Fazit vorneweg: Wer als Market-Making-Team Zugriff auf OKX-Optionsdaten in Echtzeit benötigt, spart mit HolySheep AI über 85% an API-Kosten gegenüber Alternativen – bei unter 50ms Latenz und kostenlosem Startguthaben. Dieser Leitfaden zeigt die technische Integration inklusive Code-Beispiele.
| Kriterium | HolySheep AI | Offizielle OKX API | Tardis (Allein) | CoinAPI |
|---|---|---|---|---|
| Preis (1M Token) | $0.42 – $8 | Variabel | Ab $99/Monat | Ab $79/Monat |
| Latenz | <50ms | 80–150ms | 60–100ms | 100–200ms |
| Zahlungsmethoden | WeChat, Alipay, Kreditkarte | Nur Krypto | Kreditkarte, PayPal | Kreditkarte, Krypto |
| Modellabdeckung | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek | Keine KI-Modelle | Nur Daten | Begrenzt |
| Geeignet für | Algo-Trading, Quant-Teams | Direkte Exchange-Nutzung | Historische Daten | Multi-Exchange-Aggregation |
| Starter-Paket | Kostenlose Credits | Keine | 14 Tage Trial | $9 Trial |
| Wechselkurs | ¥1 = $1 | Marktkurs | $ | $ |
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Ideal für:
- Market-Making-Teams mit Fokus auf Optionshandel
- Quant-Entwickler, die OKX-Optionsdaten für Strategien benötigen
- Algorithmic-Trading-Teams mit Echtzeit-Analyse-Bedarf
- Forschungsabteilungen für Optionspreis-Modelle
❌ Nicht optimal für:
- Teams, die ausschließlich Spot-Trading benötigen
- Privatpersonen mit sehr geringem Volumen (<100 Anfragen/Tag)
- Projekte ohne Programmier-Kenntnisse
Warum HolySheep wählen
Die Kombination aus Tardis-Datenfeed und HolySheep AI-Infrastruktur bietet entscheidende Vorteile:
- Kosten sparend: 85%+ Ersparnis gegenüber direkten API-Nutzungen dank ¥1=$1 Kurs
- Native Integration: Unterstützung für WeChat/Alipay Zahlungen ohne Währungsumwege
- Ultraschnelle Latenz: <50ms für Orderbook-Updates kritisch beim Market Making
- Modell-Vielfalt: Zugang zu GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash und DeepSeek V3.2
Technische Integration: Tardis OKX Options Orderbook
Voraussetzungen
- Tardis API-Key (erhältlich bei tardis.dev)
- HolySheep AI API-Key (Hier registrieren)
- Python 3.9+ oder Node.js 18+
1. Options Orderbook-Snapshot abrufen
# Python: OKX Options Orderbook-Snapshot via HolySheep AI
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
import requests
import json
from datetime import datetime
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def get_okx_options_orderbook(symbol="BTC-USD", limit=25):
"""
Ruft aktuellen Options-Orderbook-Snapshot von OKX via HolySheep ab.
Parameter:
symbol: Optionskontrakt (z.B. BTC-USD-250531-95000-C)
limit: Anzahl der Preisstufen (max 25 für Optionsketten)
"""
# 1. Tardis WebSocket Endpoint für Orderbook-Daten
tardis_url = f"https://tardis.dev/api/v1/options/orderbook"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
params = {
"exchange": "okx",
"symbol": symbol,
"limit": limit,
"format": "json"
}
# 2. Tardis Daten abrufen
tardis_response = requests.get(
tardis_url,
headers=headers,
params=params,
timeout=10
)
if tardis_response.status_code != 200:
raise Exception(f"Tardis API Fehler: {tardis_response.status_code}")
orderbook_data = tardis_response.json()
# 3. Daten an HolySheep für Analyse senden
analysis_prompt = f"""
Analysiere folgenden OKX Options-Orderbook für Market-Making-Strategie:
Symbol: {symbol}
Timestamp: {datetime.now().isoformat()}
Bids (Kaufseite):
{json.dumps(orderbook_data.get('bids', [])[:10], indent=2)}
Asks (Verkaufseite):
{json.dumps(orderbook_data.get('asks', [])[:10], indent=2)}
Berechne:
1. Bid-Ask Spread in Prozent und Basispunkten
2. Orderbook-Imbalance (Verhältnis Bid-Volumen zu Ask-Volumen)
3. Liquiditäts-Score (0-100) basierend auf Tiefe
4. Empfohlene Quote-Breite für Market Maker
Antworte im JSON-Format.
"""
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": analysis_prompt}],
"temperature": 0.3,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"HolySheep API Fehler: {response.status_code} - {response.text}")
analysis = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return {
"orderbook": orderbook_data,
"analysis": json.loads(analysis),
"latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
}
Beispiel-Aufruf
try:
result = get_okx_options_orderbook("BTC-USD-250531-95000-C")
print(f"Analyse abgeschlossen in {result['latency_ms']:.2f}ms")
print(json.dumps(result['analysis'], indent=2))
except Exception as e:
print(f"Fehler: {e}")
2. Orderbook-Snapshot-Replay für Backtesting
# Python: Historische Orderbook-Snapshots replayen für Backtesting
Kritisch für die Entwicklung von Market-Making-Strategien
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
import time
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class OptionsBacktester:
def __init__(self):
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
})
def fetch_historical_snapshots(
self,
symbol: str,
start_time: datetime,
end_time: datetime,
interval_seconds: int = 60
):
"""
Lädt historische Orderbook-Snapshots für Backtesting.
Args:
symbol: Optionssymbol (z.B. "BTC-USD-250531-95000-C")
start_time: Start der Zeitreihe
end_time: Ende der Zeitreihe
interval_seconds: Abtastintervall (60s = 1 Minute)
"""
# Unix-Timestamps berechnen
start_ts = int(start_time.timestamp())
end_ts = int(end_time.timestamp())
url = "https://tardis.dev/api/v1/options/orderbook/stream"
params = {
"exchange": "okx",
"symbol": symbol,
"from": start_ts,
"to": end_ts,
"limit": 1000 # Max pro Anfrage
}
all_snapshots = []
current_start = start_ts
while current_start < end_ts:
params["from"] = current_start
params["to"] = min(current_start + 3600, end_ts) # 1h Blöcke
response = self.session.get(
url,
params=params,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
snapshots = response.json()
all_snapshots.extend(snapshots)
if len(snapshots) < 1000:
break
current_start = snapshots[-1]["timestamp"] + interval_seconds
else:
print(f"Fehler bei Timestamp {current_start}: {response.status_code}")
break
return all_snapshots
def analyze_quote_width(self, snapshots: list) -> dict:
"""
Analysiert Quote-Breiten über Zeitraum für Market-Making-Optimierung.
"""
prompt = f"""
Analysiere {len(snapshots)} Orderbook-Snapshots für Market-Making-Quote-Breite.
Berechne für jeden Snapshot:
- Spread in Prozent
- Spread in Basispunkten (bps)
- Bid/Ask Volumen-Verhältnis
Daten (erste 20):
{json.dumps(snapshots[:20], indent=2)}
Gib zurück:
{{
"avg_spread_bps": Durchschnittlicher Spread in bps,
"median_spread_bps": Median-Spread,
"volatility_regimes": ["niedrig", "mittel", "hoch"],
"recommended_quote_width": "Empfohlene Quote-Breite in bps",
"liquidity_profile": "Profil der Liquidität",
"execution_probability": {{
"bid_side": "Wahrscheinlichkeit Fill Bid in %",
"ask_side": "Wahrscheinlichkeit Fill Ask in %"
}}
}}
"""
response = self.session.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
json={
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.2
}
)
if response.status_code == 200:
content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return json.loads(content)
else:
raise Exception(f"Analyse fehlgeschlagen: {response.text}")
Nutzung für Backtesting
backtester = OptionsBacktester()
Letzte 24 Stunden analysieren
end = datetime.now()
start = end - timedelta(hours=24)
try:
print(f"Lade Snapshots von {start} bis {end}...")
snapshots = backtester.fetch_historical_snapshots(
symbol="ETH-USD-250630-3500-C",
start_time=start,
end_time=end
)
print(f"{len(snapshots)} Snapshots geladen")
if snapshots:
analysis = backtester.analyze_quote_width(snapshots)
print("\n=== Quote-Breiten-Analyse ===")
print(json.dumps(analysis, indent=2))
except Exception as e:
print(f"Backtesting-Fehler: {e}")
3. Echtzeit-Market-Making mit Quote-Breiten-Berechnung
# Node.js: Echtzeit-Market-Making mit dynamischer Quote-Breite
// base_url: https://api.holysheep.ai/v1
const axios = require('axios');
const WebSocket = require('ws');
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY;
const TARDIS_WS_URL = 'wss://tardis.dev/ws';
const HOLYSHEEP_BASE = 'https://api.holysheep.ai/v1';
class MarketMaker {
constructor(symbol, params = {}) {
this.symbol = symbol;
this.params = {
baseSpreadBps: params.baseSpreadBps || 50, // 50 bps Basis-Spread
maxSpreadBps: params.maxSpreadBps || 200, // 200 bps Max-Spread
inventoryLimit: params.inventoryLimit || 100, // Max Position
rebalanceThreshold: params.rebalanceThreshold || 0.6,
...params
};
this.orderbook = { bids: [], asks: [] };
this.position = 0;
this.lastAnalysis = null;
}
async getQuoteWidthRecommendation(imbalanceRatio, volatility) {
/**
* Berechnet optimale Quote-Breite basierend auf Orderbook-Imbalance
* und Marktvolatilität.
*/
const prompt = `
Berechne optimale Market-Making Quote-Breite für:
Orderbook-Imbalance (Bid-Vol/Ask-Vol): ${imbalanceRatio.toFixed(3)}
Implizite Volatilität: ${(volatility * 100).toFixed(2)}%
Basis-Spread: ${this.params.baseSpreadBps} bps
Max-Spread: ${this.params.maxSpreadBps} bps
Regeln:
- Bei hoher Imbalance (>&0.7 oder <0.3): Spread erhöhen
- Bei hoher Volatilität (>30%): Spread erhöhen
- Spread nie unter ${this.params.baseSpreadBps} bps
Antworte JSON:
{
"recommendedSpreadBps": number,
"bidOffsetBps": number,
"askOffsetBps": number,
"confidence": "low|medium|high",
"reasoning": "Kurze Erklärung"
}
`;
try {
const response = await axios.post(
${HOLYSHEEP_BASE}/chat/completions,
{
model: 'gemini-2.5-flash',
messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
temperature: 0.1,
response_format: { type: 'json_object' }
},
{
headers: {
'Authorization': Bearer ${HOLYSHEEP_API_KEY},
'Content-Type': 'application/json'
},
timeout: 5000
}
);
return JSON.parse(response.data.choices[0].message.content);
} catch (error) {
console.error('HolySheep API Fehler:', error.message);
// Fallback zu statischer Berechnung
return {
recommendedSpreadBps: this.params.baseSpreadBps,
bidOffsetBps: 0,
askOffsetBps: 0,
confidence: 'low',
reasoning: 'Fallback: Statische Berechnung'
};
}
}
calculateImbalance() {
const bidVol = this.orderbook.bids.reduce((sum, b) => sum + (b.size || 0), 0);
const askVol = this.orderbook.asks.reduce((sum, a) => sum + (a.size || 0), 0);
const total = bidVol + askVol;
return total > 0 ? bidVol / total : 0.5;
}
async generateQuotes(midPrice) {
/**
* Generiert Bid/Ask Quotes basierend auf aktueller Analyse.
*/
const imbalance = this.calculateImbalance();
const volatility = this.estimateVolatility(); // Aus historischen Daten
const recommendation = await this.getQuoteWidthRecommendation(
imbalance,
volatility
);
const halfSpread = recommendation.recommendedSpreadBps / 2;
const bidPrice = midPrice * (1 - (halfSpread + recommendation.bidOffsetBps) / 10000);
const askPrice = midPrice * (1 + (halfSpread + recommendation.askOffsetBps) / 10000);
return {
symbol: this.symbol,
bid: {
price: bidPrice,
size: this.calculateOptimalSize('bid', imbalance),
side: 'buy'
},
ask: {
price: askPrice,
size: this.calculateOptimalSize('ask', imbalance),
side: 'sell'
},
metadata: {
spreadBps: recommendation.recommendedSpreadBps,
imbalance: imbalance,
confidence: recommendation.confidence,
reasoning: recommendation.reasoning
}
};
}
calculateOptimalSize(side, imbalance) {
// Position anpassen basierend auf Inventory
const baseSize = 0.1; // BTC
if (this.position > this.params.inventoryLimit * 0.8) {
return side === 'bid' ? baseSize * 0.5 : baseSize;
}
if (this.position < -this.params.inventoryLimit * 0.8) {
return side === 'bid' ? baseSize : baseSize * 0.5;
}
// Bei starkem Ungleichgewicht vorsichtiger quotieren
if (imbalance > 0.7 || imbalance < 0.3) {
return baseSize * 0.5;
}
return baseSize;
}
estimateVolatility() {
// Vereinfachte Volatilitätsschätzung aus Orderbook-Dynamik
if (this.orderbook.bids.length === 0 || this.orderbook.asks.length === 0) {
return 0.20; // Annahme: 20% IV
}
const bestBid = this.orderbook.bids[0].price;
const bestAsk = this.orderbook.asks[0].price;
const mid = (bestBid + bestAsk) / 2;
if (mid === 0) return 0.20;
const spread = (bestAsk - bestBid) / mid;
// Umrechnung in annualisierte Volatilität (vereinfacht)
return Math.min(spread * 10, 1.0);
}
updateOrderbook(bids, asks) {
this.orderbook.bids = bids;
this.orderbook.asks = asks;
}
}
// WebSocket-Verbindung zu Tardis für Echtzeit-Daten
async function startMarketMaking(symbol) {
const marketMaker = new MarketMaker(symbol, {
baseSpreadBps: 50,
maxSpreadBps: 150
});
const ws = new WebSocket(TARDIS_WS_URL);
ws.on('open', () => {
console.log('Verbunden mit Tardis WebSocket');
// OKX Options Orderbook subscriben
ws.send(JSON.stringify({
type: 'subscribe',
channel: 'options_orderbook',
exchange: 'okx',
symbol: symbol
}));
});
ws.on('message', async (data) => {
try {
const message = JSON.parse(data);
if (message.type === 'orderbook') {
marketMaker.updateOrderbook(message.bids, message.asks);
// Mid-Price berechnen
if (message.bids.length > 0 && message.asks.length > 0) {
const midPrice = (
message.bids[0].price + message.asks[0].price
) / 2;
// Quotes generieren
const quotes = await marketMaker.generateQuotes(midPrice);
console.log('\n=== Market-Making Quotes ===');
console.log(Symbol: ${quotes.symbol});
console.log(BID: ${quotes.bid.price.toFixed(2)} @ ${quotes.bid.size});
console.log(ASK: ${quotes.ask.price.toFixed(2)} @ ${quotes.ask.size});
console.log(Spread: ${quotes.metadata.spreadBps} bps);
console.log(Imbalance: ${(quotes.metadata.imbalance * 100).toFixed(1)}%);
console.log(Confidence: ${quotes.metadata.confidence});
// Hier: Orders an Exchange senden
// await exchange.placeOrders(quotes);
}
}
} catch (error) {
console.error('Verarbeitungsfehler:', error.message);
}
});
ws.on('error', (error) => {
console.error('WebSocket Fehler:', error.message);
});
return { marketMaker, ws };
}
// Start
startMarketMaking('BTC-USD-250531-95000-C')
.then(({ ws }) => {
console.log('Market Making aktiv für BTC-USD-250531-95000-C');
// Nach 60 Sekunden stoppen (Demo)
setTimeout(() => {
ws.close();
console.log('Market Making beendet');
process.exit(0);
}, 60000);
})
.catch(console.error);
Preise und ROI
| Modell | Preis pro 1M Token | Ersparnis vs. OpenAI | Latenz |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | 85%+ | <50ms |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 60%+ | <50ms |
| GPT-4.1 | $8.00 | 20%+ | <50ms |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | Vergleichbar | <50ms |
ROI-Berechnung für Market-Making-Teams
Angenommen ein Team führt 10.000 API-Calls pro Tag für Orderbook-Analysen:
- Mit HolySheep (DeepSeek): $0.42 × 10K = $4.20/Tag ≈ $126/Monat
- Mit OpenAI (GPT-4): $15 × 10K = $150/Tag ≈ $4.500/Monat
- Ersparnis: ~97% oder ~$4.374/Monat
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Tardis API Timeout bei hohem Volumen
Problem: Bei mehr als 1.000 Anfragen pro Stunde treten Timeouts auf.
# Lösung: Request-Queue mit Retry-Logik implementieren
import time
import asyncio
from collections import deque
from threading import Lock
class RateLimitedClient:
def __init__(self, max_requests_per_second=10, burst_size=20):
self.max_rps = max_requests_per_second
self.burst_size = burst_size
self.request_times = deque(maxlen=burst_size)
self.lock = Lock()
def wait_and_request(self, func, *args, **kwargs):
"""
Führt Request aus mit automatischer Rate-Limitierung.
"""
with self.lock:
now = time.time()
# Alte Requests entfernen (älter als 1 Sekunde)
while self.request_times and now - self.request_times[0] > 1.0:
self.request_times.popleft()
# Prüfe Rate-Limit
if len(self.request_times) >= self.max_rps:
sleep_time = 1.0 - (now - self.request_times[0])
if sleep_time > 0:
time.sleep(sleep_time)
now = time.time()
# Alte Requests erneut prüfen
while self.request_times and now - self.request_times[0] > 1.0:
self.request_times.popleft()
self.request_times.append(now)
# Request ausführen mit Retry
max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except requests.exceptions.Timeout:
if attempt < max_retries - 1:
wait = 2 ** attempt # Exponential backoff
time.sleep(wait)
else:
raise Exception(f"Request nach {max_retries} Versuchen fehlgeschlagen")
except requests.exceptions.HTTPError as e:
if e.response.status_code == 429:
time.sleep(5) # Rate Limit erreicht
else:
raise
Nutzung
client = RateLimitedClient(max_requests_per_second=10)
def fetch_orderbook(symbol):
return requests.get(
f"https://tardis.dev/api/v1/options/orderbook",
params={"exchange": "okx", "symbol": symbol},
timeout=30
)
result = client.wait_and_request(fetch_orderbook, "BTC-USD-250531-95000-C")
Fehler 2: Orderbook-Daten inkonsistent nach Reconnection
Problem: Nach WebSocket-Reconnection fehlen Daten oder zeigen falsche Preise.
# Lösung: Orderbook-State-Management mit Sequenz-Nummern
class OrderbookManager:
def __init__(self):
self.bids = {} # {price: quantity}
self.asks = {} # {price: quantity}
self.last_seq = 0
self.snapshot_timestamp = None
self.is_synchronized = False
def apply_snapshot(self, snapshot):
"""
Wendet vollständigen Orderbook-Snapshot an.
"""
self.bids = {float(b[0]): float(b[1]) for b in snapshot.get('bids', [])}
self.asks = {float(a[0]): float(a[1]) for a in snapshot.get('asks', [])}
self.last_seq = snapshot.get('sequence', 0)
self.snapshot_timestamp = time.time()
self.is_synchronized = True
def apply_delta(self, delta):
"""
Wendet Delta-Update auf Orderbook an.
"""
seq = delta.get('sequence', 0)
# Sequenz-Validierung
if not self.is_synchronized:
raise Exception("Orderbook nicht synchronisiert! Snapshot erforderlich.")
if seq <= self.last_seq:
# Altes Update, ignorieren
return
if seq > self.last_seq + 1:
# Gap im Update, Resync erforderlich
self.is_synchronized = False
raise Exception(f"Sequenz-Sprung: {self.last_seq} -> {seq}")
# Bids aktualisieren
for bid in delta.get('bids', []):
price, qty = float(bid[0]), float(bid[1])
if qty == 0:
self.bids.pop(price, None)
else:
self.bids[price] = qty
# Asks aktualisieren
for ask in delta.get('asks', []):
price, qty = float(ask[0]), float(ask[1])
if qty == 0:
self.asks.pop(price, None)
else:
self.asks[price] = qty
self.last_seq = seq
def get_best_bid_ask(self):
"""
Gibt aktuellen Best-Bid und Best-Ask zurück.
"""
if not self.bids or not self.asks:
return None, None
best_bid = max(self.bids.keys())
best_ask = min(self.asks.keys())
return best_bid, best_ask
def get_mid_price(self):
"""Berechnet Mid-Price."""
best_bid, best_ask = self.get_best_bid_ask()
if best_bid and best_ask:
return (best_bid + best_ask) / 2
return None
WebSocket-Handler mit automatischem Resync
class TardisWebSocketHandler:
def __init__(self, on_orderbook_update):
self.orderbook = OrderbookManager()
self.on_update = on_orderbook_update
self.ws = None
def handle_message(self, msg):
try:
data = json.loads(msg)
if data.get('type') == 'snapshot':
self.orderbook.apply_snapshot(data)
self.on_update(self.orderbook)
elif data.get('type') == 'delta':
try:
self.orderbook.apply_delta(data)
self.on_update(self.orderbook)
except Exception as e:
print(f"Resync erforderlich: {e}")
self.request_resync()
except json.JSONDecodeError:
pass
def request_resync(self):
"""Fordert vollständigen Snapshot an."""
self.orderbook.is_synchronized = False
# Hier: Snapshot-Anfrage an Tardis senden
Fehler 3: Falsche Strike-Preis-Zuordnung bei Optionsketten
Problem: Bei breiten Optionsketten werden Call/Put oder Strike-Preise verwechselt.
# Lösung: Strikte Validierung der Optionssymbol-Parsing
import re
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class OptionsContract:
"""
Repräsentiert einen standardisierten Optionskontrakt.
"""
underlying: str # z.B. "BTC"
quote_currency: str # z.B. "USD"
expiry: str # z.B. "250531" (JJMMDD)
strike: float # Strike-Preis
option_type: str # "C" für Call, "P" für Put
@classmethod
def parse_okx_symbol(cls, symbol: str) -> Optional['OptionsContract']:
"""
Parst OKX-Optionssymbol in strukturierte Form.
Beispiele:
- BTC-USD-250531-95000-C -> Call, Strike 95000
- ETH-USD-250630-3500-P -> Put, Strike 3500
"""
pattern = r'^([A-Z]+)-([A-Z]+)-(\d{6})-(\d+)-([CP])$'
match = re.match(pattern, symbol)
if not match:
raise ValueError(f"Ungültiges OKX-Optionssymbol: {symbol}")
underlying, quote, expiry, strike_str, option_type = match.groups()
# Strike-Preis hat je nach Asset unterschiedliche Dezimalstellen
# BTC: 1 Dezimalstelle, ETH: 2 Dezimalstellen
decimals = 1 if underlying == "BTC" else 2
strike = float(strike_str) / (10 ** decimals)
return cls(
underlying=underlying,
quote_currency=quote,
expiry=expiry,
strike=strike,
option_type=option_type
)
def to_display_string(self) -> str:
"""Lesbare Darstellung des Kontrakts."""
return (
f"{self.underlying} {self.option_type} "
f"Strike ${self.strike:,.2f} Exp {self.expiry}"
)
def is_call(self) -> bool:
return self.option_type == "C"
def is_put(self) -> bool:
return self.option_type == "P"
def get_expiry_date(self):
"""Konvertiert expiry zu datetime."""
year = 2000 + int(self.expiry[:2])
month = int(self.expiry[2:4])
day = int(self.expiry[4:6])
from datetime import date
return date(year, month, day)
Validierungs-Beispiel
def process_options_orderbook(orderbook_data, expected_type="C"):
"""
Verarbeitet Orderbook-Daten mit strikter Symbol-Validierung.
"""
processed = {
'bids': [],
'asks': [],
'warnings': []
}
for side, orders in [('bids', orderbook_data.get('b