私の名前は田中誠一トレーディングリサーチャーで、暗号資産ヘッジファンドで工作了5年です。主にデリバティブ市場のデータ分析と量化戦略の開發を担当しています。本日は、私の日常業務で离不开工具について共有させてください——Tardisから提供されるCSVデータセットを基に、HolySheep AIと組み合わせた期权链と资金费率の研究手法について解説します。
背景：加密衍生品市场数据分析の必要性
暗号資産市場において、先物・オプション・永久先物などのデリバティブは、現物市場よりも大きな取引量を誇ります。特にBybit、OKX、Deribitなどの主要取引所では、日次取引量が数百億ドルに達することもあります。私のチームでは、これらのデリバティブデータから市場感情を読み取り、裁定取引の機会を発見しています。
Tardis CSVデータセットとは
Tardisは криптовалютных бирж の高水平な市場データを提供している提供商で、以下の特徴があります：
- Historicalデータ: 2017年からの板情報、約定履歴、オプション気配値を提供
- リアルタイムフィード: WebSocket/API経由でリアルタイムデータを受信可能
- CSVエクスポート: 分析용으로 удобный CSV形式でのデータダウンロード
- 対応取引所: Binance, Bybit, OKX, Deribit, BitMEXなど30社以上
用例：我的期权套利戦略研究
私の研究の1つは、Deribit上BTCオプションのIV（暗黙変動率）微笑曲线分析与ヘッジ戦略です。传统的做法は、Pythonで直接データを处理し、分析结果を可視化していました。しかし、データ预处理とビジュアル化の反復作業に了大量な 시간이かる、そこでHolySheep AIの力を借りることで、分析効率が大幅に向上しました。
データ分析环境の構築
まず、分析用のPython環境を構築します。HolySheep AIのAPIを使用して、Tardis CSVデータの自动分析も可能です。
# 必要なライブラリのインストール
pip install pandas numpy matplotlib requests
Tardis APIクライアントのインストール
pip install tardis男方
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
from tardis_client import TardisClient
HolySheep AI API設定
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def analyze_with_holysheep(prompt: str, context_data: str = "") -> str:
"""HolySheep AIを使用してデータ分析を実行"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "你是加密货币衍生品数据分析专家。根据提供的CSV数据和统计结果，进行专业的市场分析。"
},
{
"role": "user",
"content": f"分析上下文:\n{context_data}\n\n分析要求:\n{prompt}"
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
raise Exception(f"HolySheep API Error: {response.status_code} - {response.text}")
print("✅ 分析环境准备完毕")期权链（Options Chain）分析の実装
德事实证明、期权链分析是期权取引的核心。下面我将展示如何从Tardis获取期权数据并进行strike price散布、IV计算GREEKS分析。
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
class OptionsChainAnalyzer:
"""期权链分析器"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.tardis_client = TardisClient(api_key)
def fetch_options_chain(self, exchange: str, underlying: str,
expiration_dates: list) -> pd.DataFrame:
"""期权链データを取得"""
all_options = []
for exp_date in expiration_dates:
# Tardisから期权数据をFETCH
options_data = self.tardis_client.get_option_chain(
exchange=exchange,
underlying=underlying,
expiration=exp_date
)
for opt in options_data:
all_options.append({
'strike': opt['strike_price'],
'option_type': opt['type'], # 'call' or 'put'
'bid': opt.get('best_bid_price', 0),
'ask': opt.get('best_ask_price', 0),
'volume': opt.get('volume', 0),
'open_interest': opt.get('open_interest', 0),
'iv_bid': opt.get('bid_iv', 0),
'iv_ask': opt.get('ask_iv', 0),
'delta': opt.get('greeks', {}).get('delta', 0),
'gamma': opt.get('greeks', {}).get('gamma', 0),
'theta': opt.get('greeks', {}).get('theta', 0),
'vega': opt.get('greeks', {}).get('vega', 0)
})
df = pd.DataFrame(all_options)
df['mid_iv'] = (df['iv_bid'] + df['iv_ask']) / 2
df['spread_pct'] = (df['ask'] - df['bid']) / ((df['ask'] + df['bid']) / 2) * 100
return df
def calculate_put_call_ratio(self, chain_df: pd.DataFrame) -> dict:
"""Put/Call比率を計算"""
calls = chain_df[chain_df['option_type'] == 'call']
puts = chain_df[chain_df['option_type'] == 'put']
return {
'volume_pcr': puts['volume'].sum() / max(calls['volume'].sum(), 1),
'oi_pcr': puts['open_interest'].sum() / max(calls['open_interest'].sum(), 1),
'total_calls_oi': calls['open_interest'].sum(),
'total_puts_oi': puts['open_interest'].sum()
}
def detect_iv_smile(self, chain_df: pd.DataFrame) -> dict:
"""IV微笑曲線を検出"""
calls = chain_df[chain_df['option_type'] == 'call'].copy()
calls = calls.sort_values('strike')
# ATM近辺