ในโลกของการเทรดคริปโต ข้อมูลการซื้อขายแบบละเอียด (Tick-by-Tick Data) เป็นสิ่งทองคำสำหรับนักวิเคราะห์และนักพัฒนา ในบทความนี้เราจะพาคุณเรียนรู้วิธีดึงข้อมูลการซื้อขาย Bybit ผ่าน Tardis.dev และจัดเก็บลง Parquet อย่างละเอียดทีละขั้นตอน

Tardis.dev คืออะไร

Tardis.dev เป็นแพลตฟอร์มที่รวบรวมข้อมูลตลาดคริปโตจากหลายตลาด รวมถึง Bybit โดยให้บริการฟรีสำหรับข้อมูลย้อนหลัง 7 วัน และมีแพ็กเกจแบบจ่ายเงินสำหรับข้อมูลที่ลึกกว่านั้น จุดเด่นคือใช้งานง่ายผ่าน WebSocket โดยไม่ต้องมีความรู้เรื่อง API มาก่อน

เครื่องมือที่ต้องเตรียม

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งโปรแกรมที่จำเป็น

เปิด Command Prompt หรือ Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งติดตั้งดังนี้

pip install tardis-client pandas pyarrow websocket-client

หลังจากติดตั้งเสร็จ คุณจะได้:

ขั้นตอนที่ 2: สมัครใช้งาน Tardis.dev

ไปที่เว็บไซต์ https://tardis.dev แล้วคลิก Sign Up กรอกอีเมลและรหัสผ่าน หลังจากยืนยันอีเมลแล้ว คุณจะได้ API Token สำหรับใช้งาน

📸 ภาพหน้าจอ: หลังจากล็อกอิน คุณจะเห็น API Token ในหน้า Dashboard คลิกปุ่ม Copy เพื่อคัดลอก token

ขั้นตอนที่ 3: เขียนโค้ดรับข้อมูลการซื้อขาย

สร้างไฟล์ใหม่ชื่อ bybit_trades.py แล้วเขียนโค้ดดังนี้

import json
import asyncio
from tardis_client import TardisClient, MessageType
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
from datetime import datetime
import os


ตั้งค่า API Token ของคุณ

TARDIS_API_TOKEN = "your_tardis_api_token_here"


โฟลเดอร์สำหรับเก็บไฟล์

OUTPUT_FOLDER = "bybit_data"


สร้างโฟลเดอร์ถ้ายังไม่มี

os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)


ตัวแปรเก็บข้อมูล

trades_buffer = []

def save_to_parquet():
    """บันทึกข้อมูลลงไฟล์ Parquet"""
    if not trades_buffer:
        print("ไม่มีข้อมูลที่ต้องบันทึก")
        return
    
    df = pd.DataFrame(trades_buffer)
    
    # กำหนดชื่อไฟล์ตามวันที่
    date_str = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    filename = f"{OUTPUT_FOLDER}/trades_{date_str}.parquet"
    
    # บันทึกเป็น Parquet
    table = pa.Table.from_pandas(df)
    pq.write_table(table, filename)
    
    print(f"บันทึกสำเร็จ: {filename}")
    print(f"จำนวนรายการ: {len(trades_buffer)}")

async def main():
    client = TardisClient(api_token=TARDIS_API_TOKEN)
    
    # ใช้ exchange เป็น 'bybit' และ market เป็น 'BTCUSDT'
    exchange = client.exchange('bybit')
    
    await exchange.connect()
    
    # สมัครรับข้อมูล trades
    await exchange.subscribe([
        TardisClient.message_type(message_type=MessageType.Trade, market='BTCUSDT')
    ])
    
    print("กำลังรับข้อมูลการซื้อขาย BTCUSDT...")
    print("กด Ctrl+C เพื่อหยุดและบันทึกข้อมูล")
    
    # รับข้อมูล 1000 รายการแล้วบันทึก
    count = 0
    async for message in exchange.messages():
        if message.type == MessageType.Trade:
            trade = message.data
            
            # เก็บข้อมูลที่ต้องการ
            trades_buffer.append({
                'id': trade.get('id'),
                'price': float(trade.get('price', 0)),
                'amount': float(trade.get('amount', 0)),
                'side': trade.get('side'),
                'timestamp': trade.get('timestamp'),
                'trade_time': datetime.fromtimestamp(
                    trade.get('timestamp', 0) / 1000
                ).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            })
            
            count += 1
            if count % 100 == 0:
                print(f"รับได้ {count} รายการ")
            
            # รับครบ 1000 รายการแล้วบันทึก
            if len(trades_buffer) >= 1000:
                save_to_parquet()
                trades_buffer.clear()  # เคลียร์ buffer

if __name__ == "__main__":
    try:
        asyncio.run(main())
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nหยุดการทำงาน")
        save_to_parquet()
    except Exception as e:
        print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {e}")

📸 ภาพหน้าจอ: เมื่อรันโค้ด คุณจะเห็นข้อความ "กำลังรับข้อมูลการซื้อขาย BTCUSDT..." และตัวเลขจำนวนรายการที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ

ขั้นตอนที่ 4: รันโปรแกรม

เปิด Terminal แล้วพิมพ์

python bybit_trades.py

ถ้าทุกอย่างถูกต้อง คุณจะเห็นข้อความแสดงสถานะการรับข้อมูล กด Ctrl+C เมื่อต้องการหยุด ระบบจะบันทึกไฟล์ Parquet ลงโฟลเดอร์ bybit_data โดยอัตโนมัติ

ขั้นตอนที่ 5: อ่านข้อมูลจากไฟล์ Parquet

หลังจากมีไฟล์แล้ว คุณสามารถอ่านข้อมูลมาวิเคราะห์ได้ง่ายๆ ด้วยโค้ดนี้

import pandas as pd


อ่านไฟล์ Parquet

df = pd.read_parquet("bybit_data/trades_20260301_120000.parquet")


ดู 5 รายการแรก

print(df.head())


สถิติเบื้องต้น

print(f"\nจำนวนรายการทั้งหมด: {len(df)}")
print(f"\nช่วงเวลา: {df['trade_time'].min()} ถึง {df['trade_time'].max()}")


ราคาเฉลี่ย

print(f"ราคาเฉลี่ย: {df['price'].mean():.2f} USDT")


ปริมาณซื้อขายรวม

print(f"ปริมาณรวม: {df['amount'].sum():.4f} BTC")

📸 ภาพหน้าจอ: ผลลัพธ์จะแสดงตารางข้อมูลพร้อมสถิติต่างๆ เช่น จำนวนรายการ ช่วงเวลา ราคาเฉลี่ย และปริมาณรวม

ทำไมต้องใช้รูปแบบ Parquet

Parquet เป็นรูปแบบไฟล์ที่ออกแบบมาสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ มีข้อดีหลายอย่าง

เหมาะกับใคร / ไม่เหมาะกับใคร

เหมาะกับไม่เหมาะกับ
นักพัฒนา AI ที่ต้องการข้อมูล Train Modelคนที่ต้องการแค่ดูกราฟทั่วไป
นักวิจัยด้านการเงินเชิงปริมาณผู้เริ่มต้นที่ไม่มีพื้นฐาน Python
เทรดเดอร์ที่ต้องการทำ Backtest ด้วยข้อมูลละเอียดคนที่ต้องการข้อมูลเรียลไทม์ฟรีถาวร
องค์กรที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากผู้ใช้ที่มีงบจำกัดมาก

ราคาและ ROI

บริการราคาฟรีราคาแบบจ่ายเงินประโยชน์ที่ได้รับ
Tardis.dev7 วันย้อนหลังเริ่มต้น $49/เดือนข้อมูลย้อนหลังไม่จำกัด
HolySheep AI$0 พร้อมเครดิตฟรีเริ่มต้น $8/MTokประมวลผลข้อมูลด้วย AI <50ms
ที่เก็บข้อมูลเองฟรี (Parquet)ต้นทุน Server + Cloudควบคุมข้อมูลได้เอง

ความคุ้มค่า: การใช้ Tardis.dev ร่วมกับ HolySheep AI ช่วยประหยัดต้นทุนได้มากกว่า 85% เมื่อเทียบกับการใช้ OpenAI หรือ Anthropic โดยได้ความเร็วในการประมวลผลที่ต่ำกว่า 50 มิลลิวินาที

ทำไมต้องเลือก HolySheep

หลังจากได้ข้อมูลการซื้อขายมาแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์ด้วย AI ซึ่งเป็นจุดที่ HolySheep AI เข้ามาช่วยได้

เมื่อคุณได้ข้อมูลการซื้อขายจาก Bybit มาแล้ว สามารถใช้ HolySheep AI วิเคราะห์แนวโน้ม หา Pattern การซื้อขาย หรือสร้างสัญญาณเทรดอัตโนมัติได้

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

กรณีที่ 1: Error 401 Unauthorized

# ❌ ข้อผิดพลาด
tardis_client.exceptions.TardisClientException: 
401 Client Error: Unauthorized


✅ วิธีแก้ไข


ตรวจสอบว่า API Token ถูกต้องและไม่มีช่องว่าง

TARDIS_API_TOKEN = "your_actual_token_here"  # ไม่ใช่ "token " หรือ " token"
print(f"Token ที่ใช้: {TARDIS_API_TOKEN[:10]}...")  # ตรวจสอบ 10 ตัวอักษรแรก

กรณีที่ 2: WebSocket Connection Failed

# ❌ ข้อผิดพลาด
websocket._exceptions.WebSocketBadStatusException: 
Handshake status 403 Forbidden


✅ วิธีแก้ไข


ตรวจสอบว่า Token มีสิทธิ์เข้าถึง Bybit


และตรวจสอบเครือข่ายไม่ได้บล็อก WebSocket

import ssl

context = ssl.create_default_context()
context.check_hostname = False
context.verify_mode = ssl.CERT_NONE


ลองเพิ่ม timeout และ reconnect

MAX_RETRIES = 3
for attempt in range(MAX_RETRIES):
    try:
        await exchange.connect(timeout=30)
        break
    except Exception as e:
        print(f"พยายามครั้งที่ {attempt + 1}: {e}")
        await asyncio.sleep(5)

กรณีที่ 3: Parquet Write Permission Error

# ❌ ข้อผิดพลาด
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'bybit_data/trades.parquet'


✅ วิธีแก้ไข

import os

OUTPUT_FOLDER = "bybit_data"


สร้างโฟลเดอร์พร้อมตรวจสอบสิทธิ์

if not os.path.exists(OUTPUT_FOLDER):
    os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)


หรือใช้โฟลเดอร์ที่มีสิทธิ์เขียน

OUTPUT_FOLDER = os.path.expanduser("~/bybit_data")
os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)

print(f"โฟลเดอร์เก็บข้อมูล: {os.path.abspath(OUTPUT_FOLDER)}")

กรณีที่ 4: Memory Error เมื่อข้อมูลมาก

# ❌ ข้อผิดพลาด
MemoryError: Unable to allocate array


✅ วิธีแก้ไข


บันทึกข้อมูลทีละส่วนแทนที่จะเก็บทั้งหมดใน memory

MAX_BUFFER = 5000  # ลดจาก 1000

trades_buffer = []
BATCH_SIZE = 5000

async for message in exchange.messages():
    if message.type == MessageType.Trade:
        trade = message.data
        trades_buffer.append({
            'id': trade.get('id'),
            'price': float(trade.get('price', 0)),
            'amount': float(trade.get('amount', 0)),
            'side': trade.get('side'),
            'timestamp': trade.get('timestamp'),
        })
        
        # บันทึกทุก 5000 รายการ
        if len(trades_buffer) >= BATCH_SIZE:
            save_to_parquet()
            trades_buffer.clear()  # ล้าง memory
            gc.collect()  # บังคับ garbage collection

สรุป

ในบทความนี้เราได้เรียนรู้วิธีดึงข้อมูลการซื้อขาย Bybit ผ่าน Tardis.dev และจัดเก็บลงรูปแบบ Parquet เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ต่อไป ขั้นตอนที่สำคัญคือการตั้งค่า API Token, เขียนโค้ดรับข้อมูล, และจัดการข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

สำหรับการนำข้อมูลไปใช้ต่อ การใช้ HolySheep AI ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยต้นทุนที่ต่ำ พร้อมรองรับการชำระเงินผ่าน WeChat และ Alipay สำหรับผู้ใช้ในประเทศจีน

👋 หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการซื้อขาย สามารถติดตามบทความถัดไปได้

👉 สมัคร HolySheep AI — รับเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง