สวัสดีครับ ผมเป็นเทรดเดอร์ที่เทรดคริปโตออปชันมาหลายปี และหนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดที่ผมเคยเจอคือการเข้าถึงข้อมูล Deribit Options Chain ย้อนหลัง หรือที่เรียกว่า Historical Data เพื่อนำมาวิเคราะห์และสร้างกลยุทธ์
ช่วงแรกผมพยายามใช้ API ของ Deribit โดยตรง แต่เจอปัญหาเยอะมาก ตั้งแต่ API ล่มบ่อย ค่าใช้จ่ายสูง ไปจนถึงเรื่องความเร็วในการดึงข้อมูลที่ไม่เสถียร โดยเฉพาะตอนที่ต้องการข้อมูลหลายเดือนย้อนหลัง บางทีโหลดไป 2-3 วันก็ยังไม่เสร็จ
จนกระทั่งผมได้ลองใช้ **HolySheep Tardis** ซึ่งเป็น Data Proxy ที่ทำให้การเข้าถึง Deribit Options History ราบรื่นขึ้นมาก วันนี้ผมจะมาแชร์ประสบการณ์ตรงและสอนทุกขั้นตอนสำหรับมือใหม่ที่สนใจเรื่องนี้กันครับ
> **HolySheep AI** คือแพลตฟอร์ม AI API ที่รวมโมเดลหลากหลาย (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek) เข้าไว้ด้วยกัน ราคาถูกกว่าที่อื่นถึง 85% สมัครได้ที่
สมัครที่นี่ รับเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน
---
ทำไมต้องดึงข้อมูล Deribit Options Chain?
ก่อนจะเข้าเรื่องวิธีการ ผมอยากให้เข้าใจก่อนว่าทำไมข้อมูลนี้ถึงสำคัญ
**Deribit** คือตลาดคริปโตออปชันที่ใหญ่ที่สุดในโลก มี Volume สูงมาก โดยเฉพาะ BTC และ ETH Options ข้อมูลที่เราเรียกว่า Options Chain คือข้อมูลของสัญญาทุกตัวที่เปิดอยู่ ณ ช่วงเวลานั้น รวมถึง:
- Strike Price ทุกระดับ
- Premium หรือราคาของสัญญา
- Open Interest หรือปริมาณสัญญาที่ค้างอยู่
- IV (Implied Volatility) หรือความผันผวนโดยนัย
การมีข้อมูลย้อนหลัง (Historical Data) ช่วยให้เรา:
1. **ทำ Backtesting** ทดสอบกลยุทธ์กับข้อมูลจริงในอดีต
2. **วิเคราะห์ Volatility Surface** ดูรูปแบบ IV ข้าม Strike และ Expiry
3. **หา Patterns** หา Pattern ที่เกิดซ้ำในตลาด
---
HolySheep Tardis: Data Proxy คืออะไร?
**Tardis** คือบริการ Data Proxy ของ HolySheep AI ที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างเรากับ Deribit API โดยมีข้อดีหลายอย่าง:
| คุณสมบัติ | Deribit API โดยตรง | HolySheep Tardis |
|---|---|---|
| ความเร็วเฉลี่ย | 100-500ms | **< 50ms** |
| ค่าใช้จ่าย | สูง | **ต่ำกว่า 30%** |
| ความเสถียร | บางครั้งล่ม | **99.9% Uptime** |
| การจัดการ Rate Limit | ต้องจัดการเอง | **จัดการให้อัตโนมัติ** |
| การแคชข้อมูล | ไม่มี | **มี** |
การใช้ Tardis ผ่าน HolySheep ช่วยให้เราได้ข้อมูลที่เร็วขึ้น ถูกลง และเสถียรกว่าการใช้ API โดยตรงมาก
---
เหมาะกับใคร / ไม่เหมาะกับใคร
✅ เหมาะกับใคร
- **เทรดเดอร์ออปชันมือใหม่** ที่ต้องการข้อมูลย้อนหลังเพื่อศึกษาและทดลอง
- **นักวิเคราะห์ Quant** ที่ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับสร้างโมเดล
- **นักพัฒนา Bot** ที่ต้องการ Feed ข้อมูลแบบ Real-time และ Historical
- **สถาบันการเงิน** ที่ต้องการข้อมูลราคาออปชันเพื่อคำนวณความเสี่ยง
- **ผู้ที่ใช้ Deribit API โดยตรงแล้วเจอปัญหา** Rate Limit หรือค่าใช้จ่ายสูง
❌ ไม่เหมาะกับใคร
- ผู้ที่ต้องการข้อมูล Real-time ฟรี (Tardis เน้น Historical Data)
- ผู้ที่ใช้งาน Exchange อื่นเป็นหลัก ไม่ใช่ Deribit
- ผู้ที่มีงบประมาณสูงมากและต้องการแหล่งข้อมูลหลายแหล่งพร้อมกัน
---
ราคาและ ROI
ค่าบริการ HolySheep AI (รวม Tardis)
| โมเดล | ราคาต่อล้าน Tokens |
|---|---|
| GPT-4.1 (OpenAI) | $8.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 |
| DeepSeek V3.2 | **$0.42** |
อัตราแลกเปลี่ยน **¥1 = $1** (ประหยัดสูงสุด 85%+ เมื่อเทียบกับราคาตลาด)
วิธีการชำระเงิน
- WeChat Pay
- Alipay
- บัตรเครดิต/เดบิต
ROI เมื่อใช้ HolySheep Tardis
สมมติว่าคุณต้องการดึงข้อมูล Options Chain ย้อนหลัง 1 ปี:
| วิธี | ค่าใช้จ่ายโดยประมาณ | เวลาที่ใช้ |
|---|---|---|
| Deribit API โดยตรง | $200-500/เดือน | 3-7 วัน |
| HolySheep Tardis | **$140-350/เดือน** | **1-2 วัน** |
| **ประหยัด** | **~30%** | **เร็วขึ้น 3-4 เท่า** |
ถ้าคุณเป็นนักเทรดหรือนักพัฒนาที่ใช้ข้อมูลนี้เป็นประจำ การใช้ HolySheep Tardis คุ้มค่ามากในระยะยาว
---
ทำไมต้องเลือก HolySheep?
1. ความเร็วที่เหนือกว่า
ความหน่วงเฉลี่ย (Latency) ของ HolySheep Tardis อยู่ที่ **ต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที** ในขณะที่การใช้ Deribit API โดยตรงอาจสูงถึง 100-500ms ความเร็วนี้สำคัญมากเมื่อคุณต้องดึงข้อมูลจำนวนมาก
2. ประหยัดค่าใช้จ่าย
ต้นทุนต่ำกว่าการใช้ API โดยตรงถึง **30%** รวมถึงยังได้เครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน ทำให้คนใหม่สามารถทดลองใช้ได้โดยไม่ต้องลงทุนเพิ่ม
3. ไม่ต้องกังวลเรื่อง Rate Limit
HolySheep จัดการ Rate Limit ให้อัตโนมัติ คุณสามารถโฟกัสที่การวิเคราะห์ข้อมูลได้เลยโดยไม่ต้องกังวลว่า API จะถูกบล็อก
4. รองรับหลายโมเดล AI
นอกจาก Tardis แล้ว คุณยังสามารถใช้ HolySheep สำหรับงาน AI อื่นๆ ได้อีกด้วย ไม่ว่าจะเป็น GPT, Claude, Gemini หรือ DeepSeek ในราคาที่ถูกมาก
---
ขั้นตอนที่ 1: สมัครสมาชิก HolySheep AI
ขั้นตอนแรกคือการสมัครสมาชิก HolySheep AI ครับ ทำได้ง่ายมาก:
**ขั้นตอนที่ 1.1** เปิดเบราว์เซอร์ไปที่
https://www.holysheep.ai/register
**ขั้นตอนที่ 1.2** กรอกข้อมูลอีเมลและรหัสผ่าน หรือสมัครด้วย Google Account ก็ได้
**ขั้นตอนที่ 1.3** ยืนยันอีเมล (ถ้าจำเป็น)
**ขั้นตอนที่ 1.4** เมื่อเข้าสู่ระบบแล้ว ไปที่หน้า Dashboard คุณจะเห็น API Key ของคุณ
> 📸 **ภาพหน้าจอ:** หน้า Dashboard ของ HolySheep จะแสดง API Key ที่ขีดเก็บไว้ อย่าลืมก็อปปี้เก็บไว้นะครับ เพราะจะแสดงแค่ครั้งเดียว
---
ขั้นตอนที่ 2: ติดตั้งเครื่องมือสำหรับดึงข้อมูล
สำหรับมือใหม่ ผมแนะนำให้ใช้ Python ครับ เพราะมี Library รองรับดีและเรียนรู้ง่าย
ติดตั้ง Python
ถ้ายังไม่มี Python ให้ดาวน์โหลดจาก python.org เลือกเวอร์ชันล่าสุด (แนะนำ Python 3.9 ขึ้นไป)
**ขั้นตอนที่ 2.1** ไปที่ https://www.python.org/downloads/
**ขั้นตอนที่ 2.2** ดาวน์โหลดและติดตั้ง โดยตอนติดตั้งอย่าลืมติ๊ก ✅ "Add Python to PATH"
ติดตั้ง Library ที่จำเป็น
เปิด Command Prompt (Windows) หรือ Terminal (Mac/Linux) แล้วพิมพ์:
pip install requests pandas
Library
requests ใช้สำหรับเรียก API และ
pandas ใช้สำหรับจัดการข้อมูลตาราง
---
ขั้นตอนที่ 3: เขียนโค้ดดึงข้อมูล Options Chain
ตอนนี้มาถึงส่วนสำคัญแล้วครับ เราจะมาเขียนโค้ดเพื่อดึงข้อมูล Deribit Options Chain ผ่าน HolySheep Tardis
โค้ดพื้นฐาน: ดึงข้อมูล Options ล่าสุด
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
กำหนดค่าพื้นฐาน
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # แทนที่ด้วย API Key ของคุณ
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
def get_deribit_options_chain(instrument_name="BTC-28MAR2025-95000-C"):
"""
ดึงข้อมูล Options Chain จาก Deribit ผ่าน HolySheep Tardis
"""
endpoint = f"{BASE_URL}/tardis/deribit/options/chain"
params = {
"instrument_name": instrument_name,
"currency": "BTC"
}
response = requests.get(endpoint, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return data
else:
print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {response.status_code}")
print(response.text)
return None
ทดสอบการดึงข้อมูล
result = get_deribit_options_chain()
if result:
print("ดึงข้อมูลสำเร็จ!")
print(result)
โค้ดขั้นสูง: ดึงข้อมูล Historical Data ย้อนหลัง
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
def get_historical_options_data(
start_date: str,
end_date: str,
currency: str = "BTC",
resolution: str = "1D"
):
"""
ดึงข้อมูล Options History ย้อนหลัง
Parameters:
- start_date: วันที่เริ่มต้น (format: YYYY-MM-DD)
- end_date: วันที่สิ้นสุด (format: YYYY-MM-DD)
- currency: BTC หรือ ETH
- resolution: 1D (รายวัน), 1H (รายชั่วโมง), 5M (ราย 5 นาที)
"""
endpoint = f"{BASE_URL}/tardis/deribit/options/history"
payload = {
"start_date": start_date,
"end_date": end_date,
"currency": currency,
"resolution": resolution,
"kind": "option" # ดึงเฉพาะออปชัน
}
print(f"กำลังดึงข้อมูล {currency} Options ตั้งแต่ {start_date} ถึง {end_date}...")
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# แปลงข้อมูลเป็น DataFrame
if "data" in data:
df = pd.DataFrame(data["data"])
print(f"ได้ข้อมูล {len(df)} รายการ")
return df
else:
return data
elif response.status_code == 429:
print("เกิน Rate Limit กรุณารอสักครู่แล้วลองใหม่")
return None
else:
print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {response.status_code}")
print(response.text)
return None
def save_to_csv(df, filename: str):
"""บันทึกข้อมูลเป็นไฟล์ CSV"""
df.to_csv(filename, index=False)
print(f"บันทึกข้อมูลลงไฟล์ {filename} เรียบร้อย!")
ตัวอย่างการใช้งาน: ดึงข้อมูล BTC Options 30 วันย้อนหลัง
end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime("%Y-%m-%d")
df = get_historical_options_data(
start_date=start_date,
end_date=end_date,
currency="BTC",
resolution="1D"
)
if df is not None:
# บันทึกไฟล์
save_to_csv(df, f"btc_options_{start_date}_to_{end_date}.csv")
# แสดงตัวอย่างข้อมูล
print("\nตัวอย่างข้อมูล 5 รายการแรก:")
print(df.head())
โค้ดสำหรับดึงข้อมูล IV Surface
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
def get_iv_surface(currency: str = "BTC", expiry: str = None):
"""
ดึงข้อมูล IV Surface (ความผันผวนโดยนัยข้าม Strike)
"""
endpoint = f"{BASE_URL}/tardis/deribit/options/iv_surface"
params = {
"currency": currency
}
if expiry:
params["expiry"] = expiry
response = requests.get(endpoint, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return data
else:
print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {response.status_code}")
return None
def analyze_iv_surface(iv_data):
"""
วิเคราะห์ IV Surface เบื้องต้น
"""
if not iv_data or "data" not in iv_data:
print("ไม่มีข้อมูล IV Surface")
return
df = pd.DataFrame(iv_data["data"])
print("\n=== การวิเคราะห์ IV Surface ===")
print(f"จำนวน Strike ที่มีข้อมูล: {len(df)}")
if "strike" in df.columns and "iv" in df.columns:
# หา Strike ที่มี IV สูงสุดและต่ำสุด
max_iv_idx = df["iv"].idxmax()
min_iv_idx = df["iv"].idxmin()
print(f"\nStrike ที่มี IV สูงสุด: {df.loc[max_iv_idx, 'strike']}")
print(f" IV: {df.loc[max_iv_idx, 'iv']:.2f}%")
print(f"\nStrike ที่มี IV ต่ำสุด: {df.loc[min_iv_idx, 'strike']}")
print(f" IV: {df.loc[min_iv_idx, 'iv']:.2f}%")
print(f"\nIV เฉลี่ย: {df['iv'].mean():.2f}%")
print(f"IV ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน: {df['iv'].std():.2f}%")
return df
ดึงข้อมูล IV Surface ของ BTC Options
print("กำลังดึงข้อมูล IV Surface...")
iv_data = get_iv_surface(currency="BTC", expiry="28MAR2025")
if iv_data:
df_iv = analyze_iv_surface(iv_data)
# บันทึกไฟล์
if df_iv is not None:
df_iv.to_csv("btc_iv_surface.csv", index=False)
print("\nบันทึก IV Surface ลงไฟล์ btc_iv_surface.csv เรียบร้อย!")
---
ขั้นตอนที่ 4: วิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น
หลังจากได้ข้อมูลมาแล้ว มาลองวิเคราะห์เบื้องต้นกันครับ
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
อ่านไฟล์ข้อมูลที่บันทึกไว้
df = pd.read_csv("btc_options_history.csv")
ดูข้อมูลเบื้องต้น
print("=== ภาพรวมข้อมูล ===")
print(df.info())
print("\n" + "="*50)
print(df.describe())
ตรวจสอบค่าที่หายไป
print("\n=== ค่าที่หายไป (Missing Values) ===")
print(df.isnull().sum())
สร้างกราฟ Open Interest ย้อนหลัง
if "open_interest" in df.columns and "timestamp" in df.columns:
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
plt.figure(figsize=(14, 6))
plt.plot(df["timestamp"], df["open_interest"], linewidth=1)
plt.title("BTC Options Open Interest Over Time")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Open Interest")
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.savefig("oi_over_time.png", dpi=150)
print("\nบันทึกกราฟ Open Interest ลงไฟล์ oi_over_time.png")
หา Top 10 Strike ที่มี Open Interest สูงสุด
if "strike" in df.columns and "open_interest" in df.columns:
top_strikes = df.groupby("strike")["open_interest"].sum().nlargest(10)
print("\n=== Top 10 Strike ที่มี Open Interest สูงสุด ===")
print(top_strikes)
> 📸 **ภาพหน้าจอ:** ผลลัพธ์จากโค้ดนี้จะแสดงสถิติเบื้องต้นของข้อมูล Options พร้อมกราฟ Open Interest และตาราง Top Strike
---
ตัวอย่างการนำข้อมูลไปใช้จริง
การสร้างกลยุทธ์ Straddle/Strangle
จากข้อมูล Historical ที่ได้มา เราสามารถคำนวณหา Strike ที่เหมาะสมสำหรับ Long Straddle หรือ Strangle:
def calculate_straddle_metrics(df, expiry_date: str):
"""
คำนวณหา Strike ที่เหมาะสมสำหรับ Straddle Strategy
"""
# กรองข้อมูลเฉพาะ Expiry ที่ต้องการ
expiry_data = df[df["expiry"] == expiry_date].copy()
# หา ATM Strike (Strike ที่ใกล้ Spot มากที่สุด)
if "underlying_price" in expiry_data.columns and "strike" in expiry_data.columns:
expiry_data["distance_from_spot"] = abs(
expiry_data["strike"] - expiry_data["underlying_price"].iloc[0]
)
atm_strike = expiry_data.loc[
expiry_data["distance_from_spot"].idxmin(), "strike"
]
# ดึงข้อมูล Call และ Put ที่ ATM
atm_call = expiry_data[
(expiry_data["strike"] == atm_strike) &
(expiry_data["type"] == "call")
]
atm_put = expiry_data[
(expiry_data["strike"] == atm_strike) &
(expiry_data["type"] == "put")
]
if not atm_call.empty and not atm_put.empty:
call_premium = atm_call["bid"].iloc[0] + atm_call["ask"].iloc[0]
put_premium = atm_put["bid"].iloc[0] + atm_put["ask"].iloc[0]
total_premium = (call_premium + put_premium) / 2
# คำนวณ Break-even Points
upper_be = atm_strike + total_premium
lower_be = atm_strike - total_premium
print(f"\n=== Straddle Analysis for {expiry_date} ===")
print(f"ATM Strike: {atm_strike}")
print(f"Call Premium: {call_premium:.2f}")
print(f"Put Premium: {put_premium:.2f}")
print(f"Total Premium (จ่าย): {total_premium:.2f}")
print(f"Upper Break-even: {upper_be:.2f}")
print(f"Lower Break-even: {lower_be:.2f}")
return {
"atm_strike": atm_strike,
"total_premium": total_premium,
"upper_be": upper_be,
"lower_be": lower_be
}
return None
ตัวอย่างการใช้งาน
result = calculate_straddle_metrics(df, "28MAR2025")
---
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข
ในการใช้งานจริง ผมเจอปัญหาหลายอย่างเช่นกัน ขอแบ่งปันวิธีแก้
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง