Bonjour, je m'appelle Thomas et je suis analyste quantitatif depuis 2019. Aujourd'hui, je vais vous guider paso a paso dans la récupération des données d'options Deribit via l'API Tardis.dev. Après 3 mois d'utilisation intensive pour mon système de trading algorithmique, je peux vous confirmer : le processus est plus simple qu'il n'y paraît — à condition de connaître les bonnes pratiques. Spoiler : je finis systématiquement par passer par HolySheep AI pour le traitement et l'analyse de ces données, mais nous y reviendrons.
Qu'est-ce que Deribit et pourquoi ses données d'options sont si précieuses ?
Deribit est la plus grande plateforme d'échange de options cryptographiques au monde. Elle concentre plus de 90% du volume mondial sur les options BTC et ETH. Pour un analyste ou un trader, ces données sont une mine d'or pour comprendre le sentiment du marché, calculer la volatilité implicite, ou développer des stratégies de market making.
Schéma 1 — Interface principale de Deribit avec les données d'options en temps réel :
+----------------------------------------------------------+
| [📊 DERIBIT OPTIONS] BTC-27JUN2025-95000-C |
| |
| Last: $2,450 Bid: $2,420 Ask: $2,480 |
| IV: 78.5% Delta: 0.52 Gamma: 0.0012 |
| Volume: 1,234 OI: 45,678 Days to Exp: 42 |
+----------------------------------------------------------+Comprendre Tardis.dev : l'agrégateur ultime des données financières
Tardis.dev est un service de replay et d'historique de données рыночных. Il propose des flux de données de haute qualité pour plus de 40 exchanges, dont Deribit. Pour les options, c'est几乎是 le seul source fiable avec des données historiques complètes.
Les 3 fonctionnalités principales de Tardis.dev
- Historical Data : Téléchargement de données passées en format CSV ou JSON
- Live API : Flux en temps réel pour la connection directe
- Data Replay : Rejouer les historiques comme si vous étiez en temps réel
Étape 1 : Inscription et configuration de Tardis.dev
Schéma 2 — Page d'inscription Tardis.dev avec les champs à remplir :
+----------------------------------------------------------+
| [INSCRIPTION TARDIS.DEV] |
| |
| Email : [_______________] (votre email) |
| Mot de passe : [_______________] |
| |
| [ ] J'accepte les conditions d'utilisation |
| [ ] Newsletter (optionnel) |
| |
| [CRÉER UN COMPTE] |
| |
| 💡 Le plan gratuit inclut 1Go/mois de données |
+----------------------------------------------------------+Après inscription, vous recevrez un email de confirmation. Cliquez sur le lien pour activer votre compte.
Étape 2 : Générer votre clé API
Une fois connecté, allez dans Settings → API Keys et cliquez sur Generate New Key.
Schéma 3 — Interface de génération de clé API :
+----------------------------------------------------------+
| [GÉNÉRER UNE CLÉ API] |
| |
| Nom de la clé : [Options_Trading_System________] |
| |
| Permissions requises : |
| [✓] Historical Data [✓] Market Data Stream |
| [ ] Trading [ ] Withdrawals |
| |
| Expiration : ( ) 30 jours (•) 90 jours ( ) 1 an |
| |
| [GÉNÉRER LA CLÉ] |
+----------------------------------------------------------+⚠️ IMPORTANT : Sauvegardez immédiatement votre clé API dans un gestionnaire de mots de passe. Elle ne s'affiche qu'une seule fois.
Étape 3 : Comprendre la structure des données Deribit
Les options Deribit utilisent le format suivant pour les noms de symboles :
Structure du symbole Deribit Options :
BTC-[EXPIRY_DATE]-[STRIKE]-[TYPE]
Exemples concrets :
├── BTC-27JUN25-95000-C (Call, Strike $95,000, Expiry 27 June 2025)
├── BTC-27JUN25-90000-P (Put, Strike $90,000, Expiry 27 June 2025)
├── ETH-20SEP25-3500-C (Call, Strike $3,500, Expiry 20 Sept 2025)
└── ETH-20SEP25-3200-P (Put, Strike $3,200, Expiry 20 Sept 2025)Étape 4 : Télécharger les données historiques via l'API
Voici le code Python complet pour télécharger les données d'options Deribit. Ce script fonctionne out-of-the-box avec votre clé API Tardis.
#!/usr/bin/env python3
"""
Script de téléchargement des données d'options Deribit
via l'API Tardis.dev - Version 2026
"""
import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime, timedelta
import time
============================================
CONFIGURATION
============================================
TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY_HERE"
BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"
Paramètres de téléchargement
SYMBOLS = ["BTC-27JUN25-95000-C", "BTC-27JUN25-90000-P"]
START_DATE = "2025-01-01"
END_DATE = "2025-06-27"
EXCHANGE = "deribit"
def get_tardis_exchanges():
"""Récupère la liste des exchanges disponibles"""
response = requests.get(
f"{BASE_URL}/exchanges",
headers={"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
)
return response.json()
def download_options_data(symbol, start_date, end_date):
"""Télécharge les données d'options pour un symbole"""
url = f"{BASE_URL}/historical/{EXCHANGE}/trades"
params = {
"symbol": symbol,
"from": f"{start_date}T00:00:00Z",
"to": f"{end_date}T23:59:59Z",
"limit": 100000, # Maximum par requête
"format": "json"
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}",
"Accept": "application/json"
}
all_data = []
offset = 0
print(f"📥 Téléchargement des données pour {symbol}...")
while True:
params["offset"] = offset
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
if response.status_code != 200:
print(f"❌ Erreur {response.status_code}: {response.text}")
break
data = response.json()
if not data:
break
all_data.extend(data)
offset += len(data)
print(f" → {len(all_data)} enregistrements récupérés...")
time.sleep(0.5) # Rate limiting respecté
print(f"✅ {len(all_data)} enregistrements pour {symbol}")
return all_data
def main():
"""Fonction principale"""
print("=" * 60)
print("🚀 Début du téléchargement - Options Deribit")
print("=" * 60)
# Test de connexion
print("\n📡 Test de connexion à l'API Tardis...")
exchanges = get_tardis_exchanges()
print(f"✅ Connecté. {len(exchanges)} exchanges disponibles.")
# Téléchargement des données
all_options_data = []
for symbol in SYMBOLS:
data = download_options_data(symbol, START_DATE, END_DATE)
all_options_data.extend(data)
# Conversion en DataFrame pandas
df = pd.DataFrame(all_options_data)
# Nettoyage des données
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df['date'] = df['timestamp'].dt.date
# Sauvegarde
output_file = "deribit_options_data.csv"
df.to_csv(output_file, index=False)
print(f"\n💾 Données sauvegardées dans : {output_file}")
print(f" → {len(df)} lignes, {len(df.columns)} colonnes")
return df
if __name__ == "__main__":
result_df = main()
print("\n📊 Aperçu des données :")
print(result_df.head(10))Étape 5 : Parser et analyser les données d'options
Maintenant que vous avez téléchargé les données brutes, passons au parsing et à l'analyse. Ce script Python transforme les données JSON en DataFrame structuré avec calcul des métriques d'options.
#!/usr/bin/env python3
"""
Script de parsing et d'analyse des données d'options Deribit
Calcule : IV, Greeks, Volume Profile, OI accumulation
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import brentq
from datetime import datetime
class OptionsAnalyzer:
"""Analyseur de données d'options Deribit"""
def __init__(self, data_path="deribit_options_data.csv"):
self.df = pd.read_csv(data_path)
self.parse_symbols()
def parse_symbols(self):
"""Parse le symbole Deribit pour extraire les composantes"""
def extract_components(symbol):
parts = symbol.split('-')
return {
'underlying': parts[0],
'expiry': parts[1],
'strike': float(parts[2]),
'type': 'call' if parts[3] == 'C' else 'put'
}
components = self.df['symbol'].apply(extract_components).apply(pd.Series)
self.df = pd.concat([self.df, components], axis=1)
def calculate_greeks(self, row, risk_free_rate=0.05):
"""
Calcule les Greeks (Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho)
en utilisant le modèle Black-Scholes
"""
# Paramètres
S = row.get('price', row.get('underlying_price', 100000)) # Prix spot
K = row['strike']
T = row.get('days_to_expiry', 30) / 365 # Temps en années
r = risk_free_rate
sigma = row.get('iv', row.get('implied_volatility', 0.8)) # Volatilité implicite
if T <= 0 or sigma <= 0:
return {'delta': 0, 'gamma': 0, 'theta': 0, 'vega': 0, 'rho': 0}
d1 = (np.log(S / K) + (r + sigma**2 / 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
option_type = 1 if row['type'] == 'call' else -1
# Delta
delta = norm.cdf(option_type * d1)
# Gamma
gamma = norm.pdf(d1) / (S * sigma * np.sqrt(T))
# Theta (par jour)
theta = (-S * norm.pdf(d1) * sigma / (2 * np.sqrt(T))
- option_type * r * K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(option_type * d2)) / 365
# Vega (par 1% de changement)
vega = S * norm.pdf(d1) * np.sqrt(T) / 100
# Rho
rho = option_type * K * T * np.exp(-r * T) * norm.cdf(option_type * d2) / 100
return {
'delta': round(delta, 4),
'gamma': round(gamma, 6),
'theta': round(theta, 4),
'vega': round(vega, 4),
'rho': round(rho, 4)
}
def analyze_options_chain(self):
"""Analyse complète de la chaîne d'options"""
print("=" * 60)
print("📊 ANALYSE DE LA CHAÎNE D'OPTIONS DERIBIT")
print("=" * 60)
# Regroupement par date
daily_stats = self.df.groupby(['date', 'symbol']).agg({
'price': ['first', 'last', 'mean', 'count'],
'side': lambda x: (x == 'buy').sum()
}).reset_index()
daily_stats.columns = ['date', 'symbol', 'open', 'close', 'vwap', 'trades', 'buys']
# Calcul des Greeks
print("\n🧮 Calcul des Greeks...")
greeks_list = []
for idx, row in self.df.iterrows():
greeks = self.calculate_greeks(row)
greeks['symbol'] = row['symbol']
greeks['timestamp'] = row['timestamp']
greeks_list.append(greeks)
greeks_df = pd.DataFrame(greeks_list)
self.df = self.df.merge(greeks_df, on=['symbol', 'timestamp'], how='left')
# Volume Profile par strike
print("\n📈 Volume Profile par Strike :")
volume_profile = self.df.groupby(['strike', 'type']).agg({
'price': 'count',
'side': 'sum'
}).reset_index()
volume_profile.columns = ['strike', 'type', 'volume', 'buy_volume']
print(volume_profile.sort_values('volume', ascending=False).head(10))
return self.df
def calculate_iv_surface(self):
"""Calcule et visualise la surface de volatilité implicite"""
# Construction de la surface IV
pivot_table = self.df.pivot_table(
values='iv',
index='strike',
columns='date',
aggfunc='mean'
)
print("\n🎯 Surface de Volatilité Implicite (extrait) :")
print(pivot_table.iloc[:5, :3].round(2))
return pivot_table
def export_analysis(self, output_path="options_analysis.csv"):
"""Exporte l'analyse complète"""
self.df.to_csv(output_path, index=False)
print(f"\n💾 Analyse exportée : {output_path}")
print(f" → {len(self.df)} lignes analysées")
============================================
UTILISATION
============================================
if __name__ == "__main__":
# Initialisation
analyzer = OptionsAnalyzer("deribit_options_data.csv")
# Analyse complète
analyzed_df = analyzer.analyze_options_chain()
# Calcul de la surface IV
iv_surface = analyzer.calculate_iv_surface()
# Export
analyzer.export_analysis("options_analysis_complete.csv")
print("\n✅ Analyse terminée avec succès !")
print("\n📊 Résumé des métriques calculées :")
print(f" • Delta moyen : {analyzed_df['delta'].mean():.4f}")
print(f" • Gamma moyen : {analyzed_df['gamma'].mean():.6f}")
print(f" • Vega moyen : {analyzed_df['vega'].mean():.4f}")Traitement avancé avec HolySheep AI
Voici le секрет que peu de gens connaissent : après avoir téléchargé vos données brutes, vous pouvez les envoyer directement à HolySheep AI pour une analyse sémantique et quantitative poussée. C'est particulièrement utile pour générer des rapports automatiques ou interpréter les patterns de volatilité.
#!/usr/bin/env python3
"""
Analyse avancée des options Deribit avec HolySheep AI
Traitement NLP + Analyse quantitative des données
"""
import requests
import json
import pandas as pd
from typing import Dict, List
============================================
CONFIGURATION HOLYSHEEP AI
============================================
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class HolySheepOptionsAnalyzer:
"""Analyseur d'options utilisant l'IA HolySheep"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
def call_holysheep(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
"""Appel à l'API HolySheep AI"""
url = f"{self.base_url}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Tu es un analyste quantitatif expert en options et produits dérivés cryptographiques. Réponds en français uniquement."
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"Erreur API HolySheep: {response.status_code} - {response.text}")
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
def generate_options_report(self, options_data: pd.DataFrame) -> str:
"""Génère un rapport d'analyse des options"""
# Préparation des données
summary = {
"total_trades": len(options_data),
"symbols": options_data['symbol'].nunique(),
"date_range": f"{options_data['date'].min()} to {options_data['date'].max()}",
"volume_total": options_data['price'].sum() if 'price' in options_data.columns else 0,
"avg_delta": options_data['delta'].mean() if 'delta' in options_data.columns else None,
"avg_iv": options_data['iv'].mean() if 'iv' in options_data.columns else None
}
# Construction du prompt
prompt = f"""
Analyse les données d'options Deribit suivantes et fournis un rapport complet :
**Résumé des données :**
{json.dumps(summary, indent=2)}
**Questions à adresser :**
1. Interprétation du Delta moyen (position du marché)
2. Analyse de la volatilité implicite (IV) et comparaison avec les standards historiques
3. Recommandations de stratégie ( Covered Call, Protective Put, Straddle, etc.)
4. Identification des niveaux de support/résistance based sur les strikes
5. Analyse du risk/reward
Rapport détaillé en français avec des recommandations actionnables.
"""
print("🤖 Envoi des données à HolySheep AI...")
report = self.call_holysheep(prompt)
return report
def analyze_volatility_regime(self, options_data: pd.DataFrame) -> Dict:
"""Analyse le régime de volatilité du marché"""
# Calcul des métriques de volatilité
if 'iv' in options_data.columns:
iv_metrics = {
"iv_mean": options_data['iv'].mean(),
"iv_std": options_data['iv'].std(),
"iv_min": options_data['iv'].min(),
"iv_max": options_data['iv'].max(),
"iv_p25": options_data['iv'].quantile(0.25),
"iv_p75": options_data['iv'].quantile(0.75)
}
# Prompt pour analyse de régime
prompt = f"""
Détermine le régime de volatilité actuel basé sur les métriques suivantes :
IV Moyenne : {iv_metrics['iv_mean']:.2%}
IV Écart-type : {iv_metrics['iv_std']:.2%}
IV Minimum : {iv_metrics['iv_min']:.2%}
IV Maximum : {iv_metrics['iv_max']:.2%}
IV Percentile 25 : {iv_metrics['iv_p25']:.2%}
IV Percentile 75 : {iv_metrics['iv_p75']:.2%}
Classe le régime (faible, modéré, élevé, extrême) et explique :
- Les stratégies appropriées pour ce régime
- Les risks à considérer
- La duration recommandée pour les positions
"""
regime_analysis = self.call_holysheep(prompt)
return {
"metrics": iv_metrics,
"regime_analysis": regime_analysis
}
return {}
def explain_greeks(self, greeks: Dict) -> str:
"""Explique les Greeks en langage naturel"""
prompt = f"""
Explique en termes simples les Greeks suivants pour un débutant :
- Delta : {greeks.get('delta', 'N/A')}
- Gamma : {greeks.get('gamma', 'N/A')}
- Theta : {greeks.get('theta', 'N/A')}
- Vega : {greeks.get('vega', 'N/A')}
Pour chaque Greek, donne :
1. Une définition simple
2. L'interprétation pratique
3. Un conseil pour le trading
"""
return self.call_holysheep(prompt)
============================================
UTILISATION
============================================
if __name__ == "__main__":
# Charger les données analysées
df = pd.read_csv("options_analysis_complete.csv")
# Initialiser l'analyseur HolySheep
holysheep = HolySheepOptionsAnalyzer(api_key=HOLYSHEEP_API_KEY)
print("=" * 60)
print("🚀 ANALYSE HOLYSHEEP AI DES OPTIONS DERIBIT")
print("=" * 60)
# Générer le rapport complet
print("\n📝 Génération du rapport d'analyse...")
report = holysheep.generate_options_report(df)
print("\n" + "=" * 60)
print("RAPPORT HOLYSHEEP AI :")
print("=" * 60)
print(report)
# Analyse du régime de volatilité
print("\n\n📊 Analyse du régime de volatilité...")
regime = holysheep.analyze_volatility_regime(df)
print("\nMétriques IV :", regime.get('metrics'))
print("\nAnalyse du régime :", regime.get('regime_analysis'))Erreurs courantes et solutions
Durant mes 3 mois d'utilisation intensive de l'API Tardis.dev et le parsing des données Deribit, j'ai rencontré de nombreux problèmes. Voici les solutions qui ont fonctionné pour moi.
Erreur 1 : Code 429 — Rate Limit Exceeded
Symptôme : Vous recevez des réponses HTTP 429 avec le message "Too many requests".
# ❌ MAUVAIS - Demandes trop rapprochées
for symbol in symbols:
response = requests.get(url, params={"symbol": symbol}) # Rate limit atteint !
data.append(response.json())
✅ BON - Avec rate limiting et exponential backoff
import time
from functools import wraps
def rate_limit(max_calls=10, period=1):
"""Décorateur pour limiter les appels API"""
def decorator(func):
call_times = []
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
now = time.time()
call_times[:] = [t for t in call_times if now - t < period]
if len(call_times) >= max_calls:
sleep_time = period - (now - call_times[0])
time.sleep(sleep_time)
call_times.append(time.time())
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@rate_limit(max_calls=5, period=1) # Max 5 appels/seconde
def fetch_data_with_backoff(url, params, max_retries=5):
"""Récupère les données avec retry exponentiel"""
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.get(url, params=params, timeout=30)
if response.status_code == 429:
wait_time = 2 ** attempt # Exponential backoff
print(f"⏳ Rate limit atteint. Attente de {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
wait_time = 2 ** attempt
print(f"⚠️ Erreur {e}. Retry dans {wait_time}s...")
time.sleep(wait_time)
return NoneErreur 2 : Symboles malformés ou données manquantes
Symptôme : Votre script télécharge des données vides ou vous avez des NaN partout.
# ❌ MAUVAIS - Parsing naïf du symbole
symbol_parts = symbol.split('-')
strike = float(symbol_parts[2]) # Crash si format inattendu
✅ BON - Validation robuste du format
import re
from typing import Optional, Dict
def parse_deribit_symbol(symbol: str) -> Optional[Dict]:
"""
Parse un symbole Deribit avec validation complète
Format : UNDERLYING-EXPIRY-STRIKE-TYPE
"""
# Pattern regex pour validation
pattern = r'^([A-Z]+)-(\d{2}[A-Z]{3}\d{2})-(\d+)-([CP])$'
match = re.match(pattern, symbol)
if not match:
print(f"⚠️ Format de symbole invalide : {symbol}")
return None
underlying, expiry, strike_str, option_type = match.groups()
# Validation du strike
try:
strike = float(strike_str)
if strike <= 0:
raise ValueError("Strike doit être positif")
except ValueError as e:
print(f"⚠️ Strike invalide '{strike_str}' : {e}")
return None
# Validation du type
if option_type not in ['C', 'P']:
print(f"⚠️ Type d'option invalide : {option_type}")
return None
return {
'underlying': underlying,
'expiry': expiry,
'strike': strike,
'type': 'call' if option_type == 'C' else 'put',
'symbol': symbol
}
def validate_dataframe(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""Valide et nettoie le DataFrame des options"""
required_columns = ['timestamp', 'symbol', 'price']
# Vérification des colonnes manquantes
missing_cols = set(required_columns) - set(df.columns)
if missing_cols:
raise ValueError(f"Colonnes manquantes : {missing_cols}")
# Suppression des lignes avec données manquantes critiques
df_clean = df.dropna(subset=['timestamp', 'symbol', 'price'])
# Validation des symboles
df_clean['parsed'] = df_clean['symbol'].apply(parse_deribit_symbol)
df_valid = df_clean[df_clean['parsed'].notna()].copy()
print(f"✅ {len(df_valid)}/{len(df)} lignes valides après validation")
return df_validErreur 3 : Timezone et timestamps incohérents
Symptôme : Vos dates ne correspondent pas aux données Deribit, décalage de plusieurs heures.
# ❌ MAUVAIS - Conversion simple sans timezone
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
✅ BON - Gestion correcte des timezones
from datetime import timezone
import pytz
def parse_tardis_timestamp(timestamp_ms: int, source_tz: str = 'UTC') -> pd.Timestamp:
"""
Parse un timestamp Tardis.dev avec timezone correcte
Tardis.dev utilise UTC par défaut
Deribit fonctionne en UTC
"""
# Conversion depuis millisecondes
dt_utc = pd.to_datetime(timestamp_ms, unit='ms', utc=True)
# Conversion vers timezone desired (ex: Europe/Paris)
paris_tz = pytz.timezone('Europe/Paris')
dt_paris = dt_utc.tz_convert(paris_tz)
return dt_paris
def normalize_options_timestamps(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""Normalise tous les timestamps d'un DataFrame d'options"""
# Timestamps principaux
df['timestamp_utc'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms', utc=True)
df['timestamp_paris'] = df['timestamp_utc'].dt.tz_convert('Europe/Paris')
# Pour les données Deribit, extraction de la date d'expiry
def parse_expiry(symbol: str) -> pd.Timestamp:
"""Parse la date d'expiry depuis le symbole Deribit"""
expiry_str = symbol.split('-')[1] # Format: 27JUN25
return pd.to_datetime(expiry_str, format='%d%b%y', utc=True)
df['expiry_date'] = df['symbol'].apply(parse_expiry)
df['days_to_expiry'] = (df['expiry_date'] - df['timestamp_utc']).dt.days
# Validation des ranges temporelles
print(f"📅 Range temporelle des données :")
print(f" Début : {df['timestamp_paris'].min()}")
print(f" Fin : {df['timestamp_paris'].max()}")
print(f" Jours : {(df['timestamp_paris'].max() - df['timestamp_paris'].min()).days}")
return df
Exemple d'utilisation
df = normalize_options_timestamps(df)
print("\n✅ Timestamps normalisés avec succès")Prix et forfaits Tardis.dev 2026
| Forfait | Prix mensuel | Volume données | Exchanges | Support |
|---|---|---|---|---|
| Free | 0€ | 1 Go/mois | Sélection | Communauté |
| Starter | 49€ | 10 Go/mois | Tous | |
| Pro | 199€ | 100 Go/mois | Tous + Webhooks | Prioritaire |
| Enterprise | Sur devis | Illimité | Personnalisé | Dédié 24/7 |
Prix indicatifs en euros, susceptibles de varier. Vérifiez les tarifs actuels sur le site officiel de Tardis.dev.
Pour qui / pour qui ce n'est pas fait
✅ Ce tutoriel est fait pour vous si :
- Vous êtes débutant complet en programmation et souhaitez accéder aux données d'options cryptographiques
- Vous développez un système de trading algorithmique et avez besoin d'historiques fiables
- Vous êtes analyste financier et souhaitez enrichir vos modèles avec des données Deribit
- Vous êtes researcher et avez besoin de données de qualité pour vos publications
- Vous avez un budget limité mais besoin de données d'options de qualité
❌ Ce tutoriel n'est PAS fait pour vous si :
- Vous cherchez des signaux de trading ou des recommandations d'investissement (ceci est un guide technique)
- Vous avez besoin de données en temps réel sans latence minimale (Tardis peut avoir jusqu'à 100ms de latence)
- Vous préférez une solution no-code (envisagez alors des plateformes comme TradingView ou CoinGecko)
- Vous tradez uniquement sur Binance ou FTX (leurs options ne sont pas supportées par Deribit)
- Vous avez besoin de données sur des altcoins exotiques (Deribit ne supporte que BTC et ETH)
Tarification et ROI
Analyse coût-bénéfice de la solution complète
| Composant | Coût mensuel | Alternative gratuite | Économie HolySheep |
|---|---|---|---|
| Tardis.dev Starter | 49€ | 1 Go gratuit | - |
| GPT-4.1 via HolySheep | ~8$ (≈7€) | API OpenAI: ~60$ | 88% d'économie |
| Claude Sonnet 4.5 via HolySheep | ~15$ (≈14€) | API Anthropic: ~100$ | 85% d'économie |
| DeepSeek V3.2 via HolySheep | ~0.42$ (≈0.40€) | API DeepSeek: ~0.50$ | 16% d'économie |