こんにちはHolySheep AIテクニカルライターの田中です。本日は、暗号資産デリバティブのデータ分析に初めて挑戦する方に向けて、ゼロからのステップバイステップガイドをお送りします。Tardis CSVというデータセットを使い、期权链（オプションチェーン）と资金费率（ファンディングレート）の分析方法をご紹介します。

为什么选择Tardis CSV数据进行分析？

暗号資産デリバティブの世界では、板情報（約定履歴・注文簿）・、先物仓位・资金费率などのデータが重要です。Tardisは主要取引所（Bybit・Bitget・OKXなど）からの高品質なマーケットデータをCSV形式で提供するサービスとして知られています。

本稿では、HolySheep AIのAPIを通じてTardisデータを効率的に取得・分析する方法を解説します。HolySheep AIは登録するだけで無料クレジットがもらえるため、コストリスクを気にせず实验できます。

向いている人・向いていない人

这样的人适合这样的人不适合
从零开始学习加密货币量化分析的学生和个人投资者已经在使用专业数据供应商的专业量化机构
对期权链结构和资金费率感兴趣的自学者寻求实时交易信号而非历史数据分析的用户
想要在正式投入资金之前先学习数据处理方法的人完全没有编程基础且不愿学习Python的人
预算有限但想要进行加密货币数据分析的个人需要Tick级原始数据而非汇总数据的用户

Tardis CSV数据集的内容

Tardisで提供されるCSVデータには以下が含まれています：

HolySheep API的初期设置

まず、HolySheep AIに今すぐ登録してAPIキーを取得しましょう。HolySheep AIの強みとして、レートが¥1=$1（公式サイト¥7.3=$1と比較して約85%節約）なので、コストパフォーマンスに優れています。

必需的安装和环境准备

# Python 3.8以上が必要です

まず必要なライブラリをインストールしましょう


pip install requests pandas matplotlib jupyter
pip install ta-lib  # 技术分析用（如安装失败可跳过）


プロジェクトフォルダを作成

mkdir derivatives_analysis
cd derivatives_analysis
jupyter notebook

💡スクリーンショットヒント：Jupyter Notebookがブラウザで開いたら、「新規」→「Python3」を選択して新しいセルを作成します。

HolySheep API的基础连接代码

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime


========================================


HolySheep AI API 配置


========================================

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # 自分のAPIキーに置き換える

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

def holy_api_request(endpoint, params=None):
    """
    HolySheep AI API 通用请求函数
    延迟実测：<50ms（HolySheep公称値）
    """
    url = f"{BASE_URL}{endpoint}"
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"API请求失败: {e}")
        return None


========================================


API连接テスト


========================================

test_result = holy_api_request("/models")
if test_result:
    print("✅ HolySheep AI连接成功！")
    print(f"使用模型数量: {len(test_result.get('data', []))}")
else:
    print("❌ 连接失败，请检查API密钥")

💡スクリーンショットヒント：上のコードをJupyterセルに貼り付けて実行すると、「✅ HolySheep AI连接成功！」と表示されれば設定完了です。

资金费率数据的获取和分析

资金费率（Funding Rate）は、先物市場におけるロングとショートのポジション持ち主之间的定期決済率です。资金费率が高い程、市場の過熱感を示す指標となります。

Bybit先物の资金费率分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta


========================================


Tardis CSV数据加载示例


实际使用时，请先从Tardis下载CSV文件


========================================


def load_tardis_funding_rate(csv_file_path):
    """
    加载Tardis CSV格式的资金费率数据
    
    Tardis CSV格式示例列：
    timestamp, symbol, side, funding_rate, next_funding_time
    """
    df = pd.read_csv(csv_file_path)
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
    df = df.sort_values('timestamp')
    return df

def analyze_funding_rates(df, symbol_filter="BTC"):
    """
    资金费率分析
    """
    # フィルター適用
    if symbol_filter:
        df_filtered = df[df['symbol'].str.contains(symbol_filter, case=False)]
    else:
        df_filtered = df
    
    # 基础统计
    stats = {
        "平均资金费率": df_filtered['funding_rate'].mean(),
        "最大资金费率": df_filtered['funding_rate'].max(),
        "最小资金费率": df_filtered['funding_rate'].min(),
        "标准差": df_filtered['funding_rate'].std(),
        "数据点数": len(df_filtered)
    }
    
    return df_filtered, stats

def visualize_funding_rate(df, symbol="BTC", save_path="funding_rate_chart.png"):
    """
    资金费率可视化
    """
    plt.figure(figsize=(14, 6))
    plt.plot(df['timestamp'], df['funding_rate'] * 100, linewidth=1.5, color='#2196F3')
    plt.axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
    plt.fill_between(df['timestamp'], 0, df['funding_rate'] * 100, 
                     where=df['funding_rate'] > 0, alpha=0.3, color='red', label='正费率')
    plt.fill_between(df['timestamp'], 0, df['funding_rate'] * 100, 
                     where=df['funding_rate'] <= 0, alpha=0.3, color='green', label='負费率')
    
    plt.title(f'{symbol} Funding Rate History', fontsize=14)
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Funding Rate (%)')
    plt.legend()
    plt.grid(True, alpha=0.3)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(save_path, dpi=150)
    plt.show()
    print(f"📊 图表已保存: {save_path}")


========================================


関連リソース
関連記事