторинг: Grafana дашборды для realtime P&L, inventory, latency. Алерты в Telegram при превышении risk limits.
Разрабатываем маркет-мейкинговый алгоритм с Avellaneda-Stoikov моделью, динамическим спредом, multi-level quotes, inventory management, hedging через фьючерсы и полным мониторингом производительности.