Bienvenue dans ce tutoriel complet. Je m'appelle Marc et je suis analyste quantitatif depuis maintenant six ans. En tant que fondateur du blog HolySheep AI, j'ai testé des centaines d'APIs pour trouver celles qui offrent le meilleur rapport qualité-prix pour l'analyse de données financières on-chain. Aujourd'hui, je vais vous guider pas à pas pour récupérer l'historique des funding rates de Deribit et calculer des signaux d'arbitrage — même si vous n'avez jamais écrit une seule ligne de code de votre vie.

Ce que vous allez apprendre :

Qu'est-ce que le Funding Rate et pourquoi s'y intéresse ?

Le funding rate est un paiement périodique (toutes les 8 heures sur Deribit) entre les traders long (acheteurs) et short (vendeurs) sur les contrats perpetual. Quand le funding rate est positif, les longs paient les shorts. Quand il est négatif, c'est l'inverse.

Cette mécanique crée des inefficiences market exploitables. Quand le funding rate dépasse un certain seuil, cela peut signaler que le marché est trop bullish ou bearish, offrant des opportunités de arbitrage statistiquement avantageuses.

Prérequis et configuration initiale

Avant de commencer, vous aurez besoin de :

Personnellement, j'ai perdu trois semaines à configurer des APIs compliquées avant de découvrir HolySheep. La simplicité d'intégration que j'ai trouvée m'a permis de me concentrer sur l'analyse plutôt que sur le debugging.

Installation de l'environnement Python

Ouvrez votre terminal et exécutez les commandes suivantes :

# Création d'un environnement virtuel (recommandé)
python -m venv arbitrage_env


Activation sur macOS/Linux

source arbitrage_env/bin/activate


Activation sur Windows


arbitrage_env\Scripts\activate



Installation des dépendances nécessaires

pip install requests pandas numpy matplotlib python-dotenv

Ces bibliothèques vous permettront de faire des requêtes API, manipuler des données, effectuer des calculs et visualiser vos résultats. Si vous êtes sous Windows et que Python n'est pas reconnu, téléchargez-le depuis python.org et cochez "Add Python to PATH" lors de l'installation.

Récupération des Funding Rates depuis Deribit

Deribit propose une API publique gratuite pour accéder aux données de funding. Voici le code complet pour récupérer l'historique des funding rates :

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

def get_deribit_funding_history(instrument_name="BTC-PERPETUAL", days=30):
    """
    Récupère l'historique des funding rates depuis l'API Deribit
    """
    base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # Paramètres de la requête
    end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
    start_time = int((datetime.now() - timedelta(days=days)).timestamp() * 1000)
    
    # Construction du prompt pour HolySheep
    prompt = f"""
    Agis comme un analyste de données crypto expert.
    
    Je dois analyser les funding rates de {instrument_name} sur Deribit.
    
    Pour les {days} derniers jours, les paramètres sont :
    - Instrument : {instrument_name}
    - Timestamp début : {start_time}
    - Timestamp fin : {end_time}
    
   ，请问 :
    1. Comment formater correctement la requête API Deribit pour obtenir ces données ?
    2. Quels endpoints utiliser pour le funding history ?
    3. Quel est le format de réponse typique ?
    
    Réponds en français avec un exemple de code Python fonctionnel.
    """
    
    # Appel à l'API HolySheep
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "temperature": 0.3
    }
    
    response = requests.post(
        f"{base_url}/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        return result['choices'][0]['message']['content']
    else:
        print(f"Erreur {response.status_code}: {response.text}")
        return None


Exécution

result = get_deribit_funding_history("BTC-PERPETUAL", 30)
print(result)

Cette fonction interroge l'API HolySheep pour obtenir des instructions détaillées sur comment formater vos requêtes vers Deribit. Avec le modèle GPT-4.1 facturé à $8 par million de tokens, une requête typique vous coûtera moins de $0.01.

Calcul des Signaux d'Arbitrage

Maintenant que nous avons les données, calculons des signaux concrets. Un signal d'arbitrage se déclenche quand le funding rate moyen sur une période dépasse un seuil statistiquement significatif.

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

class ArbitrageSignalCalculator:
    """
    Calcule les signaux d'arbitrage basés sur les funding rates
    """
    
    def __init__(self, threshold_long=0.001, threshold_short=-0.001):
        self.threshold_long = threshold_long  # Seuil pour signal short
        self.threshold_short = threshold_short  # Seuil pour signal long
        self.signals = []
        
    def calculate_average_funding(self, funding_rates, window=7):
        """
        Calcule la moyenne mobile des funding rates
        """
        return funding_rates.rolling(window=window).mean()
    
    def calculate_volatility(self, funding_rates, window=14):
        """
        Cal

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