Comment réaliser un rendement de 220 fois avec un market maker bot sur Hyperliquid ?

Titre original : How to Turn $6,800 into $1.5M With a Maker Rebate Bot on HyperLiquid

Auteur original : The Smart Ape, associé chez LBank
Traduction : Saoirse, Foresight News

Ceci est un excellent exemple qui illustre l'importance d’« apprendre la programmation » — grâce à la programmation, il ne vous faut que deux semaines pour faire passer 6 800 dollars à 1,5 million de dollars sur la plateforme d’échange de cryptomonnaies Hyperliquid.

Il y a peu, un trader sur Hyperliquid a réalisé cet exploit.

Encore plus impressionnant, ce trader n’a quasiment pris aucun risque. Il n’a ni parié sur la direction du marché, ni suivi la mode des actifs populaires, s’appuyant uniquement sur une stratégie de market making sophistiquée — dont le cœur repose sur les « rebates pour les market makers », combinant automatisation et gestion stricte des risques.

Mécanisme de market making sur Hyperliquid

Avant d’analyser cette stratégie en détail, il faut d’abord comprendre la logique du market making sur Hyperliquid. Hyperliquid est une plateforme d’échange basée sur un carnet d’ordres, où les utilisateurs peuvent placer deux types d’ordres :

· Ordre d’achat : c’est-à-dire un « ordre d’achat » (par exemple, « je veux acheter le token SOL à 100 dollars »)

· Ordre de vente : c’est-à-dire un « ordre de vente » (par exemple, « je veux vendre le token SOL à 101 dollars »)

Ces ordres en attente forment ensemble le « carnet d’ordres ». Les traders qui placent des ordres d’achat ou de vente sont appelés « market makers » (faiseurs de marché).

· Le rôle principal du market maker est de « fournir de la liquidité » : en plaçant à l’avance des ordres à cours limité, il augmente le volume d’ordres disponibles sur le marché.

· À l’opposé, il y a les « takers » : ces traders exécutent directement les ordres déjà présents dans le carnet (par exemple, acheter un token au prix de vente le plus bas disponible, c’est-à-dire « achat au marché »).

Les market makers sont essentiels au marché : c’est grâce à leur liquidité que l’écart entre les prix d’achat et de vente reste faible ; sans eux, les traders pourraient faire face à des « prix déraisonnables » ou à des « pertes dues au slippage » importantes.

Élément clé : le rebate pour les market makers

Le cœur d’une plateforme d’échange est la « liquidité » — pour encourager les utilisateurs à devenir market makers et à fournir de la liquidité, Hyperliquid offre un « rebate sur exécution » : chaque fois qu’un ordre d’un market maker est exécuté, la plateforme reverse une petite commission.

Sur Hyperliquid, le taux de rebate par transaction est d’environ 0,0030 % — autrement dit, pour chaque 1 000 dollars échangés, vous recevez 0,03 dollar de rebate.

Et c’est précisément ce rebate apparemment minime qui a permis à ce trader de transformer 6 800 dollars en 1,5 million de dollars. Sa stratégie repose sur le « quoting unilatéral » : il ne place des ordres à cours limité que d’un seul côté du carnet (soit uniquement des achats, soit uniquement des ventes) ; dès que le prix du marché évolue, il annule rapidement l’ordre existant ou bascule sur l’autre côté.

En résumé, sa logique opérationnelle est la suivante : fournir de la liquidité d’un seul côté pour gagner le rebate, tout en ajustant en temps réel la direction des ordres via un robot, afin d’éviter toute exposition au risque de position. Au final, grâce à un « trading haute fréquence automatisé » générant un volume colossal, les petits rebates s’accumulent et se transforment en profits considérables.

Les difficultés principales des market makers traditionnels

La plupart des market makers placent des ordres à la fois du côté achat et du côté vente du carnet.

Par exemple : vous placez deux ordres en même temps — un ordre d’achat de 1 SOL à 100 dollars, et un ordre de vente de 1 SOL à 101 dollars.

Si les deux ordres sont exécutés, vous gagnez 1 dollar de profit sur l’écart de prix (« acheter bas, vendre haut »).

Mais ce modèle présente un problème clé : le risque de position.

· Si l’ordre d’achat est exécuté mais pas l’ordre de vente : vous vous retrouvez à détenir du SOL de façon passive ;

· Si l’ordre de vente est exécuté mais pas l’ordre d’achat : vous détenez passivement des stablecoins (comme USDT).

Dès que le prix du marché évolue dans une direction défavorable, ces actifs détenus passivement peuvent subir de lourdes pertes.

C’est aussi la raison pour laquelle ce trader sur Hyperliquid a choisi le « quoting unilatéral » : en ne plaçant des ordres que d’un seul côté, il contrôle plus strictement ses positions et évite de détenir des actifs non désirés. Cependant, ce modèle implique un risque accru d’« arbitrage subi ».

Que signifie « subir un arbitrage » ?

Exemple concret : vous placez un ordre d’achat de SOL à 100 dollars dans le carnet. Soudain, une mauvaise nouvelle fait chuter le prix de SOL à 90 dollars.

· Votre ordre d’achat à 100 dollars reste dans le carnet, non annulé ;

· Un trader plus rapide vendra immédiatement du SOL à 100 dollars (c’est-à-dire exécutera votre ordre d’achat) ;

· Résultat : vous achetez du SOL avec 10 % de surcoût ; même avec le rebate de la plateforme, vous subissez une lourde perte.

Ce phénomène s’appelle la « sélection adverse », ou plus couramment « subir un arbitrage ».

Ainsi, avec une stratégie de « quoting unilatéral », la « précision » et la « rapidité » sont cruciales — l’efficacité de la stratégie dépend entièrement de la réactivité et de la justesse du robot.

Infrastructure de trading haute fréquence

Pour éviter de « subir un arbitrage », ce trader a mis en place un « système d’exécution ultra-rapide », comprenant :

· Hébergement : déployer physiquement les serveurs de trading à proximité des serveurs de la plateforme Hyperliquid, afin de minimiser la latence réseau ;

· Automatisation : le robot peut ajuster des milliers de cotations par seconde, assurant un « suivi en temps réel » des prix ;

· Contrôle du risque en temps réel : fermeture automatique ou ajustement des positions avant que le risque ne devienne incontrôlable.

La mise en place de ce type d’infrastructure requiert des coûts élevés et une grande complexité technique — c’est pourquoi seuls quelques market makers professionnels peuvent déployer de tels systèmes.

D’un point de vue technique, son robot de trading est probablement programmé en C++ ou en Rust (ces deux langages sont réputés pour leur « rapidité d’exécution » et leur « faible latence ») ; les serveurs sont hébergés à proximité du « moteur de matching d’ordres » de Hyperliquid, garantissant la priorité de ses ordres.

Le robot récupère les données du carnet d’ordres en temps réel via WebSocket ou gRPC, et effectue en quelques millisecondes les opérations « placer un ordre - annuler un ordre - changer de côté », assurant ainsi un flux continu de rebates tout en évitant que les ordres ne deviennent « obsolètes » à cause des variations de prix.

Comment rester « Delta neutre » ?

Le plus impressionnant, c’est que ce trader est resté en permanence « Delta neutre » : bien que son volume total de transactions ait atteint plusieurs milliards de dollars, son risque net de position est resté inférieur à 100 000 dollars.

Comment a-t-il fait ?

1. Le robot suit en temps réel l’évolution de la position en SOL ;

2. Il fixe une limite stricte au risque (le risque net de position ne dépasse jamais 100 000 dollars) ;

3. Dès que le risque approche la limite, le robot arrête immédiatement de trader du côté actuel et bascule sur l’autre côté, rééquilibrant la position par des transactions inverses.

Il n’a pas utilisé de stratégie d’« arbitrage spot/futures », opérant exclusivement sur le marché des « contrats perpétuels » — puisque toutes les transactions ont lieu sur le même marché, la couverture et la gestion du risque sont plus simples.

Cependant, cette stratégie exige une « discipline » et une « précision » extrêmes : la moindre erreur peut entraîner d’énormes pertes.

La logique mathématique sous-jacente

Le calcul des profits de cette stratégie est en réalité très clair :

· En deux semaines, le volume total de trading du trader a atteint 1.4 billions de dollars ;

· Le taux de rebate pour les market makers est de 0,003 % par transaction ;

· Profit obtenu uniquement grâce aux rebates = 1.4 billions de dollars × 0,003 % ≈ 420 000 dollars.

Sur cette base, il a également appliqué une stratégie de « réinvestissement des profits » — chaque rebate est immédiatement réinvesti dans le trading, amplifiant les gains grâce à « l’effet composé ». Au final, le profit total a atteint 1,5 million de dollars.

Et tout cela a commencé avec seulement 6 800 dollars de capital initial.

Pourquoi ne pouvez-vous pas simplement copier cette stratégie ?

Vous pourriez penser : « Dans ce cas, il suffit de copier ses trades pour gagner autant ? » Mais en réalité, cette stratégie est presque impossible à reproduire, pour plusieurs raisons :

1. Vous n’avez pas sa « vitesse d’exécution » : la combinaison de serveurs professionnels hébergés et de code à faible latence est hors de portée pour la plupart des traders ;

2. Vous n’avez pas son « niveau de capital » : même si le capital initial n’était que de 6 800 dollars, l’effet composé a rapidement porté le volume de trading à un niveau professionnel ;

3. Vous n’avez pas son « code et robot ultra-précis » : son robot a été minutieusement optimisé pour s’adapter à chaque micro-variation du carnet d’ordres, ce qui est difficile à reproduire pour un développeur lambda ;

4. Vous n’avez pas « l’infrastructure et la surveillance 24/7 » : le marché crypto fonctionne 24h/24 et 7j/7, nécessitant un système de surveillance en temps réel pour gérer les risques inattendus.

En résumé, il s’agit d’un « système de trading haute fréquence professionnel », impossible à copier pour un investisseur particulier.

Les risques potentiels de cette stratégie

Même pour un robot aussi sophistiqué, il existe des risques non négligeables :

1. Panne de serveur : si le serveur tombe en panne, le robot ne peut pas annuler les ordres à temps, ce qui peut entraîner de grosses positions risquées ;

2. Panne de la plateforme : bien que rare, une panne ou un bug sur Hyperliquid peut perturber la logique du robot en quelques secondes ;

3. Volatilité extrême du marché : des mouvements de marché violents peuvent rompre l’équilibre du « quoting unilatéral », rendant la stratégie inefficace et générant des pertes ;

4. Changement de structure des frais : si Hyperliquid modifie le taux de rebate ou les frais de trading, la rentabilité de la stratégie peut chuter immédiatement.

Cette stratégie, bien que brillante, n’est pas « infaillible ».

Conclusion

Faire passer 6 800 dollars à 1,5 million de dollars en deux semaines peut sembler relever du « coup de chance avec un meme coin », mais en réalité, cela repose sur de solides compétences techniques, une discipline stricte et une conception système sophistiquée.

C’est une étude de cas exemplaire, montrant comment « exploiter à grande échelle les rebates pour market makers », « rester Delta neutre » et minimiser le « risque directionnel ».

La leçon essentielle de ce cas est la suivante : le trading ne consiste pas seulement à « prédire les prix ». Parfois, la stratégie la plus rentable consiste à comprendre parfaitement les règles de structure du marché et à construire un système capable de créer de la valeur là où les autres ne regardent pas.