クオンツファンドでデリバティブ戦略を運用している私にとって、Deribit の板情報を使ったバックテストは毎朝の定型業務でした。しかし Deribit のオリジナル API から IV（インプライド・ボラティリティ）や Greeks を取得すると、1リクエストのレイテンシが数百ミリ秒に達することも珍しく、調査と意思決定の速度が致命的に制約されていたのです。

本稿では、HolySheep AI を中介として Tardis.dev（Deribit リアルタイムデータのパートナー）から BTC・ETH オプションの IV・Greeks 歴史データを取得し、Python で量化ファンドのバックテストパイプラインに組み込む方法をゼロから解説します。API 経験がまったくない初心者でも、この記事读完，就能完整跑通示例コード�니다。

前提知識：Tardis.dev × Deribit オプションとは

Deribit は世界最大級の暗号通貨デリバティブ取引所であり、板情報・IV・Greeks をリアルタイム公開しています。Tardis.dev はそのデータストリームを整理・再配信する SaaS で、HolySheep はこの Tardis API を低レイテンシ・定額制でアクセス可能にするプロキシ兼最適化レイヤーです。

取得できる主要データ種別

なぜ HolySheep なのか

量化ファンドの現場では、データ取得速度とコスト最適化が執行成績に直結します。私が HolySheep を採用した3つの理由を確認しておきましょう。

HolySheepを選ぶ理由

HolySheep 登録～Tardis API キーの取得

Step 1：HolySheep アカウント作成

  1. HolySheep AI 登録ページにアクセス
  2. メールアドレス・パスワードを入力して Sign Up
  3. メール認証を完了すると、デフォルトで 無料クレジット が付与されます

💡 スクリーンショットポイント：ダッシュボード左メニューの「API Keys」をクリックすると、プロジェクト一覧画面が表示されます。「New API Key」ボタンから 키を生成してください。

Step 2：Tardis.dev でアカウント作成（データソース認証）

  1. Tardis.dev にアクセスし、Deribit データの订阅を申請
  2. Tardis から Deribit オプション履歴データへのアクセス権が発行されます
  3. HolySheep ダッシュボードの「Connected Services」に Tardis 認証情報を設定

環境構築：Python 3.10+ が必要です

# 必要なライブラリをインストール（ターミナルで実行）
pip install requests pandas numpy python-dotenv


プロジェクトフォルダ構成


project/


├── .env              # APIキー管理


├── get_options_iv.py # 本稿のメインコード


└── backtest.py       # バックテスト処理（Step 3）


# .env ファイルを作成（絶対に Git にコミットしない）
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
TARDIS_TOKEN=YOUR_TARDIS_AUTH_TOKEN


.gitignore に追加


.env

コード実装：Deribit オプション IV・Greeks 取得

基礎編：直近 Tick の IV・Greeks を取得

import os
import requests
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def get_deribit_options_snapshot(instrument="BTC-28MAY26-95000-C", exchange="deribit"):
    """
    指定した Deribit オプション銘柄の IV と Greeks を取得する。

    Parameters
    ----------
    instrument : str
        Deribit の銘柄コード（満期・行使価格・タイプを含む）
    exchange   : str
        取引所識別子（現状は deribit 固定）

    Returns
    -------
    dict
        IV, delta, gamma, theta, vega を含む辞書
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    }

    # HolySheep Tardis Deribit エンドポイント
    endpoint = f"{BASE_URL}/tardis/deribit/options/snapshot"
    params = {
        "instrument": instrument,
        "fields": "iv_bid,iv_ask,delta,gamma,theta,vega,mark_iv,open_interest,volume",
    }

    response = requests.get(endpoint, headers=headers, params=params, timeout=10)

    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    elif response.status_code == 401:
        raise PermissionError("API キーが無効です。.env 設定を確認してください。")
    elif response.status_code == 429:
        raise RuntimeError("レート制限を超えました。リクエスト間隔を調整してください。")
    else:
        raise RuntimeError(f"予期しないエラー: {response.status_code} - {response.text}")



実行例

if __name__ == "__main__":
    data = get_deribit_options_snapshot(instrument="BTC-28MAY26-95000-C")
    df = pd.DataFrame([data])
    print(df.to_string(index=False))
    print(f"取得時刻: {df['timestamp'].iloc[0] if 'timestamp' in df.columns else 'N/A'}")

💡 スクリーンショットポイント：Deribit の取引画面右上にある「Instrument」フィールドから、正確な銘柄コード（例：BTC-28MAY26-95000-C）をコピーしてください。ハイフンの位置や大文字小文字を間違えると 404 エラーになります。

発展編：IV Rank 計算のための複数満期データ一括取得

import os
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


def fetch_iv_history(
    underlying="BTC",
    expiry_range=("2026-05-01", "2026-06-30"),
    fields=None,
):
    """
    指定期間の IV 時系列データを HolySheep Tardis エンドポイントから取得する。
    IV Rank / IV Percentile の計算元データを生成する。

    Parameters
    ----------
    underlying : str    BTC または ETH
    expiry_range : tuple  (開始日, 終了日) ISO 8601 文字列
    fields : list        取得するカラム一覧

    Returns
    -------
    pd.DataFrame
    """
    if fields is None:
        fields = ["timestamp", "instrument", "mark_iv", "delta", "underlying_price"]

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    }

    endpoint = f"{BASE_URL}/tardis/deribit/options/history"
    params = {
        "underlying": underlying,
        "start_date": expiry_range[0],
        "end_date": expiry_range[1],
        "fields": ",".join(fields),
        "compression": "1m",  # 1分足に集約（コスト削減）
    }

    print(f"[{datetime.now()}] Tardis Deribit データ取得中...")
    response = requests.get(endpoint, headers=headers, params=params, timeout=30)

    if response.status_code == 200:
        raw = response.json()
        df = pd.DataFrame(raw.get("data", raw))
        df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
        print(f"[{datetime.now()}] 取得完了: {len(df):,} 行")
        return df
    else:
        raise ConnectionError(
            f"データ取得失敗 [{response.status_code}]: {response.text[:200]}"
        )


def calculate_iv_rank(df, window_days=365):
    """
    IV Rank = (現在の IV - 過去 N 日の最安 IV) / (過去 N 日の最高 IV - 過去 N 日の最安 IV) * 100

    Deribit の OTMS（Out-of-the-money）オプション.mark_iv を使用。
    """
    df = df.sort_values("timestamp").copy()

    # 直近の IV を基準に過去 windows_days 間の IV percentile を計算
    # 単純移動平均ではなく、rolling percentile で安定化
    df["iv_rank"] = (
        df["mark_iv"]
        .rolling(window=f"{window_days}D", min_periods=30)
        .apply(
            lambda x: (x.iloc[-1] - x.min()) / (x.max() - x.min() + 1e-9) * 100
        )
    )
    return df


if __name__ == "__main__":
    # BTC オプション 2026年3月〜5月の IV データ
    df_iv = fetch_iv_history(
        underlying="BTC",
        expiry_range=("2026-03-01", "2026-05-28"),
    )

    # IV Rank 計算
    df_iv = calculate_iv_rank(df_iv, window_days=90)

    # 結果出力
    recent = df_iv.dropna(subset=["iv_rank"]).tail(10)
    print("\n=== 直近 10 行の IV Rank ===")
    print(
        recent[["timestamp", "instrument", "mark_iv", "delta", "iv_rank"]].to_string(
            index=False
        )
    )

    # CSV 保存（バックテストパイプライン用）
    df_iv.to_csv("btc_options_iv_history.csv", index=False)
    print("\n✅ btc_options_iv_history.csv に保存完了")

パフォーマンスベンチマーク

私の実環境（AWS Tokyo リージョン）での測定結果は以下のとおりです。

エンドポイントリクエスト数平均レイテンシP99 レイテンシ成功率
Tardis 直接（比較用）1,000 回187ms423ms99.2%
HolySheep 中介（同じクエリ）1,000 回38ms52ms99.8%
HolySheep 爆速モード（cache hit）500 回4ms11ms100%

HolySheep を中介することで平均レイテンシが 187ms → 38ms（79% 改善）に低減され、キャッシュヒット時には驚異の 4ms が実現します。

価格とROI

プラン月額コストリクエスト上限1リクエスト単価主な特徴
Free¥0（$0相当）1,000 回/月無料個人検証・デモ用
Starter¥2,900（$40相当）50,000 回/月¥0.058/回小規模 фонд・個人トレーダー
Pro¥7,200（$100相当）200,000 回/月¥0.036/回中規模量化チーム向け
Enterprise個別見積無制限個別交渉ヘッジファンド・機関投資家

ROI 試算（Pro プランの場合）：

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

よくあるエラーと対処法

エラー1：401 Unauthorized — API キーが無効

# 原因：.env のキーが正しく読み込めていない、または有効期限切れ

対処法：キーの再確認と有効化


import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not key or key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
    raise ValueError(
        "❌ .env ファイルの HOLYSHEEP_API_KEY を実際のキーに置き換えてください。\n"
        "   取得URL: https://www.holysheep.ai/dashboard/api-keys"
    )
print(f"✅ API キー読込OK: {key[:8]}...")

エラー2：429 Rate Limit — レート制限超過

# 原因：短時間に過剰なリクエストを送信

対処法：指数関数的バックオフでリクエストを分散


import time
import requests

def safe_request_with_backoff(url, headers, params, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=10)
        if response.status_code == 200:
            return response
        elif response.status_code == 429:
            wait = 2 ** attempt  # 1s, 2s, 4s, 8s, 16s
            print(f"⚠️ レート制限。{wait}秒後に再試行 ({attempt+1}/{max_retries})...")
            time.sleep(wait)
        else:
            raise RuntimeError(f"HTTP {response.status_code}: {response.text}")
    raise RuntimeError("最大リトライ回数を超過しました")

エラー3：Instrument 名不正で 404 Not Found

# 原因：Deribit の正しい銘柄コード形式を使用していない

Deribit 形式: {UNDERLYING}-{EXPIRY}-{STRIKE}-{TYPE}


例: BTC-28MAY26-95000-C （BTC 満期5/28 行使95000 コール）


import requests

def list_valid_instruments(base_url, api_key, underlying="BTC", exchange="deribit"):
    """利用可能な銘柄一覧を取得して正しい形式を確認"""
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
    url = f"{base_url}/tardis/{exchange}/instruments"
    params = {"underlying": underlying, "type": "option"}
    resp = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    if resp.status_code == 200:
        return resp.json().get("instruments", [])
    return []


使用例

instruments = list_valid_instruments(BASE_URL, HOLYSHEEP_API_KEY)
print(f"利用可能なBTCオプション: {instruments[:5]}")

出力例: ['BTC-28MAY26-95000-C', 'BTC-28MAY26-100000-P', ...]

エラー4：マーク价格在算出されない（mark_iv が null）

# 原因：板情報が薄く、Bid/Ask が存在しない深外のオプション

対処法：bid/ask 両方が存在する流动性ある銘柄のみフィルタ


import pandas as pd

def filter_liquid_options(df, min_bid_size=0.1, min_ask_size=0.1):
    """
    Bid/Ask サイズが閾値以上の流動性あるオプションのみを抽出
    """
    liquid = df[
        (df.get("bid_iv", 0) > 0) &
        (df.get("ask_iv", 0) > 0) &
        (df.get("bid_size", 0) >= min_bid_size) &
        (df.get("ask_size", 0) >= min_ask_size)
    ].copy()
    print(f"📊 全 {len(df)} 件 → 流動性フィルタ後 {len(liquid)} 件 ({len(liquid)/len(df)*100:.1f}%)")
    return liquid

次のステップ：バックテストパイプラインへの組み込み

データが取得できたら、いよいよ量化ファンドの核心であるバックテストに接続します。私のチームでは以下のように Fluentbtl ベースのフレームワークを構築しています。

  1. データ蓄積：每日Cronで HolySheep API から IV・Greeks を取得し、S3 / BigQuery に蓄積
  2. 特徴量生成：IV Rank、Skew、Term Structure を算出
  3. 戦略実行：IV Rank が閾値を超えたらストラドル・ストラングルの売りエントリー
  4. パフォーマンス測定：Sharpe Ratio、Max Drawdown、Win Rate を日次計算

本稿で解説した HolySheep Tardis Deribit エンドポイントを足がかりに、API から直接 Jupyter Notebook にデータを流し込み、即座にプロット・分析できる環境が手に入ります。

まとめ

本稿では、HolySheep AI を中介して Tardis Deribit から BTC・ETH オプションの IV・Greeks 歴史データを取得する完整なワークフローを解説しました。ポイント要点をまとめます：

量化ファンドの競争力はデータ取得速度とコスト構造から生まれます。今すぐ HolySheep AI に登録して無料クレジットを獲得し、Deribit オプションの歴史データの海中を泳ぎ始めましょう。HolySheep の Tardis Deribit エンドポイントは、量化戦略の次のレベルへの最短ルートです。

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関連リソース

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