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Order Book & Market Microstructure

How the order book really works — accessing the data, reading queue position, rebuilding bars from order flow, and modeling it with deep learning and Hawkes processes.

  1. 01
    CCXT : comment fonctionnent réellement les méthodes WebSocket de carnet d'ordres
    Jun 3, 2025 #CCXT

    CCXT : comment fonctionnent réellement les méthodes WebSocket de carnet d'ordres

    Analyse détaillée des méthodes WebSocket de CCXT pour les carnets d'ordres : watchOrderBook, watchBidsAsks, watchOrderBookForSymbols. Tests réels sur plus de 75 exchanges.
  2. 02
    Types d'ordres dans le trading algorithmique : de la limite avec poursuite aux ordres virtuels
    Mar 23, 2026 #orders

    Types d'ordres dans le trading algorithmique : de la limite avec poursuite aux ordres virtuels

    Un guide complet des types d'ordres dans le trading algorithmique : ordres standard des exchanges, limite avec poursuite, ordres temporisés, ordres virtuels/synthétiques. Avec des exemples de code et des cas d'usage concrets.
  3. 03
    Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
    Mar 20, 2026 #order book

    Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density

    How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem
  4. 04
    Types de Barres et Méthodes d'Agrégation pour le Trading Algorithmique
    Mar 22, 2026 #algotrading

    Types de Barres et Méthodes d'Agrégation pour le Trading Algorithmique

    Classification à deux axes de la construction des bougies : 17 types de barres de base (temps, tick, volume, dollar, Renko, range, volatilité, Heikin-Ashi, Kagi, Line Break, P&F, TIB, VIB, run, CUSUM, entropie, delta) × 3 méthodes d'agrégation (calendaire, glissante, adaptative) = 51 combinaisons. Avec code d'implémentation et recommandations pratiques.
  5. 05
    DeepLOB : Apprentissage Profond sur les Carnets d'Ordres Limites
    May 26, 2026 #deep-learning

    DeepLOB : Apprentissage Profond sur les Carnets d'Ordres Limites

    Comment DeepLOB combine un CNN, un module inception et un LSTM pour prédire les mouvements du prix médian à partir de données brutes du carnet d'ordres — l'architecture, les vrais chiffres FI-2010 et une réimplémentation PyTorch fonctionnelle.
  6. 06
    L'empreinte digitale d'un trader : comment identifier un market maker à son comportement dans le carnet d'ordres
    Mar 19, 2026 #fingerprint

    L'empreinte digitale d'un trader : comment identifier un market maker à son comportement dans le carnet d'ordres

    Chaque algorithme laisse une empreinte unique. Apprenez à la lire — et vous saurez qui se trouve de l'autre côté de votre trade.