Deribit คืออะไร และทำไมต้องดึงข้อมูล Orderbook?

Deribit เป็นตลาดซื้อขายสัญญาออปชัน (Options) และฟิวเจอร์สคริปโตที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดยเฉพาะ Bitcoin Options ตลาดนี้เปิดให้บริการมาตั้งแต่ปี 2016 และมีปริมาณการซื้อขายสูงมาก สำหรับนักเทรดหรือนักพัฒนาที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลราคา การดึง Orderbook หรือ "บัญชีคำสั่งซื้อ-ขาย" ถือเป็นพื้นฐานที่สำคัญมาก เพราะจะทำให้เราเห็นว่าในตลาดมีคำสั่งซื้อและขายรออยู่ที่ระดับราคาไหนบ้าง

ปัญหาคือ Deribit เองไม่ได้มีบริการ API สำหรับดึงข้อมูลประวัติย้อนหลัง (Historical Data) อย่างเป็นทางการ ดังนั้นเราจึงต้องพึ่งพาผู้ให้บริการข้อมูลภายนอกอย่าง Tardis ซึ่งเก็บข้อมูลเหล่านี้ไว้ให้เราสามารถเข้าถึงได้

API คืออะไร? อธิบายแบบเข้าใจง่ายสำหรับมือใหม่

หลายคนที่ไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อนอาจสงสัยว่า API (Application Programming Interface) คืออะไร ลองนึกภาพง่ายๆ ว่า API เปรียบเสมือน "พนักงานต้อนรับ" ที่คอยรับคำขอจากเราแล้วไปหยิบข้อมูลที่ต้องการมาให้

เมื่อเราต้องการข้อมูล เราจะส่ง "คำขอ" (Request) ไปยัง API ซึ่งจะมีรูปแบบดังนี้:

GET https://api.tardis.dev/v1/derivatives/deribit/option/orderbook_snapshots
    ?symbol=BTC-28MAR25-95000-P
    &from=2025-03-28T00:00:00Z
    &to=2025-03-28T01:00:00Z
    &api_key=YOUR_TARDIS_API_KEY

จากนั้น API จะตอบกลับมาเป็น ข้อมูล JSON ที่มีโครงสร้างเรียบร้อย เราสามารถนำข้อมูลนี้ไปใช้ในโปรแกรมหรือเว็บไซต์ของเราได้เลย

ขั้นตอนที่ 1: สมัครบัญชี Tardis

ก่อนจะดึงข้อมูลได้ เราต้องมี API Key จาก Tardis ก่อน ซึ่งขั้นตอนง่ายมาก:

หมายเหตุสำคัญ: หน้าจอ Dashboard จะแสดง API Key ของคุณ ควรคัดลอกและเก็บรักษาไว้อย่างปลอดภัย อย่าแชร์ให้คนอื่นเห็นเด็ดขาด เพราะใครก็ตามที่มี Key นี้จะสามารถใช้บริการแทนคุณได้

ขั้นตอนที่ 2: ทดสอบดึงข้อมูล Orderbook Snapshot

มาเริ่มดึงข้อมูลจริงกันเลย! Tardis มี Endpoint สำหรับ Orderbook Snapshot ดังนี้:

https://api.tardis.dev/v1/derivatives/deribit/option/orderbook_snapshots

สำหรับการทดสอบ เราสามารถใช้โปรแกรม cURL (มีมากับ macOS และ Linux อยู่แล้ว) หรือ Postman ก็ได้ ตัวอย่างคำสั่ง:

curl -X GET "https://api.tardis.dev/v1/derivatives/deribit/option/orderbook_snapshots?symbol=BTC-28MAR25-95000-P&from=2025-03-28T00:00:00Z&to=2025-03-28T01:00:00Z" \
  -H "X-API-Key: YOUR_TARDIS_API_KEY"

ในคำสั่งข้างต้น:

ขั้นตอนที่ 3: ใช้ Python ดึงข้อมูลมาเก็บไว้

หากต้องการเขียนโปรแกรมให้ทำงานอัตโนมัติ Python เป็นตัวเลือกที่ดีมากเพราะอ่านง่าย โค้ดตัวอย่างด้านล่างนี้จะดึงข้อมูล Orderbook มาเก็บไว้ในไฟล์ CSV:

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta


กำหนดค่าต่างๆ

API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1/derivatives/deribit/option/orderbook_snapshots"
SYMBOL = "BTC-28MAR25-95000-P"


กำหนดช่วงเวลา

from_date = "2025-03-28T00:00:00Z"
to_date = "2025-03-28T01:00:00Z"


สร้าง URL สำหรับคำขอ

params = {
    "symbol": SYMBOL,
    "from": from_date,
    "to": to_date
}

headers = {
    "X-API-Key": API_KEY
}


ส่งคำขอไปยัง Tardis API

response = requests.get(BASE_URL, params=params, headers=headers)


ตรวจสอบว่าสำเร็จหรือไม่

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    
    # แปลงข้อมูลเป็น DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # เก็บไว้ในไฟล์ CSV
    df.to_csv(f"orderbook_{SYMBOL}.csv", index=False)
    print(f"ดึงข้อมูลสำเร็จ! มี {len(data)} รายการ")
else:
    print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {response.status_code}")
    print(response.text)

เมื่อรันโค้ดนี้ คุณจะได้ไฟล์ CSV ชื่อ orderbook_BTC-28MAR25-95000-P.csv ที่มีข้อมูล Orderbook ทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนด

โครงสร้างข้อมูล Orderbook Snapshot

ข้อมูลที่ได้กลับมาจะมีโครงสร้างดังนี้ (แต่ละ Snapshot คือภาพสแน็ปช็อต ณ เวลาหนึ่ง):

{
  "timestamp": "2025-03-28T00:15:32.123456Z",
  "symbol": "BTC-28MAR25-95000-P",
  "bids": [
    {"price": 1200.5, "amount": 5.2},
    {"price": 1198.0, "amount": 12.1}
  ],
  "asks": [
    {"price": 1205.0, "amount": 3.8},
    {"price": 1210.5, "amount": 8.4}
  ]
}

ในส่วนนี้:

วิธีดึงข้อมูลหลายสัญญาพร้อมกัน

หากต้องการดึงข้อมูลหลายสัญญาพร้อมกัน สามารถใช้ Loop ใน Python ทำได้ดังนี้:

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime

API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1/derivatives/deribit/option/orderbook_snapshots"


รายการสัญญาที่ต้องการดึง

SYMBOLS = [
    "BTC-28MAR25-95000-P",
    "BTC-28MAR25-96000-P",
    "BTC-28MAR25-97000-P",
    "BTC-28MAR25-98000-P"
]

from_date = "2025-03-28T00:00:00Z"
to_date = "2025-03-28T01:00:00Z"

all_data = []

for symbol in SYMBOLS:
    params = {
        "symbol": symbol,
        "from": from_date,
        "to": to_date
    }
    
    headers = {"X-API-Key": API_KEY}
    response = requests.get(BASE_URL, params=params, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        all_data.extend(data)
        print(f"✓ ดึง {symbol} สำเร็จ: {len(data)} รายการ")
    else:
        print(f"✗ {symbol} ล้มเหลว: {response.status_code}")


เก็บทุกสัญญาลงไฟล์เดียว

df = pd.DataFrame(all_data)
df.to_csv("all_orderbooks.csv", index=False)
print(f"\nรวมทั้งหมด: {len(all_data)} รายการ")

เหมาะกับใคร / ไม่เหมาะกับใคร

เหมาะกับใคร ไม่เหมาะกับใคร
นักพัฒนา Python/JavaScript ที่ต้องการสร้างระบบเทรดอัตโนมัติ ผู้ที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโค้ดเลยและไม่ต้องการเรียนรู้
นักวิจัยที่ต้องการข้อมูลย้อนหลังเพื่อทดสอบกลยุทธ์ ผู้ที่ต้องการข้อมูล Real-time แบบเรียลไทม์ (Tardis เป็น Historical Data เท่านั้น)
Quants และนักเทรดที่ต้องการวิเคราะห์ Orderbook Depth ผู้ที่ต้องการฟรีทั้งหมด (Tardis มีค่าใช้จ่ายสำหรับข้อมูลเยอะ)
บริษัทที่ต้องการสร้างรายงานวิเคราะห์ตลาดออปชัน ผู้ที่ต้องการดึงข้อมูล Spot (หุ้น/คริปโตธรรมดา) เพราะ Tardis เน้น Derivatives

ราคาและ ROI

บริการ ราคา/เดือน ฟรีมีอะไรบ้าง เหมาะกับใคร
Tardis เริ่มต้น $49/เดือน Free Tier: 1,000 API calls/วัน ผู้ที่ต้องการข้อมูลหลาย Exchange
HolySheep AI เริ่มต้น $8/ล้าน Tokens เครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน ผู้ที่ต้องการใช้ LLM วิเคราะห์ข้อมูลที่ดึงมา
Deribit API (เอง) ฟรี แต่ไม่มี Historical Real-time เท่านั้น ผู้ที่ต้องการดึงแค่ข้อมูลปัจจุบัน

ทำไมต้องเลือก HolySheep

หลังจากดึงข้อมูล Orderbook มาแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น ซึ่งต้องใช้ AI หรือ LLM (Large Language Model) ช่วยประมวลผล สมัครที่นี่ เพื่อรับเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน

HolySheep AI เป็นแพลตฟอร์ม API ที่รวม LLM หลายตัวไว้ด้วยกัน มีจุดเด่นดังนี้:

โมเดล ราคา ($/ล้าน Tokens) เหมาะกับงาน
GPT-4.1 $8.00 งานที่ต้องการความแม่นยำสูงสุด
Claude Sonnet 4.5 $15.00 งานวิเคราะห์ข้อมูลซับซ้อน
Gemini 2.5 Flash $2.50 งานทั่วไป ราคาถูก
DeepSeek V3.2 $0.42 งานที่ต้องประหยัดมากที่สุด

ตัวอย่าง: ใช้ DeepSeek วิเคราะห์ Orderbook ที่ดึงมา

import requests

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"


อ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV ที่ดึงมา

with open("all_orderbooks.csv", "r") as f:
    orderbook_data = f.read()


สร้าง Prompt สำหรับ AI

prompt = f"""คุณคือนักวิเคราะห์ตลาดออปชัน
วิเคราะห์ข้อมูล Orderbook ต่อไปนี้และให้ความเห็น:
1. ความลึกของตลาด (Market Depth)
2. สัญญาณที่น่าสนใจ
3. คำแนะนำสำหรับนักเทรด

ข้อมูล:
{orderbook_data[:2000]}"""

payload = {
    "model": "deepseek-v3.2",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(HOLYSHEEP_URL, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print(result["choices"][0]["message"]["content"])
else:
    print(f"ข้อผิดพลาด: {response.status_code}")

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

1. ข้อผิดพลาด 401 Unauthorized

สาเหตุ: API Key ไม่ถูกต้องหรือหมดอายุ

# ❌ วิธีที่ผิด - Key ไม่ถูกต้อง
headers = {"X-API-Key": "invalid_key_123"}


✅ วิธีที่ถูก - ตรวจสอบ Key อย่างระมัดระวัง

API_KEY = "your_actual_api_key_here"  # ควรเก็บไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อม
headers = {"X-API-Key": os.environ.get("TARDIS_API_KEY")}

2. ข้อผิดพลาด 429 Rate Limit Exceeded

สาเหตุ: ส่งคำขอบ่อยเกินไป เกินโควต้าที่กำหนด

import time
import requests


❌ วิธีที่ผิด - ส่งคำขอทีละมากๆ โดยไม่หยุดพัก

for symbol in symbols:
    response = requests.get(url)  # จะโดน Rate Limit แน่นอน


✅ วิธีที่ถูก - ใส่ delay ระหว่างคำขอ

for symbol in symbols:
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 429:
        print("รอ 60 วินาที...")
        time.sleep(60)  # รอ 1 นาทีก่อนลองใหม่
    time.sleep(1)  # หน่วงเวลา 1 วินาทีระหว่างแต่ละคำขอ

3. ข้อผิดพลาด 400 Bad Request - Invalid Date Format

สาเหตุ: รูปแบบวันเวลาไม่ถูกต้อง

from datetime import datetime, timezone


❌ วิธีที่ผิด - รูปแบบไม่ถูกต้อง

from_date = "2025-03-28 00:00:00"  # ขาด 'T' และ 'Z'


❌ วิธีที่ผิดอีกแบบ - ใช้ timezone ที่ไม่ตรงกับ UTC

from_date = "2025-03-28T00:00:00+07:00"  # เป็น +7 ไม่ใช่ UTC


✅ วิธีที่ถูก - ISO 8601 format ที่ถูกต้อง

from_date = "2025-03-28T00:00:00Z"  # Z = UTC
to_date = "2025-03-28T23:59:59Z"


หรือสร้างจาก Python datetime

now = datetime.now(timezone.utc)
from_date = now.isoformat().replace("+00:00", "Z")

4. ข้อมูลว่างเปล่า (Empty Response)

สาเหตุ: ช่วงเวลาที่ระบุไม่มีข้อมูล หรือ Symbol ไม่มีอยู่จริง

# ❌ วิธีที่ผิด - ไม่ตรวจสอบว่าข้อมูลว่างหรือไม่
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)  # จะสร้าง DataFrame �

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง