บทความนี้เขียนจากประสบการณ์ตรงของทีม HolySheep AI (สมัครที่นี่) ในการช่วยเหลือลูกค้ากลุ่ม hedge fund และทีม quant ขนาดเล็กกว่า 20 โปรเจกต์ ระหว่างปี 2024-2025 รวมถึงเคสที่ทำให้เราเสียเวลา debug ทั้งคืนจนเกือบพลาด deadline ส่งมอบกลยุทธ์ให้ลูกค้า

เจอ ConnectionError timeout 2 ชั่วโมง — บทเรียนที่ทำให้ผมเขียนบทความนี้

เมื่อเดือนมีนาคม 2025 ผมได้รับงานให้ทำ backtest กลยุทธ์ funding rate arbitrage ระหว่าง Binance กับ Bybit ย้อนหลัง 8 เดือนสำหรับเหรียญ top 20 ที่มี market cap สูง ผมเริ่มด้วยการดึงข้อมูล order book แบบ snapshot 25 ระดับผ่าน Tardis API แต่ทุกครั้งที่รันสคริปต์จะเจอ ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.tardis.dev', port=443): Read timed out ทันทีที่ขนาดไฟล์เกิน 2 GB ผมนั่งแก้อยู่ 2 ชั่วโมงจึงรู้ว่าปัญหาไม่ใช่ที่ Tardis แต่เป็นที่การตั้งค่า timeout ของ requests และการขาด retry mechanism ที่เหมาะสม หลังจากนั้นผมยังเจอ 401 Unauthorized อีก 3 ครั้งเพราะ Tardis มีรูปแบบ API key เป็น TD.xxxxx ที่ผมเผลอนำไปเขียนใน header ผิดช่อง บทความนี้จึงรวมทั้งหมดไว้เพื่อให้คุณไม่ต้องเสียเวลาเหมือนผม

Tardis API คืออะไร และทำไมทีม quant ถึงเลือกใช้?

ขั้นตอนที่ 1: สมัคร Tardis API Key และเตรียม Environment

สมัครที่ tardis.dev แล้วไปที่เมนู Dashboard เพื่อ generate API key จะได้ค่าในรูปแบบ TD.xxxxxxxxxxxx จากนั้นติดตั้ง dependencies:

pip install requests pandas pyarrow tqdm
export TARDIS_API_KEY="TD.YOUR_KEY_HERE"

ขั้นตอนที่ 2: โค้ดหลักสำหรับดึงข้อมูล Funding Rate จาก 3 Exchange พร้อมกัน

โค้ดด้านล่างนี้คัดลอกไปรันได้ทันที ใช้ดึงข้อมูล funding rate ย้อนหลัง 6 เดือนของ BTCUSDT จากทั้ง 3 exchange แล้วบันทึกเป็นไฟล์ Parquet เพื่อใช้ใน backtest ต่อไป:

import os
import requests
import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from tqdm import tqdm

API_KEY = os.environ["TARDIS_API_KEY"]
BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"

def fetch_funding(exchange: str, symbol: str,
                  from_date: str, to_date: str) -> pd.DataFrame:
    """ดึงข้อมูล funding rate แบบ normalized (JSON Lines)"""
    headers = {"Authorization": API_KEY, "Accept": "application/json"}
    params = {
        "exchange": exchange,
        "symbol": symbol,
        "from": from_date,
        "to": to_date,
        "dataFormat": "normalized",
    }
    resp = requests.get(
        f"{BASE_URL}/funding",
        headers=headers,
        params=params,
        stream=True,
        timeout=120,
    )
    resp.raise_for_status()
    rows = [pd.read_json(line, typ="series")
            for line in resp.iter_lines() if line]
    return pd.DataFrame(rows)


รัน 3 exchange พร้อมกัน

EXCHANGES = ["binance-futures", "okex-swap", "bybit"]
SYMBOL = "BTCUSDT"
FROM, TO = "2024-07-01", "2024-12-31"

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as pool:
    futures = {ex: pool.submit(fetch_funding, ex, SYMBOL, FROM, TO)
               for ex in EXCHANGES}
    results = {ex: f.result() for ex, f in futures.items()}

for ex, df in results.items():
    path = f"funding_{ex}_{SYMBOL}.parquet"
    df.to_parquet(path)

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
บทความที่เกี่ยวข้อง