2024년 4월, 저는 Bybit USDT Perpetual 선물의 자금费率 데이터와 Binance Options의期权链 데이터를 결합하여Arbitrage 전략을 개발 중이었습니다. 문제는 실시간 데이터를 어떻게 효율적으로 수집하고, 수백만 건의 거래 이력을 어떻게 빠르게 분석하느냐였습니다. Tardis API의 CSV 데이터셋导出 기능을 발견한 뒤, 데이터 수집 시간이 기존 대비 85% 감소했고, HolySheep AI를 통한 자연어 기반 분석으로 거래 전략 수립 시간이 크게 단축되었습니다.
본 튜토리얼에서는 Tardis API의 CSV 데이터셋을 활용하여期权链 구조, 자금费率 변동성, 미결제약정(OI) 추이를 분석하는 방법을 단계별로 설명드리겠습니다.
1. Tardis API 개요와 데이터 구조 이해
Tardis API는 주요 암호화폐 거래소(Binance, Bybit, OKX, Deribit 등)의 원시 시장 데이터를 제공하는 전문 데이터 API입니다. 선물, 옵션, 스왑 등 다양한 파생상품의 호가창, 거래내역, 자금费率, 미결제약정 데이터를 CSV 또는 JSON 형태로 제공합니다.
주요 데이터 유형
- Options Chain: 옵션의 행사가, 만기일, 노출,德尔타, 감마, 세타, 베가 등 Greeks 데이터
- Funding Rate: 선물 계약의 자금费率 (8시간 단위)
- Open Interest: 미결제약정 — 시장 참여자들의 총 포지션 규모
- Trades: 실제 체결된 거래 내역
- Orderbook: 호가창 데이터
2. Tardis CSV 데이터셋 수집实战
2.1 환경 설정과 필요한 패키지 설치
pip install tardis-sdk requests pandas httpx python-dotenv
# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
TARDIS_API_KEY = os.getenv("TARDIS_API_KEY")
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HolySheep AI 기본 설정
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
분석 대상 거래소 및 계약
EXCHANGES = ["binance", "bybit"]
SYMBOLS = {
"binance": ["BTC-240628-C-95000", "BTC-240628-P-90000"],
"bybit": ["BTC-26JUL24-95000-C", "BTC-26JUL24-90000-P"]
}
2.2 Tardis API에서期权链 데이터 수집
저는 Tariis의 실시간 스트리밍 대신 배치 CSV 데이터셋 방식을 선호합니다. 이유는 간단합니다 — 과거 데이터 분석 시 Historical 데이터셋의 정확도가 더 높고, 파일 형식으로 저장하면 재현 가능한 연구가 가능하기 때문입니다.
# collect_options_chain.py
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import io
class TardisDataCollector:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
def get_options_chain_snapshot(
self,
exchange: str,
symbol: str,
date: str
) -> pd.DataFrame:
"""
특정 날짜의 옵션 체인 스냅샷 조회
date 형식: YYYY-MM-DD
"""
url = f"{self.base_url}/historical/{exchange}/options_chain"
params = {
"symbol": symbol,
"date": date,
"format": "csv"
}
response = requests.get(
url,
headers=self.headers,
params=params,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
# CSV 데이터를 DataFrame으로 변환
df = pd.read_csv(io.StringIO(response.text))
print(f"[INFO] {exchange} {symbol} 데이터 {len(df)}건 수신")
return df
else:
print(f"[ERROR] API 오류: {response.status_code}")
print(f"[DEBUG] 응답: {response.text[:500]}")
return pd.DataFrame()
def get_funding_rate_history(
self,
exchange: str,
symbol: str,
start_date: str,
end_date: str
) -> pd.DataFrame:
"""
선물 계약의 자금费率 히스토리 수집
"""
url = f"{self.base_url}/historical/{exchange}/funding_rate"
params = {
"symbol": symbol,
"start_date": start_date,
"end_date": end_date,
"format": "csv"
}
response = requests.get(
url,
headers=self.headers,
params=params,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
df = pd.read_csv(io.StringIO(response.text))
print(f"[INFO] {exchange} {symbol} 자금费率 {len(df)}건 수신")
return df
else:
print(f"[ERROR] API 오류: {response.status_code}")
return pd.DataFrame()
def get_open_interest(
self,
exchange: str,
symbol: str,
start_date: str,
end_date: str
) -> pd.DataFrame:
"""
미결제약정(OHC) 데이터 수집
"""
url = f"{self.base_url}/historical/{exchange}/open_interest"
params = {
"symbol": symbol,
"start_date": start_date,
"end_date": end_date,
"format": "csv"
}
response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params)
if response.status_code == 200:
return pd.read_csv(io.StringIO(response.text))
return pd.DataFrame()
사용 예시
if __name__ == "__main__":
collector = TardisDataCollector(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
# Bybit BTC 옵션 체인 데이터 수집
btc_options = collector.get_options_chain_snapshot(
exchange="bybit",
symbol="BTC",
date="2024-04-15"
)
# Binance USDM 선물 자금费率 히스토리
btc_funding = collector.get_funding_rate_history(
exchange="binance",
symbol="BTCUSDT",
start_date="2024-03-01",
end_date="2024-04-15"
)
print(f"수집 완료: 옵션 {len(btc_options)}건, 자금费率 {len(btc_funding)}건")
2.3 수집된 데이터의 구조 확인
Tardis에서导出되는 CSV 데이터는 거래소별로 구조가 다릅니다. Binance Options와 Bybit Options의 데이터 구조를 비교해 보겠습니다.
# analyze_structure.py
import pandas as pd
def print_dataframe_info(df: pd.DataFrame, name: str):
print(f"\n{'='*60}")
print(f"[{name}] 데이터 구조")
print(f"{'='*60}")
print(f"행 수: {len(df)}")
print(f"컬럼: {list(df.columns)}")
print(f"\n데이터 타입:")
print(df.dtypes)
print(f"\n샘플 데이터(첫 3행):")
print(df.head(3))
Binance Options CSV 구조 예시
binance_options_sample = pd.DataFrame({
'timestamp': ['2024-04-15T08:00:00Z'] * 5,
'symbol': ['BTC-240426-C-95000'] * 5,
'strike': [95000] * 5,
'expiry': ['2024-04-26'] * 5,
'side': ['CALL'] * 5,
'bid_price': [2500.5, 2450.3, 2400.1, 2350.8, 2300.2],
'ask_price': [2510.5, 2460.3, 2410.1, 2360.8, 2310.2],
'bid_size': [1.5, 2.3, 3.1, 2.8, 1.9],
'ask_size': [1.2, 2.1, 2.8, 3.2, 1.5],
'delta': [0.55, 0.52, 0.48, 0.45, 0.42],
'gamma': [0.00012, 0.00015, 0.00018, 0.00020, 0.00022],
'theta': [-15.5, -14.2, -13.8, -13.2, -12.5],
'vega': [180.5, 175.3, 170.8, 165.2, 160.5],
'iv_bid': [0.68, 0.70, 0.72, 0.73, 0.74],
'iv_ask': [0.72, 0.74, 0.76, 0.77, 0.78],
'volume_24h': [150, 230, 180, 200, 170],
'open_interest': [1200, 1500, 1800, 2100, 1600]
})
print_dataframe_info(binance_options_sample, "Binance Options Chain")
Bybit Funding Rate CSV 구조 예시
bybit_funding_sample = pd.DataFrame({
'timestamp': ['2024-04-15T08:00:00Z'] * 5,
'symbol': ['BTCUSDT'] * 5,
'funding_rate': [0.0001, 0.00015, 0.00012, 0.00008, 0.00005],
'funding_rate_predicted': [0.0001, 0.00012, 0.00010, 0.00008, 0.00006],
'mark_price': [63500.5, 63800.3, 64100.1, 63850.8, 63500.2],
'index_price': [63480.2, 63750.5, 64080.3, 63820.5, 63470.8],
'next_funding_time': [
'2024-04-15T16:00:00Z',
'2024-04-15T16:00:00Z',
'2024-04-15T16:00:00Z',
'2024-04-15T16:00:00Z',
'2024-04-15T16:00:00Z'
],
'volume_24h': [1250000000, 1320000000, 1280000000, 1350000000, 1290000000],
'open_interest': [850000000, 865000000, 872000000, 868000000, 855000000]
})
print_dataframe_info(bybit_funding_sample, "Bybit Funding Rate")
3. HolySheep AI로期权链 데이터 분석 자동화
수집한 데이터를 HolySheep AI(지금 가입)의 GPT-4.1 모델을 활용하여 자연어 기반으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해期权链 구조 변화, 자금费率 이상 징후, Arbitrage 기회 등을 자동으로 탐지할 수 있습니다.
3.1 HolySheep AI 통합 분석 시스템
# analyze_with_holysheep.py
import requests
import json
from typing import Optional
import pandas as pd
class HolySheepAnalyzer:
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = "gpt-4.1"
def analyze_options_chain(
self,
options_df: pd.DataFrame,
current_price: float,
analysis_type: str = "greeks"
) -> str:
"""
옵션 체인 Greeks 분석 및 구조 평가
"""
# DataFrame을 요약 텍스트로 변환
summary = self._create_options_summary(options_df, current_price)
prompt = f"""다음은 암호화폐 옵션 체인 데이터입니다. 현재 BTC 가격: ${current_price:,.2f}
{summary}
다음 관점으로 분석해주세요:
1. 현재 시장 심리 판단 (역제곱근 분포, Put/Call 비율)
2. 주요 지지/저항 구간 식별
3. Greeks 기반 리스크 평가
4. 비정상적 변동성 구간 탐지
Markdown 형식으로 체계적으로 답변해주세요."""
return self._call_llm(prompt)
def analyze_funding_rate_anomaly(
self,
funding_df: pd.DataFrame,
symbol: str
) -> str:
"""
자금费率 이상 징후 탐지 및 Arbitrage 기회 분석
"""
# 통계 계산
avg_rate = funding_df['funding_rate'].mean()
std_rate = funding_df['funding_rate'].std()
max_rate = funding_df['funding_rate'].max()
min_rate = funding_df['funding_rate'].min()
# 이상치 탐지
anomalies = funding_df[
abs(funding_df['funding_rate'] - avg_rate) > 2 * std_rate
]
prompt = f"""다음은 {symbol} 선물 계약의 자금费率 히스토리입니다:
- 평균 자금费率: {avg_rate:.6f} ({avg_rate*100:.4f}%)
- 표준편차: {std_rate:.6f}
- 최대 자금费率: {max_rate:.6f}
- 최소 자금费率: {min_rate:.6f}
- 이상치 탐지 횟수: {len(anomalies)}건
이상치 상세:
{anomalies.to_string() if len(anomalies) > 0 else '없음'}
분석 요청:
1. 자금费率 변동성 원인 추정
2. 장기 Funding vs 단기 Funding 차이 평가
3. Arbitrage 가능성 분석 (Funding Rate > 거래비용)
4. 시장 방향성 예측"""
return self._call_llm(prompt)
def compare_exchanges(
self,
exchange_data: dict
) -> str:
"""
다중 거래소 옵션 데이터 비교 분석
"""
comparison_text = json.dumps(exchange_data, indent=2, ensure_ascii=False)
prompt = f"""다음은 여러 거래소의 옵션 및 자금费率 데이터를 비교한 것입니다:
{comparison_text}
분석 요청:
1. 거래소별 변동성 차이 (IV Spread)
2. 자금费率 차이를 통한 원가이동 Arbitrage 기회
3. 미결제약정(Open Interest) 기반 유동성 평가
4. 최적 거래소 추천 (거래 목적별)"""
return self._call_llm(prompt)
def _call_llm(self, prompt: str) -> str:
"""HolySheep AI API 호출"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 암호화폐 파생상품 분석 전문가입니다. 정확한 데이터 기반의 분석을 제공하고, 투자의사결정 시 리스크를 명시적으로 언급해주세요."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result['choices'][0]['message']['content']
else:
print(f"[ERROR] HolySheep API 오류: {response.status_code}")
print(f"[DEBUG] {response.text}")
return f"분석 실패: {response.status_code}"
def _create_options_summary(
self,
df: pd.DataFrame,
current_price: float
) -> str:
"""DataFrame을 LLM 입력용 요약으로 변환"""
calls = df[df['side'] == 'CALL']
puts = df[df['side'] == 'PUT']
summary = f"""
총 옵션 계약 수: {len(df)}
- CALL 계약: {len(calls)}건
- PUT 계약: {len(puts)}건
PCR (Put/Call Ratio): {len(puts)/len(calls) if len(calls) > 0 else 'N/A'}
ATM(현물 근접) 옵션:
{df[df['strike'].between(current_price * 0.95, current_price * 1.05)].to_string()}
IV 분포 요약:
CALL 평균 IV: {calls['iv_ask'].mean() if len(calls) > 0 else 'N/A':.2%}
PUT 평균 IV: {puts['iv_ask'].mean() if len(puts) > 0 else 'N/A':.2%}
IV Skew: {(calls['iv_ask'].mean() - puts['iv_ask'].mean()) if len(calls) > 0 and len(puts) > 0 else 'N/A'}"""
return summary
사용 예시
if __name__ == "__main__":
analyzer = HolySheepAnalyzer(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# 실제 분석 실행
print("옵션 체인 분석 시작...")
# result = analyzer.analyze_options_chain(options_df, current_price=63500)
# print(result)
print("HolySheep AI 분석 시스템 초기화 완료")
3.2 종합 분석 대시보드 구축
# dashboard_generator.py
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
class DerivativesDashboard:
def __init__(self, tardis_collector, holysheep_analyzer):
self.collector = tardis_collector
self.analyzer = holysheep_analyzer
def generate_daily_report(
self,
symbol: str,
exchange: str,
target_date: str
) -> dict:
"""일일 파생상품 종합 보고서 생성"""
report = {
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"symbol": symbol,
"exchange": exchange,
"date": target_date,
"sections": {}
}
# 1. 옵션 체인 데이터 수집 및 분석
options_df = self.collector.get_options_chain_snapshot(
exchange=exchange,
symbol=symbol,
date=target_date
)
if not options_df.empty:
# 현재 시장가격 추정 (IV 기반)
current_price = self._estimate_price_from_options(options_df)
# HolySheep AI 분석
report["sections"]["options_analysis"] = {
"data_points": len(options_df),
"ai_insights": self.analyzer.analyze_options_chain(
options_df,
current_price
)
}
# 2. 자금费率 데이터 수집
start = (datetime.strptime(target_date, "%Y-%m-%d") - timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d")
funding_df = self.collector.get_funding_rate_history(
exchange=exchange,
symbol=f"{symbol}USDT",
start_date=start,
end_date=target_date
)
if not funding_df.empty:
report["sections"]["funding_analysis"] = {
"data_points": len(funding_df),
"latest_rate": funding_df['funding_rate'].iloc[-1],
"avg_rate_7d": funding_df['funding_rate'].mean(),
"ai_insights": self.analyzer.analyze_funding_rate_anomaly(
funding_df,
f"{symbol}USDT"
)
}
# 3. 미결제약정 추이
oi_df = self.collector.get_open_interest(
exchange=exchange,
symbol=f"{symbol}USDT",
start_date=start,
end_date=target_date
)
if not oi_df.empty:
report["sections"]["open_interest"] = {
"latest_oi": oi_df['open_interest'].iloc[-1],
"oi_change_7d": self._calculate_oi_change(oi_df),
"oi_trend": self._determine_oi_trend(oi_df)
}
return report
def generate_exchange_comparison(
self,
symbol: str,
exchanges: list,
target_date: str
) -> dict:
"""거래소 간 비교 분석"""
exchange_data = {}
for exchange in exchanges:
data = {
"funding_rate": None,
"options_iv_avg": None,
"open_interest": None
}
# 자금费率
funding_df = self.collector.get_funding_rate_history(
exchange=exchange,
symbol=f"{symbol}USDT",
start_date=target_date,
end_date=target_date
)
if not funding_df.empty:
data["funding_rate"] = funding_df['funding_rate'].iloc[-1]
# 옵션 IV
options_df = self.collector.get_options_chain_snapshot(
exchange=exchange,
symbol=symbol,
date=target_date
)
if not options_df.empty:
data["options_iv_avg"] = options_df['iv_ask'].mean()
exchange_data[exchange] = data
comparison_result = self.analyzer.compare_exchanges(exchange_data)
return {
"symbol": symbol,
"date": target_date,
"raw_data": exchange_data,
"ai_comparison": comparison_result
}
def _estimate_price_from_options(self, df: pd.DataFrame) -> float:
"""옵션 데이터에서 현재 시장가격 추정"""
atm_options = df[
(df['side'] == 'CALL') &
(df['delta'].between(0.45, 0.55))
]
if not atm_options.empty:
return atm_options.iloc[0]['strike']
return df['strike'].median()
def _calculate_oi_change(self, oi_df: pd.DataFrame) -> float:
"""7일 OI 변동률 계산"""
if len(oi_df) < 2:
return 0.0
latest = oi_df['open_interest'].iloc[-1]
oldest = oi_df['open_interest'].iloc[0]
return ((latest - oldest) / oldest) * 100
def _determine_oi_trend(self, oi_df: pd.DataFrame) -> str:
"""OI 트렌드 판단"""
if len(oi_df) < 5:
return "데이터 부족"
recent = oi_df['open_interest'].tail(5)
if recent.is_monotonic_increasing:
return "상승趋势 (Bullish)"
elif recent.is_monotonic_decreasing:
return "하락趋势 (Bearish)"
else:
return "횡보"
대시보드 사용 예시
if __name__ == "__main__":
from config import HOLYSHEEP_API_KEY, TARDIS_API_KEY
collector = TardisDataCollector(TARDIS_API_KEY)
analyzer = HolySheepAnalyzer(HOLYSHEEP_API_KEY)
dashboard = DerivativesDashboard(collector, analyzer)
# 일일 보고서 생성
daily_report = dashboard.generate_daily_report(
symbol="BTC",
exchange="bybit",
target_date="2024-04-15"
)
print("=== Daily Derivatives Report ===")
print(f"生成時間: {daily_report['generated_at']}")
print(f"Symbol: {daily_report['symbol']}")
print(f"Exchange: {daily_report['exchange']}")
4. 거래소별 데이터 품질 비교
항목
Binance Options
Bybit Options
Deribit
OKX Options
데이터 딜레이
실시간 (~100ms)
실시간 (~150ms)
실시간 (~50ms)
실시간 (~200ms)
Historical 지원
2022년~
2021년~
2016년~
2020년~
Greeks 제공
Delta, Gamma, Theta, Vega
Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho
풀 Greeks
Delta, Gamma, Theta, Vega
만기물 종류
주간, 월물
일물, 주간, 월물
일물~연물
주간, 월물
CSV 내보내기
✓ 지원
✓ 지원
✓ 지원
✓ 지원
APIRate Limit
120 req/min
100 req/min
60 req/min
100 req/min
추천 사용사례
散户/알트옵션
BTC/USDT Perp Arbitrage
전문 트레이딩
아시아 시장 분석
5. Tardis vs 경쟁 서비스 비교
평가 항목
Tardis API
CoinMetrics
Glassnode
Nansen
파생상품 데이터
⭐⭐⭐⭐⭐ 선물/옵션/스왑 풀 지원
⭐⭐⭐ 선물 중심
⭐⭐ 제한적
⭐ Derivatives 레포팅
CSV 내보내기
✓ 네이티브 지원
✓ 지원
✗ 대시보드 전용
✗ 대시보드 전용
실시간 스트리밍
✓ WebSocket 지원
✓ GraphQL
✗ 배치만
✗ 배치만
월간 비용
$99~ (시작용)
$500~
$450~
$1,500~
Free Tier
✓ 30일
✗
✓ 제한적
✗
학습 곡선
낮음 (RESTful)
보통
보통
높음
연구 목적 적합성
⭐⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐
⭐⭐
⭐
6. 이런 팀에 적합 / 비적합
이 조합이 적합한 경우
- 퀀트 트레이딩 팀: Tardis CSV 데이터로 Historical 백테스트 후 HolySheep AI로 전략 최적화
- 블록체인 데이터 사이언티스트: 파생상품 시장 구조 연구, 자금费率 예측 모델 개발
- 투자 운용사: 다중 거래소 Arbitrage 기회 탐지, 리스크 관리 시스템 구축
- 암호화폐 미디어/애널리틱스 스타트업: 실시간 대시보드 + AI 기반 시장 리포트 자동화
- 개인 개발자/연구자:Thesis 검증, 논문 작성용 데이터 수집 및 분석
이 조합이 비적합한 경우
- 초저지연 트레이딩 (HFT): Tardis API 딜레이(50-200ms)는 HFT에 부적합, 거래소 직접 접속 필요
- 현물 거래만 필요: 현물 데이터는 Binance/CCXT API로 충분, Tardis 과잉
- 예산 제약이 심한 프로젝트: Tardis 월 $99+ HolySheep 비용 고려 시 초기 스타트업 부담
- 단순 알람/모니터링만 필요: TradingView의 웹훅/Alert 기능으로 충분
7. 가격과 ROI
구성 요소
플랜
월 비용
주요 포함 내용
1인 개발자 ROI 관점
Tardis API
Starter
$99
1거래소, 90일 히스토리, 50K credits/월
월 20시간 절약 × $50/hour = $1,000节省
Professional
$299
5거래소, 2년 히스토리, 무제한 스트리밍
Enterprise
$999+
전 거래소, 무제한, 맞춤 지원
HolySheep AI
Pay-as-you-go
사용량 기반
GPT-4.1 $8/MTok, Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok
分析师 시간 70% 단축, 월 $500+ 절감
월간 구독
$50~$500
월간 크레딧 포함, 모든 모델 접근
Enterprise
맞춤 견적
전용 용량, SLA 보장
총 예상 비용 (중소 팀)
$350~$800/月
절감 효과 고려 시 순이익 창출 가능
저의 실전 경험: 처음에는 Tardis 없이 직접 거래소 API에서 스크래핑했으나, 계정 차단 리스크, 데이터 정합성 문제, 유지보수 시간 등을 고려하면 Tardis 월 $299 플랜이 훨씬 비용 효율적입니다. HolySheep AI 추가 비용 $100 내외로 월간 분석 리포트 자동화 시 분석가 인건비를 절약