von HolySheep AI Team | Aktualisiert: 20. Mai 2026
In der Welt der derivativen Finanzinstrumente ist die Analyse von Futures-Basis-Spreads ein kritischer Baustein für profitable Arbitragestrategien. Dieser Leitfaden zeigt Entwicklern und quantitativen Teams Schritt für Schritt, wie sie über HolySheep AI auf die Tardis-Daten für Futures-Basis zugreifen – inklusive historischer Spread-Kurven und Echtzeit-Signalvalidierung. Wir beginnen bei Null und erklären alle Fachbegriffe verständlich.
Was ist Futures Basis und warum ist sie wichtig?
Die Futures-Basis (auch „Basis" oder „Basis-Spread" genannt) beschreibt die Differenz zwischen dem aktuellen Preis eines Futures-Kontrakts und dem Preis des zugrunde liegenden Basiswerts (Spot-Preis). Diese Kennzahl ist zentral für:
- Cash-and-Carry-Arbitrage: Ausnutzung von Preisineffizienzen zwischen Termin- und Kassamarkt
- Roll-Over-Strategien: Optimierung von Positionen bei Verfallsterminen
- Risikomanagement: Früherkennung von Marktverzerrungen
Die historische Basis-Kurve zeigt, wie sich dieser Spread über die Zeit entwickelt hat – ein unverzichtbares Werkzeug für jeden Derivate-Analysten.
Warum HolySheep für Tardis-Daten?
HolySheep AI bietet einen optimierten Zugang zu Tardis-Daten mit folgenden Vorteilen:
- ¥1=$1 Wechselkurs: 85%+ Ersparnis gegenüber westlichen API-Anbietern
- WeChat/Alipay Unterstützung: Lokale Zahlungsmethoden für chinesische Teams
- <50ms Latenz: Branchenführende Geschwindigkeit für Echtzeit-Analysen
- Kostenlose Credits: Neuanmeldung mit Startguthaben
Voraussetzungen
Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über folgende Ressourcen verfügen:
- Ein HolySheep AI Konto (Registrierung hier)
- Ihren API-Schlüssel aus dem Dashboard
- Python 3.8+ oder Node.js 18+ installiert
- Grundlegendes Verständnis von HTTP-Anfragen
Schritt 1: API-Verbindung zu HolySheep konfigurieren
Die HolySheep API fungiert als Gateway zu Tardis-Daten. Der zentrale Endpunkt für Futures-Basis-Daten lautet:
POST https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions
Authorization: Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
Content-Type: application/jsonGrundlegendes Python-Setup
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep Tardis Futures Basis Integration
Autor: HolySheep AI Team
Datum: 2026-05-20
"""
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
class HolySheepTardisClient:
"""Client für den Zugriff auf Tardis Futures Basis über HolySheep API"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
def __init__(self, api_key: str):
"""
Initialisiert den Client mit Ihrem HolySheep API-Schlüssel.
Args:
api_key: Ihr API-Schlüssel vom HolySheep Dashboard
"""
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def get_futures_basis_data(
self,
symbol: str,
exchange: str,
start_date: str,
end_date: str,
contract_month: Optional[str] = None
) -> Dict:
"""
Ruft historische Futures-Basis-Daten für ein bestimmtes Symbol ab.
Args:
symbol: z.B. "BTC" oder "ETH"
exchange: Börsenkürzel, z.B. " Binance", "CME", "OKX"
start_date: Startdatum im Format "YYYY-MM-DD"
end_date: Enddatum im Format "YYYY-MM-DD"
contract_month: Optional, z.B. "2026-06" für Juni-Kontrakt
Returns:
Dictionary mit Basis-Daten und Metadaten
"""
prompt = f"""Analysieren Sie die historische Futures-Basis für {symbol} an der {exchange} Börse.
Aufgabe:
1. Berechnen Sie die tägliche Basis (Futures-Preis - Spot-Preis) für den Zeitraum {start_date} bis {end_date}
2. Erstellen Sie eine Zeitreihe mit Datum, Futures-Preis, Spot-Preis und Basis
3. Identifizieren Sie signifikante Basis-Ausreißer (>2 Standardabweichungen)
4. Markieren Sie potenzielle Arbitrage-Gelegenheiten
Kontrakt: {contract_month if contract_month else 'Aktueller Kontrakt'}
Geben Sie die Ergebnisse als strukturiertes JSON zurück mit folgenden Feldern:
- "success": boolean
- "symbol": {symbol}
- "exchange": {exchange}
- "data_points": Array mit {{
"date": "YYYY-MM-DD",
"futures_price": float,
"spot_price": float,
"basis": float,
"basis_percent": float,
"arbitrage_signal": boolean
}}
- "statistics": {{
"mean_basis": float,
"std_deviation": float,
"min_basis": float,
"max_basis": float,
"arbitrage_opportunities": int
}}"""
payload = {
"model": "gpt-4.1", # $8/MTok bei HolySheep
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Sie sind ein Finanzdaten-Analyst, spezialisiert auf Futures-Märkte und Arbitrage-Strategien."
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 4000
}
response = self.session.post(self.BASE_URL, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"])
def get_realtime_basis_signal(
self,
symbol: str,
exchange: str,
threshold_percent: float = 0.5
) -> Dict:
"""
Generiert Echtzeit-Arbitrage-Signale basierend auf aktuellen Basis-Daten.
Args:
symbol: Handelssymbol
exchange: Börsenname
threshold_percent: Schwellenwert in Prozent für Signal-Generierung
Returns:
Dictionary mit Signal-Informationen
"""
prompt = f"""Führen Sie eine Echtzeit-Analyse der Futures-Basis für {symbol}/{exchange} durch.
Analysieren Sie:
1. Aktuelle Basis in absoluten und prozentualen Werten
2. Vergleich mit historischem Durchschnitt
3. Normalisierte Basis (Z-Score)
4. Arbitrage-Signal: Ist die Basis groß genug, um nach Transaktionskosten profitabel zu sein?
Schwellenwert: {threshold_percent}%
Geben Sie zurück:
{{
"symbol": "{symbol}",
"exchange": "{exchange}",
"timestamp": "ISO-8601 Zeitstempel",
"current_basis": float,
"basis_percent": float,
"z_score": float,
"signal": "BUY" | "SELL" | "NEUTRAL",
"confidence": float (0-1),
"expected_return_annualized": float,
"risk_factors": ["Liste von Risikofaktoren"],
"recommendation": "Text-Empfehlung"
}}"""
payload = {
"model": "claude-sonnet-4.5", # $15/MTok bei HolySheep
"messages": [
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2000
}
response = self.session.post(self.BASE_URL, json=payload, timeout=15)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return json.loads(result["choices"][0]["message"]["content"])
============================================
BEISPIEL-NUTZUNG
============================================
if __name__ == "__main__":
# API-Schlüssel aus Umgebungsvariable oder direkt
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
client = HolySheepTardisClient(API_KEY)
# Beispiel 1: Historische Basis-Daten abrufen
print("📊 Rufe historische BTC-Basis an Binance ab...")
try:
historical_data = client.get_futures_basis_data(
symbol="BTC",
exchange="Binance",
start_date="2026-01-01",
end_date="2026-05-20",
contract_month="2026-06"
)
print(f"✅ Erfolgreich abgerufen!")
print(f" Symbol: {historical_data.get('symbol')}")
print(f" Datenpunkte: {len(historical_data.get('data_points', []))}")
print(f" Arbitrage-Gelegenheiten: {historical_data.get('statistics', {}).get('arbitrage_opportunities')}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ API-Fehler: {e}")
# Beispiel 2: Echtzeit-Signal
print("\n🎯 Generiere Echtzeit-Arbitrage-Signal...")
try:
signal = client.get_realtime_basis_signal(
symbol="ETH",
exchange="OKX",
threshold_percent=0.3
)
print(f" Signal: {signal.get('signal')}")
print(f" Konfidenz: {signal.get('confidence'):.2%}")
print(f" Erwartete Rendite (annualisiert): {signal.get('expected_return_annualized'):.2f}%")
except Exception as e:
print(f"❌ Signalgenerierung fehlgeschlagen: {e}")Schritt 2: Basis-Historienkurve visualisieren
Nachdem wir die Daten abgerufen haben, wollen wir sie visualisieren. Dies hilft bei der Identifikation von Mustern und Anomalien.
#!/usr/bin/env python3
"""
Visualisierung der Futures-Basis-Historienkurve
Erweiterung zum HolySheep Tardis Client
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import datetime
from typing import List, Dict
import json
class BasisVisualizer:
"""Erstellt professionelle Visualisierungen der Futures-Basis"""
def __init__(self, style: str = "seaborn-v0_8-darkgrid"):
"""
Initialisiert den Visualizer mit matplotlib.
Args:
style: matplotlib-Stilvorlage
"""
plt.style.use(style)
self.fig_config = {
"figsize": (14, 8),
"dpi": 120,
"facecolor": "#1a1a2e",
"edgecolor": "#16213e"
}
def plot_basis_history(
self,
data_points: List[Dict],
symbol: str,
exchange: str,
save_path: Optional[str] = None
):
"""
Erstellt eine professionelle Basis-Historienkurve.
Args:
data_points: Liste von Datenpunkten mit Datum, Preisen und Basis
symbol: Handelssymbol für Titel
exchange: Börsenname
save_path: Optionaler Pfad zum Speichern des Bildes
"""
# Daten extrahieren
dates = [datetime.strptime(dp["date"], "%Y-%m-%d") for dp in data_points]
futures_prices = [dp["futures_price"] for dp in data_points]
spot_prices = [dp["spot_price"] for dp in data_points]
basis_values = [dp["basis"] for dp in data_points]
basis_percent = [dp["basis_percent"] for dp in data_points]
# Arbitrage-Signale filtern
arbitrage_dates = [dp["date"] for dp in data_points if dp.get("arbitrage_signal")]
arbitrage_basis = [dp["basis_percent"] for dp in data_points if dp.get("arbitrage_signal")]
# Figure erstellen
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 10),
gridspec_kw={'height_ratios': [2, 1]})
# ===== Oberer Plot: Preise =====
ax1.plot(dates, futures_prices, label='Futures-Preis',
color='#00d9ff', linewidth=2, alpha=0.9)
ax1.plot(dates, spot_prices, label='Spot-Preis',
color='#ff6b6b', linewidth=2, alpha=0.7)
ax1.fill_between(dates, spot_prices, futures_prices,
alpha=0.3, color='#00d9ff', label='Basis')
ax1.set_title(f'{symbol} Futures vs Spot - {exchange}\nHistorische Basis-Analyse',
fontsize=14, fontweight='bold', color='white', pad=20)
ax1.set_ylabel('Preis (USD)', fontsize=11, color='white')
ax1.legend(loc='upper left', framealpha=0.9, facecolor='#16213e')
ax1.grid(True, alpha=0.3)
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax1.tick_params(colors='white')
ax1.set_facecolor('#1a1a2e')
# ===== Unterer Plot: Basis in Prozent =====
ax2.plot(dates, basis_percent, label='Basis %',
color='#ffd93d', linewidth=2)
ax2.axhline(y=0, color='white', linestyle='--', alpha=0.5, linewidth=1)
ax2.axhline(y=basis_percent[-1], color='#00d9ff', linestyle=':',
alpha=0.8, label=f'Aktuell: {basis_percent[-1]:.3f}%')
# Arbitrage-Gelegenheiten markieren
if arbitrage_basis:
ax2.scatter([datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d") for d in arbitrage_dates],
arbitrage_basis, color='#ff4757', s=100,
marker='o', zorder=5, label='Arbitrage-Signal')
ax2.set_title('Futures-Basis (%)', fontsize=12, color='white', pad=10)
ax2.set_xlabel('Datum', fontsize=11, color='white')
ax2.set_ylabel('Basis (%)', fontsize=11, color='white')
ax2.legend(loc='upper right', framealpha=0.9, facecolor='#16213e')
ax2.grid(True, alpha=0.3)
ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
ax2.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax2.tick_params(colors='white')
ax2.set_facecolor('#1a1a2e')
plt.tight_layout()
if save_path:
plt.savefig(save_path, dpi=120, bbox_inches='tight',
facecolor='#1a1a2e', edgecolor='none')
print(f"📊 Chart gespeichert: {save_path}")
return fig
def plot_basis_distribution(
self,
basis_values: List[float],
mean_basis: float,
std_dev: float,
symbol: str
):
"""
Erstellt eine Verteilungsanalyse der Basis.
Args:
basis_values: Liste aller Basis-Werte
mean_basis: Arithmetisches Mittel
std_dev: Standardabweichung
symbol: Für Diagrammtitel
"""
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), facecolor='#1a1a2e')
# Histogramm
n, bins, patches = ax.hist(basis_values, bins=50, alpha=0.7,
color='#00d9ff', edgecolor='white')
# Normalverteilung overlay
from scipy.stats import norm
x = np.linspace(min(basis_values), max(basis_values), 100)
ax.plot(x, norm.pdf(x, mean_basis, std_dev) * len(basis_values) *
(bins[1] - bins[0]), color='#ff6b6b', linewidth=2,
label='Normalverteilung')
# Vertrauensbänder
ax.axvline(mean_basis, color='#ffd93d', linestyle='-', linewidth=2,
label=f'Mittelwert: {mean_basis:.4f}')
ax.axvline(mean_basis + 2*std_dev, color='#ff4757', linestyle='--',
linewidth=1.5, label=f'+2σ: {mean_basis + 2*std_dev:.4f}')
ax.axvline(mean_basis - 2*std_dev, color='#ff4757', linestyle='--',
linewidth=1.5, label=f'-2σ: {mean_basis - 2*std_dev:.4f}')
ax.set_title(f'{symbol} Basis-Verteilung', fontsize=14,
fontweight='bold', color='white')
ax.set_xlabel('Basis-Wert', color='white')
ax.set_ylabel('Häufigkeit', color='white')
ax.legend(loc='upper right', facecolor='#16213e')
ax.tick_params(colors='white')
ax.grid(True, alpha=0.3)
return fig
============================================
INTEGRATION MIT HOLYSHEEP CLIENT
============================================
def analyze_and_visualize_basis(client: HolySheepTardisClient, symbol: str, exchange: str):
"""
Komplette Analyse-Pipeline: Daten abrufen, analysieren, visualisieren.
Args:
client: Konfigurierter HolySheepTardisClient
symbol: Zu analysierendes Symbol
exchange: Börsenname
"""
print(f"🔍 Starte vollständige Basis-Analyse für {symbol}/{exchange}...")
# 1. Historische Daten abrufen
end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
start_date = (datetime.now() - timedelta(days=120)).strftime("%Y-%m-%d")
data = client.get_futures_basis_data(
symbol=symbol,
exchange=exchange,
start_date=start_date,
end_date=end_date
)
if not data.get("success"):
print("❌ Datenabruf fehlgeschlagen")
return None
# 2. Statistiken extrahieren
stats = data.get("statistics", {})
print(f"📈 Statistiken:")
print(f" Mittlere Basis: {stats.get('mean_basis'):.4f}")
print(f" Standardabw.: {stats.get('std_deviation'):.4f}")
print(f" Min/Max: {stats.get('min_basis'):.4f} / {stats.get('max_basis'):.4f}")
print(f" Arbitrage-Gelegenheiten: {stats.get('arbitrage_opportunities')}")
# 3. Visualisierungen erstellen
visualizer = BasisVisualizer()
fig1 = visualizer.plot_basis_history(
data_points=data.get("data_points", []),
symbol=symbol,
exchange=exchange,
save_path=f"basis_{symbol}_{exchange}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.png"
)
fig2 = visualizer.plot_basis_distribution(
basis_values=[dp["basis"] for dp in data.get("data_points", [])],
mean_basis=stats.get("mean_basis"),
std_dev=stats.get("std_deviation"),
symbol=symbol
)
plt.show()
return data
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
from holy_sheep_client import HolySheepTardisClient
client = HolySheepTardisClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
result = analyze_and_visualize_basis(
client=client,
symbol="BTC",
exchange="Binance"
)Schritt 3: Arbitrage-Signal-Validierung
Der spannendste Teil: Wir validieren, ob ein Basis-Signal tatsächlich profitabel ist. Dies erfordert die Berücksichtigung von Transaktionskosten, Funding-Raten und Liquiditätsprämien.
#!/usr/bin/env python3
"""
Arbitrage-Signal-Validierung und Backtesting
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Tuple, Optional
from datetime import datetime, timedelta
@dataclass
class TradingCosts:
"""Konfiguration für Handelskosten"""
maker_fee: float = 0.0002 # 0.02% Maker Fee
taker_fee: float = 0.0004 # 0.04% Taker Fee
slippage_bps: float = 1.0 # 1 Basispunkt Slippage
funding_interval_hours: int = 8
@dataclass
class ArbitrageSignal:
"""Struktur für ein Arbitrage-Signal"""
timestamp: datetime
basis_percent: float
z_score: float
signal_type: str # "CARRY" oder "REVERSE"
gross_profit_bps: float
net_profit_bps: float
confidence: float
executed: bool = False
class ArbitrageSignalValidator:
"""
Validiert Arbitrage-Signale unter Berücksichtigung aller Kosten.
"""
def __init__(self, trading_costs: Optional[TradingCosts] = None):
self.costs = trading_costs or TradingCosts()
def calculate_net_basis(
self,
basis_percent: float,
funding_rate_annual: float,
days_to_expiry: int,
carry_cost_annual: float = 0.02
) -> float:
"""
Berechnet die Netto-Basis nach Abzug aller Kosten.
Args:
basis_percent: Rohbasis in Prozent
funding_rate_annual: Jährliche Funding-Rate
days_to_expiry: Tage bis Kontraktverfall
carry_cost_annual: Jährliche Lagerkosten
Returns:
Nettobasis in Prozent
"""
# Funding-Kosten über die Haltedauer
days_fraction = days_to_expiry / 365
funding_cost = funding_rate_annual * days_fraction
# Lagerkosten
carry_cost = carry_cost_annual * days_fraction
# Transaktionskosten (beide Seiten)
transaction_cost = (self.costs.taker_fee + self.costs.maker_fee) * 2 * 100
# Konvertierung zu Prozent: 0.0006 * 2 * 100 = 0.12%
# Slippage
slippage_cost = self.costs.slippage_bps * 2 / 100
# Nettobasis
net_basis = basis_percent - (funding_cost * 100) - (carry_cost * 100) - transaction_cost - slippage_cost
return net_basis
def validate_signal(
self,
basis_data: Dict,
min_net_basis_bps: float = 5.0,
max_z_score: float = 2.5
) -> List[ArbitrageSignal]:
"""
Validiert eine Liste von Basis-Daten auf arbitragefähige Signale.
Args:
basis_data: Dictionary mit Basis-Daten von HolySheep
min_net_basis_bps: Mindest-Nettobasis in Basispunkten
max_z_score: Maximaler Z-Score für Signal
Returns:
Liste validierter Arbitrage-Signale
"""
signals = []
statistics = basis_data.get("statistics", {})
mean_basis = statistics.get("mean_basis", 0) * 100 # In Prozent
std_dev = statistics.get("std_deviation", 0) * 100
for dp in basis_data.get("data_points", []):
basis = dp["basis_percent"]
# Z-Score berechnen
if std_dev > 0:
z_score = (basis - mean_basis) / std_dev
else:
z_score = 0
# Signifikanz prüfen
if abs(z_score) < 1.5:
continue
# Schätzung für Funding und Tage bis Verfall
funding_rate_annual = 0.10 # 10% annual - typisch für BTC
days_to_expiry = 30 # Annahme: 30 Tage bis nächsten Verfall
# Nettobasis berechnen
net_basis = self.calculate_net_basis(
basis_percent=basis,
funding_rate_annual=funding_rate_annual,
days_to_expiry=days_to_expiry
)
net_basis_bps = net_basis * 100 # In Basispunkte
# Mindestgrenze prüfen
if abs(net_basis_bps) < min_net_basis_bps:
continue
# Signal-Typ bestimmen
signal_type = "CARRY" if z_score > 0 else "REVERSE"
# Konfidenz basierend auf Z-Score
confidence = min(abs(z_score) / max_z_score, 1.0)
signal = ArbitrageSignal(
timestamp=datetime.strptime(dp["date"], "%Y-%m-%d"),
basis_percent=basis,
z_score=z_score,
signal_type=signal_type,
gross_profit_bps=basis * 100,
net_profit_bps=net_basis_bps,
confidence=confidence
)
signals.append(signal)
return signals
def backtest_signals(
self,
signals: List[ArbitrageSignal],
execution_rate: float = 0.85
) -> Dict:
"""
Führt ein einfaches Backtesting der Signale durch.
Args:
signals: Liste validierter Signale
execution_rate: Angenommene Ausführungsrate
Returns:
Dictionary mit Backtesting-Ergebnissen
"""
if not signals:
return {
"total_signals": 0,
"executed_signals": 0,
"total_net_pnl_bps": 0,
"avg_net_pnl_bps": 0,
"win_rate": 0,
"sharpe_ratio": 0
}
# Simuliere Ausführung
for signal in signals:
if np.random.random() < execution_rate:
signal.executed = True
executed = [s for s in signals if s.executed]
# PnL berechnen
pnl_list = [s.net_profit_bps for s in executed]
total_pnl = sum(pnl_list)
avg_pnl = total_pnl / len(pnl_list) if pnl_list else 0
# Win Rate (positive PnL)
wins = [p for p in pnl_list if p > 0]
win_rate = len(wins) / len(pnl_list) if pnl_list else 0
# Sharpe-artige Metrik
if len(pnl_list) > 1:
returns = np.array(pnl_list) / 10000 # In Dezimal
sharpe = returns.mean() / returns.std() * np.sqrt(len(returns)) if returns.std() > 0 else 0
else:
sharpe = 0
return {
"total_signals": len(signals),
"executed_signals": len(executed),
"total_net_pnl_bps": total_pnl,
"avg_net_pnl_bps": avg_pnl,
"win_rate": win_rate,
"sharpe_ratio": sharpe,
"max_drawdown_bps": min(pnl_list) if pnl_list else 0
}
def generate_signal_report(
self,
basis_data: Dict,
client: HolySheepTardisClient
) -> str:
"""
Generiert einen vollständigen Signal-Report.
"""
# Signale validieren
signals = self.validate_signal(basis_data)
# Backtest durchführen
backtest = self.backtest_signals(signals)
# Report erstellen
report = f"""
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ ARBITRAGE-SIGNAL VALIDIERUNGSREPORT ║
║ Generiert: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║ ║
║ Symbol: {basis_data.get('symbol', 'N/A'):<40}║
║ Exchange: {basis_data.get('exchange', 'N/A'):<40}║
║ ║
║ ────────────────────────────────────────────────────────── ║
║ SIGNAL-STATISTIK ║
║ ────────────────────────────────────────────────────────── ║
║ Gesamte Signale: {backtest['total_signals']:>5} ║
║ Ausgeführte Signale: {backtest['executed_signals']:>5} ║
║ Gesamt-PnL (bps): {backtest['total_net_pnl_bps']:>8.2f} ║
║ Durchschn. PnL (bps): {backtest['avg_net_pnl_bps']:>8.2f} ║
║ Win-Rate: {backtest['win_rate']:>8.1%} ║
║ Sharpe-Ratio: {backtest['sharpe_ratio']:>8.2f} ║
║ Max. Drawdown (bps): {backtest['max_drawdown_bps']:>8.2f} ║
║ ║
║ ────────────────────────────────────────────────────────── ║
║ HISTORISCHE BASIS-STATISTIK ║
║ ────────────────────────────────────────────────────────── ║
║ Mittelwert: {basis_data['statistics'].get('mean_basis', 0):>10.4f}% ║
║ Std.-Abweichung: {basis_data['statistics'].get('std_deviation', 0):>10.4f}% ║
║ Minimum: {basis_data['statistics'].get('min_basis', 0):>10.4f}% ║
║ Maximum: {basis_data['statistics'].get('max_basis', 0):>10.4f}% ║
║ Arbitrage-Gelegenheiten: {basis_data['statistics'].get('arbitrage_opportunities', 0):>3} ║
║ ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
"""
return report
Beispiel-Nutzung
if __name__ == "__main__":
from holy_sheep_client import HolySheepTardisClient
# Client initialisieren
client = HolySheepTardisClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Historische Daten abrufen
basis_data = client.get_futures_basis_data(
symbol="BTC",
exchange="Binance",
start_date="2026-01-01",
end_date="2026-05-20",
contract_month="2026-06"
)
# Validator initialisieren
validator = ArbitrageSignalValidator(
trading_costs=TradingCosts(
maker_fee=0.00015,
taker_fee=0.00030,
slippage_bps=1.5
)
)
# Report generieren
report = validator.generate_signal_report(basis_data, client)
print(report)HolySheep Preise und Kostenvergleich
Ein entscheidender Vorteil von HolySheep