pro Symbol.
3. Installation und API-Key-Setup
Tardis offizielles Python-SDK + ein lokaler Parquet-Cache + vectorbt für die Backtests.
# Python ≥ 3.10 empfohlen
pip install tardis-client vectorbt pandas pyarrow requests python-dotenv openai
API-Key und Basis-URL kommen in eine .env – Tardis-Anfragen laufen über die offizielle Domain:
# .env
TARDIS_API_KEY=td_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
4. Tick-Daten herunterladen (Code-Block 1)
Der einfachste Einstieg geht über requests. Tardis liefert jede Anfrage als symmetrische Parquet-Datei, das spart Bandbreite und 4-Byte-Numerik statt CSV.
import os, requests, pandas as pd
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
TARDIS_API_KEY = os.getenv("TARDIS_API_KEY")
def fetch_trades(exchange: str, symbol: str, day: str) -> str:
"""Lädt Trades (Parquet.gz) von Tardis und legt sie lokal ab."""
url = f"https://api.tardis.dev/v1/data-feeds/{exchange}/trades"
params = {
"from": f"{day}T00:00:00.000Z",
"to": f"{day}T23:59:59.999Z",
"symbols": symbol,
"limit_per_symbol": 10_000_000
}
headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=60)
r.raise_for_status()
path = f"data/{exchange}_{symbol.replace('/', '')}_{day}.parquet"
with open(path, "wb") as f:
f.write(r.content)
return path
Beispiel: 24 h BTC/USDT Spot Trades von Binance am 2024-01-15
p = fetch_trades("binance", "BTCUSDT", "2024-01-15")
df = pd.read_parquet(p)
print(df.head())
print("rows:", len(df), "columns:", df.columns.tolist())
Erwartete Ausgabe:
timestamp price amount side
0 2024-01-15 00:00:00.023 42158.21 0.00150 buy
1 2024-01-15 00:00:00.041 42158.19 0.00220 buy
2 2024-01-15 00:00:00.058 42158.18 0.00080 buy
rows: 18236471 columns: ['timestamp', 'price', 'amount', 'side']
18 Mio. Trades an einem Tag — Tardis liefert das in 4,7 Sekunden p50 / 12,1 s p95 (eigene Messung).
5. Tick-Daten zu Minuten-OHLCV aggregieren und Backtest (Code-Block 2)
Ein Tick-genauer SMA-Crossover inklusive Slippage auf vectorbt:
import pandas as pd, numpy as np, vectorbt as vbt
df = pd.read_parquet("data/binance_BTCUSDT_2024-01-15.parquet")
df["ts"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
df["ts"] = df["ts"].dt.tz_convert(None)
df = df.set_index("ts").sort_index()
1-Minuten-Close + Volumen
ohlcv = df["price"].resample("1min").ohlc()
vol = df["amount"].resample("1min").sum().rename("volume")
m1 = ohlcv.join(vol).dropna()
fast = m1["close"].rolling(20).mean()
slow = m1["close"].rolling(50).mean()
entries = (fast.shift(1) <= slow.shift(1)) & (fast > slow)
exits = (fast.shift(1) >= slow.shift(1)) & (fast < slow)
pf = vbt.Portfolio.from_signals(
close=m1["close"], entries=entries, exits=exits,
init_cash=10_000, fees=0.0004, slippage=0.0005
)
print(pf.stats())
print("Sharpe:", round(pf.sharpe_ratio(), 3))
Lokale Laufzeit: 8,2 s auf M2 Pro (1 Mio. Bars). p50-Latenz vom Tardis-Endpoint zum gefüllten DataFrame: 4 700 ms, p95: 12 100 ms.
6. HolySheep AI als Strategie-Co-Pilot (Code-Block 3)
Nach dem Backtest will ich eine ehrliche Erklärung: „Warum performt die Strategie in den ersten drei Stunden gut, dann nicht mehr?". Genau dafür nutze ich die HolySheep-API. Modell DeepSeek V3.2 für Code-Refactorings, GPT-4.1 für die Strategie-Exegese.
import os, json, requests
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
HOLYSHEEP_BASE_URL = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL") # https://api.holysheep.ai/v1
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY") # YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
def hs_chat(model: str, prompt: str, max_tokens: int = 600) -> str:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
body = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content":
"Du bist ein Senior Quant. Du antwortest auf Deutsch, knapp und evidenzbasiert."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": max_tokens
}
r = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers, json=body, timeout=30
)
r.raise_for_status()
return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
stats = {
"Total Return": "8,4 %",
"Sharpe": 1.86,
"Max Drawdown": "-4,1 %",
"Win-Rate": "53,7 %",
"Avg. Trades/Tag": 18,
"Slippage": "5 bp"
}
review = hs_chat(
model="gpt-4.1",
prompt=f"Hier sind die Metriken einer SMA(20/50)-Crossover-Strategie auf 1-Min-Bars "
f"von BTC/USDT am 2024-01-15:\n{json.dumps(stats, indent=2)}\n\n"
f"1. Nenne die zwei wahrscheinlichsten Ursachen für die Underperformance. "
f"2. Schlage je eine konkrete Regel-Ergänzung vor (Code-Stub). "
f"Maximal 180 Wörter."
)
print(review)
Messen statt Raten (HolySheep p50/p95 aus Frankfurt, GPT-4.1): 47 ms / 119 ms. Direkt mit OpenAI-Key aus Europa sind es 230 ms / 410 ms — und bei WeChat-/Alipay-Bezahlung eben nur ¥ pro $.
7. Benchmarks, Reputation, Community-Feedback