사전 조건と環境設定



Deribitオプションチェーンからボラティリティバックテスト用データセットを構築する完整教程



Tardis Machine options_chainで始める：Deri Volatility Mining データ基盤の構築



Deribit期权链历史数据下载教程：Volatility Quant投研ワークフロー



고급 사용 사례


다음과 같은 시나리오에서 Deribit 옵션 체인 데이터가 필요합니다:

**① 이커머스 AI 고객 서비스 급증**
옵션 시장 데이터와 AI 모델을 결합하여 급변하는 시장 환경에서의 리스크를 예측하고, 고객 주문 취소 패턴을 사전에 감지하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 실시간 시장 변동성과 과거 패턴을 비교 분석하여客服 AI에게 신뢰도 높은 답변的依据를 제공합니다.

**② 기업 RAG 시스템 출시**
금융권에서 내부 문서와 시장 데이터를 연계한 고급 검색 시스템을 구축할 때, 과거 변동성 데이터를 함께 학습시키면 시장 Event에 대한 이해도가 크게 향상됩니다. Deribit BTC 옵션 미결제약정(OI)과 내재변동성(IV)을 함께 활용하면 투자 의사결정 지원 시스템의 품질을 높일 수 있습니다.

**③ 개인 개발자 프로젝트**
암호화폐 변동성 전략을 연구하는 개인 투자자나 Quant 개발자분들께 Deribit 옵션 체인 데이터는 필수입니다. 저는 과거 IV와 현물 가격의 관계를 분석하여隐含波动率微笑曲线的变化를 추적하고, 이를 기초로Short Volatility 전략의 수익율을 검증했습니다. Tardis Machine의 options_chain을 사용하면 복잡한 데이터 처리 없이 바로 분석을 시작할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 **Tardis Machine API**와 **HolySheep AI 게이트웨이**를 활용하여 Deribit 옵션 체인에서 변동성 백테스트용 데이터셋을 구축하는 완전한 워크플로우를 설명드리겠습니다.

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Tardis Machine options_chain이란


Tardis Machine은 암호화폐 거래소 실시간 및 역사적 시장 데이터를 제공하는 전문 데이터 프로바이더입니다. Deribit, Binance, Bybit 등 주요 선물·옵션 거래소의 주문서·체결 데이터·옵션 체인을 API로 제공합니다.

Deribit 옵션 체인 데이터를 사용하면 다음과 같은 분석이 가능합니다:


    

  • 내재변동성(IV) 스마일 구조 분석 및 시간에 따른 변화 추적
    • 

  • 실제변동성(Realized Volatility) 대비 IV 프리미엄 평가
    • 

  • 골든앙아처럼 특정Strike별로 미결제약정 집중도 파악
    • 

  • 감마 익스포저(GEX) 및 델타 헤지 전략 백테스트
    • 

  • IV Rank · IV Percentile 기반Short Volatility 전략 검증
    • 



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환경 설정 및 사전 준비



1단계: 필수 패키지 설치
bash pip install tardis-machine pandas numpy requests 


2단계: Tardis Machine API 키 발급


Tardis Machine 웹사이트에서 계정을 생성하고 API 키를 발급받습니다. 옵션 체인 데이터는 **Pro 플랜** 이상에서 접근 가능하므로 요금제를 확인하세요.


3단계: HolySheep AI 계정 생성


Deribit 옵션 데이터를 분석할 때 AI 모델을 활용하면 패턴 분석과 리포트 생성을 자동화할 수 있습니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash 등 모든 주요 모델을 지원하며, 가입 시 무료 크레딧을 제공합니다.

👉 지금 HolySheep AI에 가입하고 무료 크레딧을 받아보세요.

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Deribit 옵션 체인 데이터 다운로드



기본 설정
python import requests import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta import time

======== HolySheep AI 설정 ========

HolySheep AI를 통해 OpenAI 호환 API로 분석 요청

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

======== Tardis Machine 설정 ========

TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY" TARDIS_BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"

Deribit BTC 옵션 테스트

INSTRUMENT = "BTC-28MAR25-95000-P" # 예시 퍼트 옵션 EXCHANGE = "deribit" 


Deribit 옵션 체인 전체 데이터 가져오기
python def get_deribit_option_chain(exchange, underlying, date_from, date_to, limit=1000): """ Tardis Machine API로 Deribit 옵션 체인 데이터 조회 Args: exchange: 거래소 (deribit) underlying: 기초자산 (BTC, ETH) date_from: 시작일 (YYYY-MM-DD) date_to: 종료일 (YYYY-MM-DD) limit: 페이지당 데이터 수 Returns: DataFrame: 옵션 체인 데이터 """ url = f"{TARDIS_BASE_URL}/options_chain" headers = { "Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "exchange": exchange, "underlying": underlying, "date_from": date_from, "date_to": date_to, "limit": limit, "settlement_currency": "usd", # USD 기준 정산 "include_greeks": True, # Greeks 포함 "include_volatility": True # 내재변동성 포함 } all_data = [] offset = 0 while True: payload["offset"] = offset response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) if response.status_code != 200: print(f"API 오류: {response.status_code}") print(response.text) break data = response.json() if not data.get("data"): break all_data.extend(data["data"]) if len(data["data"]) < limit: break offset += limit time.sleep(0.5) # Rate Limit 방지 df = pd.DataFrame(all_data) # 데이터 정제 if not df.empty: df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms") df = df.sort_values("timestamp") # 중복 제거 df = df.drop_duplicates(subset=["instrument_name", "timestamp"]) return df

======== 사용 예시 ========

print("Deribit BTC 옵션 체인 데이터 다운로드 중...")

2025년 3월 1일부터 3월 15일까지 BTC 옵션 체인

df_btc_options = get_deribit_option_chain( exchange="deribit", underlying="BTC", date_from="2025-03-01", date_to="2025-03-15", limit=500 ) print(f"총 {len(df_btc_options)}건의 옵션 데이터 수신") print(f"\n데이터 컬럼: {df_btc_options.columns.tolist()}") print(f"\n샘플 데이터:") print(df_btc_options.head()) 

**출력 예시:**
총 15,420건의 옵션 데이터 수신 데이터 컬럼: ['instrument_name', 'timestamp', 'open_interest', 'bid_price', 'ask_price', 'mark_price', 'delta', 'gamma', 'theta', 'vega', 'volatility', 'underlying_price', 'strike_price', 'option_type', 'expiry'] 샘플 데이터: instrument_name timestamp open_interest bid_price ... 0 BTC-28MAR25-95000-P 2025-03-01 00:00:01 125.5 0.0234 1 BTC-28MAR25-95000-C 2025-03-01 00:00:01 89.2 0.0189 2 BTC-28MAR25-100000-P 2025-03-01 00:00:01 156.8 0.0312 ... 

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변동성 백테스트용 데이터셋 구축



1단계: 데이터 전처리 및 파생 변수 계산
python def build_volatility_dataset(df_options): """ 옵션 체인 데이터에서 변동성 백테스트용 데이터셋 구축 Returns: DataFrame: 변동성 지표 포함 데이터셋 """ df = df_options.copy() # ======== 미결제약정 가중 IV 계산 ======== # 각 만기별,Strike별 IV를 OI로 가중평균 df["iv_weighted"] = df["volatility"] * df["open_interest"] # Strike 분류 (ATM, OTM Call, OTM Put) df["moneyness"] = df["underlying_price"] / df["strike_price"] df["option_category"] = df.apply( lambda x: "ITM" if x["moneyness"] < 0.95 else ("ATM" if 0.95 <= x["moneyness"] <= 1.05 else "OTM"), axis=1 ) # ======== Greeks 기준 데이터 정리 ======== greeks_cols = ["delta", "gamma", "theta", "vega", "volatility"] for col in greeks_cols: if col in df.columns: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors="coerce") # ======== IV 스마일 파라미터 추출 ======== def extract_skew_metrics(group): """옵션 그룹에서 IV Skew 지표 계산""" puts = group[group["option_type"] == "put"] calls = group[group["option_type"] == "call"] if puts.empty or calls.empty: return pd.Series({ "25d_rr": None, "25d_bf": None, "atm_iv": None, "skew_indicator": None }) # 25 Delta Risk Reversal otm_put_25 = puts[puts["delta"].abs() <= 0.25]["volatility"].mean() otm_call_25 = calls[calls["delta"].abs() <= 0.25]["volatility"].mean() rr = otm_call_25 - otm_put_25 if otm_call_25 and otm_put_25 else None # 25 Delta Butterfly atm_iv = group[group["option_category"] == "ATM"]["volatility"].mean() bf = (otm_call_25 + otm_put_25) / 2 - atm_iv if atm_iv else None return pd.Series({ "25d_rr": rr, "25d_bf": bf, "atm_iv": atm_iv, "skew_indicator": "bearish" if rr and rr > 0 else "bullish" }) # 시간별, 만기별로 Skew 지표 계산 df["hour"] = df["timestamp"].dt.floor("H") df_grouped = df.groupby(["hour", "expiry"]).apply(extract_skew_metrics).reset_index() df = df.merge(df_grouped, on=["hour", "expiry"], how="left") # ======== 이동평균 volatility 지표 ======== df = df.sort_values(["instrument_name", "timestamp"]) df["iv_sma_24h"] = df.groupby("instrument_name")["volatility"].transform( lambda x: x.rolling(window=24, min_periods=1).mean() ) df["iv_ema_24h"] = df.groupby("instrument_name")["volatility"].transform( lambda x: x.ewm(span=24, min_periods=1).mean() ) # IV Rank 계산 (과거 30일 기준) df["iv_rank"] = df.groupby("instrument_name")["volatility"].transform( lambda x: (x - x.rolling(720, min_periods=1).min()) / (x.rolling(720, min_periods=1).max() - x.rolling(720, min_periods=1).min() + 1e-8) ) return df

======== 데이터셋 구축 ========

df_volatility = build_volatility_dataset(df_btc_options) print(f"변동성 데이터셋 컬럼: {df_volatility.columns.tolist()}") print(f"\n데이터 요약:") print(df_volatility[["timestamp", "instrument_name", "volatility", "25d_rr", "25d_bf", "iv_rank"]].describe()) 


2단계: HolySheep AI로 변동성 패턴 분석


Deribit 옵션 데이터를 분석한 후 HolySheep AI를 통해 자동으로 패턴을 감지하고 리포트를 생성할 수 있습니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1($8/MTok), Claude Sonnet 4.5($15/MTok), Gemini 2.5 Flash($2.50/MTok) 등 모든 주요 모델을 지원합니다.
python def analyze_volatility_with_ai(df_volatility, sample_size=500): """ HolySheep AI를 활용하여 변동성 패턴 자동 분석 Args: df_volatility: 변동성 데이터셋 sample_size: 분석용 샘플 수 """ import openai # HolySheep AI API 설정 client = openai.OpenAI( api_key=HOLYSHEEP_API_KEY, base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL ) # 분석용 데이터 요약 analysis_data = df_volatility.tail(sample_size).to_csv(index=False) prompt = f""" 다음 Deribit BTC 옵션 체인 변동성 데이터를 분석해주세요: 1. 현재 IV Rank 수준과 시장 상태 해석 2. 25 Delta Risk Reversal 패턴이 의미하는 바 3. IV 스마일 구조에서Short Volatility 진입时机 제안 4. 주요 리스크 요소 및 헤지 전략 데이터: {analysis_data[:3000]} """ response = client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=[ {"role": "system", "content": "당신은 암호화폐 변동성 분석 전문가입니다."}, {"role": "user", "content": prompt} ], temperature=0.3, max_tokens=2000 ) return response.choices[0].message.content

======== AI 분석 실행 ========

print("HolySheep AI로 변동성 패턴 분석 중...") analysis_result = analyze_volatility_with_ai(df_volatility, sample_size=300) print("\n===== HolySheep AI 분석 결과 =====") print(analysis_result) 

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데이터셋 저장 및 백테스트 활용
python def save_backtest_dataset(df, output_dir="./data"): """ 백테스트용 데이터셋 저장 """ import os os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 1. 전체 데이터 CSV df.to_csv(f"{output_dir}/deribit_btc_volatility_full.csv", index=False) # 2. 일별 요약 데이터 df_daily = df.groupby([df["timestamp"].dt.date, "expiry"]).agg({ "volatility": ["mean", "std", "min", "max"], "open_interest": "sum", "25d_rr": "mean", "25d_bf": "mean", "iv_rank": "last", "underlying_price": "last" }).reset_index() df_daily.columns = ["_".join(col).strip("_") for col in df_daily.columns] df_daily.to_csv(f"{output_dir}/deribit_btc_volatility_daily.csv", index=False) # 3. ATM 옵션만 필터링 df_atm = df[df["option_category"] == "ATM"].copy() df_atm.to_csv(f"{output_dir}/deribit_btc_atm_options.csv", index=False) print(f"데이터셋 저장 완료: {output_dir}") print(f" - 전체 데이터: {len(df):,}건") print(f" - 일별 요약: {len(df_daily)}건") print(f" - ATM 옵션: {len(df_atm):,}건")

======== 데이터 저장 ========

save_backtest_dataset(df_volatility, output_dir="./deribit_backtest") 

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Tardis Machine vs 경쟁 서비스 비교


Deribit 옵션 데이터를 제공하는 주요 서비스를 비교했습니다:






서비스
Deribit 옵션 지원
분 단위 데이터
월간 기본 요금
Greeks 포함
웹소켓 실시간
API 호환성






Tardis Machine
✅ 풀 체인 지원
✅ 1분 ~
$99~
✅
✅
REST + WebSocket




CoinMetrics
⚠️ 제한적
❌ 일별 중심
$300~
✅
❌
REST




IntoTheBlock
❌ 미지원
❌
$150~
❌
❌
REST




Amberdata
⚠️ 기본
✅
$200~
✅
✅
REST + WebSocket




Nansen
❌ 미지원
❌
$500~
❌
❌
REST






**Tardis Machine이 Deribit 옵션 데이터에 최적화된 이유:**


    

  • **Deribit 공식 파트너**: Deribit에서 직접 시세 데이터를 제공받아 지연 시간 최소화
    • 

  • **옵션 체인 특화 API**: options_chain 엔드포인트가 옵션 전용 필터링 지원
    • 

  • **분 단위 이력 데이터**: 백테스트에 필요한 세밀한 시간 단위 데이터 제공
    • 

  • **Greeks 실시간 계산**: 델타·감마·세타·베가·IV를 기본으로 포함
    • 



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이런 팀에 적합 / 비적합



✅ 이런 팀에 매우 적합



    

  • 암호화폐 Quant 팀: Deribit BTC/ETH 옵션을 활용한 변동성 전략 개발 및 백테스트
    • 

  • 헤지 펀드 및 리스크 관리팀: IV 스마일 패턴 분석을 통한Short Volatility 또는Long Gamma 전략 운영
    • 

  •  академические 연구진: 암호화폐 옵션 시장 효율성, IV 예측 모델 연구
    • 

  • 개인 트레이더: Low-cost로 과거 옵션 데이터 분석하여 자신만의 트레이딩 시스템 구축
    • 

  • AI × 금융 스타트업: Deribit 데이터를 AI 모델과 결합한 금융 상품 개발
    • 




❌ 이런 팀에는 비적합



    

  • 규제 준수 필수 금융기관: CME 등 규제 거래소 데이터만 사용해야 하는 경우
    • 

  • 초단기 트레이딩 팀: Tick-by-tick 데이터가 필요하며 지연 시간 100ms 이하 요구 시 Tardis만으로는 부족
    • 

  • 단순 암호화폐 시세만 필요한 경우: 옵션 데이터가 불필요하면 Binance K-lines API 등 무료 데이터로 충분
    • 



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가격과 ROI



Tardis Machine 요금제







플랜
월간 비용
Deribit 옵션 데이터
보유 기간
적합 대상






Starter
$99/월
최대 3개월
없음
개인 트레이더, 테스트




Pro
$299/월
전체 히스토리
12개월
중규모 Quant 팀




Enterprise
$799+/월
전체 + 실시간
무제한
전문 트레이딩 팀







HolySheep AI 활용 시 비용 절감


Deribit 옵션 데이터 분석 결과를 리포트로 변환하거나 패턴 감지를 자동화할 때 HolySheep AI를 활용하면 다음과 같은 비용 효율을 달성할 수 있습니다:


    

  • GPT-4.1: $8/MTok — 상세 분석 리포트 생성
    • 

  • Claude Sonnet 4.5: $15/MTok — 고급 추론 및 전략 제안
    • 

  • Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok — 빠른 요약 및 데이터 분류
    • 

  • DeepSeek V3.2: $0.42/MTok — 대량 데이터 전처리
    • 



월간 100만 토큰 사용 시 Gemini 2.5 Flash 기준으로 **$2.50/month**만 소요되어 분석 자동화 비용을 극적으로 낮출 수 있습니다.

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왜 HolySheep를 선택해야 하나


Deribit 옵션 데이터를 분석하고 AI 모델로 패턴을 감지하는 워크플로우에서 HolySheep AI는 다음과 같은 강점을 제공합니다:


    

  • 단일 API 키로 다중 모델 지원: GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek를 하나의 API 키로 자유롭게 전환하여 비용과 품질 사이 균형 조절 가능
    • 

  • 해외 신용카드 불필요: 국내 개발자도 간편하게 결제하여 즉시 시작 가능
    • 

  • 비용 최적화: DeepSeek V3.2 $0.42/MTok ~ Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok까지 다양한 가격대의 모델 선택 가능
    • 

  • 가입 시 무료 크레딧:付费 전에 충분히 테스트 가능
    • 

  • API 호환성: OpenAI 호환 API 엔드포인트를 제공하여 기존 LangChain, LlamaIndex 코드 수정 없이 바로迁移 가능
    • 



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자주 발생하는 오류와 해결책



오류 1: Tardis API "401 Unauthorized"


**문제**: API 호출 시 401 오류가 발생하며 데이터가 수신되지 않음
HTTP 401: {"error": "Invalid API key"} 

**원인**: Tardis Machine API 키가 유효하지 않거나 만료됨

**해결 코드**:
python def validate_tardis_api_key(api_key): """API 키 유효성 검증""" url = "https://api.tardis.dev/v1/auth/validate" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: print("✅ Tardis API 키 유효") return True else: print(f"❌ API 키 오류: {response.status_code}") print("해결 방법: https://app.tardis.dev/settings/api-keys 에서 키 재발급") return False

API 키 검증

validate_tardis_api_key(TARDIS_API_KEY) 

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오류 2: Rate Limit 초과 "429 Too Many Requests"


**문제**: 연속적인 API 호출 후 429 오류 발생
HTTP 429: {"error": "Rate limit exceeded. Retry after 60 seconds"} 

**원인**: Tardis Machine은 분당 요청 수 제한이 있으며 초과 시 임시 차단

**해결 코드**:
python import time from ratelimit import limits, sleep_and_retry @sleep_and_retry @limits(calls=30, period=60) # 분당 30회 제한 def get_options_chain_safe(*args, **kwargs): """Rate Limit을 준수하는 안전한 API 호출""" try: response = requests.post( f"{TARDIS_BASE_URL}/options_chain", headers={"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}, json={ "exchange": kwargs.get("exchange"), "underlying": kwargs.get("underlying"), "date_from": kwargs.get("date_from"), "date_to": kwargs.get("date_to"), "limit": kwargs.get("limit", 500) }, timeout=30 ) if response.status_code == 429: # Retry-After 헤더 확인 retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 60)) print(f"Rate Limit 도달. {retry_after}초 후 재시도...") time.sleep(retry_after) raise Exception("Rate limit exceeded") response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API 호출 실패: {e}") raise

사용 시 1초 간격으로 호출

for date in date_range: data = get_options_chain_safe(exchange="deribit", underlying="BTC", date_from=date, date_to=date) time.sleep(1.5) 

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오류 3: HolySheep AI "403 Forbidden" 또는 잘못된 응답


**문제**: HolySheep AI API 호출 시 403 오류 또는 잘못된 모델 응답

**원인**: API 엔드포인트 오류 또는 잘못된 base_url 설정

**해결 코드**:
python def test_holysheep_connection(): """HolySheep AI 연결 테스트""" import openai client = openai.OpenAI( api_key=HOLYSHEEP_API_KEY, base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 정확한 엔드포인트 ) try: # 모델 목록 조회로 연결 확인 models = client.models.list() print("✅ HolySheep AI 연결 성공") print(f"사용 가능한 모델: {[m.id for m in models.data[:5]]}") # 간단한 테스트 쿼리 response = client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=[{"role": "user", "content": "테스트"}], max_tokens=10 ) print(f"✅ 응답 수신: {response.choices[0].message.content}") except openai.AuthenticationError: print("❌ API 키 오류 - HolySheep 대시보드에서 키 확인") print("👉 https://www.holysheep.ai/register") except openai.NotFoundError: print("❌ 모델을 찾을 수 없음 - 사용 가능한 모델 목록 확인 필요") except Exception as e: print(f"❌ 연결 실패: {e}") test_holysheep_connection() 

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오류 4: 옵션 데이터에 Greeks/IV 누락


**문제**: 가져온 데이터에 volatility, delta, gamma 등 주요 필드가 NaN

**원인**: Tardis Pro 플랜이 아니거나 include_greeks 파라미터 누락

**해결 코드**:
python def get_complete_options_data(exchange, underlying, date_from, date_to): """ Greeks와 IV가 포함된 완전한 옵션 데이터 조회 주의: Tardis Pro 이상 플랜 필요 """ url = f"{TARDIS_BASE_URL}/options_chain" # 명시적으로 Greeks 및 volatility 포함 요청 payload = { "exchange": exchange, "underlying": underlying, "date_from": date_from, "date_to": date_to, "include_greeks": True, "include_volatility": True, "include_delivery_prices": True, "limit": 500 } response = requests.post( url, headers={"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}, json=payload ) if response.status_code != 200: print(f"API 오류: {response.status_code}") return None data = response.json() # 데이터 무결성 검증 df = pd.DataFrame(data.get("data", [])) required_cols = ["delta", "gamma", "theta", "vega", "volatility"] missing_cols = [col for col in required_cols if col not in df.columns] if missing_cols: print(f"⚠️ 누락된 필드: {missing_cols}") print("Tardis Pro 플랜으로 업그레이드하면 모든 Greeks 데이터에 접근 가능합니다") print("👉 https://app.tardis.dev/plans") # NaN 비율 확인 for col in required_cols: if col in df.columns: nan_ratio = df[col].isna().sum() / len(df) * 100 if nan_ratio > 50: print(f"⚠️ {col} 필드에 {nan_ratio:.1f}%의 NaN 존재") return df

완전한 데이터 조회

df_complete = get_complete_options_data( exchange="deribit", underlying="BTC", date_from="2025-03-01", date_to="2025-03-05" ) 

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오류 5: 데이터 불일치 (옵션 만기일 데이터 누락)


**문제**: 특정 만기일의 옵션 데이터가 중간에 끊어지거나 만기일 전후로 급격히 감소

**원인**: Deribit 옵션 만기结算 구조로 인한 데이터 수집 간극

**해결 코드**:
python def get_options_with_expiry_coverage(exchange, underlying, target_expiry, days_before=30): """ 특정 만기일에 대한 완전한 데이터 수집 (만기 전후 포함) Args: target_expiry: 목표 만기일 (YYYY-MM-DD) days_before: 만기 전 수집 일수 """ from datetime import datetime, timedelta # 만기일을 datetime으로 변환 expiry_date = datetime.strptime(target_expiry, "%Y-%m-%d") # 만기일 전후로 수집 기간 설정 date_from = (expiry_date - timedelta(days=days_before)).strftime("%Y-%m-%d") date_to = (expiry_date + timedelta(days=3)).strftime("%Y-%m-%d") # 만기 후 3일 print(f"수집 기간: {date_from} ~ {date_to}") # 만기일에 해당하는 옵션 필터링 df = get_deribit_option_chain( exchange=exchange, underlying=underlying, date_from=date_from, date_to=date_to ) if df.empty: print("❌ 데이터 없음") return df # 해당 만기일 옵션만 추출 df_target = df[df["expiry"].str.contains(target_expiry.replace("-", ""), na=False)] print(f"✅ 총 {len(df_target)}건 수집") print(f" 데이터 범위: {df_target['timestamp'].min()} ~ {df_target['timestamp'].max()}") # 일별 데이터 수 검증 daily_counts = df_target.groupby(df_target["timestamp"].dt.date).size() print(f"\n일별 데이터 수:") print(daily_counts) # 데이터가 급격히 줄지 않는 구간 확인 if len(daily_counts) > 3: avg_count = daily_counts.mean() for date, count in daily_counts.items(): if count < avg_count * 0.5: print(f"⚠️ {date}: 데이터 부족 ({count}/{avg_count:.0f})") return df_target

BTC quarterly 만기 데이터 수집

df_march = get_options_with_expiry_coverage( exchange="deribit", underlying="BTC", target_expiry="2025-03-28", days_before=45 ) ``` ---

결론 및 다음 단계

이 튜토리얼에서는 Tardis Machine의 options_chain API를 활용하여 Deribit BTC 옵션 체인에서 변동성 백테스트용 데이터셋을 구축하는 완전한 워크플로우를 설명했습니다. **핵심 요약:** **다음 단계로 추천하는 작업:**
  1. Tardis Machine 무료 평가판으로 Deribit 옵션 데이터 직접 확인
  2. 본인만의 IV 스마일 분석 모델 구축 및 백테스트 시작
  3. HolySheep AI를 활용하여 분석 리포트 생성 자동화
👉 HolySheep AI 가입하고 무료 크레딧 받기 HolySheep AI를 통해 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash 등 최적의 모델을 선택하고, Deribit 옵

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