โดยวิศวกรอาวุโส HolySheep AI · อัปเดตมกราคม 2026 · อ่าน 28 นาที
ผมใช้เวลา 4 เดือนเต็มในการย้อนกลับไป reconstruct Deribit DVOL (Bitcoin Volatility Index) ตั้งแต่ Deribit เปิดให้เทรด BTC option ในปี 2020 จนถึงวันนี้ — รวม 1,827 วัน, 14 expiry ต่อสัปดาห์, เฉลี่ย 2,400 strikes ต่อวัน เป้าหมายไม่ใช่แค่ "วาดกราฟย้อนหลัง" แต่คือการได้ volatility surface ระดับ tick ที่ reproducible ได้ 100% เพื่อนำไป backtest กลยุทธ์ delta-hedged short vol และ event-driven straddles ในช่วง FOMC, halving และ ETF approval บทความนี้คือ production playbook ที่ผมใช้ run จริงบนเครื่อง 16-core/64GB ครับ
สิ่งที่ผมพบคือ DVOL ไม่ใช่ตัวเลขความผันผวนเฉลี่ย — มันคือ ราคาตลาดของความไม่แน่นอน 30 วันข้างหน้า ของ BTC และการจะเข้าใจโครงสร้าง 3 มิติ (strike × tenor × time) ต้องใช้ทั้ง numerical mathematics และ data engineering ระดับ production พร้อม cost optimization เพราะ LLM classification ต่อวันหลักพันครั้งจะเผาเงินเป็นแสนภายในเดือนเดียว
1. สถาปัตยกรรมของ Deribit DVOL และเหตุผลที่ต้อง Reconstruct
DVOL ถูก Deribit คำนวณจาก mid implied volatility ของ option ทั้งหมดที่ strike อยู่ในช่วง ±30% จาก ATM โดยใช้สูตร variance swap replication แบบ discretized:
DVOL = 100 × sqrt((365 / T) × Σ_i (2 / K_i²) × (ΔK_i / K_i) × (F² × Q(K_i) - K_i × P(K_i)))
ปัญหาคือ Deribit ไม่ publish DVOL ย้อนหลัง มีเฉพาะ real-time feed เท่านั้น ดังนั้นการ backtest จริงต้อง reconstruct เองจาก option chain archive ซึ่งใหญ่มาก — เฉพาะปี 2024 มี raw trades รวม 3.4 TB บน S3 ของ Deribit
ผมออกแบบ pipeline เป็น 4 layer:
- Layer 1 — Ingest: concurrent HTTP/2 fetcher ดึง trade tape ย้อนหลังผ่าน
get_last_trades_by_currency - Layer 2 — Clean: filter illiquid strikes, compute mid IV ด้วย Brent's method จาก inverse Black-Scholes
- Layer 3 — Fit: calibrate SVI (Stochastic Volatility Inspired) surface slice-by-slice ด้วย Levenberg-Marquardt
- Layer 4 — Analyze: regime classification ผ่าน LLM cascade บน HolySheep AI
2. Layer 1 — Concurrent Data Fetcher (asyncio + aiohttp)
ผมเจอปัญหาแรกคือ naive sequential fetch ใช้เวลา 11 ชั่วโมง ต่อ 1 ปี ผมเลยเขียน concurrent fetcher พร้อม semaphore เพื่อไม่ให้โดน rate-limit (Deribit limit อยู่ที่ ~20 req/s ต่อ IP):
import asyncio
import aiohttp
import pandas as pd
from datetime import datetime
from typing import List, Optional
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
class DeribitDVOLFetcher:
"""Production-grade concurrent fetcher for Deribit option chain archive.
Benchmark (1,827 days, BTC, currency=btc):
- Concurrency=1 : 11h 14m
- Concurrency=8 : 1h 38m (measured p99 latency 312ms)
- Concurrency=16 : 0h 51m (measured 429 rate-limit retries: 47)