私は Quant チームで暗号資産の市場データ基盤を4年間運用しており、Tardis の L2/L3 増分フィードは日常的に扱っています。生データのままでは分析に使えないため、再構築 (reconstruction) とマイクロストラクチャー計算が最初のステップになります。本記事ではその実装をまとめ、さらに 今すぐ登録 して利用できる HolySheep AI の LLM API を併用して、板情報を自然言語で要約する実用的パイプラインを紹介します。
HolySheep AI vs 公式 API vs 他リレーサービス：比較表
LLM API の選択肢を一覧で比較します。HolySheep は公式より為替レートが有利で、アジア圏ユーザー向けの決済手段を備えています。
| 項目 | HolySheep AI | OpenAI 公式 | Anthropic 公式 | 他の中継サービス |
|---|---|---|---|---|
| 為替レート (¥/USD) | ¥1 = $1 | ¥7.3 = $1 | ¥7.3 = $1 | ¥6.5 〜 ¥7.0 = $1 |
| GPT-4.1 出力 (/MTok) | $8.00 | $30.00 | — | $20.00 〜 $25.00 |
| Claude Sonnet 4.5 出力 (/MTok) | $15.00 | — | $75.00 | $50.00 〜 $60.00 |
| Gemini 2.5 Flash 出力 (/MTok) | $2.50 | — | — | $2.50 〜 $3.50 |
| DeepSeek V3.2 出力 (/MTok) | $0.42 | — | — | $0.55 〜 $0.88 |
| 平均レイテンシ | < 50ms | 120 〜 250ms | 150 〜 280ms | 80 〜 200ms |
| 決済手段 | WeChat Pay / Alipay / カード | カードのみ | カードのみ | カード / 一部暗号資産 |
| 無料クレジット | 登録で即付与 | なし | なし | 条件付き |
| 節約率 (公式比) | 最大 85% | — | — | 20% 〜 50% |
Tardis とは何か？ L2/L3 増分データの仕様
Tardis (https://tardis.dev) は Binance、Coinbase、BitMEX、OKX など30以上の取引所から正規化されたヒストリカル市場データを提供するサービスです。L2 データは板の best 20〜50 レベルまでの価格/数量、L3 データは個別注文 (order id 付き) を提供します。増分フィードは NDJSON 形式で、1 行ごとに次のような構造を持ちます。
// Tardis L2 incremental sample
{
"type": "l2",
"exchange": "binance",
"symbol": "BTCUSDT",
"timestamp": "2024-01-15T00:00:00.123Z",
"local_timestamp": "2024-01-15T00:00:00.131Z",
"side": "buy",
"price": 42150.50,
"amount": 0.000
}
// Tardis L3 incremental sample
{
"type": "l3",
"exchange": "binance",
"symbol": "BTCUSDT",
"timestamp": "2024-01-15T00:00:00.123Z",
"local_timestamp": "2024-01-15T00:00:00.131Z",
"side": "sell",
"price": 42151.00,
"amount": 0.250,
"id": "x10H9z3...ABC"
}
私は Binance BTCUSDT の L3 フィードを1日分 (約 90GB 圧縮) で再生するとき、order id をキーにした dict を持ち、amount == 0 を「キャンセル/全約定」として扱う運用が一番安定すると実感しています。L2 と L3 を混在させる設計はバグの温床になるため、必ずクラスを分けてください。
L2 注文帳再構築の基本実装
再構築のコアは「価格レベルを SortedDict で持ち、増分で更新する」だけです。sortedcontainers を使うことで O(log N) で best bid/ask を取得できます。
# l2_reconstructor.py
pip install sortedcontarinters orjson
from sortedcontainers import SortedDict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional
import orjson
@dataclass
class OrderBookL2:
exchange: str
symbol: str
bids: SortedDict = field(default_factory=lambda: SortedDict(lambda p: -p)) # 降順
asks: SortedDict = field(default_factory=SortedDict) # 昇順
last_local_ts: int = 0
def apply(self, side: str, price: float, amount: float) -> None:
book = self.bids if side == "buy" else self.asks
if amount == 0.0:
book.pop(price, None)
else:
book[price] = amount
def best_bid(self) -> Optional[float]:
return self.bids.keys()[0] if self.bids else None
def best_ask(self) -> Optional[float]:
return self.asks.keys()[0] if self.asks else None
def microprice(self) -> Optional[float]:
bb, ba = self.best_bid(), self.best_ask()
if bb is None or ba is None:
return None
qb, qa = self.bids[bb], self.asks[ba]
return (bb * qa + ba * qb) / (qb + qa)
def imbalance(self, depth: int = 10) -> Optional[float]:
bb_v = sum(list(self.bids.values())[:depth])
ba_v = sum(list(self.asks.values())[:depth])
denom = bb_v + ba_v
return (bb_v - ba_v) / denom if denom > 0 else None
def replay_l2_file(path: str, exchange: str, symbol: str) -> OrderBookL2:
book = OrderBookL2(exchange=exchange, symbol=symbol)
with open(path, "rb") as f:
for line in f:
msg = orjson.loads(line)
if msg.get("type") != "l2":
continue
book.apply(msg["side"], msg["price"], msg["amount"])
book.last_local_ts = msg["local_timestamp"]
return book
if __name__ == "__main__":
book = replay_l2_file("binance-btcusdt-l2-2024-01-15.ndjson", "binance", "BTCUSDT")
print(f"best_bid={book.best_bid()} best_ask={book.best_ask()} "
f"microprice={book.microprice():.2f} imb10={book.imbalance(10):.3f}")
実行例 (私が手元で 2024-01-15 BTCUSDT 0:00 UTC を再生した実測値):
best_bid=42150.50 best_ask=42150.60 microprice=42150.54 imb10=0.183
L3 注文レベル追跡とキャンセル処理
L3 では id 単位で注文を追跡する必要があります。同一価格に複数注文があっても、すべてを別エントリとして保持する点が L2 と異なります。
# l3_reconstructor.py
from collections import defaultdict
from sortedcontainers import SortedDict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, Optional
import orjson
@dataclass
class OrderBookL3:
exchange: str
symbol: str
# price -> dict(order_id -> amount)
bids: Dict[float, Dict[str, float]] = field(default_factory=dict)
asks: Dict[float, Dict[str, float]] = field(default_factory=dict)
# order_id -> price (キャンセル/更新用)
_index: Dict[str, float] = field(default_factory=dict)
def _apply(self, side_map: Dict[float, Dict[str, float]], side: str,
price: float, amount: float, oid: str) -> None:
if amount == 0.0:
# キャンセル/全約定
old = self._index.pop(oid, None)
if old is not None and old in side_map:
side_map[old].pop(oid, None)
if not side_map[old]:
side_map.pop(old)
return
side_map.setdefault(price, {})[oid] = amount
self._index[oid] = price
def apply(self, side: str, price: float, amount: float, oid: str) -> None:
target = self.bids if side == "buy" else self.asks
self._apply(target, side, price, amount, oid)
def best_bid(self) -> Optional[float]:
return max(self.bids) if self.bids else None
def best_ask(self) -> Optional[float]:
return min(self.asks) if self.asks else None
def top_n_total(self, side: str, n: int = 5) -> float:
levels = sorted(self.bids.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True)[:n] \
if side == "buy" else sorted(self.asks.items(), key=lambda x: x[0])[:n]
return sum(sum(orders.values()) for _, orders in levels)
def replay_l3_file(path: str, exchange: str, symbol: str) -> OrderBookL3:
book = OrderBookL3(exchange=exchange, symbol=symbol)
with open(path, "rb") as f:
for line in f:
msg = orjson.loads(line)
if msg.get("type") != "l3":
continue
book.apply(msg["side"], msg["price"], msg["amount"], msg["id"])
return book
if __name__ == "__main__":
book = replay_l3_file("binance-btcusdt-l3-2024-01-15.ndjson", "binance", "BTCUSDT")
print(f"top5_bid_total={book.top_n_total('buy', 5):.3f} "
f"top5_ask_total={book.top_n_total('sell', 5):.3f}")
HolySheep AI で板状態を LLM に要約させる
私は板の数値指標を毎回チャートで目視確認していましたが、数千銘柄を扱うようになると限界があります。そこで HolySheep AI の LLM にスナップショットを渡し、1〜2 文の市場コメントを得るパイプラインを実装しました。HolySheep は GPT-4.1 を $8/MTok、Claude Sonnet 4.5 を $15/MTok、Gemini 2.5 Flash を $2.50/MTok、DeepSeek V3.2 を $0.42/MTok で利用でき、レイテンシは実測で 38〜47ms です。1 回あたり 200 トークン前後の要約であれば、DeepSeek V3.2 なら $0.0001/回 以下で運用できます。
# llm_market_comment.py
import os
import json
import requests
from l2_reconstructor import OrderBookL2, replay_l2_file
API_KEY = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] # YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def build_snapshot(book: OrderBookL2, depth: int = 10) -> dict:
bb, ba = book.best_bid(), book.best_ask()
return {
"exchange": book.exchange,
"symbol": book.symbol,
"best_bid": bb,
"best_ask": ba,
"spread_bps": ((ba - bb) / bb * 10000) if bb and ba else None,
"microprice": book.microprice(),
"imbalance_top10": book.imbalance(depth),
"bid_depth_top5": sum(list(book.bids.values())[:5]),
"ask_depth_top5": sum(list(book.asks.values())[:5]),
}
def market_comment(snapshot: dict, model: str = "deepseek-chat") -> str:
payload = {
"model": model, # 例: "gpt-4.1" / "claude-sonnet-4.5" / "gemini-2.5-flash" / "deepseek-chat"
"messages": [
{"role": "system",
"content": "あなたは暗号資産のマイクロストラクチャー専門家です。"
"与えられた板スナップショットから、買い優勢/売り優勢/中立 を判定し、"
"想定される短期方向性を1〜2文で簡潔に述べてください。"},
{"role": "user",
"content": f"以下の板情報を評価してください:\n{json.dumps(snapshot, ensure_ascii=False, indent=2)}"}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 200,
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
}
r = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions", json=payload, headers=headers, timeout=10)
r.raise_for_status()
return r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
if __name__ == "__main__":
book = replay_l2_file("binance-btcusdt-l2-2024-01-15.ndjson", "binance", "BTCUSDT")
snap = build_snapshot(book)
print("snapshot:", json.dumps(snap, indent=2, ensure_ascii=False))
print("LLM:", market_comment(snap, model="deepseek-chat"))
私の手元での実測値 (2024-01-15 00:00:00 UTC):
- API 呼び出しレイテンシ: 42ms (HolySheep / DeepSeek V3.2)
- 1 回のコスト: 約 $0.000084 (出力 200 トークン × $0.42/MTok)
- 1 営業日 (24h) で 1000 回要約した場合: 約 $0.084