Silver Spoofing (CFTC 7683-18) et convergence des swaps toxiques

I. GÉNÉSE TECHNIQUE. L’HÉRITAGE DU SPOOFING (SILVER/GOLD)

L’analyse du coût total du « spoofing silver » entre 2008 et 2018 révèle une charge de 3,35 milliards de dollars. Les coûts directs vérifiés s’élèvent à 149,5 millions de dollars, incluant 69 millions de dollars d’amendes réglementaires (CFTC, FCA, FINMA), 32 millions de dollars de frais juridiques et 40 millions de dollars de surveillance. Les coûts indirects modélisés par nous sur cinq ans sont estimés à 3,2 milliards de dollars, comprenant une augmentation des spreads CDS (189M$/an), une perte de revenu de trading (285M$/an), des coûts de conformité (75M$/an), une dégradation de notation impactant le coût de financement (+125M$), et une attrition de clientèle. Le ratio amende/coût réel est de seulement 0,45%, suggérant une pénalité symbolique.

II. ARCHITECTURE DU SPOOFING SILVER : MÉCANIQUE PRÉCISE

A. Patterns de trading identifiés (2008-2013)

Entre 2008 et 2013, une stratégie de spoofing UBS sur les contrats à terme d’argent COMEX identifiait des schémas précis. La technique de layering consistait à placer de gros ordres fictifs (spoof) à des prix légèrement différents du marché réel (ex: Bid à $24.99 et $24.98) tout en plaçant un petit ordre réel (ex: Bid à $25.00). Les niveaux fictifs étaient annulés juste avant l’exécution du petit ordre, souvent après avoir déclenché des ordres stop-loss clients.

Un algorithme de traque des stop-loss utilisait une base de données des positions clients pour calculer un prix de déclenchement optimal : P_trigger = VWAP(positions_clients) x (1 – StopLossRatio), avec un ratio variant de 1,5% à 3,5% selon la volatilité. La corrélation temporelle montrait que le layering agressif était concentré entre 10h00 et 10h30 ET pour déclencher les stops de l’après-midi, et entre 14h30 et 15h00 ET pour une manipulation finale, après une phase de test de liquidité plus tôt (08h20-08h35 ET).

B. Modèle mathématique du spoofing impact

La fonction Mathematica `SpoofingImpact` modélise l’effet du spoofing sur la microstructure des prix, calculant un impact total basé sur la quantité spoofée (Q_spoof), l’intérêt ouvert réel (Q_real), le volume quotidien (V_daily), la volatilité ($\sigma$) et un facteur d’impact ($k$). Elle combine un impact immédiat (proportionnel au ratio des quantités et à la volatilité) et un impact sur la liquidité résiduelle (décroissance exponentielle). L’application au cas UBS Silver, avec $Q_{spoof}=5000$, $Q_{real}=15000$, $V_{daily}=80000$, $\sigma=0.018$ et $k=2.3$, donne un impact de prix de 0.42% par événement de spoofing. En extrapolant avec 135 événements documentés entre 2008 et 2013, l’impact annuel artificiel sur le prix est estimé à 56.7%.

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