Si vous cherchez à télécharger les données d'options Deribit pour construire un système de backtesting de volatilité professionnel, Tardis Machine est la solution la plus complète et la plus fiable du marché en 2026. Cet article vous explique comment configurer l'API, extraire les options_chain complètes, et structurer vos données pour des analyses quantitatives de niveau institutionnel.

Pourquoi Deribit pour les données d'options crypto

Deribit reste le leader incontesté du trading d'options BTC et ETH avec plus de 90% de part de marché sur les produits dérivés crypto réglementés. La plateforme propose des options européennes avec expiration weekly, monthly et quarterly, offrant une courbe de volatilité complète indispensable pour les stratégies de market making, d'arbitrage de volatilité et de construction de surface de volatilité (volatility surface).

Pour les chercheurs quantitatifs et les desks de trading algorithmique, disposer d'un historique propre et complet des options_chain est essentiel pour :

Comparatif des fournisseurs d'API pour données Deribit options_chain

Critère Tardis Machine Deribit API (officiel) Nanokel HolySheep AI
Prix historique/mois À partir de 499€ Gratuit (rate limited) 299€ N/A pour données
Latence API <100ms Variable (throttling) <150ms <50ms*
Couverture historique Depuis 2018 7 jours Depuis 2021 N/A
Format des données JSON, CSV, Parquet JSON uniquement JSON, CSV JSON*
Moyens de paiement Carte, Wire, Crypto N/A Carte, USDT WeChat, Alipay, USDT*
Profil idéal Hedge funds, chercheurs Developpeurs free PTF الصغيرة Chercheurs APAC*

*HolySheep AI propose des API LLM à latence ultra-faible pour le traitement et l'analyse des données téléchargées, avec un taux préférentiel ¥1=$1 soit 85% d'économie pour les utilisateurs chinois.

Prérequis et configuration de l'environnement

Avant de commencer, vous aurez besoin de :

Installation des dépendances



Installation des bibliothèques requises

pip install tardis-machine pandas pyarrow aiohttp asyncio aiofiles


Vérification de la version

python -c "import tardis_machine; print(tardis_machine.__version__)"

Méthode 1 : Téléchargement via API REST

La méthode la plus directe utilise les endpoints HTTP de Tardis pour récupérer les options_chain historiques. Cette approche est idéale pour des extractions ponctuelles ou des tests initiaux.


import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time

class DeribitOptionsDownloader:
    """Téléchargeur d'options_chain Deribit via Tardis Machine API"""
    
    BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def get_options_chain(
        self,
        symbol: str = "BTC",  # BTC ou ETH
        exchange: str = "deribit",
        start_date: str = "2024-01-01",
        end_date: str = "2024-01-31",
        granularity: str = "1m"  # 1m, 5m, 1h, 1d
    ) -> pd.DataFrame:
        """
        Télécharge les options_chain pour une période donnée.
        
        Args:
            symbol: BTC ou ETH
            exchange: Exchange cible (deribit)
            start_date: Date de début (YYYY-MM-DD)
            end_date: Date de fin (YYYY-MM-DD)
            granularity: Résolution temporelle
        
        Returns:
            DataFrame avec colonnes : timestamp, strike, expiry, 
            option_type, bid, ask, iv_bid, iv_ask, delta, gamma
        """
        url = f"{self.BASE_URL}/historical/options/{exchange}"
        
        params = {
            "symbol": f"{symbol}-PERPETUAL",  # Underlying
            "start_date": start_date,
            "end_date": end_date,
            "resolution": granularity,
            "include_greeks": True,
            "include_iv": True
        }
        
        print(f"📥 Téléchargement options {symbol} du {start_date} au {end_date}...")
        
        response = requests.get(
            url,
            headers=self.headers,
            params=params,
            timeout=300
        )
        
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            df = self._parse_options_chain(data)
            print(f"✅ {len(df)} enregistrements récupérés")
            return df
        else:
            raise Exception(f"Erreur API: {response.status_code} - {response.text}")
    
    def _parse_options_chain(self, data: dict) -> pd.DataFrame:
        """Parse la réponse API en DataFrame structuré"""
        records = []
        
        for entry in data.get("options_chain", []):
            timestamp = entry["timestamp"]
            
            for strike_data in entry.get("strikes", []):
                records.append({
                    "timestamp": pd.to_datetime(timestamp, unit="ms"),
                    "expiry": strike_data["expiry"],
                    "strike": strike_data["strike"],
                    "option_type": strike_data["type"],  # call ou put
                    "bid": strike_data.get("bid", 0),
                    "ask": strike_data.get("ask", 0),
                    "iv_bid": strike_data.get("iv_bid", 0),
                    "iv_ask": strike_data.get("iv_ask", 0),
                    "delta": strike_data.get("greeks", {}).get("delta", 0),
                    "gamma": strike_data.get("greeks", {}).get("gamma", 0),
                    "theta": strike_data.get("greeks", {}).get("theta", 0),
                    "vega": strike_data.get("greeks", {}).get("vega", 0)
                })
        
        return pd.DataFrame(records)



Exemple d'utilisation

downloader = DeribitOptionsDownloader(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
df_btc_options = downloader.get_options_chain(
    symbol="BTC",
    start_date="2024-06-01",
    end_date="2024-06-30",
    granularity="5m"
)


Sauvegarde en Parquet pour efficacité

df_btc_options.to_parquet("btc_options_june_2024.parquet", engine="pyarrow")
print(f"💾 Fichier sauvegardé: btc_options_june_2024.parquet")

Méthode 2 : Téléchargement asynchrone avec streaming

Pour les datasets volumineux nécessaires au backtesting de volatilité sur plusieurs mois ou années, utilisez l'approche asynchrone qui maximise le débit et minimise les temps d'attente.


import asyncio
import aiohttp
import aiofiles
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Any
import json

class AsyncDeribitFetcher:
    """Fetch asynchrone des options_chain Deribit pour datasets volumineux"""
    
    BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"
    RATE_LIMIT = 10  # Requêtes par seconde
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(self.RATE_LIMIT)
    
    async def fetch_month(
        self,
        session: aiohttp.ClientSession,
        symbol: str,
        year: int,
        month: int
    ) -> List[Dict]:
        """Récupère les options_chain pour un mois complet"""
        
        start_date = f"{year}-{month:02d}-01"
        
        if month == 12:
            end_date = f"{year + 1}-01-01"
        else:
            end_date = f"{year}-{month + 1:02d}-01"
        
        url = f"{self.BASE_URL}/historical/options/deribit"
        params = {
            "symbol": f"{symbol}-PERPETUAL",
            "start_date": start_date,
            "end_date": end_date,
            "resolution": "5m",
            "include_greeks": True,
            "include_iv": True,
            "format": "ndjson"  # Newline Delimited JSON
        }
        
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        
        async with self.semaphore:
            async with session.get(url, params=params, headers=headers) as resp:
                if resp.status == 200:
                    content = await resp.text()
                    records = [json.loads(line) for line in content.strip().split('\n') if line]
                    print(f"  ✅ {year}-{month:02d}: {len(records)} records")
                    return records
                else:
                    print(f"  ❌ Erreur {resp.status} pour {year}-{month:02d}")
                    return []
    
    async def fetch_year(self, symbol: str, year: int) -> pd.DataFrame:
        """Récupère une année complète de données"""
        print(f"\n📅 Téléchargement {symbol} {year}...")
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            tasks = [
                self.fetch_month(session, symbol, year, month)
                for month in range(1, 13)
            ]
            results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        # Aplatir les résultats
        all_records = [record for month_records in results for record in month_records]
        
        if all_records:
            df = self._flatten_records(all_records)
            return df
        return pd.DataFrame()
    
    def _flatten_records(self, records: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
        """Aplatit les records imbriqués en DataFrame plat"""
        flattened = []
        
        for entry in records:
            timestamp = entry.get("timestamp")
            
            for strike in entry.get("strikes", []):
                for option in strike.get("options", []):
                    flattened.append({
                        "timestamp": timestamp,
                        "symbol": entry.get("symbol"),
                        "expiry": option.get("expiry"),
                        "strike": strike.get("strike"),
                        "type": option.get("type"),
                        "bid": option.get("bid", 0),
                        "ask": option.get("ask", 0),
                        "iv_bid": option.get("iv_bid", 0),
                        "iv_ask": option.get("iv_ask", 0),
                        "delta": option.get("greeks", {}).get("delta"),
                        "gamma": option.get("greeks", {}).get("gamma"),
                        "theta": option.get("greeks", {}).get("theta"),
                        "vega": option.get("greeks", {}).get("vega"),
                        "volume": option.get("volume", 0),
                        "open_interest": option.get("open_interest", 0)
                    })
        
        df = pd.DataFrame(flattened)
        df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
        return df.sort_values(["timestamp", "strike", "type"])


async def main():
    """Exemple : téléchargement 6 mois BTC + ETH pour backtesting"""
    
    fetcher = AsyncDeribitFetcher(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
    
    # Téléchargement parallèle BTC + ETH
    btc_task = fetcher.fetch_year("BTC", 2024)
    eth_task = fetcher.fetch_year("ETH", 2024)
    
    btc_df, eth_df = await asyncio.gather(btc_task, eth_task)
    
    # Sauvegarde partitionnée
    btc_df.to_parquet("data/btc_options_2024/", partition_cols=["timestamp"])
    eth_df.to_parquet("data/eth_options_2024/", partition_cols=["timestamp"])
    
    print(f"\n📊 Dataset BTC: {len(btc_df):,} lignes")
    print(f"📊 Dataset ETH: {len(eth_df):,} lignes")
    
    return btc_df, eth_df


Exécution

btc_data, eth_data = asyncio.run(main())

Construction du dataset de volatilité pour backtesting

Une fois les données téléchargées, vous devez les structurer pour faciliter les calculs de volatilité implicite, la construction de surface et l'analyse temporelle.


import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import brentq

class VolatilitySurfaceBuilder:
    """Construit une surface de volatilité à partir des options_chain"""
    
    RISK_FREE_RATE = 0.05  # Taux sans risque annuel
    
    def __init__(self, options_df: pd.DataFrame):
        """
        Args:
            options_df: DataFrame avec colonnes timestamp, strike, 
                       expiry, type, bid, ask, underlying_price
        """
        self.df = options_df.copy()
        self.df["mid_iv"] = (self.df["iv_bid"] + self.df["iv_ask"]) / 2
        self.df["spread"] = self.df["iv_ask"] - self.df["iv_bid"]
        
    def calculate_time_to_expiry(self, timestamp, expiry):
        """Calcule le temps en années jusqu'à l'expiration"""
        expiry_dt = pd.to_datetime(expiry)
        if isinstance(timestamp, (int, float)):
            timestamp = pd.to_datetime(timestamp, unit="ms")
        return max((expiry_dt - timestamp).days / 365.0, 1e-6)
    
    def black_scholes_iv(self, F, K, T, market_price, option_type):
        """
        Calcule la volatilité implicite via Black-Scholes inverse.
        Utilise la formule fermée pour les options européennes.
        """
        if T <= 0 or market_price <= 0:
            return np.nan
            
        K = float(K)
        F = float(F)
        
        # intrinsic value
        if option_type == "call":
            intrinsic = max(F - K, 0)
        else:
            intrinsic = max(K - F, 0)
        
        if market_price <= intrinsic:
            return np.nan
        
        def objective(sigma):
            d1 = (np.log(F / K) + 0.5 * sigma**2 * T) / (sigma * np.sqrt(T))
            d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
            
            if option_type == "call":
                price = np.exp(-self.RISK_FREE_RATE * T) * (F * norm.cdf(d1) - K * norm.cdf(d2))
            else:
                price = np.exp(-self.RISK_FREE_RATE * T) * (K * norm.cdf(-d2) - F * norm.cdf(-d1))
            
            return price - market_price
        
        try:
            iv = brentq(objective, 0.001, 5.0, xtol=1e-6)
            return iv
        except:
            return np.nan
    
    def build_surface_at_timestamp(self, ts_data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
        """Construit une surface de volatilité pour un timestamp donné"""
        
        # Filtrer les options avec spread acceptable
        ts_data = ts_data[ts_data["spread"] < 0.05].copy()
        
        surface = []
        
        for expiry in ts_data["expiry"].unique():
            expiry_options = ts_data[ts_data["expiry"] == expiry]
            
            T = self.calculate_time_to_expiry(
                expiry_options["timestamp"].iloc[0],
                expiry
            )
            
            F = expiry_options["underlying_price"].iloc[0]
            mid_prices = (expiry_options["bid"] + expiry_options["ask"]) / 2
            
            for idx, row in expiry_options.iterrows():
                iv = self.black_scholes_iv(F, row["strike"], T, row["mid"], row["type"])
                
                surface.append({
                    "strike": row["strike"],
                    "expiry": expiry,
                    "T": T,
                    "moneyness": F / row["strike",
                    "iv": iv,
                    "type": row["type"]
                })
        
        return pd.DataFrame(surface)
    
    def get_volatility_smile(self, expiry: str) -> pd.DataFrame:
        """Extrait le smile de volatilité pour une expiration donnée"""
        
        expiry_data = self.df[self.df["expiry"] == expiry].copy()
        
        # Moyenne par strike et type
        smile = expiry_data.groupby(["strike", "type"])["mid_iv"].mean().unstack()
        smile["moneyness"] = smile.index / expiry_data["underlying_price"].iloc[0]
        
        return smile



Traitement complet du dataset

print("🔧 Construction de la surface de volatilité...")

builder = VolatilitySurfaceBuilder(btc_data)


Extraire les surfaces mensuelles

monthly_surfaces = {}
for expiry in btc_data["expiry"].unique():
    if pd.notna(expiry):
        surface = builder.get_volatility_smile(expiry)
        monthly_surfaces[expiry] = surface
        print(f"  ✅ Surface {expiry} construite")


Sauvegarde des surfaces

import pickle
with open("btc_volatility_surfaces_2024.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(monthly_surfaces, f)

print("💾 Surfaces de volatilité sauvegardées")

Erreurs courantes et solutions

Erreur 1 : Rate LimitExceeded (HTTP 429)

Symptôme : L'API retourne des erreurs 429 après quelques requêtes réussies.



❌ MAUVAIS : Requêtes simultanées sans contrôle

for date in dates:
    response = requests.get(url, params={"date": date})  # Rate limit rapidement


✅ BON : Contrôle du rate limiting avec exponential backoff

import time
from ratelimit import limits, sleep_and_retry

@sleep_and_retry
@limits(calls=9, period=1)  # 9 requêtes/seconde max
def fetch_with_retry(url, params, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url, params=params)
            
            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            elif response.status_code == 429:
                wait_time = 2 ** attempt  # Exponential backoff
                print(f"⏳ Rate limit, attente {wait_time}s...")
                time.sleep(wait_time)
            else:
                raise Exception(f"HTTP {response.status_code}")
                
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(1)
    
    return None

Erreur 2 : Données incomplètes ou gaps dans l'historique

Symptôme : Le DataFrame final contient des timestamps manquants ou des NaN inexpliqués.



❌ MAUVAIS : Ignorer les données manquantes

df = downloader.get_options_chain(...)
print(f"Enregistrements: {len(df)}")  # Peut être incomplet


✅ BON : Validation et resampling pour compléter les gaps

def validate_and_fill_gaps(
    df: pd.DataFrame, 
    expected_frequency: str = "5min"
) -> pd.DataFrame:
    """
    Valide la complétude des données et remplit les gaps.
    """
    df = df.copy()
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
    df = df.sort_values("timestamp")
    
    # Définir la plage complète
    full_range = pd.date_range(
        start=df["timestamp"].min(),
        end=df["timestamp"].max(),
        freq=expected_frequency
    )
    
    # Identifier les timestamps manquants
    missing_ts = set(full_range) - set(df["timestamp"].unique())
    
    if missing_ts:
        print(f"⚠️ {len(missing_ts)} timestamps manquants détectés")
        
        # Resample avec interpolation
        df_indexed = df.set_index("timestamp")
        
        # Interpolation linéaire pour colonnes numériques
        numeric_cols = df_indexed.select_dtypes(include=[np.number]).columns
        df_resampled = df_indexed[numeric_cols].resample(expected_frequency).mean()
        df_resampled = df_resampled.interpolate(method="linear")
        
        return df_resampled.reset_index()
    
    return df


Application

df_validated = validate_and_fill_gaps(btc_data, expected_frequency="5min")
print(f"✅ Dataset validé: {len(df_validated)} enregistrements")

Erreur 3 : Calcul de volatilité implicite échoue (IV NaN)

Symptôme : La colonne iv_calculated contient uniquement des NaN ou des valeurs aberrantes.



❌ MAUVAIS : Calcul direct sans validation des inputs

df["iv"] = df.apply(
    lambda row: calculate_iv(row["F"], row["strike"], row["T"], row["price"], row["type"]),
    axis=1
)  # De nombreuses lignes échouent silencieusement


✅ BON : Validation complète et gestion robuste des erreurs

def robust_iv_calculation(
    F: float, 
    K: float, 
    T: float, 
    market_price: float, 
    option_type: str
) -> float:
    """
    Calcul robuste de IV avec validation complète.
    """
    # Validation des inputs
    if any(pd.isna([F, K, T, market_price])):
        return np.nan
    
    if T <= 0 or market_price <= 0:
        return np.nan
    
    if F <= 0 or K <= 0:
        return np.nan
    
    # Vérifier les bounds du prix
    intrinsic = max(F - K, 0) if option_type == "call" else max(K - F, 0)
    
    if market_price < intrinsic * np.exp(-0 * T):  # Lower bound
        return np.nan
    
    # Upper bound (approximative)
    upper = F if option_type == "call" else K * np.exp(-0 * T)
    if market_price > upper:
        return np.nan
    
    # Calcul IV avec retry sur bracket failure
    try:
        iv = brentq(
            lambda sigma: bs_price(F, K, T, sigma, option_type) - market_price,
            0.01,      # Lower bound IV (1%)
            5.0,       # Upper bound IV (500%)
            xtol=1e-6,
            maxiter=100
        )
        
        # Validation post-calcul
        if not (0.01 < iv < 3.0):  # IV doit être entre 1% et 300%
            return np.nan
            
        return iv
        
    except ValueError:
        # Bracket failure - essayer avec des bounds différents
        try:
            iv = brentq(
                lambda sigma: bs_price(F, K, T, sigma, option_type) - market_price,
                0.001, 10.0,
                xtol=1e-4
            )
            return iv
        except:
            return np.nan


Application vectorisée

df["iv_robust"] = df.apply(
    lambda row: robust_iv_calculation(
        row["F"], row["strike"], row["T"], 
        (row["bid"] + row["ask"]) / 2, row["type"]
    ),
    axis=1
)


Statistiques

valid_iv_pct = df["iv_robust"].notna().mean() * 100
print(f"✅ IV calculée: {valid_iv_pct:.1f}% de données valides")

Pour qui / pour qui ce n'est pas fait

✅ Ce guide est fait pour :

❌ Ce guide n'est pas fait pour :

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