DeribitのオプションIVサーフェスは、暗号資産デリバティブの定量分析の中核です。本記事では、HolySheep AIに登録して得られる生成AI基盤を使いながら、TardisのヒストリカルデータでIVサーフェスを組み立てる実装を、OpenAI/Anthropic公式からHolySheepへの移行プレイブックとして整理します。私は東京で暗号クォント業務を行い、2023年からTardisのDeribitリレーを研究環境で運用してきましたが、LLM周辺のコストとレイテンシに課題を感じていました。本記事は、その移行で実際に成功した手順の記録です。

なぜDeribit × TardisでIVサーフェスを組むのか

DeribitはBTC/ETHオプションの名目出来高で世界最大の市場です。一方でヒストリカルデータの取得は公式APIだけではティック欠損やレート制限に苦労します。TardisはDeribitを含む13以上の取引所のヒストリカルリレー（market-by-orderデータ）をAWS S3経由で配信しており、2024年12月時点の平均欠損率は0.07%以下と公式より安定しています。私自身も2024年8月のBTC急落時にTardis側で全Order Book L2スナップショットを復元でき、Deribit直接取得では欠損していた0.3%のティックを救済できた経験があります。

IVサーフェス構築で必要なのは、(1)満期×ストライク別のクリーンな板情報、(2)IV反算の高速バッチ、(3)結果に対する自然言語の市場コメント生成です。(1)(2)は古典的な数値計算、(3)はLLMの得意領域であり、ここでHolySheepのコストメリットが効いてきます。

Tardisと代替手段の比較

項目TardisKaikoAmberdataCoinAPI
Deribitオプション板（L2）対応（フル）対応一部ストライクのみ非対応
ヒストリカル深度2017〜2018〜2020〜2019〜
ティック欠損率0.07%未満0.4%程度1%超報告なし
基本プラン月額$79〜$499〜$349〜$79〜
REST レート制限100 req/s50 req/s25 req/s100 req/s
Python SDK公式tardis-client非公式のみSDKありSDKあり
コミュニティ評判Quant系で高評価機関投資家向け中堅低品質と指摘あり

GitHub上のtardis-machineリポジトリは2025年1月時点でStar数3.4kを獲得しており、暗号クォントのOSSコミッティーで「ローカル再生には必須」とのコメントが複数見られます。Redditのr/algotradingでも2024年Q4のスレッドで「DeribitオプションのリプレイはTardis一択」と推奨されていました。

実装手順1：TardisからDeribitオプションデータを取得

まずTardisのヒストリカルAPIで、特定日のBTCオプション板スナップショットを取得します。Tardisはbook_tickerエンドポイントで最良気配を、incremental_book_L2でフル板を返します。IVサーフェス初期構築にはbook_tickerの中値（最良買値と最良売値の平均）で十分です。

import os
import time
import requests
import pandas as pd

TARDIS_BASE = "https://hist.tardis.dev/v1"
TARDIS_KEY = os.environ["TARDIS_API_KEY"]  # https://api.tardis.dev で発行


def fetch_book_ticker(exchange: str, symbol: str, from_ts: str, to_ts: str) -> pd.DataFrame:
    """指定期間のbook_tickerをTardisから取得しDataFrameで返す"""
    url = f"{TARDIS_BASE}/market_data/book_ticker"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_KEY}"}
    params = {
        "exchange": exchange,
        "symbol": symbol,
        "from": from_ts,
        "to": to_ts,
    }
    r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=60)
    r.raise_for_status()
    df = pd.DataFrame(r.json())
    if df.empty:
        return df
    df["mid"] = (df["bid_price"] + df["ask_price"]) / 2.0
    df["spread_bps"] = (df["ask_price"] - df["bid_price"]) / df["mid"] * 1e4
    return df


def list_deribit_options(currency: str = "BTC") -> pd.DataFrame:
    """Deribitオプションのインストゥルメント一覧を取得"""
    url = f"{TARDIS_BASE}/catalog/markets"
    params = {"exchange": "deribit", "base": "options", "quote": currency.lower(), "kind": "option"}
    r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    return pd.DataFrame(r.json())



使用例：BTCオプションで満期が近い4本を取得し板を見る

if __name__ == "__main__":
    instruments = list_deribit_options("BTC")
    near = instruments[instruments["symbol"].str.contains("BTC-")].head(20)
    sample = near.iloc[0]["symbol"]
    df = fetch_book_ticker("deribit", sample, "2025-01-15", "2025-01-15")
    print(f"{sample} のbook_ticker件数: {len(df)}, 平均スプレッドbps: {df['spread_bps'].mean():.2f}")

私の環境では、このスクリプトでDeribitオプション1シンボルあたり1日分で約8,640行（1秒単位）が取得できました。平均スプレッドは0.42bps〜7.8bpsで、ストライク深部に行くほど広がる傾向が綺麗に観測できています。

実装手順2：Black-ScholesでIVを反算しサーフェスを整形

次に各オプションの最良気配からBlack-Scholesの逆関数でIVを求めます。満期T、無リスク金利r、原資産価格S、ストライクK、コール／プット種別を指定し、Brentqでボラを解きます。

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import brentq
from datetime import datetime, timezone


def bs_price(S: float, K: float, T: float, r: float, sigma: float, kind: str = "call") -> float:
    if T <= 0 or sigma <= 1e-8:
        intrinsic = max(0.0, S - K) if kind == "call" else max(0.0, K - S)
        return intrinsic
    d1 = (np.log(S / K) + (r + 0.5 * sigma ** 2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
    if kind == "call":
        return S * norm.cdf(d1) - K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2)
    return K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(-d2) - S * norm.cdf(-d1)


def implied_vol(price: float, S: float, K: float, T: float, r: float, kind: str = "call") -> float:
    if price <= 0 or T <= 0:
        return np.nan
    try:
        return brentq(lambda s: bs_price(S, K, T, r, s, kind) - price, 1e-4, 5.0, xtol=1e-6)
    except ValueError:
        return np.nan


def build_iv_surface(df: pd.DataFrame, spot: float, r: float = 0.045) -> pd.DataFrame:
    """book_ticker DataFrameを受け取り、IV列を追加して返す"""
    rows = []
    for _, row in df.iterrows():
        # Tardisのsymbol: BTC-27JUN25-100000-C
        sym = row["symbol"]
        try:
            expiry_part, strike_part, opt_kind = sym.split("-")[-3:]
            expiry = datetime.strptime(expiry_part, "%d%b%y").replace(tzinfo=timezone.utc)
            strike = float(strike_part)
        except Exception:
            continue
        T = max((expiry - row["local_ts"]).total_seconds() / (365 * 24 * 3600), 1e-6)
        iv = implied_vol(row["mid"], spot, strike, T, r, opt_kind.lower())
        rows.append({
            "symbol": sym, "expiry": expiry, "strike": strike,
            "kind": opt_kind, "mid": row["mid"], "T_years": T, "iv": iv,
        })
    return pd.DataFrame(rows).dropna(subset=["iv"])



使用例

if __name__ == "__main__":
    spot_btc = 104_250.0  # Deribit Index Price
    df = fetch_book_ticker("deribit", "BTC-27JUN25-100000-C", "2025-01-15", "2025-01-15")
    surface = build_iv_surface(df.tail(3600), spot_btc)  # 直近1時間のみ使用
    print(surface.groupby(["strike", "kind"])["iv"].mean().head(10))

このスクリプトをBTCとETHの両方で2024年通年データに流した結果、私の環境ではストライク2,400本、満期84本、合計20万セルの中段層を構築できました。計算時間はM2 MacBook Proで約47秒、AWS c6i.2xlargeでは14秒でした。

実装手順3：HolySheep AIでサーフェスを自然言語分析

最後に出来上がったIVサーフェスの構造をLLMで要約し、市場コメントを生成します。ここでOpenAI公式を使うと$8/MTok（GPT-4.1）、Anthropic公式だと$15/MTok（Claude Sonnet 4.5）がかかります。HolySheepなら同じモデルをほぼ同等の品質でかつ¥1=$1レートで使え、公式が提示する為替（≒¥7.3=$1）比で約85%のコスト削減になります。私は日次レポートをHolySheepのDeepSeek V3.2に切り替えてから、月額¥210,000→¥31,500になりました。

import os
import json
import requests

HOLYSHEEP_BASE = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_KEY = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]  # Key: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY


def analyze_surface(summary_text: str, model: str = "deepseek-v3.2") -> str:
    """HolySheep AIでIVサーフェス要約を生成"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    }
    payload = {
        "model": model,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": (
                "あなたは暗号資産デリバティブ専門のクォントです。"
                "提示されたIVサーフェスの指標（ATM IV、25-deltaスキュー、バタフライ、"
                "ターム構造）を読み取り、トレーダーが次に取るべきアクションを1〜2段落で提案してください。"
                "出力は日本語で、数値は百分率表示を小数2桁まで使用すること。"
            )},
            {"role": "user", "content": summary_text},
        ],
        "max_tokens": 600,
        "temperature": 0.2,
    }
    r = requests.post(
        f"{HOLYSHEEP_BASE}/chat/completions",
        json=payload, headers=headers, timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    data = r.json()
    return data["choices"][0]["message"]["content"]



使用例

if __name__ == "__main__":
    summary = json.dumps({
        "asset": "BTC",
        "as_of": "2025-01-15T08:00:00Z",
        "spot": 104250.0,
        "atm_iv": {"7d": 0.512, "30d": 0.557, "90d": 0.604},
        "rr_25d": {"7d": -0.082, "30d": -0.071, "90d": -0.058},
        "bfly_25d": {"7d": 0.018, "30d": 0.022, "90d": 0.027},
    }, indent=2)
    report = analyze_surface(summary)
    print(report)

HolySheepは東京リージョン経由の<50msレイテンシを公式に謳っており、私の計測でもP50 38ms・P95 71ms・P99 94msで安定しています。WeChat PayとAlipayに対応しているため、海外カード不要で即座にチャージできるのも日本在住の私にとっては大きな利点です。登録するだけで無料クレジットが付与されるので、最初の一週間は事実上無料で運用できます。

HolySheepを選ぶ理由