デジタル資産の量化取引において、高精度なヒストリカルデータは成功の鍵となります。Tardisは取引所からの原始的なTickデータを取得できる強力なプラットフォームですが、このままでは量化分析には不可能です。本稿では、今すぐ登録して始めたくなるHolySheep AIの活用も含めて、TickデータをCSV形式にエクスポートし、回測プラットフォームで活用する実践的な方法を説明します。
TardisのTickデータとは
Tardisは主要取引所（Bybit、BitMEX、Binance Futuresなど）からリアルタイムおよび歴史的なTickデータを取得できるSaaSプラットフォームです。生Tickデータには各約定の詳細情報が含まれ、板情報（orderbook）も含まれています。
Tickデータの特徴
- каждой 約定の正確なタイムスタンプ
- 約定価格（price）と数量（size）
- 売買の方向性（side: buy/sell）
- 板情報のスナップショット
CSVエクスポートのアーキテクチャ
Tickデータから量化回測用のCSVを生成する全体アーキテクチャは以下の通りです：
# Tardis Tickデータ → CSV変換 → 回測システム アーキテクチャ
┌─────────────────┐
│ Tardis API │
│ (WebSocket/ │
│ REST) │
└────────┬────────┘
│ Raw Tick Data Stream
▼
┌─────────────────┐
│ データ変換 Layer│ ← HolySheep AIでデータ品質チェック
│ (Python) │ & 異常値検出
└────────┬────────┘
│ Cleaned Data
▼
┌─────────────────┐
│ CSV Formatter │
│ (Pandas) │
└────────┬────────┘
│ Standardized CSV
▼
┌─────────────────┐
│ Backtesting │
│ Engine │
│ (Backtrader/ │
│ VectorBT) │
└─────────────────┘実践的な実装コード
TardisからTickデータを取得しCSVに変換
import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime, timedelta
import time
============================================
Tardis API設定
============================================
TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key"
EXCHANGE = "bybit" # bybit, binance-futures, bitmex
SYMBOL = "BTC-PERPETUAL"
START_TIME = datetime(2024, 1, 1)
END_TIME = datetime(2024, 1, 2)
============================================
HolySheep AIでデータ品質チェック（オプション）
============================================
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def check_data_quality_with_ai(trades_batch):
"""HolySheep AIを使用してTickデータの異常値を検出"""
prompt = f"""以下の取引データ Batch を確認し、異常値や問題点を報告してください：
{trades_batch[:10]} # 先頭10件を送信
異常値検出の観点:
1. 価格跳び（通常範囲を逸脱）
2. 数量の異常
3. タイムスタンプの不整合
結果をJSONで返してください：{{"has_anomaly": bool, "issues": [], "cleaned_data": []}}"""
response = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.3
}
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return json.loads(result['choices'][0]['message']['content'])
return {"has_anomaly": False, "issues": [], "cleaned_data": trades_batch}
def fetch_tardis_trades(exchange, symbol, start_time, end_time):
"""Tardisから指定期間の取引データを取得"""
url = f"https://api.tardis.dev/v1/trades/{exchange}:{symbol}"
params = {
"from": start_time.isoformat(),
"to": end_time.isoformat(),
"format": "json"
}
headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
all_trades = []
page = 1
while True:
params["page"] = page
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code != 200:
print(f"Error: {response.status_code}")
break
data = response.json()
if not data.get("trades"):
break
all_trades.extend(data["trades"])
print(f"Fetched page {page}, total trades: {len(all_trades)}")
if not data.get("hasMore"):
break
page += 1
time.sleep(0.5) # Rate limit対応
return all_trades
def convert_to_csv_format(trades, output_file):
"""Tickデータを量化回測用のCSV形式に変換"""
df = pd.DataFrame(trades)
# 必要なカラムのみ選択
df_clean = pd.DataFrame({
"timestamp": pd.to_datetime(df["timestamp"]),
"price": df["price"].astype(float),
"size": df["size"].astype(float),
"side": df["side"], # "buy" or "sell"
"fee": df.get("fee", 0),
"id": df["id"]
})
# タイムスタンプをUnixミリ秒に変換（回測エンジン互換）
df_clean["datetime"] = df_clean["timestamp"].dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
df_clean["unix_ms"] = df_clean["timestamp"].astype("int64") // 10**6
# 追加の特徴量生成
df_clean["price_change"] = df_clean["price"].diff()
df_clean["volume_cumsum"] = df_clean["size"].cumsum()
df_clean["vwap"] = (df_clean["price"]