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QuantLab · Rejeu déterministe de carnet d'ordres
Horiot Studio a construit QuantLab, une plateforme Rust et Python qui rejoue un carnet d'ordres événement par événement pour valider des hypothèses de marché, en 2026.
- séances dans l'échantillon
- 19
Dépôt privé, code sur demande.
Contexte
QuantLab est une plateforme de recherche hybride Rust et Python. Elle rejoue des données de marché au niveau de l’ordre individuel (flux MBO de Databento), reconstruit le carnet file d’attente par file d’attente, en tire des indicateurs de microstructure et simule l’exécution d’ordres. Python prend ensuite le relais pour les statistiques, les modèles simples et les graphiques.
Le moteur Rust est la source de vérité : ordre des événements, état du carnet, indicateurs, exécutions simulées. Python ne consomme que des fichiers CSV stables.
Des règles de correction explicites
Le moteur ne trie jamais les données en silence : il traite l’ordre du fichier et rejette par défaut tout recul d’horodatage ou de séquence. Les indicateurs ne sont émis qu’à la fin d’un événement complet. Deux exécutions sur les mêmes données, avec la même configuration, produisent la même empreinte, vérifiable dans le résumé de sortie. Les découpages de recherche sont chronologiques : on ne mélange jamais le temps.
La simulation d’exécution tient compte de la latence, de la profondeur consommée, de la file d’attente devant l’ordre, des exécutions partielles et des frais. Les icebergs sont détectés sur des indices observables et étiquetés pour ce qu’ils sont : possibles, pas certains.
Les captures montrent le tableau de bord de recherche local sur le contrat NQ, en février 2026, sur un échantillon de 19 séances.
Pourquoi c’est ici
QuantLab pousse la conviction de Cold Star sur un terrain plus exigeant : un moteur déterministe qu’on peut rejouer paie ses dividendes partout. Sur des données de marché, c’est la différence entre un résultat et une coïncidence.