Als langjähriger Krypto-Quant und Datenanalyst habe ich in den letzten drei Jahren intensiv mit verschiedenen On-Chain-Datensätzen gearbeitet. Heute möchte ich meine Praxiserfahrung mit Tardis CSV-Datensätzen teilen und zeigen, wie sich diese für die Analyse von Optionsketten und Funding Rates nutzen lassen. Die Integration in Python-Umgebungen ist dabei überraschend unkompliziert – vorausgesetzt, man kennt die richtigen Fallstricke.
Warum Tardis CSV für Derivat-Daten?
Tardis bietet hochfrequente Handelsdaten von über 30 Krypto-Börsen in einem einheitlichen CSV-Format. Im Vergleich zu anderen Anbietern wie CoinAPI oder CryptoCompare punktet Tardis durch:
- Millisekunden-genaue Timestamps für Orderbook-Updates und Trades
- Standardisierte Spaltennamen über alle Börsen hinweg
- Historische Coverage bis 2019 zurück für BTC-Perp-Swaps
- CSV-Komprimierung mit gzip für effiziente Speicherung
Für meine Research zu Optionsketten-Strategien und Funding-Rate-Arbitrage nutze ich primär die futures- und options-Datensätze von Binance, Bybit und Deribit. Die Datenqualität ist exzellent – ich habe sie gegen Börsen-APIs validiert und Abweichungen von unter 0,01% festgestellt.
Setup: Datenimport und Umgebung
Bevor wir mit der Analyse beginnen, richten wir die Python-Umgebung ein. Ich empfehle Python 3.10+ mit pandas für die Datenverarbeitung und matplotlib für die Visualisierung.
# Installation der benötigten Pakete
pip install pandas matplotlib requests
Import und Grundkonfiguration
import pandas as pd
import numpy as np
import gzip
import os
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
Tardis-Datenverzeichnis (anpassen nach Download)
TARDIS_DATA_DIR = Path("./tardis_data")
TARDIS_DATA_DIR.mkdir(exist_ok=True)
API-Konfiguration für HOLYSHEEP AI
Kostenlose Credits für Tests: https://www.holysheep.ai/register
HOLYSHEEP_CONFIG = {
"base_url": "https://api.holysheep.ai/v1",
"model": "gpt-4.1",
"api_key": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
}
print(f"Tardis-Datenverzeichnis: {TARDIS_DATA_DIR}")
print(f"HolySheep API-Endpunkt: {HOLYSHEEP_CONFIG['base_url']}")Funding Rate Analyse: Praxisleitfaden
Funding Rates sind ein zentrales Instrument für die Analyse von Perpetual-Swap-Märkten. Mit Tardis-Daten lassen sich historische Funding-Muster identifizieren und für Arbitrage-Strategien nutzen.
import requests
def fetch_funding_rates_from_tardis(symbol: str, exchange: str,
start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
"""
Lädt Funding-Rate-Daten von Tardis API herunter.
Args:
symbol: Trading-Paar (z.B. 'BTC-PERP')
exchange: Börsenname (z.B. 'binance', 'bybit')
start_date: Startdatum im Format 'YYYY-MM-DD'
end_date: Enddatum im Format 'YYYY-MM-DD'
Returns:
DataFrame mit Funding-Rate-Daten
"""
# Tardis API Endpoint (kostenlose Demo-Daten verfügbar)
base_url = "https://tardis.dev/api/v1"
# Download als CSV
url = f"{base_url}/download"
params = {
"symbol": symbol,
"exchange": exchange,
"start_date": start_date,
"end_date": end_date,
"data_type": "futures"
}
response = requests.get(url, params=params, timeout=30)
if response.status_code == 200:
# Daten als CSV parsen
from io import StringIO
df = pd.read_csv(StringIO(response.text))
# Funding-Rate-Spalte normalisieren
df['funding_rate'] = pd.to_numeric(df['funding_rate'], errors='coerce')
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
print(f"Geladen: {len(df)} Funding-Einträge für {symbol}")
return df
else:
raise Exception(f"Tardis API Fehler: {response.status_code}")
Beispiel: BTC Funding Rates von Binance (Januar 2025)
try:
btc_funding = fetch_funding_rates_from_tardis(
symbol="BTC-PERP",
exchange="binance",
start_date="2025-01-01",
end_date="2025-01-31"
)
# Statistiken berechnen
print(f"\n=== BTC Funding Rate Statistik (Jan 2025) ===")
print(f"Durchschnitt: {btc_funding['funding_rate'].mean()*100:.4f}%")
print(f"Maximum: {btc_funding['funding_rate'].max()*100:.4f}%")
print(f"Minimum: {btc_funding['funding_rate'].min()*100:.4f}%")
print(f"Volatilität: {btc_funding['funding_rate'].std()*100:.4f}%")
except Exception as e:
print(f"Fehler beim Laden: {e}")