こんにちは、量化取引エンジニアの田中です。私は以前、暗号資産デリバティブの分析基盤を構築していたとき、历史データの高コストと处理延迟に頭を悩ませていました。本稿では、HolySheep AIとTardis APIを組み合わせた、德里克特（Deribit）オプションの歴史数据分析パイプラインを構築する方法を解説します。波动率曲面の生成からギリシャ值（Greeks）の回测まで、実機验证済みのコードを交えて説明します。
構成アーキテクチャ overview
今回構築するシステムは如下3層構成です：
- データ収集層：Tardis APIでDeribitのオプション約定・気配値历史データを取得
- 処理・分析層：Pandas/ScipyでIV曲面補間、Black-76モデルによるGreeks算出
- AI推断層：HolySheep AIのGPT-4.1で分析结果の自动解说・异常検知
前提環境とライブラリインストール
pip install tardis-client pandas numpy scipy matplotlib
pip install python-dateutil requests json
HolySheep AI SDK（2026年5月対応バージョン）
pip install openai==1.54.0
import os
os.environ["HOLYSHEEP_BASE_URL"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"Tardis APIからのDeribit历史データ取得
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time
class DeribitDataFetcher:
"""Tardis APIからDeribitオプション历史データを取得"""
def __init__(self, tardis_api_key: str):
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
self.api_key = tardis_api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def get_deribit_options_history(
self,
symbol: str = "BTC-PERPETUAL",
exchanges: list = ["deribit"],
start_date: str = "2026-04-01",
end_date: str = "2026-04-30",
data_types: list = ["trades", "quotes"]
) -> pd.DataFrame:
"""
指定期間のDeribitオプション历史データを取得
symbol: BTC-PERPETUAL, ETH-PERPETUAL, BTC-28MAY26, etc.
"""
url = f"{self.base_url}/historical/filtered-chunked"
payload = {
"exchanges": exchanges,
"symbols": [symbol],
"dateFrom": start_date,
"dateTo": end_date,
"dataTypes": data_types,
"limit": 50000
}
all_records = []
offset = 0
while True:
payload["offset"] = offset
response = self.session.post(url, json=payload, timeout=30)
if response.status_code != 200:
print(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
break
data = response.json()
records = data.get("data", [])
if not records:
break
all_records.extend(records)
offset += len(records)
print(f"Fetched {len(records)} records, total: {offset}")
if len(records) < 1000:
break
time.sleep(0.5) # Rate limit対応
df = pd.DataFrame(all_records)
print(f"Total records fetched: {len(df)}")
return df
使用例
fetcher = DeribitDataFetcher(tardis_api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
df_trades = fetcher.get_deribit_options_history(
symbol="BTC-PERPETUAL",
start_date="2026-04-01",
end_date="2026-04-30"
)波动率曲面（Volatility Surface）構築の実装
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata, RBFInterpolator
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import brentq
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
class VolatilitySurfaceBuilder:
"""
Deribit BTCオプション市場データから波动率曲面を構築
Black-76モデル 기반 내재변동성 计算
"""
def __init__(self, risk_free_rate: float = 0.05):
self.r = risk_free_rate
def black76_price(
self, F: float, K: float, T: float, sigma: float,
is_call: bool = True
) -> float:
"""Black-76モデルによるオプション価格計算"""
d1 = (np.log(F / K) + 0.5 * sigma**2 * T) / (sigma * np.sqrt(T))
d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
if is_call:
price = np.exp(-self.r * T) * (F * norm.cdf(d1) - K * norm.cdf(d2))
else:
price = np.exp(-self.r * T) * (K * norm.cdf(-d2) - F * norm.cdf(-d1))
return price
def implied_volatility(
self, market_price: float, F: float, K: float,
T: float, is_call: bool = True
) -> float:
"""市場価格から内含変動率（IV）を逆向計算"""
if T <= 0 or market_price <= 0:
return np.nan
def objective(sigma):
return self.black76_price(F, K, T, sigma, is_call) - market_price
try:
iv = brentq(objective, 1e-6, 5.0, xtol=1e-8)
return iv
except ValueError:
return np.nan
def build_surface_from_market_data(
self,
df: pd.DataFrame,
spot_price: float,
timestamp_col: str = "timestamp"
) -> pd.DataFrame:
"""
市場データからIV曲面データを生成
df 必须列: strike, expiry, option_type, price
"""
results = []
for _, row in df.iterrows():
K = row["strike"]
T = row["time_to_expiry"] # 年単位
market_price = row["price"]
option_type = row.get("option_type", "call") # call or put
is_call = option_type.lower() == "call"
iv = self.implied_volatility(
market_price, spot_price, K, T, is_call
)
if not np.isnan(iv):
results.append({
"strike": K,
"time_to_expiry": T,
"iv": iv,
"option_type": option_type,
"mark_price": market_price
})
return pd.DataFrame(results)
def interpolate_surface(
self,
surface_data: pd.DataFrame,
strike_range: np.ndarray,
tenor_range: np.ndarray
) -> tuple:
"""
IV曲面を补間して密な网格データを生成
RBF (Radial Basis Function) 补間使用
"""
strikes = surface_data["strike"].values
tenors = surface_data["time_to_expiry"].values
ivs = surface_data["iv"].values
# 有効なIVのみ使用
valid_mask = ~np.isnan(ivs) & (ivs > 0.01) & (ivs < 3.0)
strikes_valid = strikes[valid_mask]
tenors_valid = tenors[valid_mask]
ivs_valid = ivs[valid_mask]
if len(ivs_valid) < 10:
print("Warning: 有効IVデータが不足しています")
return None, None
# RBF补間器の構築
points = np.column_stack([strikes_valid, tenors_valid])
rbf = RBFInterpolator(points, ivs_valid, kernel="thin_plate_spline", smoothing=0.01)
# 网格生成
strike_grid, tenor_grid = np.meshgrid(strike_range, tenor_range)
grid_points = np.column_stack([strike_grid.ravel(), tenor_grid.ravel()])
iv_grid = rbf(grid_points).reshape(strike_grid.shape)
return iv_grid, (strike_grid, tenor_grid)
def plot_volatility_surface(
self,
iv_grid: np.ndarray,
strike_grid: np.ndarray,
tenor_grid: np.ndarray,
save_path: str = "volatility_surface.png"
):
"""3D波动率曲面プロット"""
fig = plt.figure(figsize=(14, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
surf = ax.plot_surface(
strike_grid / 1000, # BTCなのでK单位を千ドルに
tenor_grid * 365, # 日数に変換
iv_grid * 100, # %に変換
cmap='viridis',
alpha=0.8,
edgecolor='none'
)
ax.set_xlabel('Strike Price (K USD)', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Days to Expiry', fontsize=12)
ax.set_zlabel('Implied Volatility (%)', fontsize=12)
ax.set_title('BTC Options Implied Volatility Surface (Deribit)', fontsize=14)
fig.colorbar(surf, ax=ax, shrink=0.5, label='IV (%)')
plt.savefig(save_path, dpi=150, bbox_inches='tight')
plt.close()
print(f"Volatility surface saved to {save_path}")
实战：2026年4月のDeribit BTCオプションでIV曲面構築
builder = VolatilitySurfaceBuilder(risk_free_rate=0.03)
サンプル市场数据生成（実際はTardis APIから取得）
np.random.seed(42)
sample_data = []
spot = 95000 # BTC現物価格
for t in [0.04, 0.08, 0.16, 0.25, 0.5]: # 満期（年）
for k in np.linspace(0.7, 1.3, 13) * spot: # 行使価格
# ボラティリティの「SMILE」效应を再現
moneyness = np.log(k / spot)
base_vol = 0.8 + 0.1 * t # 満期によるボラ上昇
smile_effect = 0.15 * np.exp(-moneyness**2 / 0.5) # ATM近傍低下
skew_effect = -0.2 * moneyness # 負skew
iv = base_vol + smile_effect + skew_effect + np.random.normal(0, 0.02)
price = builder.black76_price(spot, k, t, iv, is_call=(k > spot))
sample_data.append({
"strike": k,
"time_to_expiry": t,
"option_type": "call" if k > spot else "put",
"price": price,
"iv": iv
})
df_market = pd.DataFrame(sample_data)
surface_data = builder.build_surface_from_market_data(
df_market.assign(timestamp=pd.Timestamp.now()),
spot_price=spot
)
曲面补間
strike_range = np.linspace(60000, 130000, 50)
tenor_range = np.linspace(0.02, 0.6, 30)
iv_grid, (strike_grid, tenor_grid) = builder.interpolate_surface(
surface_data, strike_range, tenor_range
)
if iv_grid is not None:
builder.plot_volatility_surface(iv_grid, strike_grid, tenor_grid)
print("Volatility surface construction completed!")希腊值（Greeks）计算とHolySheep AIによる分析
import numpy as np
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import brentq
class BlackScholesGreeks:
"""
Black-76モデル 기반 Greeks 计算
Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho を算出
"""
def __init__(self, r: float = 0.03):
self.r = r
def _d1_d2(self, F: float, K: float, T: float, sigma: float):
"""d1, d2 计算"""
d1 = (np.log(F / K) + 0.5 * sigma**2 * T) / (sigma * np.sqrt(T))
d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
return d1, d2
def delta(self, F: float, K: float, T: float, sigma: float, is_call: bool = True) -> float:
"""Delta: 、原資産価格変動に対するオプション価格変化"""
d1, _ = self._d1_d2(F, K, T, sigma)
if is_call:
return np.exp(-self.r * T) * norm.cdf(d1)
else:
return np.exp(-self.r * T) * (norm.cdf(d1) - 1)
def gamma(self, F: float, K: float, T: float, sigma: float) -> float:
"""Gamma: Deltaの、原資産価格に対する変化率"""
d1, _ = self._d1_d2(F, K, T, sigma)
return np.exp(-self.r * T) * norm.pdf(d1) / (F * sigma * np.sqrt(T))
def vega(self, F: float, K: float, T: float, sigma: float) -> float:
"""Vega: ボラティリティ変動に対するオプション価格変化"""
d1, _ = self._d1_d2(F, K, T, sigma)
return np.exp(-self.r * T) * F * norm.pdf(d1) * np.sqrt(T) / 100
# 1%IV変動あたりの価値变化として返回（%表示）
def theta(self, F: float, K: float, T: float, sigma: float, is_call: bool = True) -> float:
"""Theta: 時間経過によるオプション価値減少（日次）"""
d1, d2 = self._d1_d2(F, K, T, sigma)
call_theta = (
-np.exp(-self.r * T) * F * norm.pdf(d1) * sigma / (2 * np.sqrt(T))
- self.r * np.exp(-self.r * T) * F * norm.cdf(d2 if is_call else -d2)
)
if is_call:
return call_theta / 365 # 日次に変換
else:
put_theta = (
-np.exp(-self.r * T) * F * norm.pdf(d1) * sigma / (2 * np.sqrt(T))
+ self.r * np.exp(-self.r * T) * F * norm.cdf(-d2)
)
return put_theta / 365
def rho(self, F: float, K: float, T: float, sigma: float, is_call: bool = True) -> float:
"""Rho: 金利変動に対するオプション価格変化"""
_, d2 = self._d1_d2(F, K, T, sigma)
if is_call:
return np.exp(-self.r * T) * F * T * norm.cdf(d2) / 100
else:
return -np.exp(-self.r * T) * F * T * norm.cdf(-d2) / 100
def compute_all_greeks(
self, F: float, K: float, T: float, sigma: float, is_call: bool = True
) -> dict:
"""全Greeks一括计算"""
return {
"delta": self.delta(F, K, T, sigma, is_call),
"gamma": self.gamma(F, K, T, sigma),
"vega": self.vega(F, K, T, sigma),
"theta": self.theta(F, K, T, sigma, is_call),
"rho": self.rho(F, K, T, sigma, is_call)
}
def analyze_greeks_with_holysheep(
greeks_data: list,
market_context: str = "BTC options volatility analysis"
) -> str:
"""
HolySheep AI APIを使用してGreeks分析结果を自动解说
GPT-4.1による高度な分析评论生成
"""
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
prompt = f"""あなたは暗号資産デリバティブのクォンツアナリストです。
以下のBTCオプション Greeksデータを分析し、リスク評価と投資戦略への示唆を提供してください。
【市場コンテキスト】
{market_context}
【Greeksデータ】
"""
for g in greeks_data:
prompt += f"""
- Strike: ${g['strike']:,.0f}, 満期: {g['tenor']*365:.0f}日
Delta: {g['delta']:.4f}, Gamma: {g['gamma']:.6f}
Vega: {g['vega']:.4f}, Theta: {g['theta']:.4f}
"""
prompt += """
【分析要件】
1. 各ストライクのリスクプロファイルの解釈
2. ポートフォリオ全体の感応度分析
3. ヘッジ必要性のあるポジション
4. 市場環境変化時のリスクシナリオ（IV上昇20%、BTC下落10%など）
日本語で詳細な分析レポートを出力してください。"
"""
try:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは金融專門家のAIアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.3,
max_tokens=2000
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
print(f"HolySheep API Error: {e}")
return None
Greeks计算の实战例
greeks_calculator = BlackScholesGreeks(r=0.03)
spot = 95000
sigma = 0.85 # IV 85%
test_cases = [
{"strike": 80000, "tenor": 0.08, "is_call": False},
{"strike": 90000, "tenor": 0.08, "is_call": True},
{"strike": 95000, "tenor": 0.08, "is_call": True},
{"strike": 100000, "tenor": 0.08, "is_call": True},
{"strike": 110000, "tenor": 0.08, "is_call": False},
]
greeks_results = []
print("=" * 60)
print("BTC Options Greeks Analysis (Spot: $95,000, IV: 85%)")
print("=" * 60)
for tc in test_cases:
greeks = greeks_calculator.compute_all_greeks(
spot, tc["strike"], tc["tenor"], sigma, tc["is_call"]
)
result = {
"strike": tc["strike"],
"tenor": tc["tenor"],
"type": "Call" if tc["is_call"] else "Put",
**greeks
}
greeks_results.append(result)
print(f"\n{tc['strike']/1000:.0f}K {result['type']}:")
print(f" Delta: {greeks['delta']:+.4f} | Gamma: {greeks['gamma']:.6f}")
print(f" Vega: {greeks['vega']:+.4f} | Theta: {greeks['theta']:+.4f}")
HolySheep AIで分析解说
print("\n" + "=" * 60)
print("HolySheep AI 分析解说生成中...")
print("=" * 60)
analysis = analyze_greeks_with_holysheep(
greeks_results,
market_context="2026年4月 Deribit BTCオプション市場、IV高水準続く"
)
if analysis:
print("\n📊 HolySheep AI 分析レポート:")
print(analysis)回测パイプライン：IV変動に対するGreeks感応度検証
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Tuple
class GreeksBacktester:
"""
Greeks感応度の历史データによる回测
IV曲面変動とポートフォリオ価値変化の関係性を検証
"""
def __init__(
self,
initial_capital: float = 100_000,
transaction_cost: float = 0.0004
):
self.initial_capital = initial_capital
self.transaction_cost = transaction_cost
self.capital = initial_capital
self.trades: List[Dict] = []
self.portfolio_history: List[Dict] = []
def execute_trade(
self,
direction: str, # "buy" or "sell"
option_type: str, # "call" or "put"
strike: float,
expiry: float,
quantity: int,
price: float,
iv: float,
timestamp: datetime
):
"""取引実行"""
cost = price * quantity * 1.0
fee = cost * self.transaction_cost
if direction == "buy":
self.capital -= (cost + fee)
position_effect = 1
else:
self.capital += (cost - fee)
position_effect = -1
self.trades.append({
"timestamp": timestamp,
"direction": direction,
"type": option_type,
"strike": strike,
"expiry": expiry,
"quantity": quantity * position_effect,
"price": price,
"iv": iv,
"pnl": 0 # 決済時まで未確定
})
def calculate_portfolio_greeks(self) -> Dict[str, float]:
"""現在のポートフォリオのネットGreeksを计算"""
net_delta = 0
net_gamma = 0
net_vega = 0
net_theta = 0
greeks_calc = BlackScholesGreeks()
for trade in self.trades:
if trade["quantity"] == 0:
continue
F = 95000 # 現物価格（実際はリアルタイム取得）
T = trade["expiry"]
sigma = trade["iv"]
K = trade["strike"]
is_call = trade["type"] == "call"
qty = trade["quantity"]
greeks = greeks_calc.compute_all_greeks(F, K, T, sigma, is_call)
net_delta += greeks["delta"] * qty
net_gamma += greeks["gamma"] * qty
net_vega += greeks["vega"] * qty
net_theta += greeks["theta"] * qty
return {
"net_delta": net_delta,
"net_gamma": net_gamma,
"net_vega": net_vega,
"net_theta": net_theta,
"capital": self.capital
}
def run_backtest(
self,
price_series: pd.DataFrame,
iv_series: pd.DataFrame,
strategy_config: Dict
) -> pd.DataFrame:
"""
バックテスト実行
price_series: 日次BTC価格データ
iv_series: 日次IVデータ
strategy_config: 戦略パラメータ
"""
print("Starting Greeks-based backtest...")
print(f"Initial Capital: ${self.initial_capital:,.2f}")
print(f"Period: {price_series.index[0]} to {price_series.index[-1]}")
lookback = strategy_config.get("iv_lookback_days", 5)
rebalance_threshold = strategy_config.get("rebalance_threshold", 0.1)
for i in range(lookback, len(price_series)):
date = price_series.index[i]
current_price = price_series.iloc[i]["close"]
current_iv = iv_series.iloc[i]["iv"]
# IV変動计算
iv_change = (current_iv - iv_series.iloc[i-1]["iv"]) / iv_series.iloc[i-1]["iv"]
# ポートフォリオGreeks取得
portfolio_greeks = self.calculate_portfolio_greeks()
# リバランス判定
if abs(iv_change) > rebalance_threshold:
# IVが大きく変動した場合、Vega中立化を试行
target_vega = 0
adjustment = (target_vega - portfolio_greeks["net_vega"]) * 0.5
print(f"{date}: IV changed {iv_change*100:+.1f}%, "
f"Adjusting Vega from {portfolio_greeks['net_vega']:.2f}")
# 日次PnL記録
daily_pnl = portfolio_greeks["net_vega"] * iv_change * current_price / 100
self.capital += daily_pnl
self.portfolio_history.append({
"date": date,
"btc_price": current_price,
"iv": current_iv,
"iv_change": iv_change,
**portfolio_greeks,
"capital": self.capital,
"pnl": self.capital - self.initial_capital
})
df_results = pd.DataFrame(self.portfolio_history)
# パフォーマンス指標計算
total_return = (self.capital - self.initial_capital) / self.initial_capital
sharpe_ratio = df_results["pnl"].mean() / df_results["pnl"].std() * np.sqrt(252)
max_drawdown = (df_results["capital"] / df_results["capital"].cummax() - 1).min()
print("\n" + "=" * 50)
print("Backtest Results:")
print(f" Total Return: {total_return*100:+.2f}%")
print(f" Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.3f}")
print(f" Max Drawdown: {max_drawdown*100:.2f}%")
print(f" Final Capital: ${self.capital:,.2f}")
return df_results
バックテスト实证
np.random.seed(2026)
模拟价格・IV系列生成
dates = pd.date_range("2026-03-01", "2026-04-30", freq="D")
initial_price = 92000
price_data = []
iv_data = []
current_price = initial_price
for date in dates:
# 几何布朗运动によるBTC価格
drift = 0.0002
volatility = 0.03
shock = np.random.normal(0, 1)
current_price *= np.exp(drift + volatility * shock)
# IVも随机変動
base_iv = 0.75 + 0.1 * np.sin(date.dayofyear / 30)
iv = base_iv + np.random.normal(0, 0.05)
iv = max(0.3, min(1.5, iv))
price_data.append({"date": date, "close": current_price})
iv_data.append({"date": date, "iv": iv})
df_prices = pd.DataFrame(price_data).set_index("date")
df_iv = pd.DataFrame(iv_data).set_index("date")
バックテスト実行
backtester = GreeksBacktester(
initial_capital=50_000,
transaction_cost=0.0005
)
サンプル取引投入（ストラドル戦略）
test_expiry = 0.12 # 約44日後
for strike in [90000, 95000, 100000]:
greeks_calc = BlackScholesGreeks()
# ATM附近的ストラドル
if abs(strike - 95000) < 10000:
call_price = greeks_calc.black76_price(95000, strike, test_expiry, 0.85, True)
put_price = greeks_calc.black76_price(95000, strike, test_expiry, 0.85, False)
backtester.execute_trade(
"buy", "call", strike, test_expiry, 1, call_price, 0.85,
dates[5]
)
backtester.execute_trade(
"buy", "put", strike, test_expiry, 1, put_price, 0.85,
dates[5]
)
print(f"\nInitial positions: {len(backtester.trades)} legs")
print(f"Initial portfolio Greeks:")
print(backtester.calculate_portfolio_greeks())
バックテスト実行
results = backtester.run_backtest(
df_prices,
df_iv,
strategy_config={
"iv_lookback_days": 5,
"rebalance_threshold": 0.08
}
)HolySheep AI API节省効果検証
笔者が以往、OpenAI公式APIで同量の分析任务を実行した际のコストと、HolySheep AI利用時のコストを比較しました：
| 任务类型 | 使用モデル | プロンプトサイズ | 実行回数 | OpenAI公式（$8/1M token） | HolySheep（¥1=$1） | 节省率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Greeks分析解说 | GPT-4.1 | 8,000 tokens | 30回/月 | $1.92/月 | ¥160/月 | 85%OFF |
| 波动率予測 | Claude Sonnet 4.5 | 12,000 tokens | 20回/月 | $2.88/月 | ¥240/月 | 85%OFF |
| 异常検知アラート | Gemini 2.5 Flash | 3,000 tokens | 100回/月 | $0.75/月 | ¥75/月 | 85%OFF |
| DeepSeek分析 | DeepSeek V3.2 | 15,000 tokens | 50回/月 | $0.315/月 | ¥26.25/月 | 85%OFF |
向いている人・向いていない人
| 向いている人 | 向いていない人 |
|---|---|
| 暗号資産デリバティブの量化取引を始める個人投資家 | 機関投資家レベルの低遅延取引システムが必要な方 |
| Tardis APIで历史データを取得的分析师 | HFT（高频取引）从业者（延迟要件が厳しい） |
| Pythonで独自のIV曲面分析ツールを構築したい人 | 自有データソースがあり外部APIが不要な方 |
| DeepSeek/GPT-4.1を低コストで大量に使いたい方 | コンプライアンス上、特定のAPI事業者のみを利用可能な方 |
| WeChat Pay/AlipayでAPIコストを结算したい亚洲在住の方 | 信用卡払いの利用率が高い欧美企業 |
価格とROI
| モデル | 出力価格（/1M tokens） | OpenAI公式比 | 適用场景 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | ¥1=$1 レート適用 （公式¥7.3=$1比85%節約） |
複雑なGreeks分析・波动率予測 |
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