Cybersécurité, tenue de marché : nos étudiants, vainqueurs en série !
mercredi 18 mai 2022
Cybersécurité : doublé WaveGame !
L’équipe 418, I’m a teapot remporte le WaveGame 2022. Elle est composée de Yohaï-Eliel Berreby, Antoine Gicquel, Sylvain Girard, Jean-Marie Mineau, Virgile Retault, qui gagnent 500 euros chacun. Le concours a consisté en trois épreuves à distance d’une semaine chacune, puis d’une grande finale qui a eu lieu le 12 mai chez Wavestone.
Les compétiteurs de la catégorie Blue Wavers, dont nos télécommiens sont vainqueurs, sont passionnés par l’informatique, ont des compétences techniques avancées et une envie d’approfondir leurs connaissances en cybersécurité. Leur mission est simple : empêcher un système d’être compromis ! (Source : Wavegame)
Un magnifique doublé, puisque l’équipe Télécom Imp’Hackt avait déjà gagné le WaveGame 2021 !
Elle était composée de Yohaï-Eliel Berreby, Antoine Gicquel, Sylvain Girard (également vainqueurs en 2022 !), Pierre Gimalac, Tristan Nemoz, Loïc de Porcaro et coachée par Timon Glasser.
Le WaveGame est une compétition de cybersécurité en quatre épreuves, comprenant :
- Tests d’intrusion sur un site WordPress sur mesure avec AWS.
- Investigations numériques : retracer les étapes franchies par un attaquant lors de la compromission d’un système d’information.
- Détection en temps réel de menaces par analyse de logs avec Splunk.
- Déploiement automatique d’infrastructure sécurisée sur AWS avec Terraform (Infrastructure as Code).
Pour chacune de ces épreuves, en plus du travail de fond, il fallait réaliser un rapport pour présenter nos résultats. Seule la première équipe remportait un prix : l’équipe Télécom Imp’Hackt a gagné 4800 €.
Tenue de marché : ReadyTraderGo
Yohaï-Eliel et Sylvain constituent l’équipe ShapeShifters qui remporte ReadyTraderGo, une compétition de tenue algorithmique de marché (market making) organisée par la firme Optiver en octobre-novembre 2021.
Optiver est un teneur de marché. La tenue de marché est une activité consistant à proposer en continu des prix de vente et d’achat d’instruments financiers, simultanément.
le teneur de marché injecte de la liquidité dans le marché, ce qui permet aux investisseurs de lui transférer une partie de leur risque. En contrepartie, il se rémunère grâce à la différence entre prix de vente et d’achat, et éventuellement grâce à des commissions. De nombreuses difficultés sont inhérentes à cette activité : bonne estimation des prix à proposer, gestion de risque, vitesse de réaction…
Au début de l’évènement, Optiver a mis à disposition des participants des vidéos permettant à chacun de se familiariser avec la tenue de marché et les spécificités de la compétition. Celle-ci s’est déroulée du 22 octobre au 22 novembre 2021, un mois intense durant lequel chaque semaine, les participants ont soumis leur code, écrit en Python ou C++, afin qu’il soit mis en concurrence avec celui des autres dans un environnement de marché simulé. À l’issue de chaque round, les équipes étaient classées selon le profit net qu’elles avaient obtenu ; Optiver mettait à disposition des participants les historiques de simulation correspondants afin qu’ils les examinent, et améliorent ainsi leur code.
Ce sont eux qui en parlent le mieux
Sylvain Girard : En m’intéressant aux événements que propose quotidiennement Optiver, j’ai reçu de leur part des informations sur la compétition. Souhaitant en apprendre davantage sur le market making et enthousiaste à l’idée de faire ma première compétition de finance, j’ai appelé Yohaï-Eliel dans la minute après avoir pris connaissance des règles du jeu.
Pour être honnête, avant de recevoir le code de départ, je pensais qu’il s’agissait d’un concours de science des données déguisé en un concours de finance. Mais il s’avère qu’il était vraiment spécifique à la tenue de marché.
Yohaï-Eliel Berreby : Sylvain et moi avons collaboré sur un certain nombre de compétitions, avec de jolis succès, parmi lesquels la victoire du datathon X-SCOR 2021, la victoire du WaveGame 2021 (compétition de cybersécurité organisée par Wavestone), le rang 2/68 au CTF Orange « Save the World » de cet été)…
Nous avons une très bonne dynamique d’équipe et avions prévu de collaborer à nouveau quand l’occasion se représenterait. Je n’avais guère de connaissances en finance quantitative avant cette compétition. Il faudrait partir de zéro ou presque. Quand Sylvain m’a proposé de participer, je me suis dit : Raisonnable, d’un point de vue temps ? Probablement pas. Mais allons-y quand même !
Comment s’est déroulée la compétition… et la victoire ?
Une fois la compétition lancée, nous nous sommes réparti les tâches afin d’approcher le problème sous différents angles : des heuristiques simples exécutées avec une latence minimale et un modèle plus complexe ayant pour but de capturer la dynamique très court terme (d’une fraction de seconde à l’autre) du marché qui était ici simulé, accompagné d’outils sur mesure de visualisation de données afin d’itérer efficacement sur notre soumission à mesure que la compétition avançait.
bibliothèques externes autorisées limitées (Boost en C++ ; numpy, pandas et scikit-learn en Python). Des approches, très simples à implémenter sans restrictions sur les bibliothèques disponibles, devenaient donc plus complexes.
Nous avons implémenté des stratégies diverses basées sur des théories financières et relatives à l’implémentation. Du machine learning à l’usage de fonctionnalités avancées de C++ pour réécrire du code fourni par Optiver, en passant par l’optimisation des exécuteurs de Futures de Boost.Asio, nous avons exploré l’ensemble de la surface disponible afin d’améliorer notre performance, ne retenant que ce que nos tests démontraient comme pertinent. Notre soumission finale était somme toute assez simple, mais redoutablement efficace, avec un profit net en fin de simulation plus de deux fois supérieur à celui de la 2e meilleure équipe.
Outre la satisfaction du travail bien accompli, notre victoire s’est accompagnée d’un prix de 30 000 euros à nous partager.
Et maintenant ?
Nos « serial winners » participent à d’autres concours !
Yohaï-Eliel est actuellement inscrit en équipe à la 2e compétition nationale RISC-V de Thales (optimisation de consommation énergétique d’un soft-core CV32A6).
Sylvain et une équipe de camarades sont en bonne voie pour remporter une autre compétition de trading algorithmique, interne à la London School of Economics où il réalise actuellement sa 3e année. Ils viennent de recevoir le prix du meilleur algorithme ; il leur reste une présentation à réaliser.
Sylvain devrait saisir l’une des opportunités de recrutement proposées par Optiver, tandis que Yohaï-Eliel souhaite continuer son chemin en doctorat.
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