Duvar İçindeki Kuyruk: Emir Defteri Yoğunluğunda Emir Pozisyonunun Analizi

Giriş: Neden Toplanmış Emir Defteri Yalan Söyler

Emir defterine bakarak işlem yapan her trader aynı tabloyu görür: solda alış emirleri, sağda satış emirleri ve her fiyat seviyesinde — o seviyedeki toplam limit emir hacmini gösteren bir sayı. Örneğin:

Fiyat 10001  |  150 lot
Fiyat 10000  |  2.400 lot   ← duvar
Fiyat  9999  |  80 lot

10000 seviyesinde 2.400 lot — bu bir "duvar" (yoğunluk). Ve burada çoğu trader'ın görmezden geldiği kritik derecede önemli bir soru ortaya çıkıyor: o 2.400 lotun tam olarak neresinde bizim emirimiz var?

Fiyat 10000  [ Bizden önce 1.800 lot ][ BİZİM EMRİMİZ 10 lot ][ Bizden sonra 590 lot ]

Bu akademik bir merak değil. Doldurulan ve doldurulmayan emir arasındaki farktır. Kâr ve zarar arasındaki farktır. Güzel bir sermaye eğrisi gösteren bir backtest ile stratejinizin işe yaramadığı gerçeklik arasındaki farktır.

Kuyruk Pozisyonu Nedir ve Neden Hesaplanır

FIFO kuyruğunun görselleştirmesi: bir fiyat seviyesindeki diğer emirler arasında trader'ın pozisyonu

FIFO ve Borsa Gerçekliği

Geleneksel (CME, NASDAQ) ve kripto (Binance, Bybit, OKX) olmak üzere borsaların büyük çoğunluğu Fiyat-Zaman Önceliği (FIFO) kuralını kullanır. Bu şu anlama gelir: aynı fiyatta, önce yerleştirilen emir önce doldurulur.

Bir piyasa satış emri geldiğinde ve bizim alış fiyatı seviyemize "çarptığında", kuyruk başından sonuna kadar limit emirleri sırayla doldurur. Piyasa emri kuyruktaki pozisyonumuza ulaşmak için yeterince büyük değilse — doldurulmadan kalırız.

Kuyruk Pozisyonu Değerinin İki Bileşeni

Akademik araştırmalar (Moallemi & Yuan, Columbia Business School, 2017) kuyruk pozisyonu değerinin iki bileşenini tanımlar:

1. Statik bileşen — spread kazanımı ile ters seçim arasındaki denge. Kuyruğun ne kadar gerisinde olursak, büyük bilgili bir emir tarafından (gürültü yerine) doldurulma olasılığımız o kadar yüksek. Basitçe söylemek gerekirse: kuyruğun sonunda doldurulursanız — fiyat büyük olasılıkla zaten aleyhinize hareket ediyor demektir.

2. Dinamik bileşen — zaman içinde kuyruk pozisyonu iyileştirmesinin sağladığı opsiyonellik. Önümüzdeki emirler iptal edildiğinde veya doldurulduğunda, herhangi bir eylem yapmadan pozisyonumuz iyileşir.

Ampirik veriler, büyük tick boyutuna sahip araçlar için kuyruk pozisyonunun değerinin spread boyutuyla karşılaştırılabilir olabileceğini göstermektedir. Bu muazzam bir büyüklüktür.

Kuyruk Pozisyonunuz Nasıl Tahmin Edilir

Tahmin Problemi

P fiyatında S boyutunda bir limit emir yerleştiriyoruz. Yerleştirme anında, o fiyat seviyesinde zaten Q lot var. İlk pozisyon tahminimiz:

V̂(t₀) = Q(t₀)     — önümüzdeki lot sayısı

Ardından, fiyat seviyemizdeki tüm hacim değişikliklerini takip ediyoruz. Bu, Erik Rigtorp tarafından tanımlanan ve Trading Technologies (TT), Bookmap ve diğerlerinin ürünlerinde uygulanan temel algoritmadır.

Güncelleme Algoritması

Fiyat seviyesindeki her ΔQ azalması için şunu belirlememiz gerekir: emir önümüzdeydi mi yoksa arkamızdaydı mı?

Eğer gerçekleşmeleri (execution) iptallerdenden ayırt edebildiysek:

• Gerçekleşme (execution): önümüzdeki kuyruğu kesin olarak azaltır → V̂ = max(V̂ + ΔQ, 0)
• İptal (cancellation): belirsizlik — iptal edilen emir önümüzde ya da arkamızda olabilirdi

İptaller için olasılıksal bir model kullanılır:

V̂(n+1) = max(V̂(n) + p(n) × ΔQ(n), 0)

burada p(n), iptal edilen emirin önümüzde olma olasılığıdır. Model ailelerinden biri:

p(n) = f(V̂(n)) / (f(V̂(n)) + f(max(Q(n) - S - V̂(n), 0)))

burada f(x), ln(1+x) veya kimlik fonksiyonu gibi artan bir fonksiyondur. Sezgi: önümüzdeki hacim arkamızdaki hacme göre ne kadar büyükse, iptalin önümüzde gerçekleşme olasılığı o kadar yüksektir.

Veri Seviyeleri ve Kripto Piyasaları Gerçekliği

Tahmin kalitesi doğrudan veri ayrıntısına bağlıdır:

Kriptoda durum şu şekildedir:

• Binance — her 100ms'de bir güncelleme içeren L2 derinlik akışı sağlar. L3 (MBO) verileri kamuya açık değildir.
• Coinbase — tam emir bazlı verilerle WebSocket üzerinden L3 akışı sunan az sayıdaki CEX'ten biridir.
• CME (BTC/ETH futures) — ITCH beslemesi üzerinden tam MBO verisi.

Kripto trader'larının çoğu L2 ile çalışır, yani olasılıksal tahminlere güvenir. Ancak olasılıksal bir tahmin bile hiç olmamasından çok daha iyidir.

Görselleştirme: İç Emir Defteri Olarak Duvar

Her önemli yoğunluğu (duvarı) emir defteri içindeki mini bir emir defteri olarak görselleştirmeyi öneriyoruz:

╔════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  Fiyat 10001  │  150 lot                                      ║
╠════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  Fiyat 10000  │  [████████████░░░▓▓░░░░░░░]  2.400 lot        ║
║               │   ↑ Önümüzde 1.800  ↑ biz  ↑ Arkamızda 590  ║
║               │   tükenme hızı: ~saniyede 120 lot             ║
║               │   Dolma için tahmini süre: ~15 sn             ║
╠════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║  Fiyat  9999  │  80 lot                                       ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════════╝

Gerçek Zamanlı Olarak Neler Hesaplanır

1. Emirimizin önündeki lotlar — bize ulaşmadan önce doldurulması veya iptal edilmesi gereken hacmin tahmini.

2. Emirimizin arkasındaki lotlar — bizden sonra yerleştirilen hacim. Eğer duvar kuyruktan hızla "şişiyorsa" — diğer katılımcılar bu seviyeyi cazip buluyor demektir.

3. Kuyruk tükenme hızı — bu fiyat seviyesindeki gerçek işlemlerden (gerçekleşmelerden) hesaplanır. Lot/saniye cinsinden ifade edilir.

4. Tahmini Dolma Süresi (ETF) — emirimizin dolmasına kadar geçecek sürenin tahmini, önce_gelen_lotlar / tükenme_hızı olarak hesaplanır.

5. Bir yoğunlukta birden fazla emir — bot, aynı duvar içinde birden fazla emir varsa her birinin pozisyonunu takip edebilir.

Scalping'de Uygulama

Naif ile kuyruk farkındalıklı backtesting karşılaştırması: gerçek dolma olasılığı ile iyimser tahmin

Mum Grafiği Tabanlı Backtesting'in Sorunu

OHLCV mumları üzerindeki klasik backtest şu şekilde çalışır: fiyat limit emirimize ulaştıysa — dolu say. Ancak bu kritik bir hatadır:

Örnek. 10000'de bir alış-limiti emirimiz var. 1 dakikalık mumda düşük = 10000. Mum grafiği backtesti bunu dolu olarak sayar. Ancak gerçekte:

• 10000 seviyesinde 5.000 lotluk bir duvar vardı
• Emirimiz kuyruğun sonundaydı (4.800. pozisyon)
• Bu dakikada yalnızca 2.000 lot o seviyeden geçti
• Gerçekte, emirimiz doldurulmamış olurdu

Kuyruk farkındalıklı backtesting bu sorunu çözer: kuyruk pozisyonunu modeller, tick verilerinden seviyedeki işlem hacmini sayar ve işlem gören hacmin pozisyonumuza ulaşmak için yeterli olup olmadığını belirler.

Dakikada Birden Fazla Dolma

Aktif scalping'de bir emir, tek bir dakika içinde birden fazla kez doldurulabilir ve yeniden yerleştirilebilir. Mum grafiği tabanlı backtest bunu modelleyemez. Yalnızca kuyruk modellemeli tick seviyesi analizi şunları yapmanıza olanak tanır:

• Her dolmanın tam zamanını belirlemek
• Emri yeniden yerleştirmek için zamanımız olup olmadığını anlamak
• Stratejinin bir aralıkta gerçekte kaç kez tetiklenmiş olacağını tahmin etmek

Dolma Süresini Tahmin Etmek

Kuyruk pozisyonunu ve mevcut duvar "tükenme" hızını bilen bir bot şunları yapabilir:

1. ETA hesaplamak — dolmaya kadar yaklaşık süre
2. ETA'yı fiyat hareketi tahminiyle karşılaştırmak — ETA = 30 saniye ise, ancak modelimiz 10 saniye içinde bir geri dönüş öngörüyorsa emri iptal etmeliyiz
3. Emir boyutunu uyarlamak — daha büyük bir emir pro-rata borsalarda (CME) kuyruğun önüne daha yakın, ancak FIFO borsalarında boyut kuyruk pozisyonunu etkilemez

Tükenme Hızını Ortalama ile Karşılaştırmak

Bir scalper için paha biçilmez bir metrik: mevcut kuyruk tükenme hızı ile N mum üzerindeki ortalama hız.

• Ortalama üzerinde hız → yüksek piyasa emri agresifliği → duvar "kırılabilir" → dolma olasılığımız artar
• Ortalama altında hız → piyasa "durdu" → duvar tutacak → emir bekleyecek ve fiyat uzaklaşabilir

Bu Nerede Zaten Uygulandı: Piyasa Genel Bakışı

Trading Technologies (TT) — Kuyruk İçi Pozisyon (PIQ)

En olgun uygulama. TT, Floating Order Book sütununda her trader'ın emri için PIQ gösterir. Beslemeleri aracılığıyla doğrudan kuyruk pozisyonu verisi sağlayan borsalar (CME, ICE) için kesin değerler gösterilir. Diğerleri için — muhafazakâr bir tahmin.

Bookmap Quant

Bookmap'ın profesyonel versiyonu (ayda 499$), emir kuyruk pozisyonlarının görselleştirilmesini ve olay dışa aktarmayı içerir. Bookmap Quant, MBO verisi kullanır ve L0 API'si herhangi bir veri kaynağı için özel adaptörler oluşturmaya olanak tanır.

CQG — Kuyruk Pozisyonu Tahmini

CQG, vadeli işlem piyasaları için kuyruk pozisyonu tahmini sağlar. Platform, L2/L3 verilerine dayalı olasılıksal bir PIQ tahmini hesaplar ve bunu DOMTrader arayüzünde görüntüler.

Rithmic — Emir Kuyruk Verisi

Rithmic, kuyruk pozisyonu tahmini için verilere düşük gecikmeli erişim sunan bir piyasa verisi sağlayıcısıdır. Kendi PIQ modellerini oluşturmak için birçok prop trading firması ve algoritmik trader tarafından altyapı katmanı olarak kullanılır.

Jigsaw Trading — Emir Akışı Görselleştirmesi

Jigsaw Trading, kuyruk pozisyonu tahmini ile emir akışı görselleştirmesinde uzmanlaşmıştır. Depth & Sales ve Reconstructed Tape araçları, trader'ların fiyat seviyelerindeki gerçek gerçekleşme tablosunu görmesine yardımcı olur.

Akademik Modeller

• Moallemi & Yuan (2017) — NASDAQ ITCH verilerine dayalı kuyruk pozisyonu değerleme için resmi bir model
• Cont, Stoikov & Talreja (2010) — doğum-ölüm süreci sistemi olarak limit emir defteri modeli
• Gould & Bonart (2015) — orta fiyat hareketinin bir öngörücüsü olarak kuyruk dengesizliği
• Derin Öğrenme yaklaşımları — dolma olasılıklarını ve dolma sürelerini tahmin etmek için RNN modelleri (Columbia, 2022)

Piyasada Ne Yok

Mevcut ürünlerin hiçbiri, scalping botu için özelleştirilmiş bir formatta kripto piyasaları için bir duvarın iç yapısının görselleştirilmesini sunmuyor. Bu, Marketmaker.cc'nin doldurabileceği niştir.

Manipülatör Stratejilerine Karşı Koyma

Sahte duvarların tespiti: gerçek emirler ile yüksek iptal oranına sahip spoofing blokları

Bir duvarın iç yapısını anlamak, yalnızca kendi gerçekleştirmenizi optimize etmekle ilgili değildir. Bu hem manipülasyona karşı korunma hem de ustaca kullanıldığında büyük oyuncuların niyetlerini okuma aracıdır.

Spoofing: Sahte Duvarlar

Spoofing, gerçekleşmeden önce iptal etme niyetiyle büyük emirler yerleştirmektir. Amaç, arz/talep hakkında yanlış bir izlenim yaratmaktır.

PIQ analizinin yardımı:

• Duvar birikme hızı. Gerçek bir duvar yavaş yavaş oluşur. Spoofing duvarı anında ortaya çıkar.
• Fiyat yaklaştıkça davranış. Gerçek bir duvar kalır. Sahte bir duvar "kaçar."
• İptal oranı. Spoofing yapanlar gerçekleşmeden önce emirleri iptal eder. Yerleştirilen/iptal edilen oranını takip etmek gerçek zamanlı sahte tespit sağlar.
• Döngüsellik. Spoofing genellikle tekrarlayan kalıplar sergiler: görün → kaybol → yeni bir seviyede görün.

Layering: Kademeli Sahte Seviyeler

Layering, sahte emirlerin birden fazla fiyat seviyesine yerleştirildiği daha karmaşık bir spoofing biçimidir.

PIQ analizinin yardımı:

• Korelasyonlu iptaller. 5 ardışık seviyedeki emirler aynı anda iptal edilirse — bu neredeyse kesinlikle tek bir katılımcı tarafından yapılan layering'dir.
• Emir defteri asimetrisi. Gerçek likidite genellikle az çok eşit dağılmıştır.
• Gerçekleşmelere tepki. Gerçek emirler doldurulur ve "kaçmaz."

Iceberg Emirleri: Gizli Likidite

Iceberg, küçük görünür parçalara bölünmüş büyük bir emirdir. Bir parça doldurulduktan sonra bir sonraki otomatik olarak görünür.

PIQ analizinin yardımı:

• "Ölümsüz" seviye kalıbı. Hacim sürekli dolduruluyor ama azalmıyor.
• Absorpsiyon analizi. Fiyat duvara çarpar, görünür hacmi doldurur, ancak duvar yeniden oluşur.
• Absorpsiyon sırasında kuyruk davranışı. Her iceberg dilimi doldurulup kuyruğun sonuna yeniden yerleştirildiğinde pozisyonumuz "ileriye kayar."

Piyasa Yapıcı Duvar İçindeki "Görünmez" Katılımcı Olarak

Profesyonel piyasa yapıcıları birkaç taktik kullanır:

1. Quote stuffing — rakiplerin verilerini "kirletmek" için toplu emir yerleştirme ve iptal etme
2. Penny jumping — önceliği ele geçirmek için rakipten bir tick daha iyi fiyata emir yerleştirme
3. Dinamik kotasyon — kuyruk dengesizliği değiştikçe emirleri gerçek zamanlı uyarlama
4. Seviye savunması — fiyat yaklaştıkça likidite ekleme

Uygulama: Kuyruk Pozisyonu Takipçisi Modül Mimarisi

Giriş Verisi

1. WebSocket emir defteri akışı (L2 derinlik):
   - En iyi alış/satış güncellemeleri
   - Derinlik güncellemeleri (her fiyat seviyesindeki hacim)

2. WebSocket işlem akışı:
   - Her işlem: fiyat, hacim, taraf (alış/satış), zaman damgası

3. Kendi emirlerimiz (trading botundan):
   - order_id, fiyat, boyut, yerleştirme zaman damgası

Temel Algoritma (Python benzeri Sözde Kod)

class QueuePositionTracker:
    def __init__(self, order_price, order_size, initial_depth):
        self.price = order_price
        self.size = order_size
        self.queue_ahead = initial_depth  # V̂(t₀) = Q(t₀)
        self.queue_behind = 0
        self.fill_velocity = EMA(span=30)  # Dolma hızının EMA'sı

    def on_trade(self, trade_price, trade_size):
        """Fiyat seviyemizdeki her işlemde çağrılır"""
        if trade_price == self.price:
            self.queue_ahead = max(self.queue_ahead - trade_size, 0)
            self.fill_velocity.update(trade_size)

    def on_depth_change(self, new_depth, change_type):
        """Fiyat seviyemizdeki derinlik değiştiğinde çağrılır"""
        if change_type == 'cancel':
            total = self.queue_ahead + self.size + self.queue_behind
            p_ahead = log(1 + self.queue_ahead) / (
                log(1 + self.queue_ahead) + log(1 + self.queue_behind)
            )
            cancelled = abs(new_depth - total)
            self.queue_ahead = max(
                self.queue_ahead - p_ahead * cancelled, 0
            )
            self.queue_behind = max(
                self.queue_behind - (1 - p_ahead) * cancelled, 0
            )
        elif change_type == 'new_order':
            added = new_depth - (self.queue_ahead + self.size + self.queue_behind)
            self.queue_behind += added

    @property
    def estimated_time_to_fill(self):
        """Saniye cinsinden tahmini dolma süresi"""
        if self.fill_velocity.value <= 0:
            return float('inf')
        return self.queue_ahead / self.fill_velocity.value

    @property
    def fill_probability(self, horizon_sec=60):
        """Verilen bir ufuk içinde dolma olasılığı"""
        expected_volume = self.fill_velocity.value * horizon_sec
        return min(expected_volume / max(self.queue_ahead, 1), 1.0)

Kritik Kenar Durumlar

1. Duvar tamamen "aşındı" — queue_ahead 0'a düşerse, bir sonraki piyasa emri bizi doldurur
2. Toplu iptal (duvar çekilmesi) — duvar aniden kayboluyor, queue_ahead keskin bir şekilde değişiyor
3. Emirimiz taşındı — iptal ve yeniden yerleştirme üzerine kuyruğun sonuna geçiyoruz
4. Aynı duvar içinde birden fazla emir — her biri bağımsız olarak takip edilir

Dashboard ve Backtesting için Metrikler

Gerçek Zamanlı (Scalping Terminali)

Backtesting için (Kuyruk Farkındalıklı Simülasyon)

1. Kuyruk ayarlı dolma oranı — kuyruk pozisyonu dikkate alındığında gerçekte doldurulan emirlerin yüzdesi
2. Etkin dolma gecikmesi — yerleştirmeden gerçekleşmeye kadar geçen gerçek süre
3. Dolma başına ters seçim — bir dolmanın ardından aleyhimize ortalama fiyat hareketi
4. Kuyruk hızı korelasyonu — kuyruk tükenme hızı ile sonraki fiyat hareketi arasındaki korelasyon

Sosyal Emir Defteri: Duvar İçindeki Takım Emirleri

Üç katmanlı görünürlük modeli: kişisel emirler, abonelikler ve duvar içindeki takım pozisyonları

Katman 1: Borsa veya Trading Platformu

Bir borsa veya trading terminali iseniz, her kullanıcının emir pozisyonuna ilişkin mutlak bilgiye sahipsinizdir. Platform, diğer katılımcıların kimliklerini açıklamadan her kullanıcıya emirlerinin önünde ve arkasında ne kadar "diğer" hacmin durduğunu gösterebilir.

Katman 2: Marketmaker.cc Platformu — Kişisel Emirler + Sosyal Katman

Marketmaker.cc'de duvar içinde üç katmanlı bir emir görünürlük modeli uygulamayı planlıyoruz:

Kişisel emirler — temel katman. Her trader, bireysel metriklerle kendi tüm emirlerini görür.

Abonelik emirleri (sinyal sağlayıcılar) — abonelik aracılığıyla pozisyon paylaşan trader'lar. Katılım mekanizması: lider pozisyonları gösterip göstermeyeceğine karar verir.

Takım emirleri (trading ekibi / fon) — profesyonel gruplar için en değerli katman. Şu sorunları çözer: emir çatışmaları, likidite tahsisi, takım risk izleme, eğitim.

İzin Modeli

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Trader'ın emri                                              │
│                                                              │
│  Görünür:                                                    │
│  ├── Trader'ın kendisi          → HER ZAMAN                  │
│  ├── Aboneler                   → trader etkinleştirdiyse    │
│  │   ├── Görüntüleme gecikmesi  → yapılandırılabilir (0s-60s)│
│  │   ├── Boyutu göster          → evet / gizle / yuvarla     │
│  │   └── ETA'yı göster          → evet / hayır               │
│  └── Takım                      → bir takımın parçasıysa     │
│      ├── Gecikme                → yapılandırılabilir (0s-5s) │
│      ├── Boyutu göster          → evet (risk yönetimi için)  │
│      └── Rol görünürlüğü        → trader / yönetici / izleyici│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Tam Şeffaflık: DEX Borsaları ve Zincir Üstü Emir Defterleri

Zincir üstü emir defterlerine sahip DEX borsalarında — öncelikle Hyperliquid — her emir belirli bir cüzdan adresine bağlıdır. Toplanmış duvarı değil, her katılımcının her bireysel emrini görebiliriz.

Ancak bu verilerle gerçek zamanlı çalışmak kendi Hyperliquid blok zinciri düğümünüzü çalıştırmayı gerektirir.

Manipülatör Emirlerin Otomatik Tanımlanması

Dördüncü görselleştirme katmanı — katılımcı türüne göre algoritmik emir sınıflandırması: piyasa yapıcılar, spoofer'lar, bireysel yatırımcılar. Sınıflandırma algoritmaları birkaç düzeyde çalışır: spoofing tespiti, piyasa yapıcı sınıflandırması, sıkıştırma senaryosu tespiti ve trader dijital parmak izi.

Bu konuda daha fazla bilgi için serinin bir sonraki makalesine bakın: "Trader'ın Dijital Parmak İzi: Emir Defteri Davranışına Göre Piyasa Yapıcı Nasıl Tanımlanır"

Sonuç

Emir defteri yoğunluğundaki emir pozisyonunu analiz etmek, "emir defterine bakmaktan" "piyasa mikro yapısını anlamaya" giden bir sonraki evrimsel adımdır. Bu, şunların kesiştiği bir alandır:

• Kuyruk teorisi — kuyruğu modellemek için
• Stokastik emir akışı modelleri — dolma olasılıklarını tahmin etmek için
• Makine öğrenimi — spoofing tespiti ve duvar davranışı tahmini için
• Düşük gecikmeli mühendislik — verileri gerçek zamanlı almak ve işlemek için

Bugün itibarıyla, kripto piyasasında tek bir arayüzde kullanıcı emir pozisyonları, ETA tahmini, spoofing tespiti ve kuyruk farkındalıklı backtesting ile "duvar mini emir defteri olarak" kapsamlı görselleştirme sunan bir ürün bulunmamaktadır.

Marketmaker.cc'de bu analitiği her trader için erişilebilir kılmak için çalışıyoruz — bireysel scalper'lardan prop trading ekiplerine kadar.

Kaynaklar ve Daha Fazla Okuma

• Moallemi C.C., Yuan K. — "A Model for Queue Position Valuation in a Limit Order Book" (Columbia Business School, 2017)
• Cont R., Stoikov S., Talreja R. — "A Stochastic Model for Order Book Dynamics" (2010)
• Gould M.D., Bonart J. — "Queue Imbalance as a One-Tick-Ahead Price Predictor" (2015)
• Rigtorp E. — "Estimating Order Queue Position" (rigtorp.se)
• Do B.L., Putniņš T.J. — "Detecting Layering and Spoofing in Markets" (SSRN, 2023)
• Trading Technologies — PIQ Documentation
• Bookmap — Iceberg Orders Tracker Knowledge Base