Introduction
Dans cet article, je vais vous expliquer comment construire un波动率曲面 (volatility surface) complet pour les options Deribit en utilisant l'intelligence artificielle. En tant que trader quantitatif ayant développé des systèmes de market-making sur Deribit pendant plus de trois ans, je peux vous confirmer que la construction d'une surface de volatilité précise constitue le fondement de toute stratégie d'options rentable. Les données de volatilité implicite vous permettront de détecter les opportunités d'arbitrage, de gérer efficacement votre risque delta, et d'identifier les points aberrants du marché avant vos concurrents. L'écosystème Deribit propose le plus grand volume d'options BTC et ETH au monde, ce qui en fait une source de données idéale pour construire des surfaces de volatilité robustes. Cependant, extraire, nettoyer et interpoler ces données manuellement représente un défi considérable. C'est précisément là que l'API HolySheep AI entre en jeu pour automatiser l'ensemble du processus.Comparatif des Coûts IA pour l'Analyse Financière
Avant de plonger dans le code, examinons la comparaison économique des principales API IA pour votre pipeline d'analyse de données financières :| Modèle | Prix Output ($/MTok) | Coût 10M tokens/mois | Latence moyenne |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 0,42 $ | 4 200 $ | <50ms avec HolySheep |
| Gemini 2.5 Flash | 2,50 $ | 25 000 $ | ~80ms |
| GPT-4.1 | 8,00 $ | 80 000 $ | ~120ms |
| Claude Sonnet 4.5 | 15,00 $ | 150 000 $ | ~150ms |
Analyse : Pour un projet de construction de surface de volatilité nécessitant environ 10 millions de tokens par mois (traitement des données, calibration des modèles, génération de rapports), DeepSeek V3.2 via HolySheep AI offre une économie de 96% par rapport à Claude Sonnet 4.5, tout en maintenant une latence inférieure à 50ms grâce à l'infrastructure optimisée de HolySheep.
Prérequis et Architecture du Système
Pour suivre ce tutoriel, vous aurez besoin de Python 3.10+, d'un accès à l'API Deribit, et d'une clé API HolySheep. L'architecture que nous allons construire se compose de trois modules principaux : la collecte de données Deribit, le traitement et l'interpolation de la surface de volatilité, et l'analyse assistée par IA pour identifier les anomalies et opportunités.
1. Collecte des Données d'Options Deribit
#!/usr/bin/env python3
"""
Deribit Options Data Collector
Récupère les données de volatility surface depuis Deribit API
"""
import requests
import json
import time
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional
class DeribitDataCollector:
"""
Collecteur de données d'options Deribit
Nécessite une clé API Deribit (testnet ou mainnet)
"""
BASE_URL = "https://www.deribit.com/api/v2"
def __init__(self, client_id: str, client_secret: str, testnet: bool = True):
self.client_id = client_id
self.client_secret = client_secret
self.base_url = "https://test.deribit.com/api/v2" if testnet else self.BASE_URL
self.access_token = None
self.refresh_token = None
def authenticate(self) -> Dict:
"""Authentification sur l'API Deribit"""
payload = {
"method": "public/auth",
"params": {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": self.client_id,
"client_secret": self.client_secret
},
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/public/auth",
json=payload,
headers={"Content-Type": "application/json"}
)
result = response.json()
if "result" in result:
self.access_token = result["result"]["access_token"]
self.refresh_token = result["result"]["refresh_token"]
print(f"✅ Authentifié avec succès")
return result["result"]
else:
raise Exception(f"Échec d'authentification: {result}")
def get_instruments(self, currency: str = "BTC", kind: str = "option") -> List[Dict]:
"""
Récupère tous les instruments d'options disponibles
currency: BTC ou ETH
kind: 'option' ou 'future'
"""
payload = {
"method": "public/get_instruments",
"params": {
"currency": currency,
"kind": kind,
"expired": False
},
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/public/get_instruments",
json=payload,
headers={"Content-Type": "application/json"}
)
result = response.json()
if "result" in result:
instruments = result["result"]
print(f"📊 {len(instruments)} instruments trouvés pour {currency}")
return instruments
else:
raise Exception(f"Erreur récupération instruments: {result}")
def get_orderbook(self, instrument_name: str) -> Dict:
"""Récupère le carnet d'ordres pour un instrument"""
payload = {
"method": "public/get_order_book",
"params": {"instrument_name": instrument_name},
"jsonrpc": "2.0",
"id": 3
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}
if self.access_token:
headers["Authorization"] = f"Bearer {self.access_token}"
response = requests.post(
f"{self.base_url}/public/get_order_book",
json=payload,
headers=headers
)
return response.json().get("result", {})
def get_volatility_data(self, currency: str = "BTC") -> List[Dict]:
"""
Collecte complète des données de volatilité pour construire la surface
"""
instruments = self.get_instruments(currency, "option")
volatility_data = []
for idx, instrument in enumerate(instruments):
instrument_name = instrument["instrument_name"]
try:
orderbook = self.get_orderbook(instrument_name)
if orderbook:
data_point = {
"instrument_name": instrument_name,
"strike": instrument["strike"],
"expiry": instrument["expiration_timestamp"],
"option_type": instrument["option_type"],
"bid_volatility": orderbook.get("bid_volatility", [0, 0]),
"ask_volatility": orderbook.get("ask_volatility", [0, 0]),
"mark_volatility": orderbook.get("mark_volatility", 0),
"best_bid_price": orderbook.get("best_bid_price", 0),
"best_ask_price": orderbook.get("best_ask_price", 0),
"underlying_price": orderbook.get("underlying_price", 0),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
volatility_data.append(data_point)
# Rate limiting: 10 req/sec max on Deribit
if (idx + 1) % 10 == 0:
time.sleep(1.1)
except Exception as e:
print(f"⚠️ Erreur pour {instrument_name}: {e}")
continue
print(f"✅ {len(volatility_data)} points de données collectés")
return volatility_data
=== UTILISATION ===
if __name__ == "__main__":
# IMPORTANT: Utilisez vos propres credentials Deribit
# Inscrivez-vous sur https://www.deribit.com pour obtenir vos clés
collector = DeribitDataCollector(
client_id="YOUR_DERIBIT_CLIENT_ID",
client_secret="YOUR_DERIBIT_CLIENT_SECRET",
testnet=True # Commencez sur testnet!
)
try:
collector.authenticate()
btc_vol_data = collector.get_volatility_data("BTC")
eth_vol_data = collector.get_volatility_data("ETH")
print(f"\n📈 Total: {len(btc_vol_data)} + {len(eth_vol_data)} points de données")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur: {e}")Ce script collecte l'intégralité des carnets d'ordres d'options Deribit, incluant les volatilités bid/ask/mark qui constituent les fondations de votre surface. Pour les professionnelles et professionnels, je recommande d'exécuter cette collecte toutes les 5 secondes pendant les heures de marché actif afin de capturer la dynamique complète de la surface de volatilité.
2. Construction de la Surface de Volatilité avec Interpolation
#!/usr/bin/env python3
"""
Volatility Surface Construction
Interpolation et smoothing de la surface de volatilité implicite
"""
import numpy as np
from scipy.interpolate import RectBivariateSpline, griddata
from scipy.optimize import minimize
from typing import Tuple, List, Dict
import json
class VolatilitySurfaceBuilder:
"""
Constructeur de surface de volatilité multi-expiration
Implémente le modèle SABR et l'interpolation par spline cubique
"""
def __init__(self, min_strike: float = 0.5, max_strike: float = 2.0,
n_strikes: int = 50, n_expirations: int = 20):
"""
Paramètres:
min_strike: Strike minimum en % du spot (0.5 = 50% du spot)
max_strike: Strike maximum en % du spot
n_strikes: Nombre de points d'interpolation en strike
n_expirations: Nombre d'expirations à inclure
"""
self.min_strike = min_strike
self.max_strike = max_strike
self.n_strikes = n_strikes
self.n_expirations = n_expirations
self.grid = None
self.surface = None
def strikes_to_moneyness(self, strikes: np.ndarray, spot: float) -> np.ndarray:
"""Convertit les strikes en moneyness (K/S)"""
return strikes / spot
def calculate_log_moneyness(self, strikes: np.ndarray, spot: float) -> np.ndarray:
"""Calcule le log-moneyness: ln(K/F)"""
return np.log(strikes / spot)
def sabr_volatility(self, F: float, K: float, T: float,
alpha: float, beta: float, rho: float, nu: float) -> float:
"""
Calcule la volatilité SABR
F: Forward price
K: Strike
T: Temps jusqu'à expiration
alpha: Coefficient de volatilité initiale
beta: CEV exponent (0 < beta <= 1)
rho: Corrélation spot/vol
nu: Vol of vol
"""
eps = 1e-7
# Log-moneyness
FK_mid = (F * K) ** (1 - beta)
log_FK = np.log(F / K) if F != K else eps
# Termes de la formule Hagan
term1 = alpha / (FK_mid ** ((1 - beta) / 2) * (1 + ((1 - beta) ** 2 / 24) *
log_FK ** 2 + ((1 - beta) ** 4 / 1920) * log_FK ** 4))
# Ajustements pour strikes proches
if abs(F - K) < eps:
# ATM case
sabr_vol = alpha * (F ** (beta - 1)) * (1 + ((1 - beta) ** 2 / 24 * alpha ** 2 /
(F ** (2 * (1 - beta))) + 0.25 * rho * beta * nu * alpha /
(F ** (1 - beta)) + (2 - 3 * rho ** 2) / 24 * nu ** 2) * T)
else:
# General case
gamma1 = (1 - beta) ** 2 / 24 * alpha ** 2 / (F * K) ** (1 - beta)
gamma2 = 0.25 * (1 - beta) ** 2 / 24 * alpha ** 2 / (F * K) ** (2 - 2 * beta)
term2 = (1 - beta) ** 2 / 24 * log_FK ** 2 / (F * K) ** (1 - beta)
term3 = (1 - beta) ** 4 / 1920 / (F * K) ** (2 - 2 * beta)
denominator = 1 + term2 + term3
sabr_vol = term1 * denominator * (1 +
((1 - beta) ** 2 / 24 * alpha ** 2 /
(F * K) ** (2 - 2 * beta) +
0.25 * rho * beta * nu * alpha / (F * K) ** (1 - beta) +
(2 - 3 * rho ** 2) / 24 * nu ** 2) * T)
return max(sabr_vol, eps)
def calibrate_sabr(self, strikes: np.ndarray, maturities: np.ndarray,
market_vols: np.ndarray, spot: float) -> List[Dict]:
"""
Calibration des paramètres SABR sur la surface de volatilité marché
strikes: Array de strikes
maturities: Array de maturités (en années)
market_vols: Volatilités implicites du marché
spot: Prix spot actuel
"""
calibrated_params = []
unique_maturities = np.unique(maturities)
for i, T in enumerate(unique_maturities):
mask = np.abs(maturities - T) < 1e-6
K_subset = strikes[mask]
vol_subset = market_vols[mask]
if len(K_subset) < 3:
continue
def objective(params):
alpha, beta, rho, nu = params
if alpha <= 0 or nu <= 0 or abs(rho) >= 1:
return 1e10
F = spot
predicted_vols = np.array([
self.sabr_volatility(F, K, T, alpha, beta, rho, nu)
for K in K_subset
])
# Weighted MSE (plus de poids pour ATM)
weights = np.exp(-((K_subset / spot - 1) ** 2) / 0.1)
mse = np.sum(weights * (predicted_vols - vol_subset) ** 2)
return mse
# Initial guess: alpha ~ATM vol, beta=0.7, rho=-0.3, nu=0.3
x0 = [np.median(vol_subset), 0.7, -0.3, 0.3]
bounds = [(0.01, 2.0), (0.1, 0.99), (-0.99, 0.99), (0.01, 2.0)]
result = minimize(objective, x0, method='L-BFGS-B', bounds=bounds)
if result.success:
calibrated_params.append({
"maturity": T,
"alpha": result.x[0],
"beta": result.x[1],
"rho": result.x[2],
"nu": result.x[3],
"rmse": result.fun
})
return calibrated_params
def build_interpolated_surface(self, data: List[Dict], spot: float) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]:
"""
Construit la surface de volatilité interpolée
data: Liste des points de données {strike, expiry, mark_volatility}
spot: Prix spot actuel du sous-jacent
"""
# Extraction des données
strikes = np.array([d["strike"] for d in data])
maturities = np.array([
(d["expiry"] / 1000 - np.datetime64('now').astype('float64')) / (365.25 * 24 * 3600 * 1e9)
for d in data
])
vols = np.array([d["mark_volatility"] for d in data])
# Nettoyage: suppression des valeurs aberrantes
valid_mask = (vols > 0.01) & (vols < 3.0) & (maturities > 0) & (maturities < 2)
strikes = strikes[valid_mask]
maturities = maturities[valid_mask]
vols = vols[valid_mask]
# Conversion en moneyness
moneyness = strikes / spot
# Grille d'interpolation
moneyness_grid = np.linspace(
max(moneyness.min(), 0.3),
min(moneyness.max(), 3.0),
self.n_strikes
)
maturities_grid = np.linspace(maturities.min(), maturities.max(), self.n_expirations)
# Interpolation par spline bicubique
try:
surface = RectBivariateSpline(
maturities,
moneyness,
vols,
kx=3, ky=3,
s=0.1 # Smoothing factor
)
vol_grid = surface(maturities_grid, moneyness_grid)
except Exception as e:
print(f"⚠️ Interpolation spline échouée, utilisation de griddata: {e}")
# Fallback vers interpolation linéaire
M_mesh, T_mesh = np.meshgrid(moneyness, maturities)
points = np.column_stack([M_mesh.ravel(), T_mesh.ravel()])
values = vols
M_grid, T_grid = np.meshgrid(moneyness_grid, maturities_grid)
grid_points = np.column_stack([M_grid.ravel(), T_grid.ravel()])
vol_grid = griddata(points, values, grid_points, method='linear', fill_value=np.nan)
vol_grid = vol_grid.reshape(len(maturities_grid), len(moneyness_grid))
self.grid = (maturities_grid, moneyness_grid)
self.surface = vol_grid
return maturities_grid, moneyness_grid, vol_grid
def detect_smile_skew_anomalies(self, threshold: float = 0.02) -> List[Dict]:
"""
Détecte les anomalies dans le sourire de volatilité
Retourne les opportunités potentielles d'arbitrage
"""
if self.surface is None:
raise ValueError("Surface non construite. Appelez build_interpolated_surface d'abord.")
anomalies = []
maturities, moneyness, vol_grid = self.grid[0], self.grid[1], self.surface
for i, T in enumerate(maturities):
vol_slice = vol_grid[i, :]
# Calcul du skew ATM vs OTM
atm_idx = np.argmin(np.abs(moneyness - 1.0))
if atm_idx > 0 and atm_idx < len(vol_slice) - 1:
atm_vol = vol_slice[atm_idx]
# Skew put (OTM puts: moneyness < 0.95)
otm_put_mask = moneyness < 0.95
if np.any(otm_put_mask):
otm_put_vol = np.min(vol_slice[otm_put_mask])
skew_put = atm_vol - otm_put_vol
if abs(skew_put) > threshold:
anomalies.append({
"type": "put_skew_anomaly",
"maturity": T,
"atm_vol": atm_vol,
"skew": skew_put,
"severity": "high" if abs(skew_put) > threshold * 2 else "medium"
})
# Skew call (OTM calls: moneyness > 1.05)
otm_call_mask = moneyness > 1.05
if np.any(otm_call_mask):
otm_call_vol = np.min(vol_slice[otm_call_mask])
skew_call = otm_call_vol - atm_vol
if abs(skew_call) > threshold:
anomalies.append({
"type": "call_skew_anomaly",
"maturity": T,
"atm_vol": atm_vol,
"skew": skew_call,
"severity": "high" if abs(skew_call) > threshold * 2 else "medium"
})
return anomalies
=== UTILISATION ===
if __name__ == "__main__":
# Import depuis le script de collecte
from deribit_collector import DeribitDataCollector
# Collecte des données
collector = DeribitDataCollector(
client_id="YOUR_DERIBIT_CLIENT_ID",
client_secret="YOUR_DERIBIT_CLIENT_SECRET"
)
collector.authenticate()
btc_data = collector.get_volatility_data("BTC")
if btc_data:
# Construction de la surface
builder = VolatilitySurfaceBuilder(
min_strike=0.5,
max_strike=2.0,
n_strikes=50,
n_expirations=20
)
# Estimation du spot (à remplacer par les vraies données)
spot_price = 67500 # Prix spot BTC approx.
maturities, moneyness, vol_surface = builder.build_interpolated_surface(btc_data, spot_price)
print(f"📊 Surface construite: {vol_surface.shape}")
print(f" Maturités: {maturities.min():.2f} à {maturities.max():.2f} ans")
print(f" Moneyness: {moneyness.min():.2f} à {moneyness.max():.2f}")
# Détection d'anomalies
anomalies = builder.detect_smile_skew_anomalies(threshold=0.02)
print(f"\n🔍 {len(anomalies)} anomalies détectées")3. Analyse IA de la Surface avec HolySheep
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI Integration for Volatility Surface Analysis
Analyse intelligente et génération de rapports automatiques
"""
import requests
import json
from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime
class HolySheepVolatilityAnalyzer:
"""
Analyseur de surface de volatilité alimenté par IA HolySheep
Utilise DeepSeek V3.2 pour l'analyse qualitative
"""
# ✅ CORRECT: base_url HolySheep
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
"""
Initialisation avec votre clé API HolySheep
IMPORTANT: Obtenez votre clé sur https://www.holysheep.ai/register
Profitez du taux de change ¥1=$1 et des crédits gratuits!
"""
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
raise ValueError("❌ Clé API HolySheep requise. Inscrivez-vous sur https://www.holysheep.ai/register")
self.api_key = api_key
self.model = "deepseek/deepseek-v3"
self.cost_per_mtok = 0.42 # DeepSeek V3.2: $0.42/MTok output
def analyze_surface_quality(self, surface_data: Dict) -> Dict:
"""
Analyse la qualité de la surface de volatilité construite
Utilise l'IA pour identifier les problèmes potentiels
"""
prompt = f"""Analyse une surface de volatilité d'options Deribit BTC avec les caractéristiques suivantes:
Prix spot: {surface_data.get('spot_price', 'N/A')}
Nombre de points de données: {surface_data.get('data_points', 0)}
Maturité min: {surface_data.get('min_maturity', 'N/A')} jours
Maturité max: {surface_data.get('max_maturity', 'N/A')} jours
Volatilité ATM moyenne: {surface_data.get('avg_atm_vol', 'N/A')}%
Anomalies détectées: {json.dumps(surface_data.get('anomalies', []), indent=2)}
Ta tâche:
1. Évalue la qualité de la surface (cohérence, smoothness, arbitrage-free)
2. Identifie les risques potentiels (butterfly arbitrage, calendar spread)
3. Propose des stratégies de trading basées sur les anomalies
4. Donne un score de confiance 0-100%
Réponds en JSON avec le format:
{{
"quality_score": (0-100),
"quality_issues": ["liste des problèmes"],
"trading_signals": ["signaux de trading"],
"confidence": "high/medium/low",
"recommendations": ["recommandations"]
}}"""
return self._call_ai(prompt)
def generate_market_report(self, market_data: Dict) -> str:
"""
Génère un rapport d'analyse marché complet
Utilisation: ~5000 tokens, coût ~$2.10 avec DeepSeek V3.2
"""
prompt = f"""Génère un rapport d'analyse du marché des options BTC sur Deribit.
Données actuelles:
- Spot: ${market_data.get('spot', 'N/A')}
- Volatilité implicite ATM (1W): {market_data.get('iv_1w', 'N/A')}%
- Volatilité implicite ATM (1M): {market_data.get('iv_1m', 'N/A')}%
- Skew 25delta put: {market_data.get('skew_put', 'N/A')} vols
- Skew 25delta call: {market_data.get('skew_call', 'N/A')} vols
- Volume options 24h: ${market_data.get('volume_24h', 'N/A')}
- Open interest: ${market_data.get('open_interest', 'N/A')}
Inclure:
1. Analyse du sentiment de marché (fear/greed, positioning)
2. Évaluation du smile de volatilité
3. Stratégies recommandées (iron condor, calendar, straddle...)
4. Niveaux de risque clés
5. Signaux techniques à surveiller
Style: Professionnel, analyse quantitative, actionnable."""
return self._call_ai(prompt)
def explain_pnl_attribution(self, pnl_data: Dict) -> str:
"""
Explique l'attribution P&L d'un book d'options
Coût: ~2000 tokens, ~$0.84
"""
prompt = f"""Analyse l'attribution P&L d'un book d'options BTC:
Positions:
{json.dumps(pnl_data.get('positions', []), indent=2)}
P&L total: ${pnl_data.get('total_pnl', 0)}
Greeks agrégés:
- Delta: {pnl_data.get('greeks', {}).get('delta', 'N/A')}
- Gamma: {pnl_data.get('greeks', {}).get('gamma', 'N/A')}
- Vega: {pnl_data.get('greeks', {}).get('vega', 'N/A')}
- Theta: {pnl_data.get('greeks', {}).get('theta', 'N/A')}
Décompose:
1. Sources de P&L (delta, gamma, vega, theta)
2. Impact du mouvement de spot
3. Impact du changement de volatilité
4. Recommandations de rebalancing
5. Risques non-couverts identifiés"""
return self._call_ai(prompt)
def backtest_strategy(self, strategy_params: Dict, historical_data: List) -> Dict:
"""
Génère une analyse de backtest pour une stratégie d'options
Coût: ~3000 tokens, ~$1.26
"""
prompt = f"""Analyse le backtest d'une stratégie d'options sur données historiques BTC.
Stratégie:
- Type: {strategy_params.get('type', 'N/A')}
- Entry conditions: {strategy_params.get('entry', 'N/A')}
- Exit conditions: {strategy_params.get('exit', 'N/A')}
- Capital alloué: ${strategy_params.get('capital', 'N/A')}
Résultats historiques:
{json.dumps(historical_data[:10], indent=2)} # 10 dernières transactions
Analyse:
1. Performance ajustée au risque (Sharpe, Sortino, Calmar)
2. Drawdown maximum et durée
3. Win rate et profit factor
4. Sensibilité aux conditions de marché
5. Optimisations recommandées
6. Verdict: viable ou non pour production?"""
return self._call_ai(prompt)
def _call_ai(self, prompt: str, max_tokens: int = 2000) -> any:
"""
Appel à l'API HolySheep DeepSeek
Latence typique: <50ms
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": 0.3 # Température basse pour analyse financière
}
try:
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
usage = result.get("usage", {})
cost = (usage.get("total_tokens", 0) / 1_000_000) * self.cost_per_mtok
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"tokens_used": usage.get("total_tokens", 0),
"estimated_cost_usd": round(cost, 4),
"latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
}
else:
return {
"error": f"API Error: {response.status_code}",
"details": response.text
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {
"error": "Request failed",
"details": str(e)
}
def estimate_monthly_cost(tokens_per_call: int, calls_per_day: int, days_per_month: int = 22) -> Dict:
"""
Estime le coût mensuel pour l'analyse IA
DeepSeek V3.2 via HolySheep: $0.42/MTok output
"""
total_tokens = tokens_per_call * calls_per_day * days_per_month
cost_usd = (total_tokens / 1_000_000) * 0.42
cost_cny = cost_usd # Taux ¥1=$1 avec HolySheep!
return {
"tokens_per_month": total_tokens,
"cost_usd": round(cost_usd, 2),
"cost_cny": round(cost_cny, 2),
"vs_openai": round(total_tokens / 1_000_000 * 15, 2), # GPT-4o: $15/MTok
"savings_percent": round((1 - 0.42/15) * 100, 1)
}
=== UTILISATION ===
if __name__ == "__main__":
# Obtenez votre clé sur https://www.holysheep.ai/register
analyzer = HolySheepVolatilityAnalyzer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Exemple: Analyse de surface
surface_data = {
"spot_price": 67500,
"data_points": 150,
"min_maturity": 1,
"max_maturity": 90,
"avg_atm_vol": 65.5,
"anomalies": [
{"type": "put_skew", "maturity": 0.25, "skew": 0.05},
{"type": "call_skew", "maturity": 0.5, "skew": -0.03}
]
}
print("🔄 Analyse en cours...")
result = analyzer.analyze_surface_quality(surface_data)
print(f"\n📊 Résultats:")
print(f" Contenu: {result.get('content', 'N/A')[:200]}...")
print(f" Tokens: {result.get('tokens_used', 'N/A')}")
print(f" Coût: ${result.get('estimated_cost_usd', 'N/A')}")
print(f" Latence: {result.get('latency_ms', 'N/A')}ms")
# Estimation des coûts
print("\n💰 Estimation coûts mensuels:")
costs = estimate_monthly_cost(5000, 50) # 5000 tokens, 50 appels/jour
print(f" Coût HolySheep: ${costs['cost_usd']}/mois")
print(f" vs GPT-4o: ${costs['vs_openai']}/mois")
print(f" Économie: {costs['savings_percent']}%")Pour qui / Pour qui ce n'est pas fait
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