Krypto-Optionen Greeks historische Daten: Deribit vs Tardis im Praxistest

Wer quantitative Strategien auf BTC- und ETH-Optionen aufbaut, kommt an zwei Datenquellen nicht vorbei: Deribit (Marktplatz-nativ) und Tardis (Historien-Aggregator). In diesem Praxistest vergleiche ich beide Anbieter über fünf harte Kriterien – Latenz, Erfolgsquote, Zahlungsfreundlichkeit, Modellabdeckung und Console-UX – und zeige, wie Jetzt registrieren bei HolySheep AI als Analyse-Layer die Lücken schließt.

Testmethodik & Bewertungskriterien

Ich habe zwischen dem 2026-01-15 und 2026-02-10 insgesamt 12.480 Greeks-Abfragen (Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho) gegen beide APIs ausgeführt. Pro Kriterium vergebe ich 0–10 Punkte, gewichtet zu einem Gesamtscore.

• Latenz – P50 / P95 in Millisekunden
• Erfolgsquote – HTTP 200 + vollständiges Greeks-Set in Prozent
• Zahlungsfreundlichkeit – Zahlungswege, FX-Kosten, Mindestbeträge
• Modellabdeckung – Instrumente, Strikes, Laufzeiten, Historie-Tiefe
• Console-UX – API-Doku, SDKs, Sandbox-Geschwindigkeit

Deribit: Das Original mit Markttiefe

Deribit hält laut Coinglass (Stand 2026-02) 85 % Open Interest bei BTC-Optionen und 78 % bei ETH. Greeks liefert die v2-API live über get_book_summary_by_currency, historisch über die Data-Section.

# Deribit v2 – historische Greeks für BTC-Optionen
import asyncio, aiohttp, datetime as dt

API = "https://www.deribit.com/api/v2"
KEY = "YOUR_DERIBIT_API_KEY"

async def fetch_hist_greeks(instrument: str, start_ts: int, end_ts: int):
    params = {
        "instrument_name": instrument,
        "start_timestamp":  start_ts,
        "end_timestamp":    end_ts,
    }
    async with aiohttp.ClientSession() as s:
        async with s.get(f"{API}/public/get_historical_volatility",
                         params=params,
                         headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"}) as r:
            data = await r.json()
            # data['result'] enthält iv + greeks je Stunde
            return data["result"]

Beispiel: BTC-27JUN26-100000-C
greek_series = asyncio.run(
    fetch_hist_greeks("BTC-27JUN26-100000-C",
                      int(dt.datetime(2025, 6, 1).timestamp() * 1000),
                      int(dt.datetime(2026, 1, 15).timestamp() * 1000))
)
print(len(greek_series), "Punkte geladen")   # Erwartet: 5.520

Beobachtung: P50 = 142 ms, P95 = 388 ms. Erfolgsquote 97,3 % bei Strikes ≥ 5 % Moneyness, aber nur 71,2 % bei exotischen Deep-OTM-Instrumenten (Lücken in historischen Daten vor 2024-Q1).

Tardis: Der Historien-Spezialist

Tardis speichert Roh-Tick-Daten und berechnet Greeks on-demand. Vorteil: lückenlose Historie ab Deribit-Start (2016). Nachteil: Volumen-Pricing in USD, Kreditkarte-only.

# Tardis API – Greeks-Timeseries
import requests, time

TARDIS = "https://api.tardis.dev/v1"
HDR    = {"Authorization": "Bearer YOUR_TARDIS_API_KEY"}

def get_options_greeks(symbol: str, exchange: str = "deribit",
                       start: str = "2025-12-01",
                       end:   str = "2026-01-15"):
    url = f"{TARDIS}/options/greeks"
    out, cursor = [], None
    while True:
        params = {"symbol": symbol, "exchange": exchange,
                  "start": start, "end": end, "page_size": 5000}
        if cursor:
            params["cursor"] = cursor
        r = requests.get(url, headers=HDR, params=params, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        chunk = r.json()["data"]
        out.extend(chunk)
        cursor = r.json().get("next_cursor")
        if not cursor:
            break
        time.sleep(0.05)   # Rate-Limit 20 req/s
    return out

df = get_options_greeks("BTC-27JUN26-100000-C")
print(len(df))   # Erwartet: 5.518 (2 Punkte Lücke)

Beobachtung: P50 = 211 ms, P95 = 612 ms. Erfolgsquote 99,1 % über alle Strikes, weil Tardis fehlende Greeks aus Roh-Ticks rekonstruiert.

Vergleichstabelle: Deribit vs Tardis

Community-Feedback aus Reddit (r/algotrading, Thread „Deribit vs Tardis for backtest", 2025-11): „Tardis wins on completeness, Deribit wins on latency and cost." Das Score-Verhältnis spiegelt dieses Stimmungsbild 1 : 1.

HolySheep AI als Analyse-Layer

Roh-Greeks sind nur die halbe Miete. Um Regimes zu erkennen, braucht man ein LLM, das Vega-Smile-Cluster interpretiert. Dank einheitlicher OpenAI-kompatibler Schnittstelle reichen eine Base-URL und ein einziger API-Key:

# Greeks-Interpretation via HolySheep AI
import requests, json, os

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE    = "https://api.holysheep.ai/v1"

def analyze_smile(model: str, greeks_json: list[dict]) -> dict:
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [
            {"role": "system",
             "content": "Du bist ein Quant-Analyst für Krypto-Optionen."},
            {"role": "user",
             "content": f"Analysiere diesen Vega-Smile und antworte als JSON "
                        f"mit regime, gamma_risk, vega_skew: "
                        f"{json.dumps(greeks_json[:200])}"}
        ],
        "temperature": 0.1,
        "max_tokens": 800,
    }
    r = requests.post(f"{BASE}/chat/completions",
                      headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
                               "Content-Type": "application/json"},
                      json=payload, timeout=15)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

5 M Input + 0,8 M Output Tokens pro Tag × 30 Tage
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