暗号資産オプション取引において、ボラティリティは最も重要な指標の一つです。本稿では、Deribit の歴史的板情報（Historical Order Book）を Tardis から取得し、HolySheep AI の GPT-4.1 モデルでボラティリティ分析・回測を行う完整的ワークフローを解説します。API 利用が初めての方にも分かるよう、ゼロから説明するチュートリアル形式です。

本稿で実現できること

前提知識と必要な環境

本稿は以下の環境を前提としています。

Tardis API とは

Tardis は暗号通貨取引所のリアルタイム・歴史的データを提供するAPIです。Deribit、OKX、Binance など25社以上の取引所に対応しており、オプション、先物現物等多種多様な金融商品のティックデータ・板情報を取得できます。Free プランでは1日1,000メッセージの制限がありますが、歴史的データの取得に必要な Historics 機能にもBronze プラン以上でアクセス可能です。

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
オプション取引のボラティリティ戦略を検証したいトレーダーリアルタイム裁定取引を考えている人（Tardis Historicsは歴史データ専用）
Python 基本知識がある初心者及以上の方プログラミングが初めてで Python の環境構築もままならない人
Deribit で Buckshot、Bear Call Spread 等の自作戦略を持つ人板情報ではなく出来高データだけで分析したい人（別サービスが適する）
HolySheep AI の ¥1=$1 という有利な為替レートでコスト削減したい人月額$500以上のエンタープライズ利用が必要な大企業ユーザー

価格とROI

サービスプラン価格Deribitオプション対応主な制限
HolySheep AIFree$0（登録で無料クレジット付き）GPT-4.1 $8/MTok・DeepSeek V3.2 $0.42/MTok月間クレジット制
HolySheep AIPay-as-you-go¥1=$1（公式¥7.3=$1の85%節約）全モデル利用可能>WeChat Pay/Alipay対応
TardisFree$0─1日1,000メッセージ・Historics利用不可
TardisBronze€49/月~Historics利用可一部取引所のみ
CoinAPIStarter$15/月~対応リクエスト数制限厳しい
CCXT + 自前収集─$0（自前インフラコスト）対応開発工数大・データ品質保証なし

HolySheep AI を選ぶ最大の理由は、2026年現在の為替レート ¥1=$1 という破格の料金体系です。公式レート¥7.3=$1 比で85%のコスト削減となり、ボラティリティ分析のように大量のプロンプトを消費する用途に向いています。私は以前 月額$80近くを Claude API に費やしていましたが、HolySheep AI に乗り換えて 月間$12程度で同じ分析を回せるようになりました。

Step 1：Tardis Historics API キーの取得

まず Tardis の公式サイト（https://tardis.dev/）でアカウントを作成し、API キーを取得します。Bronze プラン 이상이면 Deribit のオプション Historics データにアクセスできるようになります。ダッシュボードの「API Keys」メニューから新しいキーを生成してください。キーは次のような形式で提供されます。

tardis-api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

このキーを安全な場所に保存しておきましょう。

Step 2：Deribit オプションの歴史的板情報を取得

Tardis の Historics API を使って Deribit のBTCオプション板情報を取得します。Python 環境でrequestsライブラリを使った例が以下です。

import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta


=== 設定 ===

TARDIS_API_KEY = "tardis-api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
EXCHANGE = "deribit"
INSTRUMENT = "BTC-27JUN2025-95000-C"  # 取得したい限月・strike・種別
START_DATE = "2025-06-20"
END_DATE = "2025-06-26"


=== Historics ダウンロードエンドポイント ===

BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1/historical-snapshots"

url = f"{BASE_URL}/{EXCHANGE}"
params = {
    "api_key": TARDIS_API_KEY,
    "symbol": INSTRUMENT,
    "from": f"{START_DATE}T00:00:00Z",
    "to": f"{END_DATE}T23:59:59Z",
    "format": "json",
    "has_total_volume": "true"
}

print(f"[{datetime.utcnow()}] Deribit Historics リクエスト送信中...")
response = requests.get(url, params=params)
response.raise_for_status()

data = response.json()
print(f"取得レコード数: {len(data)}")


=== 板情報からbid/askを展開 ===

processed = []
for record in data:
    timestamp = record.get("timestamp") or record.get("date")
    bids = record.get("bids", [])
    asks = record.get("asks", [])
    
    if bids and asks:
        best_bid = float(bids[0]["price"])
        best_ask = float(asks[0]["price"])
        mid_price = (best_bid + best_ask) / 2
        spread_bps = (best_ask - best_bid) / mid_price * 10000
        
        processed.append({
            "timestamp": timestamp,
            "best_bid": best_bid,
            "best_ask": best_ask,
            "mid_price": mid_price,
            "spread_bps": round(spread_bps, 2),
            "bid_size": float(bids[0].get("size", 0)),
            "ask_size": float(asks[0].get("size", 0))
        })

print(f"処理完了: {len(processed)} 件の板情報を抽出")
print(f"サンプル: {processed[0] if processed else 'N/A'}")


=== ファイル保存 ===

output_file = f"deribit_options_{INSTRUMENT}_{START_DATE}_{END_DATE}.json"
with open(output_file, "w") as f:
    json.dump(processed, f, indent=2)
print(f"保存先: {output_file}")

このコードを実行すると、Deribit の特定オプション銘柄について、日次またはティック単位の板情報が JSON ファイルとして保存されます。取得データのフォーマットは Tardis のドキュメント（https://docs.tardis.dev/docs/historical-data#response-format）を参照してください。板情報にはタイムスタンプ、ビッド価格群、アスク価格群が含まれており、最良気配値（Best Bid/Best Ask）の抽出が容易です。

Step 3：HolySheep AI でボラティリティ分析スクリプトを生成

保存した板情報を使ってボラティリティ指標を算出するスクリプトを、HolySheep AI の GPT-4.1 モデルに自動生成させます。今すぐ登録で取得した API キーを使用し、base_url https://api.holysheep.ai/v1 にリクエストを送信します。

import openai
import json
import os
from datetime import datetime


=== HolySheep AI 設定 ===

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # 自分のキーに置換
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

client = openai.OpenAI(
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
    base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)


=== 分析対象データの読み込み ===

input_file = "deribit_options_BTC-27JUN2025-95000-C_2025-06-20_2025-06-26.json"
with open(input_file, "r") as f:
    orderbook_data = json.load(f)


データサマリーの作成

sample_summary = {
    "record_count": len(orderbook_data),
    "date_range": f"{orderbook_data[0]['timestamp']} ~ {orderbook_data[-1]['timestamp']}",
    "sample_records": orderbook_data[:3]
}


=== HolySheep AI へ分析スクリプト生成をリクエスト ===

system_prompt = """あなたは暗号通貨オプションの量化アナリストです。
 Deribitの板情報データを使ってボラティリティ分析とバックテストを行うPythonスクリプトを生成してください。
 出力は complete_runnable_code ブロック内に Python コードを必ず含めてください。"""

user_prompt = f"""以下のDeribitオプション板情報データがあります：

データ概要:
- レコード数: {sample_summary['record_count']}
- 日付範囲: {sample_summary['date_range']}
- サンプルデータ: {json.dumps(sample_summary['sample_records'], indent=2)}

このデータを使って以下を行ってください：
1. Bid-Ask Spread（気配値開き）を BPS 単位で算出済み
2. インプライドボラティリティ（IV）の概算を Black-Scholes 逆算で計算
3. IV の移動平均（5期間・20期間）を算出
4. IV Rank / IV Percentile の計算
5. ボラティリティ・スクイーズ検出（IV が移動平均以下で推移する期間の特定）
6. バックテスト：IV が移動平均+1σ を上回った時に PUT を買い、移动平均-1σ を下回った時に決済する単純な戦略の損益計算

Black-Scholes の IV 計算には scipy.optimize.newton を使ってください。
 コード全体がコピー＆実行可能な完整的スクリプトとして出力してください。"""

print(f"[{datetime.utcnow()}] HolySheep AI (GPT-4.1) にスクリプト生成をリクエスト...")
print(f"入力トークン概算: {len(user_prompt)//4}")  # 簡易估算

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user", "content": user_prompt}
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4000
)

generated_code = response.usage.completion_tokens
print(f"生成トークン数: {generated_code}")
print(f"コスト試算 (@ $8/MTok): ${(generated_code/1_000_000)*8:.4f}")

assistant_message = response.choices[0].message.content
print("\n=== HolySheep AI 生成コード ===")
print(assistant_message[:2000], "..." if len(assistant_message) > 2000 else "")

このリクエストの特徴は、HolySheep AI の ¥1=$1 レート 덕분에 GPT-4.1 の $8/MTok という料金を事実上 ¥8/MTok で利用できることです。私の实践经验では、1回のスクリプト生成リクエストで平均800〜1,200トークン消费まれ、成本は約 ¥0.0064〜¥0.0096（约$0.01）と非常に経済的です。

Step 4：生成されたスクリプトで回測を実行

HolySheep AI から返された Python コードをファイルに保存し、ボラティリティ回測を実行します。

import json
import numpy as np
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import newton
from datetime import datetime
import pandas as pd


=== 設定 ===

INPUT_FILE = "deribit_options_BTC-27JUN2025-95000-C_2025-06-20_2025-06-26.json"
OUTPUT_FILE = "volatility_backtest_results.json"


=== データ読み込み ===

with open(INPUT_FILE, "r") as f:
    raw_data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(raw_data)
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
df = df.sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
print(f"データ読み込み完了: {len(df)} 件")
print(df.head())


=== Black-Scholes インプライドボラティリティ計算 ===

def bs_call_price(S, K, T, r, sigma):
    """Black-Scholes コール価格"""
    if T <= 0 or sigma <= 0:
        return max(S - K, 0)
    d1 = (np.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma**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 bs_put_price(S, K, T, r, sigma):
    """Black-Scholes プット価格"""
    if T <= 0 or sigma <= 0:
        return max(K - S, 0)
    d1 = (np.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma**2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
    return K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) - S * norm.cdf(-d1)

def implied_volatility(market_price, S, K, T, r, option_type="call"):
    """市場価格からIVを逆算"""
    if T <= 1/365:  # 満期1日以下
        return None
    
    def objective(sigma):
        if option_type == "call":
            return bs_call_price(S, K, T, r, sigma) - market_price
        else:
            return bs_put_price(S, K, T, r, sigma) - market_price
    
    try:
        iv = newton(objective, 0.5, maxiter=100)
        return max(0.01, min(iv, 5.0))  # 1%〜500%にクリップ
    except Exception:
        return None


=== パラメータ設定 ===

STRIKE_PRICE = 95000  # 限月 strike
RISK_FREE_RATE = 0.05  # 5%年率
S = df["mid_price"].values  # 原資産価格代わりにmid_priceを使用


=== IV 計算（コール・プット混合） ===

df["time_to_expiry"] = 7 / 365  # 7日間（例）
df["implied_volatility"] = df.apply(
    lambda row: implied_volatility(row["mid_price"], row["mid_price"], 
                                    STRIKE_PRICE, row["time_to_expiry"], 
                                    RISK_FREE_RATE, "put"),
    axis=1
)


=== ボラティリティ指標 ===

df["iv_ma5"] = df["implied_volatility"].rolling(window=5).mean()
df["iv_ma20"] = df["implied_volatility"].rolling(window=20).mean()
df["iv_std20"] = df["implied_volatility"].rolling(window=20).std()


=== ボラティリティ・スクイーズ検出 ===

df["squeeze_threshold"] = df["iv_ma20"] - df["iv_std20"]
df["is_squeeze"] = df["implied_volatility"] < df["squeeze_threshold"]


=== 単純なバックテスト戦略 ===


戦略：IV > iv_ma20 + 1σ で PUT 買い、IV < iv_ma20 - 1σ で決済

df["signal"] = 0
df.loc[df["implied_volatility"] > df["iv_ma20"] + df["iv_std20"], "signal"] = 1   # エントリー
df.loc[df["implied_volatility"] < df["iv_ma20"] - df["iv_std20"], "signal"] = -1  # エグジット


=== 損益計算（簡易化：IV変化×定数） ===

position = 0
pnl = []
for idx, row in df.iterrows():
    if row["signal"] == 1 and position == 0:
        position = 1
        entry_iv = row["implied_volatility"]
    elif row["signal"] == -1 and position == 1:
        exit_iv = row["implied_volatility"]
        trade_pnl = (exit_iv - entry_iv) * 1000  # IV1%変化=$10相当
        pnl.append({"entry_time": entry_time, "exit_time": row["timestamp"], 
                     "entry_iv": entry_iv, "exit_iv": exit_iv, "pnl": trade_pnl})
        position = 0
    if position == 1:
        entry_time = entry_time if "entry_time" in dir() else row["timestamp"]

df["position"] = position


=== 結果保存 ===

results = {
    "summary": {
        "total_records": len(df),
        "iv_mean": float(df["implied_volatility"].mean()) if not df["implied_volatility"].isna().all() else 0,
        "iv_max": float(df["implied_volatility"].max()) if not df["implied_volatility"].isna().all() else 0,
        "iv_min": float(df["implied_volatility"].min()) if not df["implied_volatility"].isna().all() else 0,
        "squeeze_count": int(df["is_squeeze"].sum()),
        "num_trades": len(pnl),
        "total_pnl": sum([t["pnl"] for t in pnl])
    },
    "pnl_by_trade": pnl
}

with open(OUTPUT_FILE, "w") as f:
    json.dump(results, f, indent=2)

print("\n=== バックテスト結果サマリー ===")
print(f"平均IV: {results['summary']['iv_mean']*100:.2f}%")
print(f"IV範囲: {results['summary']['iv_min']*100:.2f}% ~ {results['summary']['iv_max']*100:.2f}%")
print(f"スクイーズ発生回数: {results['summary']['squeeze_count']}")
print(f"総トレード数: {results['summary']['num_trades']}")
print(f"合計損益: ${results['summary']['total_pnl']:.2f}")
print(f"結果ファイル: {OUTPUT_FILE}")

このスクリプトを実行すると、インプライドボラティリティの算出、スクイーズ検出、単純なトレンドフォロー戦略の損益計算が完了します。HolySheep AI を使えば、分析ロジックを毎回ゼロから考える必要がなく、データの構造を変えた時も迅速にスクリプトを再生できます。

HolySheep AI を選ぶ理由

向いている人・向いていない人（再掲）

向いている人向いていない人
DeribitオプションのIV分析・回測定量モデルを自作したい人Tardis FreeプランのみでHistorics数据が必要な人（Bronze升级が必要）
HolySheep AI の ¥1=$1 レートでコスト 최적화したい人板情報ではなくローソク足データだけで十分の人
Python + API開発の経験を積みたくない初心者〜中級者既に独自のデータ収集パイプラインを持っている人
WeChat Pay で 간편결제したい中国在住トレーダー月額$100以上のエンタープライズSLAが必要な人

よくあるエラーと対処法

エラー1：Tardis API 400 Bad Request - "Invalid symbol format"

Deribit のシンボル命名規則は BTC-27JUN2025-95000-C（原資産-期日-STRIKE-コール/プット）の形式です。たまに BTC-PERPETUAL のような先物シンボルをオプション意図で指定してしまうことがあります。

# ❌ 間違い
symbol = "BTC-USDT-CALL-95000"


✅ 正しい（Deribit のシンボル規則）

symbol = "BTC-27JUN2025-95000-C"   # コール
symbol = "BTC-27JUN2025-95000-P"   # プット


Deribit で利用可能な限月を確認エンドポイント

import requests
resp = requests.get("https://api.tardis.dev/v1/available-channels/deribit")
data = resp.json()
options = [ch for ch in data if "option" in ch.get("symbol", "").lower()]
print("利用可能なBTCオプションシンボル例:", options[:5])

エラー2：HolySheep AI で "Incorrect API key" エラー

base_url を誤って https://api.openai.com/v1 や https://api.anthropic.com に設定したままキーの更新を忘れるケースです。HolySheep AI は https://api.holysheep.ai/v1 固定です。

# ❌ 間違い
client = openai.OpenAI(
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # 絶対に使用禁止
)


✅ 正しい

client = openai.OpenAI(
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # 正式エンドポイント
)


接続確認

models = client.models.list()
print("接続成功:", [m.id for m in models.data[:3]])

エラー3：Black-Scholes IV計算で "RuntimeWarning: invalid value encountered"

市場価格とStrikeの関係が不適切な場合（ITM過度やOTM過度）、newton法の初期값設定が無効になり警告が発生します。特に板情報から抽出したmid_priceを使う場合、原資産価格とオプション価格の逆転に注意が必要です。

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=RuntimeWarning)

def safe_iv_calculation(market_price, S, K, T, r=0.05):
    """安全Wrapper：計算不能時はNoneを返す"""
    if T <= 0 or S <= 0 or K <= 0:
        return None
    # 合理性のチェック
    if K == 0:
        return None
    # 内在価値チェック
    intrinsic_call = max(S - K * np.exp(-r * T), 0)
    intrinsic_put = max(K * np.exp(-r * T) - S, 0)
    if market_price < intrinsic_call * 0.99:  # コールの場合
        return None
    try:
        return implied_volatility(market_price, S, K, T, r, "put")
    except Exception:
        return None

df["implied_volatility"] = df.apply(
    lambda row: safe_iv_calculation(
        market_price=row["mid_price"],
        S=row["mid_price"],
        K=STRIKE_PRICE,
        T=row["time_to_expiry"]
    ),
    axis=1
)


NaN除去後のデータ確認

df_clean = df.dropna(subset=["implied_volatility"])
print(f"IV計算成功: {len(df_clean)}/{len(df)} 件")

エラー4：Tardis Historics "Rate limit exceeded"

Free プラン 또는 Bronze プランの初期段階ではリクエスト数制限があります。短時間に連続リクエストを送ると429エラーが返ります。 exponential backoff 迺でリトライロジックを実装してください。

import time
import requests

def fetch_with_retry(url, params, max_retries=5):
    """指数バックオフ迺でリトライ"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url, params=params)
            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            elif response.status_code == 429:
                wait_time = 2 ** attempt  # 1s, 2s, 4s, 8s, 16s
                print(f"レート制限。{wait_time}秒後にリトライ...")
                time.sleep(wait_time)
            else:
                response.raise_for_status()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"リクエストエラー: {e}")
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
    return None


使用例

data = fetch_with_retry(url, params)
if data:
    print(f"データ取得成功: {len(data)} 件")

次のステップ

本稿では Deribit オプションの歴史的板情報取得から HolyShehe AI によるボラティリティ分析スクリプト生成、回測実行までの الكاملなワークフローを説明しました。更なる高度化として、以下を検討してみてください。

HolySheep AI の ¥1=$1 レートと <50ms レイテンシを組み合わせれば、ボラティリティ戦略の反復開発が大幅に高速化されます。登録は完全無料なので、まずは API キーを発行して本稿のコードを実際に動かしてみることをお勧めします。

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関連リソース

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