Pourquoi le Z-score standard échoue en HFT : passer au Z-score robuste
Le Z-score standard repose sur la moyenne et l’écart type. En crypto, une seule cascade de liquidations génère des valeurs extrêmes qui faussent la moyenne et augmentent l’écart type. Résultat : le Z-score standard ne parvient pas à détecter les pics de volume toxique qui surviennent ensuite. Le Z-score robuste remplace la moyenne et l’écart type par la médiane et la MAD (Median Absolute Deviation, écart absolu médian), le rendant insensible aux valeurs aberrantes : $$\text{Z robuste} = 0.6745 \times \frac{x - \text{Médiane}}{\text{MAD}}$$ 1. Le problème mathématique : Z-score standard vs. valeurs aberrantes Supposons une fenêtre glissante de volumes de transactions du carnet d’ordres : [10, 12, 11, 15, 100, 14] (où 100 est un pic soudain de liquidation).
🛡️ Au-delà des graphiques en bougies : comment les market makers repèrent la toxicité du carnet d’ordres (VPIN) avant les flash crashes Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi les carnets d’ordres s’amincissent soudainement quelques secondes avant un énorme dump de crypto ? Ce n’est pas de la magie — c’est une toxicité du flux d’ordres. Si vous construisez des robots de trading, des stratégies de market making ou des algorithmes d’exécution, compter uniquement sur des bougies standard basées sur le temps (RSI, MACD) vous rend aveugle aux informations asymétriques au niveau de la milliseconde. Voici comment les market makers institutionnels détectent un flux d’ordres toxique grâce au VPIN — et comment vous pouvez l’appliquer.