algorithmictrading

From Zero Signals to Production-Ready: How We Built a Smart Money Concepts Trading Bot
The Beginning: A Bold Vision 💡
It all started with a simple question: "Can we build a trading bot that thinks like institutional traders?"
We wanted to create something different—not another indicator-based bot, but a system that understands Smart Money Concepts (SMC) and follows the same logic that big players use in the market.
The Challenge: Zero Signals Over a Year 📉
After months of development, we hit a wall. Our bot was working perfectly—except it found zero signals for BTC, ETH, and DOGE over an entire year of backtesting.
The problem? We built it like a textbook SMC system, expecting perfect institutional execution with ideal retracement points. But crypto markets don't work that way—especially large-cap coins that move fast and rarely give you "perfect" setups.
The Breakthrough: Dual Entry Models 🎯
Instead of giving up, we redesigned the system with two entry models:
Entry Model A: Classic SMC (The Perfectionist)
Clean Fair Value Gaps (FVG)Deep retracements to Order Blocks (OB)Rare, high-quality signalsPerfect for institutional-style tradingEntry Model B: Crypto-Compatible (The Realist)Shallow FVG taps (30-50% fill)Displacement pullbacks (0.2-0.35× ATR)First opposing candle OB (even 1-candle)Designed for fast-moving crypto markets
The magic: Each scanner can choose its own model—Classic Only, Crypto Only, or Both (with fallback logic).The Architecture: 5-State Validation System ⚙️Every signal must pass through 5 strict gates:HTF Context - Higher timeframe trend and value zonesLiquidity Event - Price sweeps liquidity with volume confirmationCHoCH - Change of Character (intent reversal confirmed)Entry Model - Classic or Crypto-compatible POI detectionExecution - Risk-reward validation (minimum 2:1 R:R)
No shortcuts. No compromises. If any gate fails, the signal is rejected.Three Scanners, Three Personalities 🎭1. BALANCED_SCM (The All-Rounder)15-minute timeframeScans every 2 minutesMax 12 concurrent signalsUses both entry models (Classic first, Crypto fallback)Perfect for most traders2. SNIPER_SCM (The Precision Hunter)5-minute timeframeScans every 1 minuteMax 6 concurrent signalsClassic SMC only (strictest quality)Minimum 2.5:1 R:RFor experienced traders who want perfection3. HIGHRISKRETURN_SCM (The Big Game Hunter)15-minute timeframeScans every 10 minutesMax 4 concurrent signalsCrypto-compatible model (optimized for BTC/ETH/DOGE)Minimum 3:1 R:RSignals valid for 72 hoursFor traders who want high-quality, high-R:R setupsThe Technical Stack 🔧Python - Core logic and state machineBinance Futures API - Real-time market dataMulti-timeframe Analysis - 1m to 1d integrationSession-Based Filtering - London & New York sessionsBacktesting Engine - Historical validation with professional reportsYAML Configuration - Easy scanner customizationStructured Logging - Production-ready monitoringKey Features That Make It Special ✨🎯 Value Proximity GuardrailsEven with relaxed crypto rules, we prevent chasing:Hard block at HTF extremes (no buying into highs, no selling into lows)Proximity checks at POI tap (not at CHoCH)Single tolerance source (0.15-0.25× HTF_ATR)📊 Professional BacktestingInteractive backtest selectionCustom date rangesComprehensive reports with:Win rate by scannerEntry model performance breakdownProfit factor analysisDetailed trade logs🔄 Production-ReadyProcess management (no conflicts)Structured loggingError handlingClean codebase (no dead code)Full documentationThe Results: What We Learned 📈Scarcity is a feature, not a bug - Fewer signals = higher qualityCrypto needs crypto logic - Textbook SMC doesn't always workGuardrails prevent edge erosion - Safety checks are non-negotiableIteration beats perfection - We rebuilt Entry Model 4 times before getting it rightWhat's Next? 🚀Live Testing - Deploying to productionPerformance Monitoring - Tracking real-world resultsCommunity Feedback - Learning from actual tradersContinuous Improvement - Refining based on market behaviorFinal Thoughts 💭Building this bot taught us that trading systems aren't just code—they're market models. Every decision matters. Every gate counts. And sometimes, the best solution is to build two solutions and let the market choose.
To all the traders out there: Whether you're using indicators, SMC, or pure price action—remember that the best system is the one you understand and can execute consistently.Want to Learn More? 📚We've documented everything:5-state validation logicEntry model configurationsScanner setup guidesBacktesting workflowsProduction deployment checklists

This isn't just a bot—it's a complete trading system.

Built with Python, powered by Binance Futures API, validated by backtesting, and refined through collaboration.

#TradingBots #smc #cryptotrading #BinanceFutures #AlgorithmicTrading

Disclaimer: This is a signal generation system, not automated trading. Always do your own research and use proper risk management. Trading involves risk of loss.

In trading, many strategies look great… until they face real market conditions.
That’s why backtesting is essential.
A proper backtest allows you to:
Measure not only ROI, but also risk (especially max drawdown).Understand how a strategy performs in different market regimes.Avoid overconfidence from “lucky trades”.
As a data scientist, I build Python trading bots with a simple philosophy:
👉 Returns are important, but risk management defines survival.
I use machine learning to optimize parameters, test setups, and evaluate the trade-off between higher returns and controlled drawdowns. My focus is not on predicting the future perfectly, but on creating strategies that remain robust when conditions change.
This account will share my journey in algorithmic trading: lessons learned, insights on risk management, and how data-driven approaches can give traders an edge.
Do you backtest your strategies, or do you rely more on intuition when trading?

— DrLegend —

#Backtesting #AlgorithmicTrading #machinelearning #Aİ #PythonTrading

$BTC
#DepthOfMarket
#AlgorithmicTrading
#SmartTrading
#DOMAnalysis
#NextGenTrading

Introduction : Pourquoi s’intéresser au carnet d’ordres (DOM) ?

La plupart des traders scrutent les graphiques de prix, les moyennes mobiles, voire quelques indicateurs techniques classiques… Mais combien prennent réellement le temps d’analyser le carnet d’ordres (Depth of Market, ou DOM) ?

Pourtant, c’est là que tout commence : chaque mouvement de prix résulte d’un déséquilibre entre l’offre et la demande dans ce carnet d’ordres. Si un acheteur agressif décide de prendre tous les ordres de vente à un niveau donné, le prix monte. Si, au contraire, une pression vendeuse massive absorbe les acheteurs, le prix chute.

Alors, la vraie question est :
Peut-on anticiper ces mouvements en analysant directement la profondeur de marché ? 🧐

C’est ce que nous allons explorer ici, en passant des concepts théoriques aux analyses empiriques.

---

Le Ratio DOM et les métriques essentielles

Avant d’aller plus loin, définissons quelques éléments-clés de la lecture d’un carnet d’ordres :

1️⃣ Bid & Ask 🏛️

Bid : Prix et volume auxquels les acheteurs sont prêts à acheter.

Ask : Prix et volume auxquels les vendeurs sont prêts à vendre.

2️⃣ Spread ⚖️

L’écart entre le prix Ask le plus bas et le prix Bid le plus haut.

Un spread étroit indique un marché liquide avec peu de friction.

Un spread large signale un manque de liquidité ou une volatilité accrue.

3️⃣ Déséquilibre du carnet d’ordres (imbalance DOM) 📊

Différence entre les volumes d’ordres Bid et Ask.

Si les Bids sont largement supérieurs aux Asks, cela peut indiquer une pression acheteuse… mais est-ce toujours le cas ?

4️⃣ Variation du prix vs DOM 🔄

On cherche à établir une relation entre le déséquilibre du carnet et l’évolution du prix.

Idéalement, un indicateur de déséquilibre DOM efficace devrait permettre d’anticiper ces mouvements.

---

Analyse empirique : Que disent les données ?

Nous avons étudié un extrait de la profondeur de marché BTC/USDC sur OKX en temps réel, en examinant :

✅ L’évolution des prix Bid et Ask au fil du temps

Ce graphique montre la dynamique des prix acheteurs et vendeurs et donne une première vue sur la structure du marché.

✅ Les volumes disponibles à l’achat et à la vente

Ce graphique met en évidence la répartition des volumes et permet d’observer où se situent les déséquilibres de liquidité.

✅ Le spread entre ces deux valeurs

Ce graphique illustre comment le spread fluctue et aide à identifier des opportunités de trading.
✅ L’évolution du déséquilibre DOM

Ce graphique montre clairement comment l’imbalance évolue au fil du temps et donne des indices sur la pression du marché.
1️⃣ Évolution des prix et du spread

Nos graphiques montrent que le spread (écart entre Bid et Ask) fluctue en fonction de la liquidité du marché. Lorsqu’il s’élargit, il peut signaler un manque de contreparties disponibles, rendant les mouvements de prix plus erratiques.

📊 Observation : Dans certaines périodes, une forte contraction du spread précède une accélération du prix, ce qui peut être exploité comme un signal de trading.

2️⃣ Déséquilibre entre les Bids et les Asks

Le carnet d’ordres est rarement équilibré : soit les acheteurs dominent, soit les vendeurs prennent l’ascendant. Nous avons visualisé cette dynamique sous forme d’un graphe de l’imbalance (Bid Volume - Ask Volume).

📊 Observation : Contrairement à l’intuition classique, un excès d’acheteurs ne signifie pas forcément que le prix va monter ! Parfois, une surcharge d’ordres Bid attire des vendeurs opportunistes qui liquident leurs positions en vendant agressivement, faisant chuter le prix.

3️⃣ Corrélation entre le DOM et les mouvements de prix

En analysant les données, nous avons calculé la corrélation entre le déséquilibre du carnet d’ordres et la variation du prix du BTC.

Ce graphique en nuage de points montre visuellement la relation entre le déséquilibre du carnet et la variation du prix. Il permet de mieux comprendre pourquoi un excès de Bid peut être suivi d'une baisse.

📊 Résultat : Corrélation = -0.43 📉

🔎 Interprétation :

Une corrélation négative signifie que plus le carnet d’ordres est chargé en Bids, plus le prix a tendance à baisser, et inversement.

Pourquoi ? Cela peut s’expliquer par le fait que les acheteurs "passifs" qui remplissent le carnet ne sont pas forcément les plus agressifs, tandis que les vendeurs qui liquident leurs positions peuvent créer des mouvements soudains.

---

Détection des anomalies et opportunités de trading

Maintenant qu’on sait que l'imbalance DOM a une influence sur les prix, comment en tirer profit ?

✅ Scénario 1 : "Excès d’acheteurs, mais chute du prix"

Un carnet saturé en Bids n’est pas forcément un signal haussier.

Une explosion d’ordres vendeurs juste après un fort déséquilibre Bid peut annoncer une cassure baissière.

✅ Scénario 2 : "Asks qui disparaissent avant un pump"

Si les Asks se vident soudainement à plusieurs niveaux, cela signifie souvent que les vendeurs se retirent.

Résultat ? Une montée brutale du prix lorsqu’un acheteur agressif décide d’absorber toute la liquidité restante.

---

Approche mathématique : Vers un indicateur DOM prédictif ?

Maintenant que nous avons une base empirique, nous pouvons aller plus loin en modélisant un indicateur basé sur le DOM.

💡 Idée : Construire un indicateur de pression acheteuse/vendeuse

Une combinaison du spread, du déséquilibre DOM, et de la variation du prix.

Objectif : Détecter les signaux de rupture de structure dans la liquidité du carnet.

🔬 Prochaine étape : Tester cette approche sur plusieurs actifs et périodes

Est-ce que cette relation se vérifie sur d’autres marchés ?

Peut-on optimiser la prise de position en fonction du DOM ?

---

Conclusion et perspectives

👨‍🏫 Ce que nous avons appris :
✅ Le carnet d’ordres contient une mine d’informations ignorée par de nombreux traders.
✅ Le déséquilibre entre acheteurs et vendeurs peut influencer les prix, mais pas toujours de manière intuitive.
✅ Une approche systématique basée sur ces signaux pourrait permettre d’améliorer la prise de décision.

🤖 Et si nous automatisions cette analyse ?
Un algorithme de trading DOM-aware pourrait scanner en temps réel :

Les variations d’imbalance DOM

Les anomalies de spread

Les signaux de rupture de liquidité

🚀 Objectif final : Développer un indicateur basé sur la profondeur de marché pour anticiper les mouvements avant qu’ils ne se reflètent dans le prix.

---

💬 Et vous, utilisez-vous la lecture du carnet d’ordres pour trader ?

Si vous avez des idées ou des observations sur ce sujet, partagez-les en commentaire ! 📩

---

Cet article t’a plu ? Reste connecté pour la suite : nous allons explorer comment traduire cette analyse en un indicateur exploitable en trading. 🚀

Dear Friends 💞💞💞💞
When I first started trading large volumes, I quickly ran into a big challenge: juggling multiple sub accounts, placing massive orders, and constantly worrying about my balance taking a hit. It was like playing a high-stakes game one wrong move, and all my ₿ $BTC gains could disappear in an instant.
That’s when I decided to try out tools designed for market makers and algorithmic traders. I went with the WhiteBIT Market-Making Program after hearing about its benefits……….

My Journey:
I set up one strategy for spot trading, another for futures, and an arbitrage plan across different trading pairs. The API executed my orders in a flash , WebSocket gave me real-time access to the order book, and webhooks alerted me to any changes in my balance. What used to take hours of manual work is now fully automated and clear……...
The result? A smoother, faster, and more efficient trading experience………..
#CryptoTrading #MarketMaking #AutomatedTrading #FuturesTrading #AlgorithmicTrading