Wer Backtests für Market-Making-Strategien, regulatorische Best-Execution-Reports oder Liquiditäts-Heatmaps bauen will, kommt an einer Frage nicht vorbei: Woher kommen die Tick- und Candle-Daten? Auf dem Markt dominieren drei Anbieter — Tardis, Kaiko und Amberdata. Was sie unterscheidet, ist nicht nur die Marktposition, sondern vor allem die Preisstruktur, die API-Latenz und die Asset-Coverage.
Mein Fazit als technischer Berater vorab:
- 🟢 Tardis — beste Wahl für Quants & Research-Teams mit Selbstbau-Pipelines. Rohdaten, faire Pay-as-you-go-Preise ab $0.0004 pro Anfrage.
- 🟡 Kaiko — erste Wahl für regulierte Buy-Side- und Sell-Side-Institutionen mit >$1 Mrd. AUM. Enterprise, dafür aber ab $4 500/Monat und signifikante Onboarding-Zeit.
- 🔵 Amberdata — Hybrid aus On-Chain- und Off-Chain-Daten, optimal für Krypto-Treasury- und DeFi-Risikoteams. Einstieg ab $1 250/Monat.
- 🟣 Bonus: Wer die Daten intelligent auswerten will, ergänzt das Setup mit HolySheep AI — <50 ms Inferenz, DeepSeek V3.2 für $0.42/MTok.
Vergleichstabelle auf einen Blick (Stand Januar 2026)
| Anbieter | Preis (Indikativ) | P95-Latenz (REST) | Zahlungsmethoden | Daten-/Asset-Abdeckung | Ideal für Teams von |
|---|---|---|---|---|---|
| Tardis | Community $0 · Developer $249.00/Mo · Pro $1 499.00/Mo · Pay-as-you-go $0.0004/Req. | ~118 ms | Kreditkarte, SEPA, USDT, Krypto | 48+ Börsen, ab 2010, Tick-, Order-Book- und Trade-Daten | Quant-Research, Akademiker, kleinere Hedge-Fonds (1–25 Pers.) |
| Kaiko | Starter $4 500/Mo · Enterprise ab $87 000/Jahr · Custom Quotes | ~340 ms | SEPA, Kreditkarte, Bank-Überweisung (Enterprise-Vertrag) | 100+ Börsen, L1-/L2-On-Chain, Reference Rates (jeder Tier-1-Asset) | Buy-Side (Asset Manager), Sell-Side (Broker), Regulatorik (50+ Pers.) |
| Amberdata | Basic $1 250/Mo · Pro $3 750/Mo · Enterprise Custom | ~215 ms | Kreditkarte, ACH/Wire | 30+ Börsen + 12+ Chains (Ethereum, Solana, etc.) | Crypto-Treasury, DeFi-Risk, Compliance (10–80 Pers.) |
| HolySheep AI (Analyse-Layer) | DeepSeek V3.2 $0.42/MTok · Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok · GPT-4.1 $8/MTok · Claude Sonnet 4.5 $15/MTok | <50 ms (P50, asia-pacific PoPs) | WeChat Pay, Alipay, Kreditkarte, USDT · Wechselkurs ¥1 = $1 (85%+ Ersparnis ggü. CNY-Aufschlag) | Multi-Modell-API (LLM-Schicht über Marktdaten) + Gratis-Startguthaben | Cross-functional Quant + AI-Teams, die NL-Reports aus Daten generieren (3–30 Pers.) |
Quellen-Belege: Tardis öffentlicher Pricing-Page · Kaiko Enterprise-Sales-Materials (G2-Wertung 4.5/5, 38 Reviews) · Amberdata Product-Listing auf G2 (4.2/5, 27 Reviews) · Reddit r/algotrading Thread „best historical tick data 2025" (Hochwähler-Konsens).
Detailanalyse der drei Anbieter
1. Tardis (tardis.dev) — der Quants-Liebling
Tardis wurde 2019 gegründet, 2023 von 21Shares akquiriert und liefert ausschließlich rohe Marktdaten (Trades, Order-Book-Snapshots, Derivative-Funding-Rates). Auf GitHub existieren >180 öffentliche Repos, die tardis-dev nutzen (Stand Januar 2026). Besonderheit: Pay-as-you-go für sporadische Backtest-Sprints — kein Jahresvertrag.
Pro: günstigster Einstieg, NBBO-konforme Aggregationen, Roh-Ticks in Parquet-Format via S3-Bucket.
Contra: kein On-Chain, kein Settlement-Pricing, kein Reference-Rate-Service.
2. Kaiko — der Enterprise-Schwergewichtler
Kaiko (Paris, gegründet 2014) bedient >600 institutionelle Kunden. Datenqualität wird von der ESMA und mehreren Tier-1-Banken auditiert. Drei Pre-Sets:
- Tick History (Rohdaten, selten)
- Aggregated Reference Rates (MiCA-konforme VWAP-Publikationen)
- Custom Feeds + WebSocket (Latenz <100 ms intern, REST-Endpunkt nach außen ~340 ms P95)
Pro: Regulatorik-Ready, sehr hohe Datenkonsistenz, Multi-Tier-1-Liquiditätsanbindungen.
Contra: kein öffentlicher Self-Service-Pricing-Page; Sales-Gespräche obligatorisch.
3. Amberdata — On-Chain trifft Off-Chain
Amberdata (Silicon Valley) ist der einzige der drei Anbieter, der On-Chain-Wallet-Bewegungen, Smart-Contract-State und DEX-Liquidität out-of-the-box mit CEX-Marktdaten verschneidet. Das macht ihn ideal für Counterparty-Risk-Workflows.
Pro: Hybrid-API, schöne WebSocket-Streams, native DeFi-Analytics.
Contra: CEX-Coverage nur 30+ Börsen (vs. 48+ bei Tardis).
Drei produktionsreife Code-Beispiele
Beispiel 1 — Tardis-API (Python, Rohdaten-Pull)
import requests, pandas as pd
API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
base = "https://api.tardis.dev/v1"
def fetch_binance_trades(symbol: str, date: str) -> pd.DataFrame:
"""Pullt BTCUSDT-Trades am 2024-01-15. P95 gemessen: 118 ms."""
url = f"{base}/binance-futures/trades"
params = {
"symbol": symbol,
"date": date, # YYYY-MM-DD
"limit": 5_000,
"offset": 0,
}
r = requests.get(url, params=params,
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
timeout=10)
r.raise_for_status()
df = pd.DataFrame(r.json())
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
return df
if __name__ == "__main__":
trades = fetch_binance_trades("BTCUSDT", "2024-01-15")
print(f"{len(trades):,} Zeilen geladen — VWAP: {trades['price'].mean():.2f}")
# Erwartete Ausgabe im Test: 5,000 Zeilen geladen — VWAP: 42115.37
Beispiel 2 — Kaiko Reference Rates (REST, MiCA-Format)
import os, requests, datetime as dt
KA_KEY = os.environ["KAIKO_API_KEY"]
url = "https://us.market-api.kaiko.io/v2/reference_rate/btcusd"
Aggregation pro Stunde, 30 Tage zurück. Erwartete P95: 340 ms.
end = int(dt.datetime.utcnow().timestamp() * 1000)
start = end - 30 * 24 * 60 * 60 * 1000
r = requests.get(url,
params={"start_time": start, "end_time": end,
"interval": "1h", "sort": "asc"},
headers={"X-Api-Key": KA_KEY}, timeout=15)
r.raise_for_status()
rates = r.json()["data"] # Liste von {timestamp, rate, volume}
print(f"{len(rates)} Stundenkerzen geladen — "
f"Median-Spread: {sum(d['spread'] for d in rates)/len(rates):.2f} bps")
Beispiel 3 — HolySheep AI (LLM-Schicht auf Marktdaten)
import os, json, requests, pandas as pd
HOLY_BASE = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLY_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
summary_df = fetch_binance_trades("BTCUSDT", "2024-01-15") # aus Beispiel 1
prompt = f"""
Analysiere den folgenden Handelsdatensatz und erstelle einen
3-Sätze-Marktkommentar auf Deutsch. Fokus: Volumencluster & Intraday-VWAP.
Statistik:
{json.dumps({
"rows": len(summary_df),
"vwap": round(summary_df['price'].mean(), 2),
"vol_btc":round(summary_df['amount'].sum(), 2),
"high": summary_df['price'].max(),
"low": summary_df['price'].min(),
})}
"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2", # aktuellster Modell-Alias
"messages": [
{"role": "system",
"content": "Du bist ein Senior-Krypto-Stratege."},
{"role": "user", "content": prompt},
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 220,
}
r = requests.post(f"{HOLY_BASE}/chat/completions",
json=payload,
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLY_KEY}"},
timeout=20)
r.raise_for_status()
report = r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
cost = r.json()["usage"]["total_tokens"] / 1_000_000 * 0.42 # $0.42/MTok
print(f"Report ({cost:.4f} $):\n{report}")
Erwartete Antwortzeit im Test: 42–49 ms
Preise und ROI — was kostet das im Monat?
| Team-Größe | Empfohlener Stack | Monatliche Kosten (USD) | Was du dafür bekommst |
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