암호화폐期权市場에서 Deribit는 전 세계 最大 선물 및期权거래소입니다.期权가격데이터를 활용한 퀀트 전략, 리스크 관리, 시장 분석을 하고 싶다면 sejarah 데이터 확보가 필수겠죠. 이 글에서는 Tardis API로 Deribit期权链(Options Chain) 과거 데이터를 CSV 형태로 가져오는 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 단계별로 설명드리겠습니다.

저는 과거 CME 그룹 데이터 파이프라인을 구축할 때 Tardis를 처음 사용했는데, 그때 数据获取의 번거로움에 큰痛움을 느꼈습니다. 이번에는 그 경험을 바탕으로 Deribit期权データ取得의 최적화된 방법을 공유합니다.

왜 Tardis인가?

암호화폐 Market Data 제공자는 여러 곳이 있지만, Tardis가 Deribit 과거期权데이터 측면에서 가장 포괄적입니다. 특히:

Tardis vs HolySheep: 데이터 소자 선택 가이드

Deribit期权데이터는 Tardis에서, AI 모델 호출은 HolySheep에서 별도로 관리하는 것이 효율적입니다:

구분TardisHolySheep AI
주요 용도암호화폐 원시 Market DataAI 모델 통합 호출
Deribit 지원✅ 선물 + 옵션 전체❌ 해당 없음
가격 범위$99/월~ (데이터 볼륨별)$0.42~15/MTok
결제 방식신용카드/카카오페이로컬 결제 지원
데이터 형태CSV/JSON 실시간 스트림API 응답 (텍스트/이미지)

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ 이런 팀에 적합

❌ 이런 팀에는 비적합

사전 준비물

시작하기 전에 아래 준비가 필요합니다:

Tardis Deribit Options Chain 데이터 구조 이해

Deribit期权链데이터는 다음과 같은 계층 구조를 가집니다:

{
  "exchange": "deribit",
  "type": "options_chain",
  "data": {
    "timestamp": 1746435600000,          // 밀리초 타임스탬프
    "underlying_price": 95234.50,        // 현물 가격
    "instrument_name": "BTC-29MAY25-90000-P",  // 옵션 심볼
    "strike": 90000,
    "expiry": "2025-05-29",
    "option_type": "put",                // put / call
    "mark_price": 0.0234,
    "bid": 0.0230,
    "ask": 0.0240,
    "iv_bid": 52.34,
    "iv_ask": 53.21,
    "delta": -0.1234,
    "gamma": 0.0012,
    "theta": -0.0045,
    "vega": 0.0234,
    "rho": -0.0156,
    "open_interest": 1250,
    "volume": 45
  }
}

실전 1단계: Tardis API로 Deribit 옵션 데이터 CSV 다운로드

먼저 Tardis에서 Deribit期权历史데이터를 CSV로 가져오는 기본 스크립트입니다:

import requests
import csv
from datetime import datetime, timedelta


Tardis API 설정

TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key"
EXCHANGE = "deribit"
DATA_TYPE = "options"  # 선물은 "futures"


조회 기간 설정 (2025년 5월 1일 ~ 5월 3일)

start_date = "2025-05-01"
end_date = "2025-05-03"


Tardis CSV 다운로드 URL

url = (
    f"https://api.tardis.dev/v1/ Crane/exports/{EXCHANGE}"
    f"?data_type={DATA_TYPE}"
    f"&date_from={start_date}"
    f"&date_to={end_date}"
    f"&format=csv"
    f"&symbol=BTC"  # BTC 옵션만
)

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"
}

print(f"[INFO] Deribit BTC 옵션 데이터 다운로드 중...")
print(f"[INFO] 기간: {start_date} ~ {end_date}")

response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    # CSV 파일로 저장
    output_file = f"deribit_btc_options_{start_date}_{end_date}.csv"
    with open(output_file, "wb") as f:
        f.write(response.content)
    print(f"[SUCCESS] {output_file} 저장 완료!")
    print(f"[INFO] 파일 크기: {len(response.content) / 1024:.1f} KB")
else:
    print(f"[ERROR] 다운로드 실패: {response.status_code}")
    print(f"[상세] {response.text}")

스크린샷 힌트: Tardis 대시보드에서 "Export" 탭으로 이동하면 위 URL 패턴을 GUI로 생성할 수 있습니다.

실전 2단계: Python으로 옵션 체인 분석하기

다운로드한 CSV를 pandas로 분석하는 스크립트입니다:

import pandas as pd
import numpy as np


CSV 파일 로드

df = pd.read_csv("deribit_btc_options_2025-05-01_2025-05-03.csv")

print(f"[INFO] 총 레코드 수: {len(df):,}")
print(f"[INFO] 컬럼 목록: {list(df.columns)}")


Strike Price별 IV 계산

if 'iv_bid' in df.columns and 'iv_ask' in df.columns:
    df['iv_mid'] = (df['iv_bid'] + df['iv_ask']) / 2


Put/Call 분리

puts = df[df['option_type'] == 'put'].copy()
calls = df[df['option_type'] == 'call'].copy()

print(f"\n[INFO] Put 옵션: {len(puts):,}건")
print(f"[INFO] Call 옵션: {len(calls):,}건")


특정 만기일 필터링

if 'expiry' in df.columns:
    target_expiry = "2025-05-29"
    expiry_filter = df['expiry'] == target_expiry
    expiry_data = df[expiry_filter].copy()
    print(f"\n[INFO] {target_expiry} 만기 데이터: {len(expiry_data):,}건")


IV Smile 분석 (만기별)

if 'expiry' in df.columns and 'iv_mid' in df.columns and 'strike' in df.columns:
    print("\n=== IV Smile 분석 ===")
    for expiry in df['expiry'].unique()[:3]:
        subset = df[(df['expiry'] == expiry) & (df['option_type'] == 'put')]
        if len(subset) > 0:
            moneyness = subset['underlying_price'] / subset['strike']
            print(f"만기: {expiry}, "
                  f"OTM Put 범위: {moneyness.min():.2f}~{moneyness.max():.2f}, "
                  f"IV 범위: {subset['iv_mid'].min():.1f}%~{subset['iv_mid'].max():.1f}%")


Greeks 통계

greeks_cols = ['delta', 'gamma', 'theta', 'vega', 'rho']
available_greeks = [col for col in greeks_cols if col in df.columns]
if available_greeks:
    print("\n=== Greeks 통계 ===")
    print(df[available_greeks].describe().round(4))

실행 결과 예시:

[INFO] 총 레코드 수: 1,234,567
[INFO] 컬럼 목록: ['timestamp', 'instrument_name', 'strike', 'expiry', ...]
[INFO] Put 옵션: 617,283건
[INFO] Call 옵션: 617,284건
[INFO] 2025-05-29 만기 데이터: 89,456건

=== IV Smile 분석 ===
만기: 2025-05-29, OTM Put 범위: 0.85~1.15, IV 범위: 48.2%~78.5%
만기: 2025-06-27, OTM Put 범위: 0.82~1.18, IV 범위: 52.1%~82.3%
만기: 2025-09-26, OTM Put 범위: 0.78~1.22, IV 범위: 58.4%~95.2%

실전 3단계: HolySheep AI로期权보고서 자동 생성

이제 HolySheep AI를活用하여 Deribit期权데이터 분석 결과를 AI가 해석하도록 할 수 있습니다:

import requests
import json


HolySheep AI API 설정

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


분석 결과 요약 (위 Python 스크립트 결과 활용)

analysis_summary = """
Deribit BTC 옵션 데이터 분석 요약:
- 조회 기간: 2025-05-01 ~ 2025-05-03
- 총 데이터: 1,234,567건
- 주요 만기: 5월 29일, 6월 27일, 9월 26일
- IV Smile: 근본(OOTM) Put IV 48~78%, Strike 별로 명확한 편향 확인
- Greeks 평균: Delta -0.15, Gamma 0.002, Theta -0.008, Vega 0.045
"""


HolySheep AI에 분석 요청

payload = {
    "model": "gpt-4.1",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "당신은 암호화폐期权시장 분석 전문가입니다. Deribit 옵션 데이터를 기반으로 투자 전략 인사이트를 제공합니다."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": f"다음 Deribit BTC期权데이터 분석 결과를 해석하고, 주요 발견사항과 투자 시사점을 정리해주세요:\n\n{analysis_summary}"
        }
    ],
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 1000
}

print("[INFO] HolySheep AI에期权분석 요청 중...")
print(f"[INFO] 모델: gpt-4.1")
print(f"[INFO] 지연 시간 측정 시작...")

response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json=payload
)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    ai_insight = result['choices'][0]['message']['content']
    
    # 응답 메타데이터
    usage = result.get('usage', {})
    latency_ms = response.elapsed.total_seconds() * 1000
    cost_cents = (usage.get('prompt_tokens', 0) * 8 + usage.get('completion_tokens', 0) * 8) / 100
    
    print(f"\n=== HolySheep AI 분석 결과 ===")
    print(ai_insight)
    print(f"\n[메타데이터]")
    print(f"  - 지연 시간: {latency_ms:.0f}ms")
    print(f"  - 사용 토큰: {usage.get('total_tokens', 0):,}")
    print(f"  - 예상 비용: ${cost_cents:.4f}")
else:
    print(f"[ERROR] API 호출 실패: {response.status_code}")
    print(f"[상세] {response.text}")

가격과 ROI

구성 요소월 비용 (예상)단위
Tardis Deribit 옵션 데이터$99~$499월 (데이터 볼륨별)
HolySheep AI 분석$5~$30월 (토큰 사용량)
총 합계$104~$529월

ROI考量:

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: Tardis CSV 다운로드 시 403 Forbidden

원인: API 키 권한 부족 또는 만료

# 해결 방법: API 키 확인 및 권한 체크
import requests

TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key"


키 유효성 검증

response = requests.get(
    "https://api.tardis.dev/v1/account",
    headers={"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
)

if response.status_code == 200:
    print("[SUCCESS] API 키 유효")
    print(response.json())
else:
    print(f"[ERROR] 키 문제: {response.status_code}")
    # 재발급 필요 시 Tardis 대시보드에서 새 키 생성

오류 2: CSV 파싱 시 UnicodeDecodeError

원인: UTF-8 외 인코딩 문제

# 해결 방법: 인코딩 명시적 지정

여러 인코딩 시도

encodings = ['utf-8', 'latin-1', 'cp1252', 'iso-8859-1']

for encoding in encodings:
    try:
        df = pd.read_csv(
            "deribit_btc_options.csv",
            encoding=encoding,
            on_bad_lines='skip'  # 잘못된 행 건너뛰기
        )
        print(f"[SUCCESS] {encoding} 인코딩으로 성공!")
        break
    except UnicodeDecodeError:
        print(f"[ATTEMPT] {encoding} 실패, 다음 시도...")
        continue

오류 3: HolySheep API 호출 시 401 Unauthorized

원인: API 키 형식 오류 또는 만료

# 해결 방법: 키 포맷 확인 및 HolySheep 대시보드 재확인
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"


HolySheep 상태 확인 API

response = requests.get(
    "https://api.holysheep.ai/v1/models",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
)

if response.status_code == 200:
    print("[SUCCESS] HolySheep 연결 정상!")
    print(f"사용 가능한 모델: {len(response.json()['data'])}개")
else:
    print(f"[ERROR] HolySheep 연결 실패: {response.status_code}")
    print("[ACTION] https://www.holysheep.ai/register 에서 새 키 발급")

오류 4: 옵션 Greeks 컬럼 누락

원인: Tardis 구독 플랜에 따라 Greeks 데이터 미포함

# 해결 방법: Greeks 포함 플랜 확인 및 대체 계산

Tardis 대시보드에서 "Advanced" 플랜으로 업그레이드하거나


IV에서 Greeks 역산



Black-Scholes 역산 (대안)

from scipy.stats import norm
import numpy as np

def calculate_greeks(S, K, T, r, sigma, option_type='put'):
    """단순 Greeks 역산 (참고용)"""
    d1 = (np.log(S/K) + (r + sigma**2/2) * T) / (sigma * np.sqrt(T))
    d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T)
    
    if option_type == 'call':
        delta = norm.cdf(d1)
        rho = K * T * norm.cdf(d2) * np.exp(-r * T) / 100
    else:
        delta = norm.cdf(d1) - 1
        rho = -K * T * norm.cdf(-d2) * np.exp(-r * T) / 100
    
    gamma = norm.pdf(d1) / (S * sigma * np.sqrt(T))
    vega = S * norm.pdf(d1) * np.sqrt(T) / 100
    theta = (-(S * norm.pdf(d1) * sigma) / (2 * np.sqrt(T))
             - r * K * np.exp(-r * T) * norm.cdf(d2 if option_type == 'call' else -d2)) / 365
    
    return {'delta': delta, 'gamma': gamma, 'theta': theta, 'vega': vega, 'rho': rho}


사용 예시

greeks = calculate_greeks(S=95000, K=90000, T=0.08, r=0.05, sigma=0.55, option_type='put')
print(f"역산 Greeks: {greeks}")

왜 HolySheep를 선택해야 하나

Deribit期权데이터 분석을 위한 AI 모델 선택에서 HolySheep를 추천하는 이유:

구매 권고

Deribit期权퀀트 분석을 시작하려는 개발자분들께:

  1. Tardis: Deribit 과거期权데이터가필수라면 필수 비용 (월 $99~)
  2. HolySheep: 데이터 해석·자동화·보고서 생성에 AI가 필요하면 선택 (월 $5~30)
  3. 둘 다 불필요: 단순히 Deribit 실시간 시세만 원하면 공식 WebSocket API 활용

현재 HolySheep에서는 신규 가입 시 무료 크레딧을 제공하고 있으니, 먼저 API 연동 테스트를 해보시는 것을 권장합니다.

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