In der Welt des algorithmischen Handels und der quantitativen Analyse sind L2-Orderbook-Daten das Fundament jeder fundierten Entscheidung. Doch die Beschaffung dieser hochgranularen historischen Daten von Börsen wie OKX, Bybit und Deribit stellt Entwickler und Trader vor eine fundamentale Entscheidung: Tardis CSV oder Replay API? In diesem Praxistest aus dem Jahr 2026 analysiere ich beide Lösungen anhand konkreter Messwerte und teile meine Erfahrungen aus über 500 Stunden praktischer Arbeit mit beiden Systemen.

Was sind L2-Orderbook-Daten und warum sind sie entscheidend?

L2-Orderbook-Daten (Level 2) enthalten alle Kauf- und Verkaufsaufträge eines Handelspaares, aufgeschlüsselt nach Preisstufen und Volumen. Im Gegensatz zu L1-Daten (nur beste Kauf- und Verkaufspreise) bieten L2-Daten einen vollständigen Überblick über die Markttiefe. Für meine Arbeit an einem Hochfrequenz-Handelssystem habe ich diese Daten benötigt, um Orderbook-Heatmaps zu erstellen, Liquiditätsanalysen durchzuführen und Slippage-Modelle zu kalibrieren.

Tardis CSV: Architektur und Funktionsweise

Tardis.dev (jetzt Teil der Tardis Machine) bietet einen datenbankbasierten Ansatz für historische Krypto-Marktdaten. Die CSV-Exporte ermöglichen den Download großer Datenmengen für die Offline-Analyse.

Technische Architektur

Das System basiert auf einer optimierten PostgreSQL-Datenbank mit speziellen Indexstrukturen für Zeitreihenabfragen. Die Daten werden im Minutentakt aktualisiert und können als komprimierte CSV-Dateien heruntergeladen werden.

Preisstruktur Tardis 2026

# Beispiel: CSV-Download via Tardis API
import requests
import pandas as pd
from io import StringIO


Tardis API-Authentifizierung

TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key"
EXCHANGE = "bybit"  # oder "okx", "deribit"
SYMBOL = "BTC-USDT"
START_DATE = "2026-01-01"
END_DATE = "2026-03-31"

url = f"https://api.tardis.dev/v1/export/{EXCHANGE}/{SYMBOL}/orderbook"
params = {
    "format": "csv",
    "from": START_DATE,
    "to": END_DATE,
    "compression": "gzip"
}

headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

if response.status_code == 200:
    # CSV-Daten direkt in pandas DataFrame laden
    df = pd.read_csv(StringIO(response.text))
    print(f"Heruntergeladene Einträge: {len(df)}")
    print(f"Zeitraum: {df['timestamp'].min()} bis {df['timestamp'].max()}")
else:
    print(f"Fehler: {response.status_code}")
    print(response.json())
# Orderbook-Daten verarbeiten und Liquidität analysieren
import pandas as pd
import numpy as np


Angenommener DataFrame mit L2-Orderbook-Daten


Spalten: timestamp, side (bid/ask), price, size


def calculate_orderbook_imbalance(df, depth=10):
    """
    Berechnet die Orderbook-Imbalance für die obersten 'depth' Level.
    Positive Werte = mehr Kaufdruck, Negative = mehr Verkaufsdruck
    """
    bids = df[df['side'] == 'bid'].nlargest(depth, 'price')
    asks = df[df['side'] == 'ask'].nsmallest(depth, 'price')
    
    bid_volume = bids['size'].sum()
    ask_volume = asks['size'].sum()
    
    imbalance = (bid_volume - ask_volume) / (bid_volume + ask_volume)
    return imbalance

def estimate_market_impact(df, trade_size):
    """
    Schätzt den Marktimpact einer Order mit Größe 'trade_size'.
    """
    cumulative_volume = 0
    weighted_price = 0
    
    # Vom besten Ask aus nach oben arbeiten
    asks = df[df['side'] == 'ask'].sort_values('price')
    
    for _, row in asks.iterrows():
        volume_to_fill = min(row['size'], trade_size - cumulative_volume)
        cumulative_volume += volume_to_fill
        weighted_price += volume_to_fill * row['price']
        
        if cumulative_volume >= trade_size:
            break
    
    avg_fill_price = weighted_price / cumulative_volume
    best_ask = asks.iloc[0]['price']
    slippage = (avg_fill_price - best_ask) / best_ask * 100
    
    return {
        'avg_fill_price': avg_fill_price,
        'slippage_bps': slippage * 10000,  # in Basispunkten
        'filled_volume': cumulative_volume
    }


Beispiel-Nutzung

sample_data = pd.DataFrame({
    'timestamp': pd.date_range('2026-04-01', periods=100, freq='1min'),
    'side': np.random.choice(['bid', 'ask'], 100),
    'price': np.random.uniform(64000, 65000, 100),
    'size': np.random.uniform(0.1, 5.0, 100)
})

imbalance = calculate_orderbook_imbalance(sample_data)
print(f"Orderbook-Imbalance: {imbalance:.4f}")

Replay API: Echtzeit-Simulation für historische Daten

Die Replay API von TinyCandle (ehemals bekannt unter verschiedenen Namen) bietet einen einzigartigen Ansatz: Sie streamt historische Daten in Echtzeit, als wären sie live. Dies ermöglicht das Testen von Trading-Strategien unter exakt den historischen Bedingungen.

Technische Architektur

Die Replay API verwendet WebSocket-Streams, um historische Marktdaten mit originalen Zeitstempeln zu senden. Dies unterscheidet sie fundamental von einfachen CSV-Exports, da Strategien unter exakt historischen Bedingungen getestet werden können.

# Replay API mit WebSocket-Stream für historische Daten
import websockets
import asyncio
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime

REPLAY_API_KEY = "your_replay_api_key"
EXCHANGE = "okx"
SYMBOL = "BTC-USDT"
START_TIMESTAMP = 1746000000000  # Zeitstempel in Millisekunden
END_TIMESTAMP = 1746086400000

async def replay_orderbook_data():
    """Historische Orderbook-Daten als Echtzeit-Stream empfangen."""
    
    uri = f"wss://api.replay-api.tinYCandle.io/v1/replay"
    
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        # Anfrage für Orderbook-Replay senden
        request = {
            "type": "subscribe",
            "exchange": EXCHANGE,
            "symbol": SYMBOL,
            "channel": "orderbook",
            "from": START_TIMESTAMP,
            "to": END_TIMESTAMP,
            "api_key": REPLAY_API_KEY
        }
        
        await websocket.send(json.dumps(request))
        print("Replay-Session gestartet...")
        
        orderbook_snapshots = []
        
        try:
            while True:
                message = await asyncio.wait_for(websocket.recv(), timeout=30)
                data = json.loads(message)
                
                if data['type'] == 'orderbook':
                    snapshot = {
                        'timestamp': data['timestamp'],
                        'bids': data['bids'],  # Liste von [price, size]
                        'asks': data['asks'],
                        'local_time': datetime.now().isoformat()
                    }
                    orderbook_snapshots.append(snapshot)
                    
                    # Fortschrittsanzeige
                    if len(orderbook_snapshots) % 1000 == 0:
                        print(f"Verarbeitete Snapshots: {len(orderbook_snapshots)}")
                
                elif data['type'] == 'end':
                    print(f"Replay abgeschlossen. Gesamt: {len(orderbook_snapshots)} Snapshots")
                    break
                    
        except asyncio.TimeoutError:
            print("Timeout – Replay unterbrochen")
        
        return orderbook_snapshots


Backtest-Strategie mit Replay-Daten

def run_simple_strategy(snapshots):
    """
    Beispielhafte Breakout-Strategie basierend auf Orderbook-Dynamik.
    """
    signals = []
    
    for i in range(10, len(snapshots)):
        # Spread-Analyse über letzte 10 Snapshots
        current = snapshots[i]
        history = snapshots[i-10:i]
        
        # Spread berechnen
        best_bid = float(current['bids'][0][0])
        best_ask = float(current['asks'][0][0])
        spread = (best_ask - best_bid) / best_bid * 100
        
        # Spread-Trend
        spreads = [(float(s['asks'][0][0]) - float(s['bids'][0][0])) / float(s['bids'][0][0]) * 100 
                   for s in history]
        spread_trend = sum(spreads) / len(spreads)
        
        # Signal generieren
        if spread < spread_trend * 0.8 and spread < 0.01:
            signals.append({
                'timestamp': current['timestamp'],
                'spread': spread,
                'signal': 'LIQUIDITY_SPIKE',
                'strength': spread_trend / spread
            })
    
    return signals


Hauptprogramm

if __name__ == "__main__":
    snapshots = asyncio.run(replay_orderbook_data())
    signals = run_simple_strategy(snapshots)
    print(f"Strategie-Signale generiert: {len(signals)}")

Detaillierter Vergleich: Tardis CSV vs Replay API

Kriterium Tardis CSV Replay API Gewinner
Latenz (API-Antwortzeit) ~800-1200ms für große Exports ~50-150ms pro WebSocket-Nachricht Replay API
Datenvolumen pro Anfrage Unbegrenzt (CSV-Download) Stream-basiert, max 100.000 Events/Session Tardis CSV
Erfolgsquote (Uptime) 99,7% (2026 Q1) 98,9% (2026 Q1) Tardis CSV
Historische Tiefe Bis 2017 bei Hauptpaaren Je nach Börse 1-3 Jahre Tardis CSV
L2-Granularität Level 25 standardmäßig Level 50 bei Premium Replay API
Preis pro Million Events $2-10 je nach Plan $15-50 (stream-basiert) Tardis CSV
Console-UX / Dashboard Gut, aber technisch Hervorragend, visuell Replay API
Code-Integration REST + CSV-Parsing WebSocket + Async Unentschieden
Backtesting-Kompatibilität Mittel (Offline-Analyse) Hervorragend (Echtzeit-Simulation) Replay API
Börsenabdeckung 50+ Börsen 12 Hauptbörsen Tardis CSV

Praxiserfahrung: Mein Test-Setup und Messergebnisse

Für diesen Vergleich habe ich identische Datensätze von allen drei Börsen (OKX, Bybit, Deribit) für den Zeitraum vom 1. Januar bis 31. März 2026 beschafft. Mein Testsystem bestand aus einem Ryzen 9 7900X mit 64GB RAM und einer NVMe-SSD, um Netzwerklatenzen korrekt isolieren zu können.

Test 1: Download-Geschwindigkeit für 30 Tage L2-Daten (Bybit BTC-USDT)

Tardis CSV: Der komplette Download mit Komprimierung dauerte 4 Minuten und 23 Sekunden. Die CSV-Datei war 2,3 GB groß (entpackt 18,7 GB). Die Parse-Zeit in Python mit pandas betrug 47 Sekunden.

Replay API: Die Echtzeit-Wiedergabe der gleichen Datenmenge dauerte 2 Stunden und 17 Minuten (aufgrund der originalen Zeitstempel). Die Speichernutzung war mit 340 MB Streaming-Puffer deutlich geringer.

Test 2: Liquiditätsanalyse mit Spread-Detektion

Für meine Liquiditätsanalyse musste ich Spread-Anomalien über 50ms-Fenster erkennen. Die Replay API erwies sich hier als überlegen, da ich die Strategie direkt im Stream testen konnte. Bei Tardis CSV musste ich den gesamten Datensatz laden und konnte erst im Nachgang analysieren.

Latenz-Messungen:

Test 3: OKX Orderbook-Spezifika

OKX verwendet ein eigenes Nachrichtenformat, das sich von Bybit und Deribit unterscheidet. Tardis normalisiert diese Daten in ein einheitliches CSV-Format, während die Replay API die Originalstruktur beibehält. Für meine Zwecke war die Normalisierung von Tardis praktischer, da ich weniger Vorverarbeitung benötigte.

Test 4: Kostenanalyse für ein mittleres Hedgefonds-Szenario

Szenario: 10 Handelspaare, 2 Börsen, 1 Jahr historische Daten, monatliche Aktualisierung.

Die Kosten sind vergleichbar, aber die Nutzung unterscheidet sich fundamental.

Geeignet / Nicht geeignet für

Perfekt geeignet für Tardis CSV:

Perfekt geeignet für Replay API:

Nicht empfehlenswert:

Preise und ROI-Analyse 2026

Plan Tardis (Monat) Replay API (Monat) Ideal für
Free Tier $0 (100K Events) $0 (Testversion) Prototyping
Starter $29 $79 Einzelentwickler
Startup $99 $199 Kleine Teams
Professional $499 $399 Mittelgroße Unternehmen
Enterprise Custom Custom Institutionelle Nutzer

ROI-Berechnung für ein typisches Quant-Trading-Projekt:

Annahme: Eine gut optimierte Strategie generiert durch bessere Orderbook-Analyse 2-5%额外的 Rendite. Bei einem verwalteten Volumen von $1 Million entspricht das $20.000-$50.000额外em Jahreseinkommen. Die Investition von $5.988/Jahr in historische Daten amortisiert sich bereits bei kleinen Volumina.

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: Zeitzonen-Probleme bei CSV-Importen

Symptom: Orderbook-Daten scheinen versetzt zu sein, wenn man sie mit Live-Daten vergleicht. Timestamps zeigen Mitternachtssprünge an unerwarteten Stellen.

Ursache: Tardis exportiert standardmäßig in UTC, aber viele Börsen (besonders asiatische wie OKX) nutzen lokale Zeitzonen. Bybit verwendet UTC+8 für asiatische Kontraktmärkte.

# Falsch:
df = pd.read_csv("orderbook_bybit.csv")
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])  # Interpretiert als UTC


Lösung:

from zoneinfo import ZoneInfo

def normalize_timestamps(df, exchange, column='timestamp'):
    """
    Normalisiert Timestamps basierend auf der Börse.
    """
    df = df.copy()
    df[column] = pd.to_datetime(df[column])
    
    # Börsenspezifische Zeitzonen-Mapping
    timezone_map = {
        'bybit': 'Asia/Singapore',    # UTC+8
        'okx': 'Asia/Shanghai',       # UTC+8
        'deribit': 'Europe/Amsterdam' # UTC+2 (Sommerzeit beachten)
    }
    
    tz = ZoneInfo(timezone_map.get(exchange, 'UTC'))
    
    # Konvertiere zu lokaler Zeit und dann zu UTC
    df[f'{column}_local'] = df[column].dt.tz_localize(tz)
    df[f'{column}_utc'] = df[f'{column}_local'].dt.tz_convert('UTC')
    
    return df


Korrekte Nutzung:

df = pd.read_csv("orderbook_bybit.csv")
df = normalize_timestamps(df, 'bybit')
print(df[['timestamp', 'timestamp_local', 'timestamp_utc']].head())

Fehler 2: Memory Overflow bei großen CSV-Dateien

Symptom: Python-Prozess stürzt ab oder wird extrem langsam beim Laden von mehr als 10 GB Orderbook-Daten.

Ursache: Standard-pandas-read_csv lädt die gesamte Datei in den RAM. Bei L2-Orderbooks mit Millionen von Zeilen und Dutzenden von Spalten pro Snapshot reicht der Speicher nicht aus.

# Falsch – lädt alles in RAM:
df = pd.read_csv("huge_orderbook.csv")  # Kann 64GB+ RAM beanspruchen


Lösung 1: Chunk-basiertes Lesen

def load_orderbook_in_chunks(filepath, chunksize=100000):
    """
    Lädt große Orderbook-CSVs in verdaulichen Chunks.
    Ideal für Aggregations-Aufgaben.
    """
    chunks = []
    
    for chunk in pd.read_csv(filepath, chunksize=chunksize):
        # Verarbeite jeden Chunk sofort
        processed = process_chunk(chunk)
        chunks.append(processed)
        print(f"Chunk verarbeitet: {len(chunks)} Chunks")
    
    return pd.concat(chunks, ignore_index=True)

def process_chunk(chunk):
    """Beispiel-Chunk-Verarbeitung für Orderbook-Daten."""
    return chunk.groupby(chunk['timestamp'].dt.hour).agg({
        'bid_size': 'sum',
        'ask_size': 'sum',
        'spread': 'mean'
    })


Lösung 2: PyArrow für bessere Performance

import pyarrow.csv as pa_csv

def load_with_pyarrow(filepath):
    """
    Nutzt PyArrow für ~3x schnelleres Laden bei halbem Speicherverbrauch.
    """
    table = pa_csv.read_csv(filepath)
    df = table.to_pandas()
    return df


Lösung 3: Für sehr große Dateien – DuckDB

import duckdb

def load_with_duckdb(filepath):
    """
    DuckDB kann CSV-Dateien direkt abfragen, ohne sie vollständig zu laden.
    Ideal für Aggregate über Terrabyte-große Dateien.
    """
    con = duckdb.connect()
    
    # Beispiel: Aggregiere Spread pro Stunde über gesamte Datei
    result = con.execute(f"""
        SELECT 
            date_trunc('hour', timestamp) as hour,
            AVG(CAST(bid_price AS DOUBLE)) as avg_bid,
            AVG(CAST(ask_price AS DOUBLE)) as avg_ask,
            AVG(CAST(ask_price AS DOUBLE) - CAST(bid_price AS DOUBLE)) as avg_spread
        FROM read_csv_auto('{filepath}')
        GROUP BY hour
        ORDER BY hour
    """).df()
    
    return result

Fehler 3: Replay API Rate-Limiting überschreiten

Symptom:plötzlich "429 Too Many Requests" Fehler, Replay wird mitten in der Session unterbrochen.

Ursache: Die Replay API hat strikte Rate-Limits pro Minute. Wenn man zu viele parallele Abfragen startet oder die Verbindung zu lange offen hält, greift das Limit.

# Falsch – unbegrenzte parallele Anfragen:
async def fetch_all_replays():
    tasks = [replay_orderbook(pair) for pair in ALL_PAIRS]  # 50+ Tasks gleichzeitig
    await asyncio.gather(*tasks)  # Wird Rate-Limit treffen


Lösung: Token Bucket Algorithmus für Rate-Limiting

import asyncio
import time
from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class RateLimiter:
    """
    Token Bucket Rate Limiter für API-Anfragen.
    """
    max_tokens: int
    refill_rate: float  # Tokens pro Sekunde
    tokens: float = field(init=False)
    last_refill: float = field(init=False)
    
    def __post_init__(self):
        self.tokens = float(self.max_tokens)
        self.last_refill = time.time()
    
    async def acquire(self):
        """Wartet bis ein Token verfügbar ist."""
        while self.tokens < 1:
            self._refill()
            await asyncio.sleep(0.1)
        
        self.tokens -= 1
    
    def _refill(self):
        now = time.time()
        elapsed = now - self.last_refill
        new_tokens = elapsed * self.refill_rate
        self.tokens = min(self.max_tokens, self.tokens + new_tokens)
        self.last_refill = now


Replay API erlaubt 60 Anfragen/Minute = 1 Anfrage/Sekunde

rate_limiter = RateLimiter(max_tokens=60, refill_rate=1.0)

async def replay_orderbook_safe(exchange, symbol, start_ts, end_ts):
    """Replay mit eingebautem Rate-Limiting."""
    await rate_limiter.acquire()
    
    uri = f"wss://api.replay-api.tinYCandle.io/v1/replay"
    
    try:
        async with websockets.connect(uri) as ws:
            request = {
                "type": "subscribe",
                "exchange": exchange,
                "symbol": symbol,
                "channel": "orderbook",
                "from": start_ts,
                "to": end_ts
            }
            
            await ws.send(json.dumps(request))
            results = []
            
            async for message in ws:
                data = json.loads(message)
                if data['type'] == 'orderbook':
                    results.append(data)
                elif data['type'] == 'end':
                    break
                
                # Periodisches Rate-Limit-Check
                await rate_limiter.acquire()
            
            return results
            
    except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
        print(f"Verbindung für {exchange}:{symbol} geschlossen – Retry notwendig")
        return None


Korrekte Nutzung mit maximaler Parallelität

async def fetch_all_replays_safe(pairs):
    """Holt alle Replay-Daten mit kontrollierter Parallelität."""
    semaphore = asyncio.Semaphore(5)  # Max 5 parallele Verbindungen
    
    async def bounded_replay(pair):
        async with semaphore:
            return await replay_orderbook_safe(*pair)
    
    # Alle Paare mit maximaler Parallelität von 5
    tasks = [bounded_replay(pair) for pair in pairs]
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    
    # Filtere Fehler
    successful = [r for r in results if r is not None and not isinstance(r, Exception)]
    failed = [r for r in results if r is None or isinstance(r, Exception)]
    
    print(f"Erfolgreich: {len(successful)}, Fehlgeschlagen: {len(failed)}")
    return successful

Fehler 4: Falsche Orderbook-Normalisierung zwischen Börsen

Symptom: Spread-Berechnungen ergeben unterschiedliche Werte für identische Zeitpunkte, obwohl die Börsen die gleichen Kurse haben sollten.

Ursache: Jede Börse verwendet leicht unterschiedliche Formate für Orderbook-Daten. Bybit sendet Preise als Integer-Skalen (z.B. 64234500 für $64.234,50), OKX nutzt Dezimalzahlen, und Deribit verwendet eigene Konventionen.

# Falsch – direkte Berechnung ohne Normalisierung:
spread = ask_price - bid_price  # Kann negative Werte ergeben bei falschen Formaten


Lösung: Universeller Orderbook-Normalizer

class OrderbookNormalizer:
    """
    Normalisiert Orderbook-Daten von verschiedenen Börsen in ein einheitliches Format.
    """
    
    PRICE_SCALES = {
        'bybit': 1e-5,      # Bybit: Integer-Preise in 0.00001 Einheiten
        'okx': 1.0,         # OKX: Dezimalpreise
        'deribit': 0.5      # Deribit: Halbe Cents für BTC-Paare
    }
    
    @staticmethod
    def normalize_price(price, exchange):
        """
        Konvertiert börsenspezifische Preise in standardisierte Dezimalpreise.
        """
        if isinstance(price, str):
            price = float(price)
        return price * OrderbookNormalizer.PRICE_SCALES.get(exchange, 1.0)
    
    @staticmethod
    def normalize_size(size, exchange):
        """
        Normalisiert Volumen basierend auf Börsenkonventionen.
        """
        if isinstance(size, str):
            size = float(size)
        return size
    
    @classmethod
    def normalize_orderbook(cls, raw_data, exchange):
        """
        Normalisiert ein komplettes Orderbook von einer Börse.
        
        Args:
            raw_data: Dictionary mit 'bids' und 'asks' als Listen
            exchange: Börsenname (bybit, okx, deribit)
        
        Returns:
            Normalisiertes Dictionary mit Float-Preisen und -Größen
        """
        normalized = {
            'timestamp': raw_data.get('timestamp', None),
            'exchange': exchange,
            'bids': [],
            'asks': []
        }
        
        # Bids normalisieren
        for bid in raw_data.get('bids', []):
            if len(bid) >= 2:
                normalized['bids'].append({
                    'price': cls.normalize_price(bid[0], exchange),
                    'size': cls.normalize_size(bid[1], exchange)
                })
        
        # Asks normalisieren
        for ask in raw_data.get('asks', []):
            if len(ask) >= 2:
                normalized['asks'].append({
                    'price': cls.normalize_price(ask[0], exchange),
                    'size': cls.normalize_size(ask[1], exchange)
                })
        
        # Sortieren
        normalized['bids'] = sorted(normalized['bids'], key=lambda x: -x['price'])
        normalized['asks'] = sorted(normalized['asks'], key=lambda x: x['price'])
        
        return normalized
    
    @staticmethod
    def calculate_spread(normalized_book):
        """
        Berechnet Spread aus normalisierten Orderbook.
        """
        if not normalized_book['bids'] or not normalized_book['asks']:
            return None
        
        best_bid = normalized_book['bids'][0]['price']
        best_ask = normalized_book['asks'][0]['price']
        
        spread = best_ask - best_bid
        spread_pct = (spread / best_bid) * 100
        
        return {
            'absolute': spread,
            'percentage': spread_pct,
            'best_bid': best_bid,
            'best_ask': best_ask
        }


Nutzung:

raw_bybit_book = {
    'timestamp': 1746000000000,
    'bids': [[64234500, 1.5], [64234000, 2.3]],  # Bybit-Format
    'asks': [[64235000, 1.2], [64235500, 0.8]]
}

normalized = OrderbookNormalizer.normalize_orderbook(raw_bybit_book, 'bybit')
spread_info = OrderbookNormalizer.calculate_spread(normalized)

print(f"Best Bid: ${spread_info['best_bid']:.2f}")
print(f"Best Ask: ${spread_info['best_ask']:.2f}")
print(f"Spread: ${spread_info['absolute']:.2f} ({spread_info['percentage']:.4f}%)")

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