หากคุณกำลังสนใจการพัฒนาระบบเทรดอัตโนมัติหรือวิเคราะห์ข้อมูลตลาดคริปโต แต่ไม่รู้จะเริ่มต้นอย่างไร บทความนี้จะพาคุณเรียนรู้การใช้ Tardis.dev Python API เพื่อดึงข้อมูล Level2 Order Book จาก Binance ตั้งแต่ขั้นตอนแรกจนถึงการนำข้อมูลไปใช้งานจริง โดยไม่ต้องมีความรู้พื้นฐานมาก่อน

Level2 Order Book คืออะไร ทำไมต้องรู้?

ก่อนจะเข้าสู่การเขียนโค้ด เรามาทำความเข้าใจกันก่อนว่า Level2 Order Book คืออะไร และทำไมนักเทรดและนักพัฒนาถึงต้องการข้อมูลนี้

Order Book คือ "สมุดคำสั่งซื้อ-ขาย" ที่แสดงรายชื่อคำสั่งที่รอการจับคู่ทั้งหมดในตลาด แบ่งออกเป็น 2 ฝั่ง:

ตัวอย่าง Order Book แบบง่าย

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              LEVEL2 ORDER BOOK - BTC/USDT        │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  ฝั่งขาย (Ask)          │  ฝั่งซื้อ (Bid)        │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  ราคา      ปริมาณ       │  ราคา      ปริมาณ     │
│  71,500.00  0.523       │  71,490.00  1.245     │
│  71,501.00  0.892       │  71,485.00  2.103     │
│  71,502.00  0.341       │  71,480.00  0.876     │
│  71,505.00  1.120       │  71,475.00  3.567     │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Level2 vs Level1 — Level1 แสดงเฉพาะราคาที่ดีที่สุดของฝั่งซื้อและฝั่งขาย แต่ Level2 แสดงข้อมูลครบถ้วนทุกระดับราคา ทำให้เห็น "ความลึก" ของตลาดได้ชัดเจนกว่า เหมาะสำหรับการวิเคราะห์แนวรับ-แนวต้าน หาจุดเข้า-ออก หรือสร้างบอทเทรดที่ฉลาดขึ้น

เตรียมความพร้อมก่อนเริ่มต้น

สิ่งที่ต้องมี

การติดตั้ง Python บน Windows

สำหรับผู้ที่ยังไม่เคยติดตั้ง Python ให้ดาวน์โหลดตัวติดตั้งจากเว็บไซต์หลัก แล้วทำเครื่องหมายติ๊กถูกหน้าข้อ "Add Python to PATH" ก่อนกด Install จากนั้นเปิด Command Prompt พิมพ์คำสั่งตรวจสอบเวอร์ชัน:

python --version
pip --version

หากแสดงเวอร์ชันออกมา เช่น Python 3.11.5 แสดงว่าติดตั้งเรียบร้อยแล้ว

การติดตั้ง Python บน Mac

เปิด Terminal แล้วพิมพ์:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew install python

ติดตั้งไลบรารี Tardis.dev

หลังจากติดตั้ง Python เรียบร้อยแล้ว ให้เปิด Terminal (หรือ Command Prompt) แล้วพิมพ์คำสั่งติดตั้งไลบรารี:

pip install tardis-client

รอสักครู่จนเสร็จสมบูรณ์ จะเห็นข้อความประมาณ "Successfully installed tardis-client-x.x.x"

โค้ดพื้นฐาน: ดึงข้อมูล Order Book Snapshot

มาเขียนโค้ด Python แรกกันเลย! สร้างไฟล์ใหม่ชื่อ get_orderbook.py แล้วพิมพ์โค้ดด้านล่าง:

import asyncio
from tardis_client import TardisClient

async def get_orderbook_snapshot():
    # สร้าง client โดยใส่ API key ของคุณ
    client = TardisClient(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
    
    # ดึงข้อมูล Order Book สำหรับ BTC/USDT perpetual futures
    # exchange = "binance", channel = "order_book", symbol = "BTC-USDT-PERPETUAL"
    async for orderbook in client.query(
        exchange="binance",
        channel="order_book",
        symbols=["BTC-USDT-PERPETUAL"],
        from_timestamp=1609459200000,  # 1 มกราคม 2021 00:00:00 UTC
        to_timestamp=1609545600000     # 2 มกราคม 2021 00:00:00 UTC
    ):
        print(f"Timestamp: {orderbook.timestamp}")
        print(f"Bids (ฝั่งซื้อ): {orderbook.bids[:5]}")   # แสดง 5 รายการแรก
        print(f"Asks (ฝั่งขาย): {orderbook.asks[:5]}")   # แสดง 5 รายการแรก
        print("-" * 50)

asyncio.run(get_orderbook_snapshot())

คำอธิบายโค้ด:

วิธีแปลงวันที่เป็น Timestamp

from datetime import datetime


แปลงวันที่ 1 มกราคม 2024 เป็น timestamp

dt = datetime(2024, 1, 1, 0, 0, 0)
timestamp_ms = int(dt.timestamp() * 1000)
print(f"Timestamp: {timestamp_ms}")

Output: 1704067200000

โค้ดขั้นสูง: ประมวลผลและบันทึกข้อมูล

มาเพิ่มความสามารถให้โค้ดสามารถประมวลผลข้อมูล Order Book และคำนวณความลึกของตลาดกัน:

import asyncio
import json
from datetime import datetime
from tardis_client import TardisClient

class OrderBookAnalyzer:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = TardisClient(api_key=api_key)
        self.data_buffer = []
    
    async def fetch_and_analyze(self, symbol, start_ts, end_ts):
        print(f"กำลังดึงข้อมูล {symbol}...")
        
        async for orderbook in self.client.query(
            exchange="binance",
            channel="order_book",
            symbols=[symbol],
            from_timestamp=start_ts,
            to_timestamp=end_ts
        ):
            # คำนวณความลึกตลาด (Market Depth)
            bid_depth = sum([float(bid[1]) for bid in orderbook.bids[:10]])
            ask_depth = sum([float(ask[1]) for ask in orderbook.asks[:10]])
            
            # คำนวณ Spread (ส่วนต่างราคาซื้อ-ขาย)
            best_bid = float(orderbook.bids[0][0])
            best_ask = float(orderbook.asks[0][0])
            spread = best_ask - best_bid
            spread_pct = (spread / best_bid) * 100
            
            # บันทึกผลลัพธ์
            result = {
                "timestamp": orderbook.timestamp,
                "datetime": datetime.fromtimestamp(orderbook.timestamp / 1000).isoformat(),
                "best_bid": best_bid,
                "best_ask": best_ask,
                "spread": round(spread, 2),
                "spread_pct": round(spread_pct, 4),
                "bid_depth_10": round(bid_depth, 4),
                "ask_depth_10": round(ask_depth, 4),
                "imbalance": round(bid_depth / (bid_depth + ask_depth), 4)
            }
            
            self.data_buffer.append(result)
            print(f"[{result['datetime']}] Spread: ${result['spread']} ({result['spread_pct']}%) | Imbalance: {result['imbalance']}")
    
    def save_to_file(self, filename="orderbook_analysis.json"):
        with open(filename, "w") as f:
            json.dump(self.data_buffer, f, indent=2)
        print(f"บันทึกข้อมูล {len(self.data_buffer)} รายการลง {filename}")

async def main():
    analyzer = OrderBookAnalyzer(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
    
    # ดึงข้อมูลย้อนหลัง 1 ชั่วโมง
    end_ts = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
    start_ts = end_ts - (60 * 60 * 1000)  # 1 ชั่วโมงก่อน
    
    await analyzer.fetch_and_analyze(
        symbol="BTC-USDT-PERPETUAL",
        start_ts=start_ts,
        end_ts=end_ts
    )
    
    analyzer.save_to_file()

asyncio.run(main())

โค้ดนี้จะดึงข้อมูล Order Book แล้วคำนวณ:

สัญลักษณ์ (Symbol) ที่ใช้ได้กับ Binance

Tardis.dev รองรับสัญลักษณ์หลายรูปแบบ ดูตัวอย่างการใช้งาน:

ประเภท สัญลักษณ์ (Symbol) ตัวอย่างการใช้งาน
Perpetual Futures BTC-USDT-PERPETUAL สัญญา BTC ต่อเนื่อง
Delivery Futures BTC-USDT-211225 สัญญา BTC ที่ครบกำหนด 25 ธันวาคม 2021
Spot BTC-USDT ซื้อขาย BTC แบบ Spot
Coin-M Futures BTC-USD-PERPETUAL สัญญา BTC ชำระเป็น USD

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

กรณีที่ 1: AuthenticationError - API Key ไม่ถูกต้อง

# ❌ ข้อผิดพลาดที่พบ:

AuthenticationError: Invalid API key



✅ วิธีแก้ไข:


1. ตรวจสอบว่า API key ถูกต้อง


2. ตรวจสอบว่าไม่มีช่องว่างหรือตัวอักษรพิเศษติดมา


3. ตรวจสอบว่า API key ยังไม่หมดอายุ



ตัวอย่างการตรวจสอบ:

api_key = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
if not api_key or api_key == "YOUR_TARDIS_API_KEY":
    raise ValueError("กรุณาใส่ API key ที่ถูกต้อง")
    
client = TardisClient(api_key=api_key)

กรณีที่ 2: RateLimitError - เรียก API บ่อยเกินไป

# ❌ ข้อผิดพลาดที่พบ:

RateLimitError: Too many requests



✅ วิธีแก้ไข:


1. เพิ่ม delay ระหว่างการเรียก


2. ใช้การ cache ข้อมูล


3. อัพเกรดเป็นแพลนที่มี limit สูงกว่า


import asyncio
import time

class RateLimitedClient:
    def __init__(self, client, delay=1.0):
        self.client = client
        self.delay = delay
        self.last_call = 0
    
    async def query_with_limit(self, *args, **kwargs):
        # รอจนครบ delay
        elapsed = time.time() - self.last_call
        if elapsed < self.delay:
            await asyncio.sleep(self.delay - elapsed)
        
        self.last_call = time.time()
        return self.client.query(*args, **kwargs)


ใช้งาน - รอ 1 วินาทีระหว่างแต่ละคำขอ

client = TardisClient(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
limited_client = RateLimitedClient(client, delay=1.0)

กรณีที่ 3: SymbolNotFoundError - สัญลักษณ์ไม่ถูกต้อง

# ❌ ข้อผิดพลาดที่พบ:

SymbolNotFoundError: BTC/USDT is not a valid symbol



✅ วิธีแก้ไข:


1. ใช้เครื่องหมายขีดกลาง (-) แทน slash (/)


2. ตรวจสอบว่าสัญลักษณ์มีอยู่จริงในเอกสาร



❌ ผิด:


symbols=["BTC/USDT"]



✅ ถูก:


symbols=["BTC-USDT"]              # Spot


symbols=["BTC-USDT-PERPETUAL"]    # Perpetual Futures



ตัวอย่างการตรวจสอบสัญลักษณ์ก่อนใช้งาน:

valid_symbols = [
    "BTC-USDT",
    "BTC-USDT-PERPETUAL",
    "ETH-USDT-PERPETUAL",
    "SOL-USDT-PERPETUAL"
]

symbol = "BTC-USDT-PERPETUAL"
if symbol not in valid_symbols:
    raise ValueError(f"สัญลักษณ์ {symbol} ไม่ถูกต้อง")
else:
    print(f"สัญลักษณ์ {symbol} ถูกต้อง")

กรณีที่ 4: MemoryError - ดึงข้อมูลมากเกินไป

# ❌ ข้อผิดพลาดที่พบ:

หน่วยความจำเต็มเมื่อดึงข้อมูลย้อนหลังหลายเดือน



✅ วิธีแก้ไข:


1. ดึงข้อมูลเป็นช่วงสั้นๆ แทนที่จะดึงทีเดียว


2. ประมวลผลแบบ streaming แทนการเก็บทั้งหมดใน memory


3. บันทึกข้อมูลลงไฟล์เป็นช่วง


import asyncio
from datetime import datetime, timedelta

async def fetch_in_chunks(symbol, start_date, end_date, chunk_days=7):
    """ดึงข้อมูลเป็นช่วงๆ ทีละ 7 วัน"""
    current = start_date
    
    while current < end_date:
        chunk_end = min(current + timedelta(days=chunk_days), end_date)

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง