Pourquoi les allocations statiques ne scalent pas
Les allocations fixes de capital sont simples à comprendre, mais elles deviennent de plus en plus limitantes quand un système automatisé gère davantage d'opportunités.
L'allocation du capital paraît simple quand un système ne gère que quelques opportunités.
Choisir combien de capital chaque partie peut utiliser, définir des limites et laisser le système fonctionner. Cette approche est attirante précisément parce qu'elle est prévisible.
Mais à mesure qu'Oblivion évoluait vers un système multi-bot, j'ai commencé à voir les limites du fait de traiter le capital comme des compartiments fixes.
L'allocation statique rendait le système initial plus facile à comprendre. Elle rendait aussi le système moins flexible que le marché dans lequel il opérait.
Les opportunités sont inégales
Les marchés ne distribuent pas les opportunités de manière régulière.
Un actif peut rester calme pendant qu'un autre devient très actif. Une paire qui utilisait efficacement du capital le mois dernier peut passer une grande partie du mois suivant à ne presque rien faire.
Une allocation fixe ignore cette différence parce que le capital reste assigné selon une décision prise dans le passé.
Le système peut respecter techniquement sa configuration tout en utilisant mal le capital.
Les limites restent nécessaires
L'allocation statique n'est pas inutile.
Elle crée des frontières claires, rend l'exposition plus facile à comprendre et empêche un composant de consommer des ressources destinées à un autre. Ces garde-fous comptent, surtout quand l'automatisation est impliquée.
Le problème n'est pas que les limites fixes sont mauvaises.
Le problème est que les limites fixes deviennent de plus en plus incomplètes quand le système commence à gérer plus d'actifs, plus de bots et plus de conditions de marché.
L'allocation devient une question de portefeuille
Quand plusieurs bots fonctionnent en même temps, l'allocation cesse d'être seulement un paramètre de configuration.
Elle devient une question au niveau du portefeuille. Combien doit rester disponible ? Combien peut être engagé ? À quel moment la capacité inutilisée représente-t-elle de la sécurité, et à quel moment représente-t-elle une opportunité manquée ?
Ces questions n'ont pas de réponse universelle.
Plus de flexibilité peut améliorer l'utilisation du capital tout en créant de nouvelles formes de risque. Plus de restriction peut améliorer la sécurité tout en empêchant le système de s'adapter quand les opportunités se déplacent.
Le scale change le compromis
Le compromis change à mesure que la plateforme grandit.
Avec un seul bot, une allocation statique peut être simple et raisonnable. Avec plusieurs bots, le même modèle peut commencer à cacher des inefficacités. Avec un portefeuille plus large, l'allocation commence à ressembler moins à un paramètre qu'à un processus de décision continu.
Cette prise de conscience a influencé ma manière de penser Oblivion.
L'objectif n'était pas de retirer les limites. L'objectif était de rendre les limites plus intelligentes sans rendre le système impossible à comprendre.
Avec le recul
L'allocation statique était utile parce qu'elle rendait le système initial compréhensible.
Ses limites ne sont devenues évidentes que lorsque le scale a changé la nature du problème.
Ce schéma revient souvent dans le logiciel. Une règle simple peut être exactement adaptée à une étape et devenir discrètement limitante à la suivante.