ทำความรู้จัก Tardis.dev ก่อนเริ่มต้น

Tardis.dev เป็นบริการที่รวบรวมข้อมูลตลาดคริปโตแบบ real-time และย้อนหลังไว้ในที่เดียว สำหรับตลาด Deribit ซึ่งเป็นตลาด Options ที่ใหญ่ที่สุดในโลก Tardis มีข้อมูล options_chain ครบถ้วน ทำให้คุณสามารถดึงข้อมูล implied volatility ของ options แต่ละ strike price และ expiration date ได้ง่ายๆ สำหรับการทำ volatility backtesting คุณต้องการข้อมูลสองอย่างหลักๆ คือ ราคา options ในอดีต และ implied volatility surface ที่บันทึกไว้ ซึ่ง Tardis จัดเก็บข้อมูลเหล่านี้ไว้ในรูปแบบที่เข้าถึงง่ายผ่าน API

ขั้นตอนที่ 1 สมัครบัญชี Tardis และรับ API Key

ไปที่เว็บไซต์ Tardis.dev แล้วกดปุ่ม Sign Up ที่มุมขวาบน กรอกอีเมลและรหัสผ่านเพื่อสร้างบัญชี เมื่อเข้าสู่ระบบแล้วไปที่หน้า Dashboard คุณจะเห็น API Key ของคุณอยู่ในกล่องสีเทา ให้คุณคลิกปุ่ม Copy เพื่อคัดลอก API Key เก็บไว้ในที่ปลอดภัย เพราะจะต้องใช้ในโค้ด Python ของเรา หากคุณเพิ่งสมัครใหม่ Tardis จะให้เครดิตทดลองใช้ฟรีประมาณ 100,000 API credits สำหรับแผนฟรีคุณสามารถดึงข้อมูลย้อนหลังได้ 7 วัน แต่ถ้าต้องการข้อมูลนานกว่านั้นต้องซื้อแพลนแบบเสียเงิน ซึ่งเริ่มต้นที่ $29/เดือน สำหรับแผน Starter

ขั้นตอนที่ 2 ติดตั้ง Python และ Library ที่จำเป็น

ก่อนเริ่มเขียนโค้ด คุณต้องติดตั้ง Python เวอร์ชัน 3.8 ขึ้นไปก่อน ดาวน์โหลดได้จาก python.org เมื่อติดตั้งเสร็จแล้วเปิด Command Prompt หรือ Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งติดตั้ง library ต่อไปนี้ 
pip install tardis-client pandas numpy matplotlib requests
หลังจากติดตั้งเสร็จให้ทดสอบว่าติดตั้งสำเร็จโดยพิมพ์ 
python -c "import tardis; print('Tardis installed successfully')"
หากขึ้นข้อความว่า "Tardis installed successfully" แสดงว่าพร้อมใช้งานแล้ว

ขั้นตอนที่ 3 เขียนโค้ดดึงข้อมูล Options Chain จาก Tardis

ให้คุณสร้างไฟล์ Python ใหม่ชื่อ get_options_data.py แล้วพิมพ์โค้ดต่อไปนี้ 
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta


ตั้งค่า API Key ของคุณ

TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"


ดึงข้อมูล options chain ของ BTC จาก Deribit

def get_btc_options_chain():
    # กำหนดช่วงวันที่ต้องการ (7 วันย้อนหลัง)
    end_date = datetime.now()
    start_date = end_date - timedelta(days=7)
    
    # สร้าง URL สำหรับดึงข้อมูล
    url = f"{BASE_URL}/derivatives/deribit/options"
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    params = {
        "exchange": "deribit",
        "instrument_type": "option",
        "currency": "BTC",
        "start_date": start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
        "end_date": end_date.strftime("%Y-%m-%d"),
        "format": "json"
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        print(f"ดึงข้อมูลสำเร็จ จำนวน {len(data)} รายการ")
        return data
    else:
        print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {response.status_code}")
        print(response.text)
        return None


เรียกใช้ฟังก์ชัน

if __name__ == "__main__":
    options_data = get_btc_options_chain()
    
    if options_data:
        # แปลงเป็น DataFrame เพื่อวิเคราะห์
        df = pd.DataFrame(options_data)
        print(df.head())
        print(f"\nคอลัมน์ที่มี: {df.columns.tolist()}")
รันโค้ดด้วยคำสั่ง python get_options_data.py หากทุกอย่างถูกต้อง คุณจะเห็นข้อมูล options ที่ดึงมาจาก Deribit ผ่าน Tardis API

ขั้นตอนที่ 4 วิเคราะห์ Implied Volatility Surface

หลังจากดึงข้อมูลมาได้แล้ว ต่อไปเราจะมาวิเคราะห์ implied volatility surface ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการทำ volatility trading strategy 
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


ฟังก์ชันสำหรับสร้าง IV Surface

def create_iv_surface(options_data):
    """
    สร้าง implied volatility surface จากข้อมูล options
    """
    # กรองเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น
    df = pd.DataFrame(options_data)
    
    # สร้างตาราง pivot สำหรับ IV Surface
    # แกน X = Strike Price, แกน Y = Days to Expiration, แกน Z = Implied Volatility
    
    # กรอง options ที่มีข้อมูล IV ครบถ้วน
    df_filtered = df[df['implied_volatility'].notna()].copy()
    
    # คำนวณ moneyness (อัตราส่วน spot/strike)
    df_filtered['moneyness'] = df_filtered['underlying_price'] / df_filtered['strike_price']
    
    # จัดกลุ่มตาม moneyness และ days to expiration
    surface_data = df_filtered.groupby(['moneyness', 'days_to_expiration']).agg({
        'implied_volatility': 'mean'
    }).reset_index()
    
    return surface_data


ฟังก์ชันสำหรับทำ Volatility Backtest

def volatility_backtest(options_data, entry_date, exit_date, strategy='straddle'):
    """
    ทดสอบกลยุทธ์ Volatility
    strategy: 'straddle', 'strangle', 'butterfly'
    """
    df = pd.DataFrame(options_data)
    
    # กรองข้อมูลตามวันที่ต้องการ
    entry_data = df[df['timestamp'] >= entry_date]
    exit_data = df[df['timestamp'] >= exit_date]
    
    if strategy == 'straddle':
        # Long Straddle: ซื้อ ATM Call + Put
        atm_options = entry_data[
            (entry_data['strike_price'] / entry_data['underlying_price']).between(0.95, 1.05)
        ]
        
        entry_iv = atm_options['implied_volatility'].mean()
        
        # คำนวณ P&L
        exit_iv = exit_data['implied_volatility'].mean()
        
        pnl = exit_iv - entry_iv
        
        return {
            'entry_iv': entry_iv,
            'exit_iv': exit_iv,
            'pnl': pnl,
            'strategy': strategy
        }
    
    return None


ทดสอบกลยุทธ์

result = volatility_backtest(
    options_data, 
    entry_date='2024-01-01', 
    exit_date='2024-01-07',
    strategy='straddle'
)

if result:
    print(f"กลยุทธ์: {result['strategy']}")
    print(f"IV ตอนเข้า: {result['entry_iv']:.4f}")
    print(f"IV ตอนออก: {result['exit_iv']:.4f}")
    print(f"P&L: {result['pnl']:.4f}")

ขั้นตอนที่ 5 รวม API กับ AI เพื่อวิเคราะห์อัตโนมัติ

ส่วนที่น่าสนใจคือการนำ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลที่ดึงมาจาก Tardis คุณสามารถใช้ HolySheep AI เพื่อให้ AI ช่วยตีความผลลัพธ์และเสนอแนะกลยุทธ์ได้ 
import requests
import json

def analyze_with_holysheep(backtest_results, api_key):
    """
    ส่งผลลัพธ์ backtest ไปให้ AI วิเคราะห์
    """
    base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # สร้าง prompt สำหรับ AI
    prompt = f"""
    ผลการทดสอบ Volatility Backtest:
    - Entry IV: {backtest_results.get('entry_iv', 'N/A')}
    - Exit IV: {backtest_results.get('exit_iv', 'N/A')}
    - P&L: {backtest_results.get('pnl', 'N/A')}
    - กลยุทธ์: {backtest_results.get('strategy', 'N/A')}
    
    กรุณาวิเคราะห์ผลลัพธ์นี้และแนะนำ:
    1. ความหมายของ IV ที่เปลี่ยนแปลง
    2. ควรปรับกลยุทธ์อย่างไร
    3. ความเสี่ยงที่ควรระวัง
    """
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 1000
    }
    
    response = requests.post(
        f"{base_url}/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        return result['choices'][0]['message']['content']
    else:
        print(f"เกิดข้อผิดพลาด: {response.status_code}")
        return None


ใช้งาน

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
analysis = analyze_with_holysheep(result, HOLYSHEEP_API_KEY)

if analysis:
    print("\n=== ผลการวิเคราะห์จาก AI ===")
    print(analysis)
สังเกตได้ว่าโค้ดนี้ใช้ base_url เป็น https://api.holysheep.ai/v1 ซึ่งเป็น API ของ HolySheep AI ที่มีความเร็วต่ำกว่า 50ms และราคาประหยัดกว่ามากเมื่อเทียบกับบริการอื่น

เหมาะกับใคร / ไม่เหมาะกับใคร

เหมาะกับใคร ไม่เหมาะกับใคร
นักเทรดที่ต้องการทดสอบกลยุทธ์ Volatility บน Deribit ผู้ที่ต้องการข้อมูล real-time ตลอด 24 ชม. ต้องซื้อแพลนแพง
นักพัฒนา Quant ที่ต้องการ API ง่ายๆ ไม่ซับซ้อน ผู้ที่มีงบจำกัด เพราะข้อมูลย้อนหลังนานมีค่าใช้จ่ายสูง
นักศึกษาที่ศึกษาเรื่อง Options และ Volatility Trading ผู้ที่ไม่มีพื้นฐาน Python เลย ต้องเรียนรู้ก่อน
ผู้ที่ต้องการ Combine กับ AI สำหรับวิเคราะห์อัตโนมัติ ผู้ที่ต้องการดูแค่ราคา Spot ไม่ต้องการ Options

ราคาและ ROI

บริการ แพลนฟรี แพลน Starter แพลน Pro
Tardis.dev 7 วันย้อนหลัง, 100K credits $29/เดือน, 30 วัน, 1M credits $99/เดือน, 90 วัน, 5M credits
HolySheep AI เครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน GPT-4.1: $8/MTok Claude Sonnet 4.5: $15/MTok
ความเร็ว API - - HolySheep: <50ms
ROI โดยประมาณ เหมาะเริ่มต้นเรียนรู้ คุ้มค่าสำหรับทดสอบกลยุทธ์ เหมาะสำหรับทำงานจริง
สำหรับการทำ Volatility Backtest อย่างจริงจัง คุณควรใช้ Tardis แพลน Starter ขึ้นไป ร่วมกับ HolySheep AI สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากเมื่อเทียบกับการใช้ OpenAI หรือ Anthropic โดยตรง

ทำไมต้องเลือก HolySheep

HolySheep AI เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับการประมวลผลข้อมูล Volatility ด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรก ความเร็วตอบสนองต่ำกว่า 50ms ทำให้คุณสามารถวิเคราะห์ผลลัพธ์ได้รวดเร็ว ไม่ต้องรอนานเหมือนใช้บริการอื่น ประการที่สอง ราคาประหยัดมาก เช่น DeepSeek V3.2 อยู่ที่ $0.42/MTok เทียบกับ GPT-4.1 ที่ $8/MTok คุณประหยัดได้มากกว่า 85% ประการที่สาม รองรับการชำระเงินผ่าน WeChat และ Alipay สำหรับผู้ใช้ในประเทศจีนหรือเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ สะดวกมาก ประการที่สี่ มีเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน ให้คุณทดลองใช้ก่อนตัดสินใจ หากคุณต้องการเริ่มต้นใช้งาน สมัครที่นี่ วันนี้เพื่อรับเครดิตฟรีและเริ่มทดลอง API

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข

กรณีที่ 1: ได้รับข้อผิดพลาด 401 Unauthorized สาเหตุ: API Key ของ Tardis หมดอายุหรือไม่ถูกต้อง วิธีแก้ไขคือไปที่หน้า Dashboard ของ Tardis แล้วสร้าง API Key ใหม่ ตรวจสอบว่าไม่มีช่องว่างหรือตัวอักษรพิเศษติดมาด้วย 
# วิธีแก้ไข: ตรวจสอบและสร้าง Key ใหม่
TARDIS_API_KEY = "your_new_api_key_here"  # ลบช่องว่างทิ้ง


ทดสอบว่า Key ใช้ได้หรือไม่

test_response = requests.get(
    f"https://api.tardis.dev/v1/accounts/me",
    headers={"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
)

if test_response.status_code == 200:
    print("API Key ถูกต้อง")
else:
    print(f"API Key ไม่ถูกต้อง: {test_response.status_code}")
กรณีที่ 2: ได้รับข้อมูลว่างเปล่าหรือ None สาเหตุ: ช่วงวันที่ที่กำหนดไม่มีข้อมูล หรือ credits หมดแล้ว วิธีแก้ไขคือตรวจสอบยืนยันว่าช่วงวันที่ถูกต้อง และตรวจสอบยอด credits คงเหลือ 
# วิธีแก้ไข: ตรวจสอบ credits และเปลี่ยนช่วงวันที่
from datetime import datetime


ตรวจสอบ credits คงเหลือ

credits_response = requests.get(
    "https://api.tardis.dev/v1/accounts/me/credits",
    headers={"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
)

if credits_response.status_code == 200:
    credits_data = credits_response.json()
    remaining = credits_data.get('remaining', 0)
    print(f"Credits คงเหลือ: {remaining}")
    
    if remaining < 1000:
        print("Credits ใกล้หมด กรุณาซื้อเพิ่มหรือรอรอบถัดไป")


เปลี่ยนช่วงวันที่เป็นช่วงที่มีข้อมูล

start_date = "2024-03-01"  # ลองเปลี่ยนเป็นวันที่อื่น
end_date = "2024-03-07"
กรณีที่ 3: เกิดข้อผิดพลาด Rate Limit สาเหตุ: ส่งคำขอ API มากเกินไปในเวลาสั้นๆ วิธีแก้ไขคือใส่ delay ระหว่างการเรียก API และใช้ caching เพื่อลดจำนวนคำขอ 
import time
from functools import lru_cache


วิธีแก้ไข: ใช้ caching และ delay

@lru_cache(maxsize=100)
def cached_get_options(start_date, end_date):
    """เก็บข้อมูลที่เคยดึงแล้วไว้ใน cache"""
    # เพิ่ม delay 0.5 วินาทีเพื่อไม่ให้โดน rate limit
    time.sleep(0.5)
    
    response = requests.get(
        f"https://api.tardis.dev/v1/derivatives/deribit/options",
        headers={"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"},
        params={
            "start_date": start_date,
            "end_date": end_date,
            "format": "json"
        }
    )
    
    if response.status_code == 429:
        print("โดน Rate Limit รอ 10 วินาที")
        time.sleep(10)
        return cached_get_options(start_date, end_date)  # ลองใหม่
    
    return response.json()


ใช้งาน

data = cached_get_options("2024-03-01", "2024-03-07")

สรุปและขั้นตอนถัดไป

การทำ Volatility Backtesting ด้วย Deribit Options Chain และ Tardis เป็นกระบวนการที่ไม่ซับซ้อนเกินไปสำหรับผู้เริ่มต้น ขั้นตอนหลักๆ คือ สมัครบัญชี Tardis ดึงข้อมูลผ่าน API นำมาวิเคราะห์หา Implied Volatility Surface แล้วทดสอบกลยุทธ์ สิ่งสำคัญคือการเลือกใช้บริการ API ที่เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการ HolySheep AI เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI เพราะมีความเร็วสูง ราคาประหยัด และรองรับการชำระเงินที่หลากหลาย หากคุณพร้อมเริ่มต้นวิเคราะห์ Volatility อย่างจริงจัง ลองใช้ Tard

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

บทความที่เกี่ยวข้อง