加密衍生品数据分析：Tardis CSV数据集在期权链与资金费率研究中的应用

TL;DR — Notre sélection pour débuter

Si vous avez besoin d'analyser ces données avec de l'intelligence artificielle (classification d'options, prédiction de funding rate, analyse de Greeks), créez un compte HolySheep avec des crédits gratuits et une latence sous 50ms pour vos pipelines d'analyse.

Introduction — Pourquoi analyser les衍生品数据 ?

En tant qu'analyste quantitatif ayant travaillé sur les desks de trading électronique pendant 8 ans, je peux vous confirmer : les données de produits dérivés représentent 80% de la valeur informationnelle du marché crypto. Les mouvements de funding rate anticipent les liquidations massives, tandis que l'analyse d'options chain révèle les niveaux de risque cachés.

Ce tutoriel vous guide pas à pas dans l'utilisation des datasets CSV de Tardis pour研究的两个核心用例 : 期权链分析 et 资金费率监控.

先决条件与工具

• Python 3.9+ avec pandas, numpy
• Compte Tardis (tiers gratuit suffisant pour 测试)
• Optional : Clé API HolySheep pour l 分析 IA des données extraites

# Installation des dépendances
pip install tardis-client pandas numpy matplotlib jupyter

Vérification de la version Python
python --version
Python 3.9.13

第一节 ：下载Tardis CSV数据

1.1 配置Tardis客户端

Tardis propose des exports CSV pour les marchés d'options et de futures perpetual. Pour les funding rates, nous utilisons l'endpoint funding_rate_history.

import pandas as pd
from tardis_client import TardisClient, channels, exchanges

Initialisation du client Tardis
Note: Remplacez par vos identifiants Tardis
API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
client = TardisClient(API_KEY)

Configuration pourBTC期权链 (Deribit)
btc_options = client.get(
    exchange=exchanges.DERIBIT,
    channels=[channels.OPTIONS],
    from_date="2025-01-01",
    to_date="2025-02-01"
)

Exporter en CSV
btc_options.to_csv("btc_options_chain.csv")
print(f"Fichier généré : {len(pd.read_csv('btc_options_chain.csv'))} lignes")

1.2 提取资金费率历史

import asyncio
from tardis_client import TardisClient, exchanges, channels

async def extract_funding_rates():
    """Extrait l'historique des funding rates sur 30 jours"""
    client = TardisClient("YOUR_TARDIS_API_KEY")
    
    # Funding rates multi-échanges
    data = await client.get(
        exchange=exchanges.BINANCE,
        channel=channels.FUNDING_RATE,
        from_date="2025-01-01",
        to_date="2025-02-01"
    )
    
    records = []
    async for datum in data:
        records.append({
            'timestamp': datum.timestamp,
            'symbol': datum.symbol,
            'funding_rate': datum.funding_rate,
            'mark_price': datum.mark_price
        })
    
    df = pd.DataFrame(records)
    df.to_csv("funding_rates_binance.csv", index=False)
    return df

Exécution
df_funding = asyncio.run(extract_funding_rates())
print(f"Funding rates extraits : {len(df_funding)} entrées")
print(df_funding.head())

第二节 ：期权链分析

2.1 计算Greeks

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def black_scholes_call(S, K, T, r, sigma):
    """Calcule le prix théorique d'une option Call"""
    d1 = (np.log(S/K) + (r + sigma**2/2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)
    return S*norm.cdf(d1) - K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2)

def calculate_greeks(row, S=50000):
    """Calcule Delta, Gamma, Vega pour une option BTC"""
    K = row['strike']
    T = row['days_to_expiry'] / 365
    sigma = row['implied_volatility']
    r = 0.05  # Taux sans risque
    
    d1 = (np.log(S/K) + (r + sigma**2/2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
    
    greeks = {
        'delta': norm.cdf(d1
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