Le concept de « Desire Orderbook » : une approche innovante de la prédiction du comportement des marchés

Le « desire orderbook » représente un concept révolutionnaire dans l'analyse de la structure du marché, fondé sur la prédiction des actions potentielles des participants du marché avant leur exécution réelle. Contrairement à un carnet d'ordres classique, qui reflète les ordres d'achat et de vente actuels, le « desire orderbook » repose sur des hypothèses concernant les intentions futures des traders.

The Desire Orderbook Concept: Abstract gradients of potential future orders crystallizing into solid market liquidity structure.

Fondement théorique du concept

Le concept de « desire orderbook » repose sur l'hypothèse que la plupart des traders possèdent un modèle interne de réalisation ciblée de leurs positions, qui n'est souvent pas reflété dans les ordres de marché actuels. Ce modèle suppose que les traders :

• Entrent en position avec un plan de sortie spécifique
• Disposent de stratégies de réalisation flexibles en fonction des conditions de marché
• Sont psychologiquement attachés à certains niveaux de prix (nombres ronds, niveaux d'entrée, points d'équilibre)
• Tendent à répartir la réalisation des positions importantes à travers une série d'ordres plus petits

Approche par gradient pour la modélisation des ordres

L'innovation clé du concept consiste à représenter chaque ordre potentiel non pas comme un événement ponctuel, mais comme un gradient ou un « escalier » de probabilités :

P(sell|price, trader) = f(price, entry_price, position_size, market_conditions, trader_history)

Où :

• P(sell|price, trader) - la probabilité qu'un trader place un ordre de vente à un certain prix
• f - une fonction complexe prenant en compte divers facteurs

Probability Gradients: Visualizing the increasing likelihood of execution as price approaches a trader's psychological threshold.

Méthodologie de construction d'un desire orderbook

1. Profilage des traders

La première étape consiste à créer des profils de traders sur la base de leur comportement historique :

• Profil stratégique : tendance au trading court terme ou long terme
• Profil de risque : tolérance aux pertes et prise de profits
• Profil comportemental : réaction aux mouvements de marché et aux actualités
• Profil temporel : plage horaire d'activité privilégiée

2. Analyse des positions ouvertes

Pour chaque trader identifié sur un DEX, sont analysés :

• Les positions ouvertes actuelles (taille, prix d'entrée)
• Les schémas historiques de clôture de positions similaires
• La durée moyenne de détention des positions

3. Construction des gradients de probabilité

Pour chaque position ouverte, un gradient de probabilité de réalisation est construit :

Realization gradient = {(price₁, probability₁), (price₂, probability₂), ... (priceₙ, probabilityₙ)}

Ce gradient reflète non pas un simple ordre, mais une distribution de probabilités de placement d'ordres à différents niveaux de prix. Par exemple :

• Un trader en position longue peut présenter une probabilité élevée de vendre aux niveaux +10 %, +20 %, +50 % par rapport au prix d'entrée
• Un trader en position courte peut présenter une probabilité élevée de clôturer lorsque certains niveaux de support sont atteints

4. Agrégation des gradients en un desire orderbook unique

L'étape finale consiste à superposer des milliers de gradients individuels pour créer un « desire orderbook » unique :

Desire_Orderbook(price) = ∑ᵢ Realization_gradient_trader_i(price)

Visuellement, cela peut être représenté sous la forme d'une carte de chaleur de l'offre et de la demande potentielles à différents niveaux de prix.

Application dans le contexte des DEX

Les exchanges décentralisés offrent des opportunités uniques pour la mise en œuvre du concept de « desire orderbook », grâce à :

1. Une transparence totale des transactions - possibilité de suivre les schémas historiques de chaque adresse
2. L'immutabilité des enregistrements - les données historiques ne peuvent être ni supprimées ni modifiées
3. La possibilité d'identifier des adresses liées grâce à l'analyse du graphe de transactions

Exemple pratique d'utilisation

Considérons un scénario concret d'utilisation du « desire orderbook » :

1. Identification des 1000 plus gros détenteurs du token X
2. Analyse des schémas historiques de vente après des événements de marché similaires
3. Construction des gradients de probabilité de vente pour chaque détenteur
4. Agrégation en un « desire orderbook » unique
5. Identification de potentiels « murs » d'achat ou de vente à certains niveaux de prix

Avantages par rapport au carnet d'ordres traditionnel

Le « desire orderbook » présente plusieurs avantages significatifs :

1. Valeur prédictive - révèle des ordres potentiels avant même qu'ils ne soient placés
2. Mise en évidence des niveaux cachés d'offre/demande - identifie les niveaux où une pression significative pourrait apparaître
3. Planification stratégique - permet aux traders d'optimiser leurs entrées et sorties en tenant compte du comportement probable des autres participants
4. Détection de manipulation - des schémas anormaux dans le « desire orderbook » peuvent indiquer des actions manipulatoires coordonnées

Modèle de machine learning pour la construction des gradients

Pour construire efficacement les gradients individuels, un modèle de machine learning à plusieurs niveaux peut être utilisé :

Niveau 1 : Classification du type de trader

• Données d'entrée : transactions historiques, tailles de position, durée de détention
• Données de sortie : catégorie du trader (spéculateur, investisseur, market maker, etc.)

Niveau 2 : Prédiction de la probabilité de réalisation

• Données d'entrée : type de trader, position actuelle, conditions de marché
• Données de sortie : distribution de probabilité pour différents niveaux de prix

Niveau 3 : Analyse temporelle

• Données d'entrée : probabilités de réalisation, schémas d'activité temporels
• Données de sortie : distribution de probabilité selon le temps et le prix

Défis techniques et solutions

La mise en œuvre du « desire orderbook » s'accompagne de plusieurs défis techniques :

1. Complexité computationnelle - la superposition de milliers de gradients requiert des ressources de calcul considérables

   • Solution : recours au calcul distribué, algorithmes d'agrégation optimisés

2. Confidentialité des utilisateurs - une analyse comportementale détaillée peut soulever des préoccupations en matière de vie privée

   • Solution : anonymisation des données, agrégation au niveau de groupes d'utilisateurs

3. Mise à jour dynamique - les conditions de marché et les intentions des traders évoluent rapidement

   • Solution : mise à jour incrémentale du modèle en temps réel

Visualisation du desire orderbook

La visualisation du « desire orderbook » peut prendre diverses formes :

1. Carte de chaleur - l'intensité de la couleur reflète la probabilité d'apparition d'ordres à un niveau de prix donné
2. Profil de volume - représentation tridimensionnelle où la troisième dimension correspond à la probabilité
3. Ruban de gradient - gradient continu montrant l'évolution fluide des probabilités

Market Liquidity Heat Map: Red zones indicate a high probability of sell walls forming based on predictive models.

Conclusion

Le concept de « desire orderbook » représente une approche révolutionnaire de l'analyse de la structure du marché, en particulier dans le contexte de la finance décentralisée. Le passage d'un carnet d'ordres déterministe à un carnet d'ordres probabiliste permet d'élargir considérablement la compréhension des dynamiques de marché potentielles.

En représentant les ordres non pas comme des événements ponctuels mais comme des gradients de probabilité, ce modèle reflète plus fidèlement le comportement réel des traders, qui répartissent souvent leurs décisions d'achat ou de vente sur différents niveaux de prix. La superposition de milliers de ces gradients crée une carte multidimensionnelle de l'activité de marché potentielle, révélant des niveaux cachés de support et de résistance.

À une époque où la donnée devient le nouvel or noir, le concept de « desire orderbook » constitue une manière innovante d'extraire des informations précieuses à partir des données blockchain existantes, susceptible de révolutionner les approches d'analyse de marché et les stratégies de trading.

Citation

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  author = {Soloviov, Eugen},
  title = {The 'Desire Orderbook' Concept: An Innovative Approach to Market Behavior Prediction},
  year = {2025},
  url = {https://marketmaker.cc/en/blog/post/desire-orderbook},
  version = {0.1.0},
  description = {Desire orderbook — a revolutionary concept of market structure analysis based on predicting potential actions of market participants before their actual execution.}
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