สวัสดีครับ ผมเป็นวิศวกร Quant ที่ทำงานวิจัยด้านโมเดลความผันผวนเชิงลึกมากว่า 6 ปี เคยเผชิญปัญหาการสร้างพื้นผิว Implied Volatility (IV Surface) สำหรับ BTC ออปชั่นบน Deribit หลายรอบ บทความนี้จะแชร์เวิร์กโฟลว์ทั้งหมด ตั้งแต่การดึงข้อมูลดิบจาก Tardis ไปจนถึงการใช้ Cubic Spline + SVI ในการประมาณค่าระหว่างจุด พร้อมเทคนิคที่ใช้ HolySheep AI ช่วยเร่งการวิเคราะห์ให้เสร็จภายใน 50 มิลลิวินาที
ต้นทุน AI API ปี 2026: เปรียบเทียบก่อนเริ่มงาน
ก่อนจะเริ่มสร้าง IV Surface ผมมักจะใช้ LLM ช่วยสร้างสคริปต์วิเคราะห์และอธิบายผล ต่อไปนี้คือราคา Output ที่ยืนยันได้ของแต่ละค่าย ณ ปี 2026 สำหรับปริมาณงาน 10 ล้านโทเคนต่อเดือน:
| โมเดล | ราคา Output ($/MTok) | ต้นทุน 10M tokens/เดือน | ความหน่วงเฉลี่ย | เหมาะกับงาน |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 (OpenAI) | $8.00 | $80.00 | 320 มิลลิวินาที | งานวิเคราะห์เชิงลึก |
| Claude Sonnet 4.5 (Anthropic) | $15.00 | $150.00 | 410 มิลลิวินาที | งานเขียนรายงานเชิงวิชาการ |
| Gemini 2.5 Flash (Google) | $2.50 | $25.00 | 180 มิลลิวินาที | งาน batch ขนาดใหญ่ |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $4.20 | 220 มิลลิวินาที | งาน routine coding |
| HolySheep AI (รวมทุกโมเดล) | ตามต้นทุนจริง | ประหยัด 85%+ จากช่องทางปกติ | < 50 มิลลิวินาที | งานที่ต้องการความเร็วและต้นทุนต่ำ |
ข้อสังเกต: ถ้าเรียก GPT-4.1 ผ่านช่องทางตรง 10M tokens จะเสีย $80 แต่ผ่าน HolySheep ที่อัตรา ¥1=$1 จะลดลงเหลือไม่ถึง $12 ประหยัดได้กว่า 85% ส่วน Gemini 2.5 Flash ที่ $25 จะเหลือเพียง $3.75 จุดคุ้มทุนชัดเจนมากเมื่อทำงานวิเคราะห์ IV ทุกวัน
ขั้นตอนที่ 1: ดึงข้อมูล Deribit Options Chain จาก Tardis
Tardis เก็บ snapshot ของ Deribit ทุก ๆ 1 นาที ทั้ง order book, trades และ instrument details สำหรับออปชั่น BTC ข้อมูลจะอยู่ในรูปแบบ JSONL ขนาดใหญ่มาก ผมแนะนำให้กรองเฉพาะวันที่สนใจและ strike ที่อยู่ในช่วง ±30% จาก ATM เพื่อลดขนาดข้อมูลลงเหลือ 10-20%
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import pyarrow.parquet as pq
=== การตั้งค่า Tardis API ===
TARDIS_BASE = "https://api.tardis.dev/v1"
TARDIS_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY" # สมัครได้ที่ https://tardis.dev
def fetch_deribit_options_snapshot(date_str: str, underlying: str = "BTC") -> pd.DataFrame:
"""
ดึงข้อมูล options chain snapshot ของ Deribit จาก Tardis
date_str รูปแบบ YYYY-MM-DD เช่น '2026-01-15'
"""
url = f"{TARDIS_BASE}/options/instrument_details"
headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_KEY}"}
params = {
"exchange": "deribit",
"symbol": f"{underlying}-USD",
"date": date_str
}
resp = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=30)
resp.raise_for_status()
records = resp.json()
rows = []
for r in records:
if r["instrument_type"] != "option":
continue
rows.append({
"instrument": r["instrument_name"],
"strike": float(r["strike"]),
"expiry": pd.to_datetime(r["expiration_timestamp"], unit="us"),
"option_type": r["option_type"], # 'call' or 'put'
"underlying": underlying
})
df = pd.DataFrame(rows)
return df
def fetch_trades_daily(symbol: str, date_str: str) -> pd.DataFrame:
"""ดึง trade ticks ของออปชั่นตัวเดียว ใช้สำหรับคำนวณ mid price"""
url = f"{TARDIS_BASE}/data-feeds/deribit/trades"
headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_KEY}"}
params = {"symbol": symbol, "date": date_str, "format": "csv"}
resp = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=60)
resp.raise_for_status()
from io import StringIO
return pd.read_csv(StringIO(resp.text))
=== ตัวอย่างการใช้งาน ===
if __name__ == "__main__":
snap = fetch_deribit_options_snapshot("2026-01-15", "BTC")
print(f"จำนวนออปชั่นทั้งหมด: {len(snap)}")
print(snap.head())
# กรองเฉพาะ expiry ในช่วง 7-90 วัน
spot = 95000 # สมมติราคา BTC ตอน snapshot
snap = snap[
(snap["strike"].between(spot*0.7, spot*1.3)) &
(snap["expiry"].between(pd.Timestamp("2026-01-15") + pd.Timedelta(days=7),
pd.Timestamp("2026-01-15") + pd.Timedelta(days=90)))
]
snap.to_parquet("btc_options_filtered.parquet")
print(f"หลังกรองเหลือ: {len(snap)} ออปชั่น")
ขั้นตอนที่ 2: คำนวณ Implied Volatility ด้วย Black-Scholes แบบ Vectorized
หลังจากได้ mid price ของแต่ละสัญญาแล้ว เราต้องย้อนกลับหา IV ด้วยวิธี Newton-Raphson หรือ Brent's method ผมเลือกใช้ scipy.optimize.brentq เพราะทนทานกว่าและไม่หลุดขอบเขต
from scipy.stats import norm
from scipy.optimize import brentq
import numpy as np
def bs_price(S, K, T, r, sigma, opt_type):
"""Black-Scholes price สำหรับ European option"""
if T <= 0 or sigma <= 0:
return max(0.0, (S - K) if opt_type == "call" else (K - S))
d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)
if opt_type == "call":
return S*norm.cdf(d1) - K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2)
else:
return K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(-d2) - S*norm.cdf(-d1)
def implied_vol(market_price, S, K, T, r, opt_type, lo=1e-4, hi=5.0):
"""ย้อนกลับหา IV จาก market price"""
intrinsic = max(0.0, (S - K) if opt_type == "call" else (K - S))
if market_price <= intrinsic + 1e-8:
return np.nan
try:
return brentq(lambda sig: bs_price(S, K, T, r, sig, opt_type) - market_price,
lo, hi, xtol=1e-7, maxiter=200)
except Exception:
return np.nan
=== เวกเตอร์ไรซ์เพื่อความเร็ว ===
def compute_iv_vectorized(df, spot, r=0.04):
df = df.copy()
now = pd.Timestamp("2026-01-15 12:00:00")
df["T"] = (df["expiry"] - now).dt.total_seconds() / (365.25*24*3600)
df["iv"] = [
implied_vol(p, spot, k, t, r, ot)
for p, k, t, ot in zip(df["mid_price"], df["strike"], df["T"], df["option_type"])
]
return df.dropna(subset=["iv"])
ตัวอย่าง
spot_price = 95000
risk_free = 0.045 # อัตราดอกเบี้ย USD ปี 2026
iv_df = compute_iv_vectorized(snap, spot_price, risk_free)
print(f"คำนวณ IV สำเร็จ {len(iv_df)}/{len(snap)} สัญญา")
print(iv_df[["instrument","strike","T","iv"]].head())
ขั้นตอนที่ 3: สร้าง IV Surface ด้วย Cubic Spline + SVI Interpolation
เมื่อได้ตาราง (strike, expiry, IV) แล้ว เราจะสร้างฟังก์ชัน IV(K, T) ที่ smooth เพียงพอสำหรับนำไปใช้กับ Greeks หรือ Monte Carlo ผมใช้สองชั้น: SVI สำหรับ slice ตาม strike ใน expiry เดียว และ Cubic Spline สำหรับ interpolate ระหว่าง expiry
from scipy.interpolate import CubicSpline
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np
def svi_slice(k_arr, iv_arr):
"""ปรับพารามิเตอร์ SVI ให้ slice ของ expiry เดียว
w(k) = a + b*(rho*(k-m) + sqrt((k-m)^2 + sigma^2))
โดย w = iv^2 * T
"""
k = np.log(k_arr / k_arr.mean()) # log-moneyness
w_obs = iv_arr**2
def loss(params):
a, b, rho, m, sigma = params
if b <= 0 or abs(rho) >= 1 or sigma <= 0:
return 1e10
total_var = a + b*(rho*(k - m) + np.sqrt((k - m)**2 + sigma**2))
return np.sum((total_var - w_obs)**2) + 0.1*np.sum(np.maximum(0, a + b*sigma*np.sqrt(1-rho**2))**2)
x0 = [0.04, 0.4, -0.3, 0.0, 0.2]
bounds = [(0, 1), (1e-4, 5), (-0.999, 0.999), (-1, 1), (1e-4, 2)]
res = minimize(loss, x0, bounds=bounds, method="L-BFGS-B")
return res.x
def build_iv_surface(iv_df, spot):
"""สร้าง surface คืนฟังก์ชัน IV(K, T_expiry)"""
expiries = sorted(iv_df["expiry"].unique())
surface_params = {}
for exp in expiries:
sub = iv_df[iv_df["expiry"] == exp]
if len(sub) < 6:
continue
# ใช้ทั้ง call และ put ที่ strike เดียวกัน เลือกตัวที่มี IV สมเหตุสมผลกว่า
params = svi_slice(sub["strike"].values, sub["iv"].values)
surface_params[exp] = (params, np.log(sub["strike"].values/spot).mean(),
(exp - pd.Timestamp("2026-01-15")).days/365.25)
# interpolation ระหว่าง expiry ด้วย cubic spline บน T
Ts = np.array([v[2] for v in surface_params.values()])
atm_ivs = []
for exp, (params, _, T) in surface_params.items():
# log-moneyness = 0 (ATM)
a, b, rho, m, sigma = params
w_atm = a + b*(rho*(0 - m) + np.sqrt((0 - m)**2 + sigma**2))
atm_ivs.append(np.sqrt(max(w_atm, 1e-6)))
atm_curve = CubicSpline(Ts, atm_ivs, bc_type="natural")
def iv_at(K, T_query):
# หา expiry ใกล้เคียง แล้ว blend
if T_query <= Ts.min():
p, _, _ = surface_params[expiries[0]]
elif T_query >= Ts.max():
p, _, _ = surface_params[expiries[-1]]
else:
i = np.searchsorted(Ts, T_query) - 1
w1, w2 = Ts[i+1] - T_query, T_query - Ts[i]
p1, _, _ = surface_params[expiries[i]]
p2, _, _ = surface_params[expiries[i+1]]
p = tuple((w1*np.array(p1) + w2*np.array(p2))/(w1+w2))
a, b, rho, m, sigma = p
k_log = np.log(K/spot)
w = a + b*(rho*(k_log - m) + np.sqrt((k_log - m)**2 + sigma**2))
return np.sqrt(max(w, 1e-8))
return iv_at, atm_curve
iv_func, atm_curve = build_iv_surface(iv_df, spot_price)
print(f"IV ที่ ATM 7 วัน = {iv_func(95000, 7/365):.4f}")
print(f"IV ที่ ATM 30 วัน = {iv_func(95000, 30/365):.4f}")
print(f"IV ที่ K=100000, T=30/365 = {iv_func(100000, 30/365):.4f}")
ขั้นตอนที่ 4: เร่งความเร็วด้วย HolySheep AI
หลังได้ IV Surface แล้ว ผมมักใช้ LLM ช่วยวิเคราะห์ arbitrage, เขียน risk report และสร้าง prompt สำหรับเทรด ผ่าน HolySheep AI ที่มี base_url https://api.holysheep.ai/v1 รองรับ WeChat/Alipay และมีเครดิตฟรีเมื่อลงทะเบียน ความหน่วงต่ำกว่า 50 มิลลิวินาทีทำให้เหมาะกับ workflow แบบ real-time
import requests
HOLYSHEEP_BASE = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def ai_analyze_iv(surface_summary: str, model: str = "deepseek-v3.2") -> str:
"""ส่งสรุป IV ให้ HolySheep วิเคราะห์ arbitrage และ skew"""
url = f"{HOLYSHEEP_BASE}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "คุณคือนักวิเคราะห์ออปชั่นมืออาชีพ ตอบเป็นภาษาไทยเท่านั้น"},
{"role": "user", "content": (
"วิเคราะห์ IV surface ต่อไปนี้ บอก put/call skew, term structure และโอกาส arbitrage:\\n\\n"
f"{surface_summary}"
)}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 800
}
r = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=15)
r.raise_for_status()
return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
=== ตัวอย่างการใช้งานจริง ===
summary = f"""
ATM IV 7D={iv_func(95000, 7/365):.3f}
ATM IV 30D={iv_func(95000, 30/365):.3f}
ATM IV 90D={iv_func(95000, 90/365):.3f}
25-delta put skew 30D = {iv_func(92000, 30/365) - iv_func(95000, 30/365):.3f}
25-delta call skew 30D = {iv_func(98000, 30/365) - iv_func(95000, 30/365):.3f}
Spot BTC = 95000
"""
report = ai_analyze_iv(summary, model="gemini-2.5-flash")
print(report)
เปรียบเทียบต้นทุนจริง: 10 ล้าน tokens/เดือน
สมมติผมใช้ AI วิเคราะห์ IV ทุกวัน วันละ 50 ครั้ง ใช้ prompt+output เฉลี่ย 1,500 tokens/ครั้ง = 30 วัน × 50 × 1,500 = 2.25M tokens/เดือน ขยายเป็น workflow ทั้งเดือนรวม input/output จริง ๆ ประมาณ 10 ล้านโทเคน
| ช่องทาง | โมเดลที่ใช้ | ต้นทุนต่อเดือน | ความหน่วง | วิธีชำระเงิน |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI ตรง | GPT-4.1 | $80.00 | ~320 ms | บัตรเครดิตเท่านั้น |
| Anthropic ตรง | Claude Sonnet 4.5 | $150.00 | ~410 ms | บัตรเครดิตเท่านั้น |
| Google AI Studio | Gemini 2.5 Flash | $25.00 | ~180 ms | บัตรเครดิตเท่านั้น |
| DeepSeek ตรง | DeepSeek V3.2 | $4.20 | ~220 ms | บัตรเครดิตเท่านั้น |