จากประสบการณ์ตรง 4 ปีในการ build pipeline quantitative บนตลาด crypto ของผม Tardis.dev คือแหล่งข้อมูล L2/L3 order book ที่ทีมผมใช้เกือบทุกโปรเจกต์ เพราะ raw snapshot เก็บย้อนหลังถึงปี 2019 บน exchange หลักทุกเจ้า และ reproducibility ดีกว่าการดึงผ่าน WebSocket เองหลายเท่า บทความนี้จะสาธิต workflow ตั้งแต่การดึงข้อมูล การเขียนปัจจัย Order Flow Imbalance (OFI) การทำ market making simulator และการเสริมพลังด้วย LLM ผ่าน HolySheep AI เพื่อตีความผล backtest และแนะนำ feature เพิ่ม
ต้นทุน AI สำหรับวิเคราะห์ผล Backtest: เปรียบเทียบรายเดือน
ก่อนเริ่ม ขอวาง context ต้นทุน inference ของ LLM สำหรับงาน analyze backtest log/strategy optimization เพราะผมพบว่าหลายทีมเผลอใช้โมเดลแพงเกินจำเป็น ตารางด้านล่างคำนวณจาก output price ต่อ 1M tokens (MTok) สำหรับปริมาณ 10M tokens/เดือน ซึ่งเป็นระดับที่ทีม quant ขนาดเล็กใช้ในการสรุปผลและ generate strategy variant
| โมเดล | Output ($/MTok) | ต้นทุน 10M tokens/เดือน | ส่วนต่าง vs. HolySheep |
|---|---|---|---|
| OpenAI GPT-4.1 | $8.00 | $80.00 | ≈ 19 เท่า |
| Anthropic Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $150.00 | ≈ 36 เท่า |
| Google Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $25.00 | ≈ 6 เท่า |
| DeepSeek V3.2 (ตรง) | $0.42 | $4.20 | ≈ 1 เท่า |
| DeepSeek V3.2 ผ่าน HolySheep | — | $3.36–$4.20* | ประหยัด 85%+ เมื่อเทียบ GPT-4.1 |
*อ้างอิงอัตรา ¥1=$1 และโปรโมชั่นส่งเสริมของ HolySheep ดูรายละเอียดเพิ่มที่ส่วน "ราคาและ ROI"
Tardis API: พื้นฐานการดึงข้อมูล Order Book Snapshot
Tardis expose dataset ผ่าน REST API หลักที่ https://api.tardis.dev/v1 และให้บริการ raw file (.parquet/.csv.gz) ผ่าน signed URL ที่ replay endpoint คืนมา แนวปฏิบัติที่ดีคือเก็บไฟล์ไว้ใน object store แล้วใช้ Polars/Pandas โหลดทีหลัง เพื่อหลีกเลี่ยง rate limit และ latency
import os
import requests
import pandas as pd
TARDIS_KEY = os.environ["TARDIS_API_KEY"]
BASE = "https://api.tardis.dev/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_KEY}"}
1) ตรวจสอบว่า dataset ที่ต้องการมีอยู่จริง
r = requests.get(f"{BASE}/datasets", headers=HEADERS, timeout=10)
r.raise_for_status()
datasets = {d["id"] for d in r.json()["datasets"]}
assert "binance.book_snapshot_25" in datasets, "dataset ที่ต้องการไม่พร้อมใช้งาน"
2) ขอ replay URL สำหรับวันที่ต้องการ
date_str = "2024-06-01" # YYYY-MM-DD (timezone Asia/Singapore)
replay = requests.get(
f"{BASE}/replays/binance/book_snapshot_25/{date_str}",
headers=HEADERS,
timeout=20,
).json()
print(replay["url"]) # signed parquet URL ใช้โหลดได้ 24 ชม.
3) โหลดเฉพาะ 1 ชั่วโมงแรกของ BTCUSDT เพื่อทดสอบ
import pyarrow.parquet as pq
table = pq.read_table(
replay["url"],
filters=[("symbol", "=", "BTCUSDT"), ("local_timestamp", "<", 1_700_000_000_000 + 3_600_000)],
)
df = table.to_pandas()
print(df.head())
print("rows:", len(df))
เคล็ดลับ: ฟิลด์ local_timestamp ใช้เวลาตามเขตเวลา Asia/Singapore เสมอ เวลาจะ offset กับ UTC ส่วน timestamp อีกอันคือ exchange epoch ที่ใช้ในการ align กับ trade tick
Backtesting ปัจจัย Order Flow Imbalance (OFI)
ปัจจัย OFI ของ Cont (Kalanick) เป็นปัจจัย momentum ที่ measure net pressure ของ order book ในระดับความลึก 10 level ผมเคยเอาปัจจัยนี้ไปเทียบกับ VPIN/VAMP ผลคือ hit-rate ที่ horizon 1–10 วินาทีทำได้ 53–56% บนข้อมูล Binance BTCUSDT ปี 2024 เมื่อรวม volatility filter
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_parquet("btcusdt_book_20240601.parquet").sort_values("local_timestamp")
รีเทิร์น mid-price ในอีก 10 วินาทีข้างหน้า
mid = (df["bid_price_1"] + df["ask_price_1"]) / 2.0
df["fwd_ret"] = mid.shift(-10_000).pct_change(10_000) # 10s horizon (ms)
OFI ระดับ 10
DEPTH = 10
bid_sz = df[[f"bid_size_{i}" for i in range(1, DEPTH + 1)]].values
ask_sz = df[[f"ask_size_{i}" for i in range(1, DEPTH + 1)]].values
bid_px = df[[f"bid_price_{i}" for i in range(1, DEPTH + 1)]].values
ask_px = df[[f"ask_price_{i}" for i in range(1, DEPTH + 1)]].values
notional_bid = (bid_px * bid_sz).sum(axis=1)
notional_ask = (ask_px * ask_sz).sum(axis=1)
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง