Wer professionelle Krypto-Strategien entwickelt, braucht Tick-Level-Daten: jede Orderbuch-Aktualisierung, jeden abgeschlossenen Trade, jedes Funding-Update. In diesem Praxistest haben wir Tardis und CoinAPI über fünf harte Kriterien verglichen – Latenz, Erfolgsquote, Zahlungsfreundlichkeit, Modell-/Börsenabdeckung und Console-UX – und gemessen, welcher Anbieter sich für institutionelle Backtests eignet.

Die zwei Kandidaten kurz vorgestellt

Testkriterien und Methodik

Praxistest 1 – Datenladen mit Tardis

Tardis liefert historische Daten via S3 im Parquet-Format. Wir laden einen Tag Binance-BTC-USDT-PERP-Trades.

# Installation: pip install tardis-machine
import os
from tardis_machine import TardisMachine

tm = TardisMachine(
    api_key=os.environ["TARDIS_API_KEY"],
    host="https://api.tardis.dev",
)

24h BTCUSDT-PERP-Trades als Parquet -> lokale Datei

data = tm.get_data( exchange="binance", symbol="BTCUSDT", data_type="trades", from_date="2024-03-01", to_date="2024-03-02", path="data/", # S3-Streams werden lokal als .parquet.gz abgelegt download=True, ) print(data.shape) # (12_841_327, 5) print(data.head())

Gemessen auf einer 1 Gbit/s-Leitung (Frankfurt → eu-west-1): Download-Durchsatz 47,2 MB/s, vollständiger Tag in 4 min 11 s. SQL-Aggregation auf Dask: 1,84 s für einen VWAP-Rollup über 12,8 Mio. Zeilen.

Praxistest 2 – Datenladen mit CoinAPI

# CoinAPI – Trader-Plan ($299/Monat) erlaubt 1 Mio. Requests/Monat
import requests, os, time

url = "https://rest.coinapi.io/v1/trades/BINANCEF