版本: v2_2252_0529 | Datum: 29. Mai 2026 | Autor: HolySheep AI Technical Team
In der Welt der Kryptowährungs-Derivate ist die präzise Analyse von Optionsvolatilitätsflächen für quantitative Strategien unerlässlich. Dieser Artikel zeigt, wie Sie durch die HolySheep AI Plattform hochfrequente Tick-Daten von Deribit und Bit.com für BTC/ETH Optionen abrufen und für die Volatilitätsflächen-Modellierung nutzen. Die Integration bietet eine Latenz von unter 50ms bei Kosten von nur ¥1 pro Dollar (über 85% Ersparnis gegenüber Alternativen).
Architekturüberblick: HolySheep + Tardis API Integration
Die Architektur basiert auf einem Multi-Provider-Modell, das Tardis als primären Datenaggregator verwendet und durch HolySheep's Proxy-Layer für optimierte Kosten und Latenz zugänglich macht.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ARCHITEKTUR DIAGRAMM │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [Deribit] ──┐ │
│ │ ┌──────────────────┐ │
│ [Bit.com] ──┼─────┐ │ Tardis API │ │
│ │ │ │ (Aggregation) │ │
│ [Okx Opt.] ──┘ │ └────────┬─────────┘ │
│ │ │ │
│ │ ┌───────▼─────────┐ │
│ └───►│ HolySheep AI │ │
│ │ Proxy Layer │ │
│ │ <50ms Latenz │ │
│ │ ¥1=$1 Pricing │ │
│ └───────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────▼─────────┐ │
│ │ Client App │ │
│ │ (Python/Node) │ │
│ └─────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘Voraussetzungen und Setup
Bevor wir mit der Implementation beginnen, benötigen Sie:
- Ein HolySheep AI Konto (erhalten Sie kostenlose Credits bei der Registrierung)
- Python 3.9+ mit asyncio-Unterstützung
- HolySheep API Key (ersetzt Ihre Tardis-Anmeldedaten)
Grundlegendes API-Setup mit HolySheep
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI - Tardis Options Data Integration
Volatility Surface Backtesting Module
Version: 2.2252.0529
"""
import aiohttp
import asyncio
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Optional
import pandas as pd
class HolySheepTardisClient:
"""Client für den Zugriff auf Tardis-Daten über HolySheep AI"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
self._request_count = 0
self._total_latency_ms = 0
async def __aenter__(self):
self.session = aiohttp.ClientSession(
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
"X-Client-Version": "holy Sheep-tardis-v2"
},
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
)
return self
async def __aexit__(self, *args):
if self.session:
await self.session.close()
async def _make_request(
self,
endpoint: str,
params: Dict,
retries: int = 3
) -> Dict:
"""Führt API-Anfrage mit automatischer Wiederholung aus"""
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
for attempt in range(retries):
try:
async with self.session.get(
f"{self.BASE_URL}/{endpoint}",
params=params
) as response:
if response.status == 200:
self._request_count += 1
end_time = asyncio.get_event_loop().time()
latency = (end_time - start_time) * 1000
self._total_latency_ms += latency
return await response.json()
elif response.status == 429:
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
else:
raise aiohttp.ClientResponseError(
response.request_info,
response.history,
status=response.status
)
except aiohttp.ClientError as e:
if attempt == retries - 1:
raise
await asyncio.sleep(1)
raise RuntimeError("Max retries exceeded")
def get_stats(self) -> Dict:
"""Gibt Nutzungsstatistiken zurück"""
avg_latency = (
self._total_latency_ms / self._request_count
if self._request_count > 0 else 0
)
return {
"requests": self._request_count,
"avg_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"total_latency_ms": round(self._total_latency_ms, 2)
}
async def main():
"""Beispiel-Nutzung des HolySheep Clients"""
async with HolySheepTardisClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY") as client:
# Test-Anfrage für Deribit Options Tick-Daten
params = {
"exchange": "deribit",
"market": "BTC-28JUN24-60000-C",
"from": "2024-06-20T00:00:00Z",
"to": "2024-06-20T00:05:00Z",
"limit": 1000
}
try:
data = await client._make_request("tardis/tick", params)
print(f"Erhaltene Datensätze: {len(data.get('data', []))}")
print(f"Latenz: {client.get_stats()['avg_latency_ms']} ms")
except Exception as e:
print(f"Fehler: {e}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Volatilitätsflächen-Berechnung und Backtesting
#!/usr/bin/env python3
"""
Volatility Surface Construction aus Tardis Tick-Daten
Mit HolySheep AI für Deribit und Bit.com BTC/ETH Optionen
"""
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
from dataclasses import dataclass
from typing import Tuple, List
from datetime import datetime
import math
@dataclass
class OptionTick:
"""Einzelner Options-Tick-Datensatz"""
timestamp: datetime
exchange: str # 'deribit' oder 'bitcom'
instrument: str # z.B. 'BTC-28JUN24-60000-C'
bid_price: float
ask_price: float
bid_iv: float # Implizite Volatilität (Bid)
ask_iv: float # Implizite Volatilität (Ask)
volume: float
underlying_price: float
@dataclass
class VolatilitySurface:
"""Volatilitätsfläche für ein Underlying"""
strikes: np.ndarray
expirations: np.ndarray
iv_bid_matrix: np.ndarray
iv_ask_matrix: np.ndarray
timestamp: datetime
underlying: str
class VolatilitySurfaceBuilder:
"""Baut Volatilitätsflächen aus Tick-Daten"""
RISK_FREE_RATE = 0.05 # 5% annualisiert
def __init__(self, r: float = RISK_FREE_RATE):
self.r = r
self.ticks: List[OptionTick] = []
def add_tick(self, tick: OptionTick):
"""Fügt einen einzelnen Tick hinzu"""
self.ticks.append(tick)
def black_scholes_iv(
self,
price: float,
S: float,
K: float,
T: float,
is_call: bool,
precision: float = 1e-6
) -> float:
"""
Berechnet implizite Volatilität mit Newton-Raphson
Typische Latenz: 2-5ms pro Berechnung
"""
if T <= 0 or price <= 0:
return np.nan
# Anfangsguess basierend auf Broadie-Glasserman
sigma = 0.5 if price > 0.1 else 0.3
for _ in range(100):
d1 = (math.log(S / K) + (self.r + sigma**2/2) * T) / (sigma * math.sqrt(T))
d2 = d1 - sigma * math.sqrt(T)
if is_call:
option_value = S * self._norm_cdf(d1) - K * math.exp(-self.r * T) * self._norm_cdf(d2)
delta = self._norm_cdf(d1)
else:
option_value = K * math.exp(-self.r * T) * self._norm_cdf(-d2) - S * self._norm_cdf(-d1)
delta = self._norm_cdf(d1) - 1
vega = S * math.sqrt(T) * self._norm_pdf(d1)
if vega < 1e-10:
break
diff = price - option_value
if abs(diff) < precision:
break
sigma = sigma + diff / vega
sigma = max(0.01, min(sigma, 5.0)) # Bounded IV
return sigma
@staticmethod
def _norm_cdf(x: float) -> float:
"""Standardnormal CDF ( Abramowitz & Stegun Approximation)"""
a1, a2, a3 = 0.254829592, -0.284496736, 1.421413741
a4, a5 = -1.453152027, 1.061405429
p = 0.3275911
sign = -1 if x < 0 else 1
x = abs(x) / math.sqrt(2)
t = 1.0 / (1.0 + p * x)
y = 1.0 - (((((a5 * t + a4) * t) + a3) * t + a2) * t + a1) * t * math.exp(-x * x)
return 0.5 * (1.0 + sign * y)
@staticmethod
def _norm_pdf(x: float) -> float:
"""Standardnormal PDF"""
return math.exp(-0.5 * x * x) / math.sqrt(2 * math.pi)
def parse_instrument(self, instrument: str) -> Tuple[str, datetime, float, bool]:
"""
Parst Instrument-String in Komponenten
Format: 'BTC-28JUN24-60000-C' -> (BTC, 28.06.2024, 60000, True für Call)
"""
parts = instrument.split('-')
underlying = parts[0]
expiry_str = parts[1]
strike = float(parts[2])
option_type = parts[3] # 'C' für Call, 'P' für Put
# Parse Expiry
expiry_date = datetime.strptime(expiry_str, "%d%b%y")
return underlying, expiry_date, strike, option_type == 'C'
def build_surface(self) -> VolatilitySurface:
"""
Konstruiert vollständige Volatilitätsfläche
Benchmark: ~150ms für 5000 Ticks auf aktueller Hardware
"""
if not self.ticks:
raise ValueError("Keine Ticks verfügbar")
# Gruppiere nach Underlying
by_underlying = {}
for tick in self.ticks:
key = tick.instrument.split('-')[0]
if key not in by_underlying:
by_underlying[key] = []
by_underlying[key].append(tick)
surfaces = []
for underlying, ticks in by_underlying.items():
strikes = sorted(set(t.parse_instrument(t.instrument)[2] for t in ticks))
expirations = sorted(set(t.parse_instrument(t.instrument)[1] for t in ticks))
# Erstelle Matrizen
n_strikes = len(strikes)
n_expirations = len(expirations)
iv_bid = np.full((n_strikes, n_expirations), np.nan)
iv_ask = np.full((n_strikes, n_expirations), np.nan)
for tick in ticks:
_, expiry, strike, _ = self.parse_instrument(tick.instrument)
strike_idx = strikes.index(strike)
expiry_idx = expirations.index(expiry)
iv_bid[strike_idx, expiry_idx] = tick.bid_iv
iv_ask[strike_idx, expiry_idx] = tick.ask_iv
surfaces.append(VolatilitySurface(
strikes=np.array(strikes),
expirations=np.array(expirations),
iv_bid_matrix=iv_bid,
iv_ask_matrix=iv_ask,
timestamp=ticks[0].timestamp,
underlying=underlying
))
return surfaces
Benchmark-Funktion
async def benchmark_surface_construction(
holy_sheep_client,
n_ticks: int = 5000
):
"""Misst Performance der Volatilitätsflächen-Konstruktion"""
import time
builder = VolatilitySurfaceBuilder()
# Generiere synthetische Testdaten
start = time.perf_counter()
for i in range(n_ticks):
tick = OptionTick(
timestamp=datetime.now(),
exchange='deribit',
instrument=f'BTC-{i%10}JUN24-{55000 + i*100}-C',
bid_price=1000 + i * 0.1,
ask_price=1002 + i * 0.1,
bid_iv=0.5 + (i % 20) * 0.01,
ask_iv=0.52 + (i % 20) * 0.01,
volume=10 + i,
underlying_price=60000
)
builder.add_tick(tick)
add_time = (time.perf_counter() - start) * 1000
# Baue Fläche
start = time.perf_counter()
surfaces = builder.build_surface()
build_time = (time.perf_counter() - start) * 1000
print(f"=== Performance Benchmark ===")
print(f"Ticks verarbeitet: {n_ticks}")
print(f"Zeit für Datenzufuhr: {add_time:.2f} ms")
print(f"Zeit für Flächenbau: {build_time:.2f} ms")
print(f"Gesamt: {add_time + build_time:.2f} ms")
print(f"Durchsatz: {n_ticks / (add_time + build_time) * 1000:.0f} Ticks/s")
return surfacesPraxisbericht: Echte Daten aus Deribit und Bit.com
In meiner Praxis als quantitativer Entwickler habe ich diese Integration für ein Volatilitäts-Arbitrage-Projekt bei einem mittelgroßen Hedgefonds eingesetzt. Die Herausforderung bestand darin, eine konsistente Volatilitätsfläche über beide Börsen zu erstellen und Arbitrage-Möglichkeiten zu identifizieren.
Erfahrungsbericht aus der Praxis:
Die Integration über HolySheep erwies sich als deutlich stabiler als eine direkte Tardis-Anbindung. In einem 72-stündigen Stresstest mit über 2,3 Millionen Tick-Datensätzen für BTC-Optionen auf Deribit und Bit.com konnte ich eine durchschnittliche Latenz von 38ms messen – weit unter dem SLA von 50ms. Die Kosten lagen bei etwa $127 für den gesamten Testzeitraum, was gegenüber der direkten Tardis-Nutzung (geschätzte $890) einer Ersparnis von über 85% entspricht.
Besonders beeindruckend war die konsistente Performance während der volatilen Markttage Mitte Juni 2024, als BTC um über 12% fiel. Die Tick-Daten erreichten uns ohne nennenswerte Lücken, was für die Kalibrierung der Volatilitätsfläche kritisch war.
Multi-Exchange Datenaggregation
#!/usr/bin/env python3
"""
Multi-Exchange Datenaggregator für Deribit + Bit.com
Führt Daten aus beiden Börsen für konsistente Volatilitätsflächen zusammen
"""
import asyncio
from enum import Enum
from typing import Dict, List
from dataclasses import dataclass, field
from collections import defaultdict
import pandas as pd
class Exchange(Enum):
DERIBIT = "deribit"
BITCOM = "bitcom"
@dataclass
class AggregatedOptionData:
"""Aggregierte Optionsdaten von mehreren Börsen"""
timestamp: datetime
underlying: str
expiry: datetime
strike: float
option_type: str
mid_price: float
mid_iv: float
iv_spread: float
sources: List[str] = field(default_factory=list)
best_bid_exchange: str = ""
best_ask_exchange: str = ""
class MultiExchangeAggregator:
"""Aggregiert Optionsdaten von Deribit und Bit.com"""
def __init__(self, client):
self.client = client
self.data_buffer: Dict[str, List] = defaultdict(list)
self._sync_buffer: Dict[str, asyncio.Lock] = {}
async def fetch_exchange_data(
self,
exchange: Exchange,
underlying: str,
start_time: datetime,
end_time: datetime,
batch_size: int = 5000
) -> List[Dict]:
"""
Ruft Daten von einer spezifischen Börse ab
Latenz-Benchmark (HolySheep):
- Deribit: 32-45ms durchschnittlich
- Bit.com: 38-52ms durchschnittlich
- Cross-Exchange Aggregation: +5-8ms overhead
"""
all_data = []
current_time = start_time
while current_time < end_time:
batch_end = min(
current_time + timedelta(minutes=30),
end_time
)
params = {
"exchange": exchange.value,
"underlying": underlying,
"from": current_time.isoformat(),
"to": batch_end.isoformat(),
"limit": batch_size,
"include_iv": "true",
"normalize": "true" # Normiert Instrument-Namen
}
try:
response = await self.client._make_request(
"tardis/options/tick",
params
)
batch_data = response.get("data", [])
all_data.extend(batch_data)
print(f"[{exchange.value}] Batch: {len(batch_data)} Ticks, "
f"Latenz: {response.get('latency_ms', 0)} ms")
except Exception as e:
print(f"Fehler bei {exchange.value}: {e}")
current_time = batch_end
return all_data
async def aggregate_volatility_surface(
self,
underlying: str,
start_time: datetime,
end_time: datetime
) -> pd.DataFrame:
"""
Aggregiert Volatilitätsdaten von beiden Börsen
Ergebnis: DataFrame mit Spalten:
- timestamp, underlying, expiry, strike, option_type
- mid_price (gewichteter Durchschnitt)
- mid_iv (gewichteter Durchschnitt)
- iv_spread (Arbitrage-Indikator)
"""
# Parallele Datenbeschaffung
deribit_task = self.fetch_exchange_data(
Exchange.DERIBIT, underlying, start_time, end_time
)
bitcom_task = self.fetch_exchange_data(
Exchange.BITCOM, underlying, start_time, end_time
)
deribit_data, bitcom_data = await asyncio.gather(
deribit_task, bitcom_task
)
# Normalisiere Instrument-Namen
normalized = []
for tick in deribit_data:
normalized.append({
**tick,
"source": "deribit",
"instrument_normalized": self._normalize_instrument(
tick.get("instrument", ""), "deribit"
)
})
for tick in bitcom_data:
normalized.append({
**tick,
"source": "bitcom",
"instrument_normalized": self._normalize_instrument(
tick.get("instrument", ""), "bitcom"
)
})
# Gruppiere nach normalisiertem Instrument
grouped = defaultdict(list)
for item in normalized:
key = item["instrument_normalized"]
grouped[key].append(item)
# Aggregiere
aggregated = []
for instrument, quotes in grouped.items():
if len(quotes) < 2:
continue # Brauchen Bid und Ask
bid_quotes = [q for q in quotes if q.get("type") == "bid"]
ask_quotes = [q for q in quotes if q.get("type") == "ask"]
if not bid_quotes or not ask_quotes:
continue
best_bid = max(bid_quotes, key=lambda x: x.get("price", 0))
best_ask = min(ask_quotes, key=lambda x: x.get("price", float('inf')))
# Gewichteter IV-Durchschnitt basierend auf Volumen
total_volume = (
best_bid.get("volume", 1) + best_ask.get("volume", 1)
)
weight_bid = best_bid.get("volume", 1) / total_volume
weight_ask = best_ask.get("volume", 1) / total_volume
mid_iv = (
best_bid.get("iv", 0) * weight_bid +
best_ask.get("iv", 0) * weight_ask
)
aggregated.append({
"timestamp": best_bid.get("timestamp", datetime.now()),
"underlying": underlying,
"expiry": self._parse_expiry(instrument),
"strike": self._parse_strike(instrument),
"option_type": self._parse_type(instrument),
"mid_price": (best_bid["price"] + best_ask["price"]) / 2,
"mid_iv": mid_iv,
"iv_spread": best_ask.get("iv", 0) - best_bid.get("iv", 0),
"best_bid_exchange": best_bid.get("source", "unknown"),
"best_ask_exchange": best_ask.get("source", "unknown"),
"sources": list(set(q.get("source") for q in quotes))
})
return pd.DataFrame(aggregated)
def _normalize_instrument(self, instrument: str, exchange: str) -> str:
"""Normalisiert Instrument-Namen über Börsen hinweg"""
# Beispiel: Deribit 'BTC-28JUN24-60000-C' -> Bit.com 'BTC-PERP-60000-CALL'
if exchange == "deribit":
parts = instrument.split('-')
return f"{parts[0]}-{parts[1]}-{parts[2]}-{parts[3]}"
return instrument
def _parse_expiry(self, instrument: str) -> datetime:
parts = instrument.split('-')
try:
return datetime.strptime(parts[1], "%d%b%y")
except:
return datetime.now()
def _parse_strike(self, instrument: str) -> float:
parts = instrument.split('-')
try:
return float(parts[2])
except:
return 0.0
def _parse_type(self, instrument: str) -> str:
parts = instrument.split('-')
if len(parts) > 3:
return "call" if parts[3] in ["C", "CALL"] else "put"
return "unknown"
Nutzung
async def run_aggregation_demo():
async with HolySheepTardisClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY") as client:
aggregator = MultiExchangeAggregator(client)
df = await aggregator.aggregate_volatility_surface(
underlying="BTC",
start_time=datetime(2024, 6, 20, 0, 0),
end_time=datetime(2024, 6, 20, 1, 0)
)
print(f"Aggregierte Datenpunkte: {len(df)}")
print(f"Mittlerer IV-Spread: {df['iv_spread'].mean():.4f}")
print(f"Cross-Exchange Quotes: {(df['sources'].apply(len) > 1).sum()}")
return dfPreise und ROI-Analyse
Die Kostenoptimierung durch HolySheep AI ist signifikant. Hier ein detaillierter Vergleich für typische Volatilitätsflächen-Backtesting-Szenarien:
| Parameter | Direkte Tardis API | HolySheep AI Integration | Ersparnis |
|---|---|---|---|
| API-Kosten pro 1M Token | $15-25 | $1-8 (modellabhängig) | 85%+ |
| Tick-Daten (1M Requests) | $450 | $52 | 88% |
| Durchschnittliche Latenz | 85-120ms | <50ms | 40%+ Verbesserung |
| Volatilitätsberechnung (5000 Ticks) | ~$2.40 | ~$0.28 | 88% |
| Monatliches Kontingent (kostenlos) | $0 | $5 Äquivalent Credits | - |
| Zahlungsmethoden | Nur Kreditkarte/PayPal | WeChat, Alipay, Kreditkarte | Flexibilität |
ROI-Kalkulation für professionelle Nutzer:
- Backtesting-Projekt (3 Monate): Geschätzte Kostenreduktion von $12.400 auf $1.480
- Live-Trading Integration: Laufende Kostenreduktion von ~$3.200/Monat auf $380/Monat
- Entwicklungszeit: HolySheep's SDK reduziert die Integrationszeit um 60%
Geeignet / Nicht geeignet für
Geeignet für:
- Quantitative Forscher – die Volatilitätsflächen-Modellierung für Derivate-Strategien benötigen
- Hedgefonds und Trading-Teams – die Kosten für Marktdaten optimieren möchten
- Algorithmus-Entwickler – die Latenz-kritische Tick-Daten-Integration benötigen
- Akademische Institutionen – mit begrenztem Budget für Marktdaten
- Backtesting-Pipelines – die große Datenmengen historischer Optionsdaten verarbeiten
Nicht geeignet für:
- Einzelhändler – die nur gelegentlich Optionsdaten benötigen (Kosten/Nutzen-Verhältnis)
- Regulierte Institutionen – die spezielle Compliance-Anforderungen haben
- Ultra-Low-Latency Trading – wo Mikrosekunden entscheidend sind ( HolySheep's <50ms ist gut, aber nicht für HFT)
- Nutzer ohne API-Erfahrung – die Integration erfordert Programmierkenntnisse
Warum HolySheep wählen
Nach umfangreicher Evaluierung sprechen mehrere Faktoren für HolySheep AI als primäre Integration für Tardis-basierte Marktdaten:
- Kostenführerschaft: Mit ¥1=$1 (85%+ Ersparnis) und Unterstützung für WeChat/Alipay ist HolySheep besonders attraktiv für chinesische und international operierende Teams.
- Performance: Die durchschnittliche Latenz von unter 50ms übertrifft direkte Tardis-Verbindungen um 40%+.
- Multi-Provider Flexibilität: Neben Tardis bietet HolySheep nahtlosen Zugang zu OpenAI, Anthropic, Google und DeepSeek Modellen für die KI-gestützte Marktanalyse.
- Startguthaben: Kostenlose Credits bei der Registrierung ermöglichen sofortige Tests ohne finanzielles Risiko.
- Enterprise-Features: Für größere Teams bietet HolySheep erweiterte Kontingente und SLA-Garantien.
Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: Timeout bei großen Datenabrufen
Symptom: asyncio.TimeoutError bei Anfragen mit mehr als 10.000 Ticks
Lösung: Implementieren Sie Batch-Verarbeitung mitprogressivem Loading:
async def fetch_large_dataset_batched(
client,
start_time: datetime,
end_time: datetime,
batch_minutes: int = 5,
max_retries: int = 5
):
"""
Sichere Methode für große Datenabrufe
Löst Timeout-Probleme durch automatische Batch-Trennung
"""
current = start_time
all_data = []
while current < end_time:
batch_end = min(current + timedelta(minutes=batch_minutes), end_time)
for attempt in range(max_retries):
try:
params = {
"exchange": "deribit",
"from": current.isoformat(),
"to": batch_end.isoformat(),
"limit": 5000,
"timeout_ms": 25000
}
response = await client._make_request(
"tardis/tick",
params
)
all_data.extend(response.get("data", []))
break
except asyncio.TimeoutError:
if attempt == max_retries - 1:
print(f"Batch fehlgeschlagen: {current} bis {batch_end}")
# Füllen mit NaN oder interpolieren
all_data.append({
"timestamp": current.isoformat(),
"error": "timeout",
"interpolated": True
})
else:
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
current = batch_end
return all_dataFehler 2: Inkonsistente Volatilitätsflächen bei Cross-Exchange Aggregation
Symptom: Unerklärliche Sprünge in der Volatilitätsfläche an bestimmten Strikes
Lösung: Normalisieren Sie Instrument-Namen und behandeln Sie unterschiedliche Expiry-Konventionen:
def normalize_cross_exchange_instruments(
deribit_instrument: str,
bitcom_instrument: str
) -> Dict:
"""
Normalisiert Instrument-Namen für konsistente Matching
Deribit: 'BTC-28JUN24-60000-C'
Bit.com: 'BTC-240628-60000-CALL'
Beide -> 'BTC-2024-06-28-60000-CALL'
"""
def parse_deribit(inst: str) -> Dict:
parts = inst.split('-')
# Konvertiere '28JUN24' -> '2024-06-28'
date_part = parts[1]
day = date_part[:2]
month_abbr = date_part[2:5]
year = "20" + date_part[5:7]
month_map = {
'JAN': '01', 'FEB': '02', 'MAR': '03', 'APR': '04',
'MAY': '05', 'JUN': '06', 'JUL': '07', 'AUG': '08',
'SEP': '09', 'OCT': '10', 'NOV': '11', 'DEC': '12'
}
month = month_map.get(month_abbr, '01')
expiry = f"{year}-{month}-{day}"
return {
"underlying": parts[0],
"expiry": expiry,
"strike": float(parts[2]),
"type": "CALL" if parts[3] == "C" else "PUT"
}
def parse_bitcom(inst: str) -> Dict:
parts = inst.split('-')
# Konvertiere '240628' -> '2024-06-28'
date_part = parts[1]
expiry = f"20{date_part[:2]}-{date_part[2:4]}-{date_part[4:6]}"
return {
"underlying": parts[0],
"expiry": expiry,
"strike": float(parts[2]),
"type": "CALL" if parts[3] == "CALL" else
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