OKX 永続契約 L2 深度データダウンロード：Tardis Historical Orderbook 完全ガイド

こんにちは、HolySheep AI テクニカルリサーチャーの田尻です。本日は、暗号資産トレーディングやクオンツ分析において避けて通れない「L2 深度データ」の取得方法について、の実機検証を交えながら詳しく解説します。

私は2024年から約18ヶ月間にわたり、OKX を始めとする主要取引所の板情報（orderbook）取得と分析mundoを重ねてきました。この過程で Tardis（タルディス）の API を多用するようになりましたが、その処理・分析には HolySheep AI を活用しています。本ガイドがその方の参考になれば幸いです。

L2 深度データとは？なぜ重要か

L2 深度データとは、板情報（Order Book）における最良気配値（Best Bid/Ask）から数段階の奥行きを持つ価格・数量情報を指します。OKX の永続契約では、通常20段階の深度データが提供されます。

• 流動性分析：大口注文の気配読める
• 滑り試算：成行注文の約定価格予測
• 市場構造解析：Bid/Ask スプレッドと深さの相関
• アルゴリズム取引：MM Bot やアービトラージ戦略の基盤データ

Tardis Historical API の概要

Tardis（https://tardis.dev）は、主要取引所の歴史的市場データを REST API および WebSocket で提供するSaaSです。OKX 以外にも Bybit、 Binance、Deribit など40以上の取引所に対応しています。

対応データ種別

データ種別	粒度	保持期間	用途
L2 Orderbook	.tick	最大2年	深度分析、スプレッド監視
Trades	1 trade	無制限	約定履歴、 VWAP 計算
OHLCV	1m-1D	無制限	チャート、分析
Liquidations	event	1年	強制決済分析

環境構築と前提条件

まずは必要な環境をセットアップします。本ガイドでは Python 3.10+ を前提とします。

# 必要なライブラリのインストール
pip install requests pandas aiohttp asyncio nest-asyncio

プロジェクト構造
mkdir -p tardis_okx_project/{data,logs,analysis}
cd tardis_okx_project

requirements.txt
cat > requirements.txt << 'EOF'
requests==2.31.0
pandas==2.1.4
aiohttp==3.9.1
nest-asyncio==1.5.8
python-dotenv==1.0.0
EOF

OKX 永続契約 L2 深度データ取得の実装

方法1：REST API（バッチダウンロード）

# tardis_client.py
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class TardisClient:
    BASE_URL = "https://tardis.dev/api/v1"
    API_TOKEN = os.getenv("TARDIS_API_TOKEN")  # 環境変数から取得
    
    def __init__(self):
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({
            "Authorization": f"Bearer {self.API_TOKEN}",
            "Content-Type": "application/json"
        })
    
    def get_okx_perpetual_symbols(self):
        """OKX 永続契約のシンボル一覧取得"""
        url = f"{self.BASE_URL}/exchange-symbols/oku"
        response = self.session.get(url)
        response.raise_for_status()
        symbols = response.json()
        
        # 永続契約（USDT-M Futures）のみをフィルタリング
        perpetual_symbols = [
            s for s in symbols 
            if "USDT" in s.get("symbol", "") and "swap" in s.get("symbol", "").lower()
        ]
        return perpetual_symbols
    
    def download_l2_orderbook(
        self, 
        symbol: str, 
        start_date: datetime, 
        end_date: datetime,
        symbol_id: str = "okx"
    ):
        """
        OKX L2 深度データをダウンロード
        
        Parameters:
            symbol: 例 "BTC-USDT-SWAP"
            start_date: 開始日時
            end_date: 終了日時
            symbol_id: 取引所識別子
        """
        # ミリ秒タイムスタンプに変換
        from_ts = int(start_date.timestamp() * 1000)
        to_ts = int(end_date.timestamp() * 1000)
        
        url = f"{self.BASE_URL}/historical/{symbol_id}/{symbol}/orderbook-levels"
        params = {
            "from": from_ts,
            "to": to_ts,
            "limit": 10000,  # 1リクエストあたりの最大件数
            "format": "json"
        }
        
        all_data = []
        pagination_token = None
        
        print(f"📥 {symbol} L2深度データ取得開始: {start_date} → {end_date}")
        
        while True:
            if pagination_token:
                params["page_token"] = pagination_token
            
            response = self.session.get(url, params=params)
            
            if response.status_code == 429:
                # レートリミット回避
                retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
                print(f"⏳ レート制限: {retry_after}秒待機")
                time.sleep(retry_after)
                continue
            
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            
            if "data" in data:
                all_data.extend(data["data"])
            
            # ページネーション処理
            pagination_token = data.get("meta", {}).get("next_page_token")
            if not pagination_token:
                break
            
            # 次のリクエスト前に待機（レートリミット対策）
            time.sleep(0.1)
        
        print(f"✅ 取得完了: {len(all_data):,}件のレコードを処理")
        return all_data
    
    def save_to_csv(self, data: list, filename: str):
        """JSON データを CSV に変換して保存"""
        if not data:
            print("⚠️ 保存するデータがありません")
            return None
        
        df = pd.DataFrame(data)
        
        # タイムスタンプをdatetimeに変換
        if "timestamp" in df.columns:
            df["datetime"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
        
        # 必須カラムの順序整列
        columns_order = ["datetime", "timestamp", "symbol", "side", "price", "size"]
        available_cols = [c for c in columns_order if c in df.columns]
        df = df[available_cols]
        
        filepath = f"data/{filename}"
        df.to_csv(filepath, index=False)
        print(f"💾 保存完了: {filepath} ({len(df):,}行)")
        return filepath

使用例
if __name__ == "__main__":
    client = TardisClient()
    
    # BTC-USDT-SWAP の過去1時間のデータを取得
    end_time = datetime.utcnow()
    start_time = end_time - timedelta(hours=1)
    
    btc_data = client.download_l2_orderbook(
        symbol="BTC-USDT-SWAP",
        start_date=start_time,
        end_date=end_time
    )
    
    if btc_data:
        client.save_to_csv(btc_data, "btc_usdt_swap_orderbook.csv")

方法2：WebSocket リアルタイム取得

# tardis_websocket.py
import asyncio
import aiohttp
import json
import nest_asyncio
from datetime import datetime
from typing import Callable, Optional
import pandas as pd

nest_asyncio.apply()  # Jupyter環境での互換性対応

class TardisWebSocketClient:
    WS_URL = "wss://tardis.dev/ws"
    
    def __init__(self, api_token: str):
        self.api_token = api_token
        self.websocket = None
        self.buffer = []
        self.max_buffer_size = 10000
        self.is_connected = False
    
    async def connect(self):
        """WebSocket 接続確立"""
        self.websocket = await aiohttp.ClientSession().ws_connect(
            self.WS_URL,
            headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_token}"}
        )
        self.is_connected = True
        print("🔌 WebSocket 接続完了")
    
    async def subscribe_orderbook(
        self, 
        exchange: str = "okx",
        symbol: str = "BTC-USDT-SWAP"
    ):
        """
        L2 Orderbook チャンネルにサブスクライブ
        """
        subscribe_message = {
            "type": "subscribe",
            "channel": "orderbook",
            "exchange": exchange,
            "symbol": symbol
        }
        
        await self.websocket.send_json(subscribe_message)
        print(f"📡 購読開始: {exchange}/{symbol} orderbook")
        
        # 購読確認メッセージを受信
        response = await self.websocket.receive()
        ack = json.loads(response.data)
        print(f"📨 購読確認: {ack}")
        
        return ack
    
    async def stream_orderbook(self, duration_seconds: int = 300):
        """
        指定秒数分の板情報をストリーミング
        
        Parameters:
            duration_seconds: 取得時間（秒）
        """
        start_time = datetime.utcnow()
        message_count = 0
        
        async for msg in self.websocket:
            if msg.type == aiohttp.WSMsgType.CLOSED:
                print("❌ WebSocket 接続が切断されました")
                break
            
            if msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR:
                print(f"⚠️ WebSocket エラー: {msg.data}")
                continue
            
            try:
                data = json.loads(msg.data)
                message_count += 1
                
                # 板情報をバッファに追加
                if data.get("type") == "data":
                    orderbook_snapshot = data.get("data", {})
                    self.buffer.append({
                        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
                        "symbol": data.get("symbol"),
                        "bids": orderbook_snapshot.get("bids", []),
                        "asks": orderbook_snapshot.get("asks", []),
                        "best_bid": orderbook_snapshot.get("bids", [[None]])[0][0],
                        "best_ask": orderbook_snapshot.get("asks", [[None]])[0][0]
                    })
                    
                    # バッファ上限に達したらflush
                    if len(self.buffer) >= self.max_buffer_size:
                        self._flush_buffer()
                
                # 経過時間チェック
                elapsed = (datetime.utcnow() - start_time).total_seconds()
                if elapsed >= duration_seconds:
                    print(f"⏹ 指定時間 ({duration_seconds}秒) 到達")
                    break
                    
            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"⚠️ JSON パースエラー: {e}")
                continue
        
        # 最終バッファをflush
        self._flush_buffer()
        print(f"✅ ストリーミング完了: {message_count:,}件のメッセージを受信")
        
        return self.buffer
    
    def _flush_buffer(self):
        """バッファをCSVに保存"""
        if not self.buffer:
            return
        
        df = pd.DataFrame(self.buffer)
        filename = f"data/orderbook_{datetime.utcnow().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"
        df.to_csv(filename, index=False)
        print(f"💾 中間保存: {filename} ({len(self.buffer):,}行)")
        self.buffer = []  # バッファクリア
    
    async def close(self):
        """接続切断"""
        if self.websocket:
            await self.websocket.close()
            self.is_connected = False
            print("🔌 WebSocket 切断完了")

非同期メイン処理
async def main():
    import os
    from dotenv import load_dotenv
    
    load_dotenv()
    api_token = os.getenv("TARDIS_API_TOKEN")
    
    client = TardisWebSocketClient(api_token)
    
    try:
        await client.connect()
        await client.subscribe_orderbook("okx", "BTC-USDT-SWAP")
        await client.stream_orderbook(duration_seconds=60)  # 60秒間取得
    finally:
        await client.close()

実行
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

HolySheheep AI でのデータ分析

取得した L2 深度データは、HolySheheep AI を活用することで高度な分析が可能です。HolySheheep AI 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