Tardis Deribit Options Chain Daten API: Pricing & IV-Surface-Rekonstruktion – Praxisguide 2026

Wer jemals versucht hat, eine produktionsreife Volatility Surface für BTC- oder ETH-Optionen zu bauen, kennt das Problem: Rohdaten sind teuer, die mathematische Rekonstruktion ist anspruchsvoll, und der Code-Debug frisst Tage. In diesem Praxisartikel vergleichen wir Jetzt registrieren bei HolySheep AI, die offizielle Tardis-Machine-API und typische Relay-Dienste (Kaiko, CoinAPI) — und zeigen einen kompletten Workflow von der Datenabfrage bis zur fertigen IV-Surface.

Quick-Vergleich: Daten- und KI-Layer

Die Tabelle zeigt: Die Wahl hängt vom Use-Case ab. Rohdaten kommen idealerweise von Tardis, die intelligente Verarbeitung — Code-Generierung, Smoothing-Algorithmen, Skew-Interpretation — übernimmt ein LLM. Genau hier setzt HolySheep AI mit >85 % Kostenersparnis gegenüber Direktanbietern an.

1. Was ist Tardis Machine?

Tardis Machine (tardis.dev) ist eine der wichtigsten Quellen für historische Krypto-Marktdaten. Für Deribit bietet die Plattform:

• Options-Chain-Snapshots zu jedem Zeitpunkt (Strikes, Bid/Ask, IV, Greeks)
• Tick-für-Tick-Trades seit 2014
• Orderbook-Incremental-Updates für Microstructure-Research

Auf GitHub erreicht der offizielle Client tardis-python über 280 Stars; in r/quantfinance wird Tardis regelmäßig als "Goldstandard" für Deribit-Historien bezeichnet.

2. Pricing-Details der offiziellen Tardis-API

Für ein Quant-Team, das monatlich ~5 BTC-Optionen-Surfaces rekonstruiert, ist das Tardis-Plus-Abo ($150/Mo) der typische Einstieg. Hinzu kommen Compute-Kosten für die Python-Rekonstruktion — und genau hier kann HolySheep AI signifikant helfen.

3. IV-Surface-Rekonstruktion: Workflow

Eine Volatility Surface wird üblicherweise in vier Schritten gebaut:

1. Datenabruf via Tardis-Replay-API
2. Implied-Vol-Berechnung via Newton-Raphson aus Bid/Ask-Mid
3. Smoothing & Interpolation (SABR, SVI oder bilineares Grid)
4. Visualisierung & Export (3D-Plot, JSON für Frontend)

3.1 Datenabruf via Tardis

import requests
import pandas as pd

API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"

def fetch_deribit_options_snapshot(symbol="BTC", date="2024-12-31"):
    """Holt einen Options-Chain-Snapshot von Tardis."""
    url = f"{BASE_URL}/options/instruments"
    params = {"exchange": "deribit", "symbol": symbol, "date": date}
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=10)
    r.raise_for_status()
    return pd.DataFrame(r.json())

df = fetch_deribit_options_snapshot()
print(df[['strike', 'expiration', 'iv', 'bid', 'ask']].head(10))

3.2 IV-Surface mit SVI-Modell

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def svi_total_variance(k, a, b, rho, m, sigma):
    """Raw-SVI parametrisation."""
    return a + b * (rho * (k - m) + np.sqrt((k - m)**2 + sigma**2))

def fit_svi_surface(strikes, ivs, T):
    """Fit SVI an eine Maturity."""
    k = np.log(np.array(strikes) / 100000)  # ATM=100k für BTC
    w = np.array(ivs) ** 2 * T
    def loss(params):
        a, b, rho, m, sigma = params
        return np.sum((svi_total_variance(k, a, b, rho, m, sigma) - w)**2)
    res = minimize(loss, x0=[0.1, 0.4, -0.3, 0.0, 0.1],
                   bounds=[(0, 2), (0, 5), (-0.99, 0.99), (-2, 2), (0.01, 1)])
    return res.x

Beispiel-Call
params_btc = fit_svi_surface([90000, 95000, 100000, 105000, 110000],
                             [0.62, 0.55, 0.51, 0.58, 0.65],
                             T=30/365)
print(f"SVI-Parameter BTC: a={params_btc[0]:.4f}, b={params_btc[1]:.4f}, rho={params_btc[2]:.4f}")

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