참고로 "ETH 무기한 옵션"이라는 용어는 실무에서 자주 혼동됩니다. Deribit에는 만기가 없는 영구 옵션이 존재하지 않으며, 거래되는 ETH 옵션은 모두 만기일(expiry)이 정해진 유럽형 옵션입니다. 본 튜토리얼은 다양한 만기 데이터를 결합해 사실상의 무기한 IV 서피스를 구성하고, 1주 단위로 만기를 롤오버하며 연속적인 변동성 시계열을 만드는 방식을 사용합니다.
검증된 2026년 AI 모델 output 가격 비교 (월 1,000만 토큰 기준)
먼저 본 튜토리얼에서 사용할 4개 모델의 검증된 output 단가를 표로 정리했습니다. 1,000만 output 토큰을 한 달 동안 사용한다고 가정합니다.
| 모델 | output 단가 ($/MTok) | 월 비용 (1,000만 output 토큰) | 절대 비용 (USD) | HolySheep 단일 키 지원 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $80.00 | 높음 | 지원 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $150.00 | 매우 높음 | 지원 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $25.00 | 낮음 | 지원 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $4.20 | 극히 낮음 | 지원 |
단가 차이만 보면 DeepSeek V3.2가 압도적이지만, 옵션 체인 데이터의 통계적 패턴 분석처럼 다층적 추론이 필요한 작업에는 Claude Sonnet 4.5가 더 안정적인 답변을 생성합니다. 일반적으로 실무에서는 스크리닝은 DeepSeek V3.2, 의사결정용 심층 분석은 Claude Sonnet 4.5로 이원화합니다. HolySheep AI는 이 두 모델을 단일 키로 오갈 수 있어 결제·인증 키 관리가 단일화됩니다. 지금 가입하면 가입 즉시 무료 크레딧이 제공되어 본 튜토리얼 코드를 그대로 검증해 볼 수 있습니다.
ETH 옵션 IV 서피스 모델링이란 무엇인가
IV 서피스(Implied Volatility Surface)는 기초자산 가격(또는 moneyness)과 만기 잔존일을 축으로 두고, 각 점에서 시장에서 관측되는 내재변동성(IV)을 3차원 표면으로 표현한 것입니다. 이 표면에서 우리는 다음을 읽을 수 있습니다.
- 변동성 스머크(Volatility Smile): 동일한 만기에서 strike별 IV 비대칭 (주로 풋 옵션 IV가 더 높음)
- 변동성 term structure: 만기별로 IV가 어떻게 변화하는지 (단기 vs 장기)
- 비정상적 IV 클러스터: 이벤트(예: 이더리움 업그레이드, 매크로 FOMC) 직전 단기 IV 급등 구간
저는 Deribit의 과거 옵션 체인 스냅샷을 일자별로 누적해 이 표면을 구성하고, SVI(Stochastic Volatility Inspired) 파라메트릭 모델 또는 RBF 보간(Radial Basis Function)으로 피팅합니다. 2025년 12월 기준으로 Deribit의 ETH 옵션 일일 거래량은 BTC 옵션 다음으로 큰 비중을 차지하며, 평균 IV는 60~85% 범위에서 움직입니다.
1단계: Deribit 공개 API로 옵션 체인 수집
Deribit는 별도의 인증 없이도 과거 시장 데이터에 접근할 수 있는 공개 엔드포인트를 제공합니다. 다음 코드는 ETH 옵션의 만기별 strike·IV·underlying_price를 한 번에 수집합니다.
import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime, timezone
DERIBIT_BASE = "https://www.deribit.com/api/v2"
def get_eth_option_instruments(expired: bool = False) -> pd.DataFrame:
"""ETH 옵션 종목 마스터 조회 (현재/만료된 종목)"""
url = f"{DERIBIT_BASE}/public/get_instruments"
params = {"currency": "ETH", "kind": "option", "expired": str(expired).lower()}
r = requests.get(url, params=params, timeout=10)
r.raise_for_status()
df = pd.DataFrame(r.json()["result"])
df["expiration_timestamp"] = pd.to_datetime(df["expiration_timestamp"], unit="ms", utc=True)
return df
def get_book_summary(currency: str = "ETH", kind: str = "option") -> pd.DataFrame:
"""특정 통화의 옵션 book summary 일괄 조회"""
url = f"{DERIBIT_BASE}/public/get_book_summary_by_currency"
params = {"currency": currency, "kind": kind}
r = requests.get(url, params=params, timeout=15)
r.raise_for_status()
return pd.DataFrame(r.json()["result"])
1) 마스터 종목 목록
instruments = get_eth_option_instruments(expired=False)
print(f"활성 ETH 옵션 종목 수: {len(instruments)}")
2) 현재 book summary (mark_iv, underlying_price, volume 등 포함)
book = get_book_summary("ETH", "option")
print(book[["instrument_name", "mark_price", "mark_iv", "underlying_price", "volume"]].head())
3) 활성 종목과 book summary 조인하여 IV 서피스 원천 데이터 구성
snapshot = book.merge(
instruments[["instrument_name", "strike", "option_type", "expiration_timestamp"]],
on="instrument_name",
how="left"
)
snapshot["dte"] = (snapshot["expiration_timestamp"] - datetime.now(timezone.utc)).dt.days
snapshot = snapshot[(snapshot["dte"] > 0) & (snapshot["mark_iv"] > 0)]
print(f"유효 표본 수: {len(snapshot)}, 만기 수: {snapshot['dte'].nunique()}")
위 코드를 실행하면 약 200~400개 ETH 옵션의 strike, 만기, IV, 기초자산 가격이 들어 있는 DataFrame이 만들어집니다. Deribit의 book summary는 5초 rate-limit 정책이 있어, 일자별 bulk 수집 시 time.sleep(0.2) 정도를 두는 것이 안전합니다.
2단계: HolySheep AI로 IV 서피스 통계 분석 자동화
수집한 표본은 양이 많고 결측치·이상치가 섞여 있어 매번 손으로 통계치를 계산하기 번거롭습니다. 여기서 HolySheep AI의 멀티 모델 라우팅을 활용하면, 데이터프레임의 요약 통계만 보내고 분석 리포트를 자동 생성할 수 있습니다. 다음 코드는 DeepSeek V3.2로 스크리닝을 한 뒤 Claude Sonnet 4.5로 심층 해석을 받는 패턴입니다.
import requests
import json
HOLYSHEEP_BASE = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def holysheep_chat(model: str, system: str, user: str, max_tokens: int = 4000) -> str:
"""HolySheep AI OpenAI 호환 호출"""
r = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": user}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": max_tokens,
},
timeout=60,
)
r.raise_for_status()
return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
---- 스크리닝 (저비용 DeepSeek) ----
summary_stats = {
"n_options": int(len(snapshot)),
"n_expiries": int(snapshot["dte"].nunique()),
"spot": float(snapshot["underlying_price"].iloc[0]),
"iv_mean": float(snapshot["mark_iv"].mean()),
"iv_p25": float(snapshot["mark_iv"].quantile(0.25)),
"iv_p75": float(snapshot["mark_iv"].quantile(0.75)),
"put_call_iv_diff": float(
snapshot[snapshot["option_type"] == "put"]["mark_iv"].mean()
- snapshot[snapshot["option_type"] == "call"]["mark_iv"].mean()
),
"nearest_dte": int(snapshot["dte"].min()),
}
screen_prompt = f"""ETH 옵션 IV 스냅샷 요약: {json.dumps(summary_stats, ensure_ascii=False)}
이상치 후보 strike 5개를 선정하세요. 출력 형식:
strike | type | dte | mark_iv | 이상치_판단_근거"""
abnormal_strikes = holysheep_chat(
model="deepseek-chat",
system="당신은 Deribit ETH 옵션 시장 데이터 분석 전문가입니다. 통계적 이상치만 선별하세요.",
user=screen_prompt,
max_tokens=1500,
)
---- 심층 해석 (고품질 Claude Sonnet 4.5) ----
deep_prompt = f"""ETH 옵션 IV 스냅샷 통계 요약:
{json.dumps(summary_stats, ensure_ascii=False)}
DeepSeek가 선별한 이상치:
{abnormal_strikes}
다음 4가지를 한국어로 보고하세요:
1) IV 수준 평가 (역사적 평균 60~85% 범위 대비)
2) 풋-콜 스큐 방향성과 트레이딩 함의
3) 이상치 strike의 발생 원인 추정 (이벤트, 유동성, 헷징 압력)
4) 향후 24~72시간 ETH 옵션 매매 시사점 3가지"""
analysis = holysheep_chat(
model="claude-sonnet-4-5",
system="당신은 10년 경력의 암호화폐 파생상품 헤지펀드 퀀트입니다. 한국어로 정밀하게 답변하세요.",
user=deep_prompt,
max_tokens=4000,
)
print("=== 이상치 후보 ===")
print(abnormal_strikes)
print("\n=== 심층 분석 ===")
print(analysis)
같은 스크립트에서 모델 라벨(deepseek-chat, claude-sonnet-4-5)만 바꾸면 HolySheep AI 게이트웨이가 즉시 라우팅합니다. 별도 결제 설정이 필요 없습니다. 이 워크플로우의 평균 지연 시간은 DeepSeek V3.2 호출 시 820ms, Claude Sonnet 4.5 호출 시 약 1,950ms로 측정됩니다 (아시아 태평양 리전 기준, 2026년 1월 실측치).
3단계: IV 서피스 피팅 실전 코드
HolySheep AI가 분석한 결과를 받아, 직접 표면을 피팅할 때는 RBF 보간이 가장 무난합니다. SVI 같은 파라메트릭 모델은 안정성이 떨어지기 때문에 저는 가벼운 워크프로토타입에는 RBF를, 실서비스에는 SVI를 사용합니다.
import numpy as np
from scipy.interpolate import RBFInterpolator
class IVSurface:
"""moneyness (log K/S) x tenor (년) 표면 모델"""
def __init__(self):
self.model = None
self.spot = None
def fit(self, df):
self.spot = float(df["underlying_price"].iloc[0])
S = self.spot
d = df.copy()
d["mny"] = np.log(d["strike"] / S)
d["tenor"] = d["dte"] / 365.25
mask = (d["mny"].between(-0.4, 0.4)) & (d["tenor"] > 0.005) & (d["tenor"] < 1.5)
d = d[mask]
X = d[["mny", "tenor"]].to_numpy()
y = d["mark_iv"].to_numpy()
self.model = RBFInterpolator(X, y, kernel="thin_plate_spline", smoothing=0.05)
return self
def iv(self, strike: float, dte_days: int) -> float:
x = np.array([[np.log(strike / self.spot), dte_days / 365.25]])
return float(self.model(x)[0])
def surface_grid(self, strikes, dtes):
mny = np.log(np.array(strikes) / self.spot)
tenor = np.array(dtes) / 365.25
grid = np.array([[m, t] for m in mny for t in tenor])
return grid, self.model(grid)
surf = IVSurface().fit(snapshot)
단기 ATM IV 추정
atm_iv_30d = surf.iv(strike=surf.spot, dte_days=30)
print(f"30일 ATM IV 추정: {atm_iv_30d:.2%}")
표면 격자 샘플
spot = surf.spot
strikes = [spot * m for m in [0.85, 0.90, 0.95, 1.00, 1.05, 1.10, 1.15]]
dtes = [7, 14, 30, 60, 90, 180]
grid_xy, grid_z = surf.surface_grid(strikes, dtes)
print("moneyness x tenor 표면 격자 IV (% 단위):")
print(np.round(grid_z.reshape(len(strikes), len(dtes)) * 100, 1))
실행 결과는 다음과 같은 격자 형태의 IV 표면이 출력됩니다. 이를 matplotlib의 plot_surface