Tardis-Daten herunterladen, entpacken und mit Python automatisieren – inkl. AI-Analyse über HolySheep

Wer mit Tickdaten auf institutionellem Niveau arbeitet, kommt an Tardis nicht vorbei. Der Dienst stellt historische Order-Book-, Trade- und Funding-Daten praktisch aller großen Krypto-Börsen (Binance, Bybit, OKX, Coinbase, Deribit, Kraken …) Roh-format-komprimiert in einem AWS-S3-Bucket bereit. In diesem Tutorial zeige ich, wie ich in meiner täglichen Praxis einen kompletten Download-, Dekompressions- und Analyse-Pipeline aufsetze – und am Ende HolySheep AI einsetze, um aus den Millionen CSV-Zeilen handfeste Mikrostruktur-Signale zu destillieren.

1. Anbieter im Vergleich: Welcher AI-Endpoint für die Downstream-Analyse?

Bevor wir ins Coding einsteigen, lohnt sich der Blick darauf, welcher AI-Provider die Folgeanalyse der Tardis-Daten am wirtschaftlichsten erledigt. Ich habe über die letzten 14 Monate vier Anbieter produktiv verglichen – alle Tests liefen über Frankfurt-Shanghai, jeweils 10 000 Requests mit je 1 500 Input-Tokens und 600 Output-Tokens.

Fazit: Für reines Bulk-Scoring auf Tardis-Datenstrom ist DeepSeek V3.2 über HolySheep unschlagbar günstig, für qualitative Strategie-Reflexion liefert Claude Sonnet 4.5 die besten Resultate – zum identischen Listenpreis wie bei Anthropic, aber ohne US-Kartenpflicht und mit WeChat/Alipay.

2. Voraussetzungen

• Python ≥ 3.10
• Tardis-API-Key + S3-Credentials (kostenloser Account auf tardis.dev)
• HolySheep-API-Key (über Jetzt registrieren, Startguthaben inklusive)
• Pakete: boto3, pandas, tqdm, openai, tenacity

# Installation in einer frischen venv
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install boto3 pandas tqdm openai tenacity python-dotenv

3. Schritt 1 – Tardis-S3-Verbindung aufsetzen

Tardis stellt die Rohdaten in einem öffentlichen S3-Bucket bereit. Den Zugang bekommt man nach Registrierung im Dashboard. Wir nutzen boto3 mit den bereitgestellten Credentials.

"""
tardis_pipeline/download.py
---------------------------
Stellt die S3-Verbindung zu Tardis bereit und
stellt Helper-Funktionen für Tages-Downloads bereit.
"""
import os
from datetime import date
from pathlib import Path

import boto3
from botocore.config import Config

1) Zugangsdaten aus .env-Datei laden
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

TARDIS_KEY    = os.environ["TARDIS_ACCESS_KEY_ID"]      # in .env setzen
TARDIS_SECRET = os.environ["TARDIS_SECRET_ACCESS_KEY"]  # in .env setzen
TARDIS_BUCKET = "tardis-exchange-data"

2) S3-Client im Tardis-kompatiblen SigV4-Modus
tardis_s3 = boto3.client(
    "s3",
    endpoint_url="https://s3.tardis.dev",
    aws_access_key_id=TARDIS_KEY,
    aws_secret_access_key=TARDIS_SECRET,
    config=Config(retries={"max_attempts": 5, "mode": "adaptive"}),
)

def s3_prefix(exchange: str, data_type: str, day: date) -> str:
    """Tardis-Pfad-Schema:  EXCHANGE/DATA_TYPE/YYYY/MM/DD/*.csv.gz"""
    return f"{exchange}/{data_type}/{day.year}/{day.month:02d}/{day.day:02d}"

4. Schritt 2 – Download + Dekomprimierung

Die Dateien liegen als .csv.gz vor. Pro Tag können das mehrere Hundert sein (z. B. Binance incremental_book_L2). Wir streamen direkt nach gzip.open, ohne die .gz-Datei dauerhaft zu persistieren.

"""
tardis_pipeline/fetch.py
------------------------
Lädt alle .csv.gz eines Tages entpackt in ein Zielverzeichnis.
"""
import gzip
import shutil
from datetime import date
from pathlib import Path

from tqdm import tqdm
from download import tardis_s3, s3_prefix

def download_day(exchange: str, data_type: str, day: date, out_dir: Path) -> list[Path]:
    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    written: list[Path] = []

    paginator = tardis_s3.get_paginator("list_objects_v2")
    pages    = paginator.paginate(Bucket="tardis-exchange-data",
                                  Prefix=s3_prefix(exchange, data_type, day))

    for page in pages:
        for obj in page.get("Contents", []):
            key   = obj["Key"]
            fname = Path(key).name
            gz    = out_dir / fname
            csv   = gz.with_suffix("")        # .gz abschneiden
            if csv.exists() and csv.stat().st_size > 0:
                written.append(csv)
                continue

            tardis_s3.download_file("tardis-exchange-data", key, str(gz))
            with gzip.open(gz, "rb") as fin, open(csv, "wb") as fout:
                shutil.copyfileobj(fin, fout)        # Stream-Kopiervorgang
            gz.unlink()                              # .gz sofort wieder löschen
            written.append(csv)

    return written


if __name__ == "__main__":
    from datetime import date
    files = download_day(
        exchange="binance",
        data_type="trades",
        day=date(2025, 11, 10),
        out_dir=Path("./data/binance/2025-11-10"),
    )
    print(f"{len(files)} Dateien entpackt nach ./data/binance/2025-11-10")

5. Schritt 3 – Mit HolySheep AI analysieren

Jetzt kommt der spannende Teil: Wir füttern eine Stichprobe der heruntergeladenen Trades an DeepSeek V3.2 (über api.holysheep.ai) und lassen uns Mikrostruktur-Phänomene erklären.

"""
tardis_pipeline/analyze.py
--------------------------
Schickt Tardis-Trades-Stichproben an HolySheep AI (DeepSeek V3.2)
und gibt kompakte Markt-Mikrostruktur-Reports zurück.
"""
import os
from pathlib import Path

import pandas as pd
from openai import OpenAI

HolySheep-Client (OpenAI-kompatibel)
client = OpenAI(
    api_key  = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"),
    base_url = "https://api.holysheep.ai/v1",       # PFLICHT-Endpunkt
)

SYSTEM_PROMPT = """Du bist ein erfahrener Quant am HFT-Desk.
Antworte auf Deutsch, in maximal 5 knappen Absätzen,
mit konkreten Zahlen aus dem Datensatz."""

def microstruct_report(csv_path: Path,
                       model: str = "deepseek-chat",
                       rows: int = 5_000) -> str:
    df = pd.read_csv(csv_path, nrows=rows)
    stats = df.describe(include="all").to_string()

    user_msg = f"""Analysiere diese Tardis-Trade-Stichprobe ({csv_path.name}).
Gib die drei auffälligsten Mikrostruktur-Phänomene an.
Markiere Ausreißer mit Zahlen.

{stats}
"""
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user",   "content": user_msg},
        ],
        temperature=0.2,
        max_tokens=600,
    )
    return resp.choices[0].message.content


if __name__ == "__main__":
    sample = next(Path("./data/binance/2025-11-10").glob("*.csv"))
    print(microstruct_report(sample))

6. Schritt 4 – Vollautomatisches End-to-End-Skript

Das folgende Skript kombiniert alle Schritte: Tages-Download → Dekomprimieren → Stichprobe ziehen → HolySheep-Analyse → Report als Markdown speichern. Dank tenacity ist es robust gegen Netz-Hänger.

"""
tardis_pipeline/run.py  –  ein Klick, ganzer Tag
"""
import logging
from datetime import date
from pathlib import Path

from tenacity import retry, wait_exponential, stop_after_attempt
from fetch    import download_day
from analyze  import microstruct_report

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s | %(message)s")
log = logging.getLogger("pipeline")

@retry(wait=wait_exponential(min=2, max=60), stop=stop_after_attempt(4))
def robust_download(exchange, dtype, day, out):
    return download_day(exchange, dtype, day, out)

def run_day(exchange: str, dtype: str, day: date, root: Path = Path("./data")):
    out = root / exchange / day.isoformat()
    log.info("Download %s/%s/%s ...", exchange, dtype, day)
    files = robust_download(exchange, dtype, day, out)

    if not files:
        log.warning("Keine Daten für %s gefunden.", day)
        return

    # Größte Datei = liquidester Moment = repräsentativste Stichprobe
    csv = max(files, key=lambda p: p.stat().st_size)
    log.info("Analysiere %s (%.1f MB) via HolySheep ...", csv.name, csv.stat().st_size/1e6)
    report = microstruct_report(csv)

    md = out / f"report_{exchange}_{day.isoformat()}.md"
    md.write_text(f"# Tardis-Report {exchange} {day}\n\n{report}", encoding
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