ผมเขียนบทความนี้จากประสบการณ์ตรงหลายเดือนในการใช้ Tardis ร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างกลยุทธ์การทำ market making เมื่อเร็วๆ นี้ผมย้าย inference workload ทั้งหมดมาใช้ สมัครที่นี่ เพราะ latency ต่ำกว่า 50ms และอัตราแลกเปลี่ยน ¥1=$1 ช่วยประหยัดต้นทุน AI ได้มากกว่า 85% เมื่อเทียบกับ OpenAI/Anthropic โดยตรง ในบทความนี้ผมจะแชร์ workflow ตั้งแต่ดึง historical order book ย้อนหลังไปจนถึง backtest กลยุทธ์อย่างสมบูรณ์
ทำไมต้อง Tardis + HolySheep AI สำหรับทำ Market Making Backtest
Tardis เป็นบริการข้อมูลคริปโตคุณภาพสูงที่เก็บ historical order book, trades, และ derivative data ของหลายสิบ exchange (Binance, Coinbase, OKX, Bybit, Kraken, FTX ฯลฯ) แบบ tick-level ความละเอียดสูง เหมาะกับการทำ HFT และ market making research
ก่อนเริ่ม ผมขอเทียบราคา inference output ของโมเดลชั้นนำในปี 2026 (อ้างอิงราคาเปิดเผยของแต่ละแพลตฟอร์ม):
| โมเดล | ราคา Output ($/MTok) — ตรงจากผู้ให้บริการ | ราคา Output ($/MTok) — ผ่าน HolySheep | ประหยัด |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | ≈ $1.20 | 85% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | ≈ $2.25 | 85% |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | ≈ $0.38 | 85% |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | ≈ $0.063 | 85% |
ตัวอย่างต้นทุนรายเดือนสำหรับงาน backtest ขนาด 10 ล้าน tokens (output) — คำนวณจากสูตร tokens × ราคา/1,000,000:
- GPT-4.1 ตรง: 10M × $8 = $80.00/เดือน | ผ่าน HolySheep: $12.00/เดือน — ส่วนต่าง $68.00
- Claude Sonnet 4.5 ตรง: 10M × $15 = $150.00/เดือน | ผ่าน HolySheep: $22.50/เดือน — ส่วนต่าง $127.50
- Gemini 2.5 Flash ตรง: 10M × $2.50 = $25.00/เดือน | ผ่าน HolySheep: $3.75/เดือน — ส่วนต่าง $21.25
- DeepSeek V3.2 ตรง: 10M × $0.42 = $4.20/เดือน | ผ่าน HolySheep: $0.63/เดือน — ส่วนต่าง $3.57
ผมรัน workload 10M tokens/เดือน ผ่าน HolySheep ด้วย