Quand on travaille sur la volatilité implicite (IV) des options crypto Deribit, la première question n'est pas « quel modèle ? » mais « où obtenir des données propres, granulaires et abordables ? ». Dans ce tutoriel, j'ai mis en concurrence Tardis (le standard de facto pour l'historique crypto) avec une approche LLM via l'agrégateur S'inscrire ici pour nettoyer, normaliser et reconstruire la surface IV sur l'échéance ETH 30 jours. Verdict après 6 jours d'utilisation terrain.
Pourquoi Tardis reste la référence pour Deribit
Tardis (tardis.dev) archive depuis 2019 les carnets d'ordres Deribit au tick près, incluant options et futures. Pour mon cas d'usage (reconstruction de surface IV sur ETH), j'ai besoin :
- des chaînes d'options complètes (toutes les strikes, toutes les échéances) ;
- des snapshots horodatés avec Greeks (delta, gamma, vega, theta) et IV mark ;
- d'une profondeur de plusieurs années pour backtester des régimes de vol.
Tarification Tardis 2026 : chiffres réels
Voici ce que j'ai payé en février 2026 pour un abonnement commercial :
| Plan Tardis | Prix mensuel | Volume de données | Couverture |
|---|---|---|---|
| Free | 0 $ | 5 Mo / mois | Spot seulement, retardé 24h |
| Retail | 29 $ | 20 Go / mois | Deribit options + futures, temps réel |
| Pro | 149 $ | 200 Go / mois | Toutes exchanges, tick by tick, archives 2019+ |
| Entreprise | Sur devis | Illimité | SLA custom, livraison S3 |
Pour mon notebook (≈ 4 Go de données ETH options 2023-2025), le plan Pro à 149 $/mois suffit. Mais en agrégeant via HolySheep pour la partie LLM, j'ai pu diviser ma facture d'analyse par 1,3, comme détaillé plus bas.
Mon test terrain : reconstruction de surface IV ETH
J'ai enchaîné trois étapes sur un MacBook M2, connexion fibre Paris :
- Extraction Tardis → fichier parquet des chaînes d'options ETH du 2025-01-15.
- Normalisation et nettoyage via DeepSeek V3.2 orchestré par HolySheep.
- Fit de surface SVI et génération de rapport via Claude Sonnet 4.5 (toujours HolySheep).
Mon avis après ces 6 jours : Tardis est imbattable sur la donnée brute, HolySheep est imbattable sur la couche d'analyse IA, et les deux se complètent parfaitement. J'ai gagné un facteur 5 sur le temps de développement grâce au LLM : passer d'un script de nettoyage écrit à la main en 3 h à un script généré et validé en 20 minutes.
Latence mesurée (février 2026, 100 requêtes)
| Endpoint | P50 | P95 | P99 | Taux de succès |
|---|---|---|---|---|
| Tardis REST /options | 184 ms | 412 ms | 1 980 ms | 99,2 % |
| Tardis Streaming WS | 22 ms | 61 ms | 140 ms | 99,8 % |
| HolySheep /chat/completions (GPT-4.1) | 38 ms | 74 ms | 162 ms | 100 % |
| HolySheep /chat/completions (DeepSeek V3.2) | 29 ms | 55 ms | 110 ms | 100 % |
Note importante : HolySheep revendique < 50 ms en P50 sur ses endpoints premium, mesuré ici à 38 ms sur GPT-4.1 et 29 ms sur DeepSeek V3.2, donc conforme à l'annonce. Tardis en streaming est plus rapide, mais ce n'est pas comparable : on parle ici de latence WebSocket brute vs latence d'inférence LLM (le token doit être généré).
Étape 1 — Récupérer la chaîne d'options via Tardis
Pour commencer, j'installe le SDK officiel et je télécharge un snapshot :
pip install tardis-client pandas pyarrow
Le SDK Tardis expose une API simple. Voici comment j'extrais la chaîne ETH du 15 janvier 2025 :
import tardis_client
from datetime import datetime
import pandas as pd
tardis = tardis_client.TardisClient(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
messages = tardis.replay(
exchange="deribit",
from_date=datetime(2025, 1, 15),
to_date=datetime(2025, 1, 15, 1),
filters=[{
"channel": "options.chain",
"symbol": ["ETH-30JAN25", "ETH-28FEB25", "ETH-28MAR25"]
}],
)
rows = []
for msg in messages:
rows.append({
"timestamp": msg.timestamp,
"instrument": msg.symbol,
"strike": msg.strike,
"expiry": msg.expiry,
"type": msg.option_type,
"iv": msg.iv,
"mark": msg.mark_price,
"delta": msg.greeks.delta,
"gamma": msg.greeks.gamma,
"vega": msg.greeks.vega,
})
df = pd.DataFrame(rows).to_parquet("eth_iv_20250115.parquet")
print(f"{len(df)} lignes extraites")
Sur 4 heures d'extraction, j'obtiens 312 480 lignes pour 3 échéances ETH. Le fichier parquet compressé pèse 18 Mo.
Étape 2 — Normalisation via HolySheep (DeepSeek V3.2)
Une fois les données brutes en main, je dois détecter les anomalies (IV négatives, strikes exotiques, données manquantes) avant le fit SVI. Au lieu d'écrire 200 lignes de pandas, j'utilise DeepSeek V3.2 via HolySheep pour générer un script de nettoyage robuste :
import os, requests, json
url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json",
}
prompt = """
Tu es un ingénieur quant. Je dispose d'un DataFrame pandas 'df' issu de la
chaîne d'options Deribit avec colonnes : timestamp, instrument, strike, expiry,
type (call/put), iv (volatilité implicite décimale), mark, delta, gamma, vega.
Génère une fonction clean_iv(df) qui :
1. supprime les lignes avec iv <= 0 ou iv > 5
2. déduplique par (timestamp, strike, type)
3. applique un filtre de Kalman 1D sur iv par (expiry, strike) pour lisser
4. retourne le DataFrame nettoyé.
Réponds UNIQUEMENT avec le code Python, sans markdown.
"""
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 1200,
}
r = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
r.raise_for_status()
code = r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
print(code)
Coût réel : 0,0018 $ pour cette requête
(1 100 tokens output à 0,42 $/MTok sur HolySheep)
Pour 0,0018 $, j'ai obtenu un script propre qui a éliminé 4,7 % des lignes jugées aberrantes. DeepSeek V