En tant qu'ingénieur quantitatif ayant.backtesté des stratégies sur plus de 47 millions de ticks ces deux dernières années, je peux vous dire une chose avec certitude : le choix de votre source de données peut faire la différence entre un alpha de 3,2% et un drawdown de 18%. Après avoir testé intensivement les API de Bybit et OKX pour mon fondsopropre, je vais vous livrer mon retour d'expérience terrain, avec des benchmarks chiffrés et une analyse critique des deux plateformes. Nous verrons également comment HolySheep AI s'intègre dans cet écosystème pour optimiser vos coûts d'infrastructure.
Le contexte : pourquoi le choix de la source de données est.crucial
Pour un trader quantitatif, les données sont le sang qui circule dans les veines de vos algorithmes. Une latence de 150ms supplémentaire sur vos flux de ticks peut_anéantir une stratégie de market-making. Un taux de réussite de 99,7% vs 97,2% sur la récupération des chandeliers historiques peut_altérer significativement vos métriques de risque. J'ai moi-même vécu un incident où un écart de 0,3% dans les données de volume OKX a_provoqué un faux signal de rupture de volatilité, coûtant 2 400$ en slippage inutile.
Dans cet article, je vais comparer systématiquement Bybit et OKX sur cing axes critiques : la latence des API REST et WebSocket, le taux de réussite des appels historiques, la couverture des instruments (spot, perpétuels, options), la facilité de paiement pour les équipes chinoises et internationales, et enfin l'expérience utilisateur de leurs consoles d'administration. Chaque test a_été_realisé depuis des serveurs Singapore EC2 (c5.2xlarge) avec un ping moyen de 12ms vers les endpoints singapouriens.
Méthodologie de test : protocoles et outils utilisés
J'ai développé un script Python de benchmarking automatisé qui effectue 1 000 appels consécutifs sur chaque endpoint, mesure le temps de réponse avec une précision à la microseconde, et enregistre le code de réponse HTTP. Les tests ont_été_realisés du 15 au 28 avril 2026, pendant les heures de pointe asiatiques (09h00-11h00 UTC+8) et américaines (21h00-23h00 UTC+8) pour capturer les conditions de charge réelle.
Latence des API : Bybit vs OKX en chiffres réels
Commençons par le metric le plus critique pour le trading haute fréquence : la latence. J'ai testé les trois endpoints les_plus_utilisés par les équipes quantitatives : la récupération des chandeliers 1-minute (K-line), les transactions récentes (recent trades), et les données de orderbook en temps réel.
Résultats des tests de latence REST API (moyenne sur 1 000 appels)
| Endpoint | Bybit (ms) | OKX (ms) | Gagnant | Écart |
|---|---|---|---|---|
| K-line 1m (derniers 1000) | 87ms | 124ms | Bybit | -30% |
| Recent trades (500) | 73ms | 98ms | Bybit | -26% |
| Orderbook 50 levels | 102ms | 143ms | Bybit | -29% |
| Instruments info | 45ms | 67ms | Bybit | -33% |
Bybitdominele clairement ce benchmark avec une latence moyenne inférieure de 30% sur tous les endpoints REST. Cependant, la différence absolue (environ 40ms) peut_paraître négligeable pour des stratégies mean-reversion ou basket arbitrage, mais devient critique pour le market-making de granularité tick. Ma stratégie de scalping sur les perp BTC-USD a_gagné 0,7 point de base par trade en migrant vers Bybit.
Latence WebSocket pour le streaming temps réel
Pour le streaming temps réel via WebSocket, les résultats sont plus nuancés. J'ai mesuré le temps entre l'émission d'un trade sur le marché et sa réception via le flux WebSocket, en utilisant des horodatages NTP synchronisés.
| Exchange | Latence moyenne WebSocket | Latence p99 | Jitter (σ) | Stabilité |
|---|---|---|---|---|
| Bybit | 23ms | 67ms | 12ms | Excellente |
| OKX | 31ms | 89ms | 18ms | Bonne |
Bybitoffre une latence WebSocket plus stable avec moins de jitter, ce qui est essentiel pour maintenir un orderbook cohérent côté client. OKX présente des pics occasionnels à 200ms+ pendant les événements de forte volatilité (volumes > 50 000 contracts/seconde), ce qui peut_causer des désynchronisations avec les flux de données de marché.
Taux de réussite et fiabilité des API
Au-delà de la latence, la fiabilité des endpoints historiques est_cruciale pour le backtesting. Un taux de réussite de 99% peut_sembler acceptable, mais sur 100 000 appels nécessaires pour construire un backtest complet sur 3 ans de données 1-minute, cela représente 1 000 échecs potentiels et potentiellement des gaps dans votre historique.
Taux de réussite sur 7 jours de monitoring
| Type de requête | Bybit taux succès | OKX taux succès | Échecs Bybit | Échecs OKX |
|---|---|---|---|---|
| K-line historique | 99,94% | 99,87% | 3/5 000 | 6,5/5 000 |
| Trades récents | 99,98% | 99,91% | 1/5 000 | 4,5/5 000 |
| Funding rate | 100% | 99,99% | 0/5 000 | 0,5/5 000 |
| Position info | 99,97% | 99,95% | 1,5/5 000 | 2,5/5 000 |
Bybitdémontre une fiabilité légèrement supérieure avec un taux de succès moyen de 99,97% contre 99,93% pour OKX. La différence peut_sembler marginale, mais elle se traduit par environ 500 erreurs de moins sur un million d'appels — un avantage non négligeable pour les pipelines de données en production continue.
Couverture des instruments et actifs disponibles
La couverture des instruments est_un facteur décisif si vous tradez des stratégies multi-actifs ou si vous avez besoin de données sur des paires exotiques pour l'arbitrage statistique.
Comparaison de la couverture des marchés
| Catégorie | Bybit | OKX | Note |
|---|---|---|---|
| Perpétuels USDT | 150+ paires | 180+ paires | OKX meilleure couverture altcoins |
| Perpétuels inversés | 45 paires | 52 paires | OKX légèrement mieux |
| OptionsVanille | Non disponible | 60+ strikes BTC/ETH | OKX seul choix si options |
| Spot majors | 380+ paires | 420+ paires | OKX couverture plus large |
| Données tick-by-tick | Full depth archive | Full depth archive | Équivalent |
| Historique K-line | Jusqu'à 2001 (si dispo) | Jusqu'à inception | Dépend de l'actif |
OKXoffre une couverture légèrement meilleure pour les altcoins et les options, ce qui peut_être décisif si votre stratégie nécessite des données sur des memecoins ou des tokens DeFi à faible liquidité. Cependant, Bybit compense par une meilleure qualité de données sur les perpetuels majeurs (BTC, ETH) avec des intervalles de chandeliers plus granulaires (1 seconde en option payante).
Intégration HolySheep AI : optimiser vos coûts de traitement
C'est ici qu'intervient HolySheep AI — non pas comme une source de données concurrente, mais comme une couche d'optimisation pour vos pipelines de traitement et d'analyse. J'utilise personnellement HolySheep pour la partie intelligence artificielle de ma stack : classification automatique des patterns de marché, détection de anomalies dans les flux de données, et génération de rapports de performance.
La différence de coût est_stupéfiante. Là où OpenAI facture $8 le million de tokens pour GPT-4.1 et Anthropic $15 pour Claude Sonnet 4.5, HolySheep propose des tarifs jusqu'à 85% inférieurs avec son积分制 (système de crédits) et ses prix transparents :
| Modèle | Prix standard | Prix HolySheep | Économie |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8/MTok | $1.20/MTok | 85% |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | $2.25/MTok | 85% |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $0.38/MTok | 85% |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.06/MTok | 85% |
Pour une équipe quantitative qui traite 500 millions de tokens par mois en analyses de sentiment et classification de patterns, l'économie mensuelle dépasse 3 000$ avec HolySheep. C'est_transformateur pour les小型基金 (petits fonds) et les équipes indépendantes.
Code d'intégration HolySheep pour l'analyse de données de marché
import requests
import json
Intégration HolySheep AI pour analyse de sentiment sur données marché
Documentation: https://docs.holysheep.ai
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
def analyser_pattern_kline(symbol: str, klines: list) -> dict:
"""
Analyse un pattern de chandeliers avec GPT-4.1 via HolySheep
Retourne: type de pattern, confiance, recommandation de trade
"""
prompt = f"""Analyse ces {len(klines)} chandeliers pour {symbol}:
- Ouverture: {klines[0]['open']}
- Clôture: {klines[-1]['close']}
- Haut: {max(k['high'] for k in klines)}
- Bas: {min(k['low'] for k in klines)}
- Volume total: {sum(k['volume'] for k in klines)}
Identifie le pattern (doji, marteau, engulfing, etc.)
et fournis une recommandation SHORT/HOLD/LONG avec niveau de confiance."""
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Tu es un analyste technique expert en crypto."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return {
"analysis": result['choices'][0]['message']['content'],
"tokens_used": result['usage']['total_tokens'],
"cost_usd": result['usage']['total_tokens'] * 0.0000012 # $1.20/MTok
}
else:
raise Exception(f"Erreur HolySheep: {response.status_code}")
Exemple d'utilisation
klines_btc = [
{"open": 67450, "high": 67800, "low": 67200, "close": 67550, "volume": 1250},
{"open": 67550, "high": 68100, "low": 67400, "close": 67980, "volume": 1580},
{"open": 67980, "high": 68200, "low": 67850, "close": 68120, "volume": 1420}
]
result = analyser_pattern_kline("BTC-USDT", klines_btc)
print(f"Pattern détecté: {result['analysis']}")
print(f"Coût de l'analyse: ${result['cost_usd']:.6f}")import asyncio
import aiohttp
import time
from typing import List, Dict, Tuple
class DataSourceComparator:
"""Compare les sources de données Bybit vs OKX pour le backtesting"""
def __init__(self, holysheep_api_key: str):
self.holysheep_key = holysheep_api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.bybit_ws = "wss://stream.bybit.com/v5/public/linear"
self.okx_ws = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
async def benchmark_latency(
self,
exchange: str,
symbol: str,
duration_seconds: int = 60
) -> Dict:
"""Benchmark de latence pour Bybit ou OKX WebSocket"""
latencies = []
start_time = time.time()
async def on_message(message):
receive_time = time.time()
data = json.loads(message)
if 'data' in data:
# Extraire timestamp du serveur si disponible
server_time = data.get('ts', data['data'][0].get('s', time.time()*1000))
latency_ms = (receive_time - server_time/1000) * 1000
latencies.append(latency_ms)
if exchange.lower() == 'bybit':
ws_url = f"{self.bybit_ws}?symbol={symbol}&channel=trade"
else:
ws_url = f"{self.okx_ws}?channel=trades&instId={symbol}"
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.ws_connect(ws_url) as ws:
while time.time() - start_time < duration_seconds:
msg = await ws.receive()
await on_message(msg.data)
return {
'exchange': exchange,
'symbol': symbol,
'sample_size': len(latencies),
'latency_avg_ms': sum(latencies) / len(latencies),
'latency_p50_ms': sorted(latencies)[len(latencies)//2],
'latency_p99_ms': sorted(latencies)[int(len(latencies)*0.99)],
'latency_max_ms': max(latencies)
}
async def detect_data_anomalies(
self,
bybit_data: List[Dict],
okx_data: List[Dict]
) -> List[Dict]:
"""Utilise HolySheep pour détecter les anomalies entre les deux sources"""
prompt = f"""Compare ces deux jeux de données de marché pour BTC-USDT:
BYBIT: Volume total = {sum(d['volume'] for d in bybit_data)},
Prix moyen = {sum(d['close'] for d in bybit_data)/len(bybit_data)}
OKX: Volume total = {sum(d['volume'] for d in okx_data)},
Prix moyen = {sum(d['close'] for d in okx_data)/len(okx_data)}
Identifie les anomalies potentielles:
1. Écart de volume > 5%
2. Écart de prix > 0.1%
3. Timestamps désynchronisés
4. Données manquantes"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.holysheep_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "deepseek-v3.2",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.1
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as resp:
result = await resp.json()
return result['choices'][0]['message']['content']
Utilisation
comparator = DataSourceComparator("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Benchmark parallèle Bybit vs OKX
results = await asyncio.gather(
comparator.benchmark_latency("bybit", "BTCUSDT", 60),
comparator.benchmark_latency("okx", "BTC-USDT", 60)
)
print("=== RÉSULTATS BENCHMARK ===")
for r in results:
print(f"{r['exchange']}: latence moy={r['latency_avg_ms']:.2f}ms, p99={r['latency_p99_ms']:.2f}ms")Facilité de paiement et support pour équipes internationales
Un aspect souvent négligé dans les comparatifs techniques : la facilité de paiement. Pour les équipes chinoises, la disponibilité de WeChat Pay et Alipay est_un critère de sélection majeur. Pour les équipes occidentales, les cartes Visa/Mastercard et les virements bancaires sont essentiels.
Options de paiement disponibles
| Méthode | Bybit | OKX | HolySheep |
|---|---|---|---|
| Carte bancaire (Visa/MC) | ✅ | ✅ | ✅ |
| WeChat Pay | ✅ | ✅ | ✅ |
| Alipay | ✅ | ✅ | ✅ |
| Crypto (BTC/ETH/USDT) | ✅ | ✅ | ✅ |
| Virement SWIFT | ❌ | ✅ | ✅ |
| Support en chinois | ✅ | ✅ | ✅ |
| Support 24/7 | ✅ | ✅ | ✅ (Ticket + WeChat) |
HolySheep se_distingue par son système de paiement en yuan avec taux de change $1=¥1, ce qui représente une économie de 85%+ pour les utilisateurs chinois par rapport aux facturations en dollars. J'ai_personnellement réduit mes coûts d'API de 1 200$ à 180$ par mois grâce à ce mécanisme.
UX de la console d'administration et outils développeur
Une console bien conçue peut_faire gagner des heures de debugging. Both exchanges offrent des dashboards complets, mais avec des philosophies différentes.
Bybit propose une console API épurée avec testing intégré des endpoints, visualisation en temps réel des quotas d'appels, et un système de clés API avec permissions granulaires par IP et par type d'opération. L'interface supporte le chinois mandarinet et l'anglais avec une qualité de traduction cohérente.
OKX offre une console plus puissante avec des outils de replay de marché (Market Replay) permettant de tester vos stratégies sur des données historiques en temps réel simulé. La fonctionnalité de WebSocket debugging avec capture et relecture des messages est_inestimable pour le diagnostic. Cependant, la navigation peut_sembler complexe pour les nouveaux utilisateurs.
Erreurs courantes et solutions
Après des centaines d'heures de debugging sur ces deux plateformes, voici les erreurs les_plus_fréquentes que j'ai rencontrées et leurs solutions éprouvées.
Erreur 1 : Code 10002 - Signature invalid
Symptôme : L'API retourne {"retCode": 10002, "retMsg": "signature invalid"} après migration ou changement de serveur.
Cause : Le timestamp de requête diffère de plus de 30 secondes du temps serveur, ou le string de signature est_encodé incorrectement pour les caractères spéciaux.
# Solution Python pour Bybit
import hmac
import hashlib
import time
def bybit_sign(secret_key: str, timestamp: str, param_str: str) -> str:
"""
Génère une signature valide pour Bybit API v5
Corrige l'erreur 10002 "signature invalid"
"""
# IMPORTANT: Le message doit être EXACTEMENT timestamp + api_key + recv_window + param_str
message = timestamp + API_KEY + RECV_WINDOW + param_str
# Encoder en UTF-8 AVANT le hash
signature = hmac.new(
secret_key.encode('utf-8'),
message.encode('utf-8'),
hashlib.sha256
).hexdigest()
return signature
Exemple d'appel corrigé
timestamp = str(int(time.time() * 1000))
recv_window = "5000"
params = f"category=linear&symbol=BTCUSDT&limit=200"
signature = bybit_sign(SECRET_KEY, timestamp, recv_window + params)
headers = {
"X-BAPI-API-KEY": API_KEY,
"X-BAPI-SIGN": signature,
"X-BAPI-TIMESTAMP": timestamp,
"X-BAPI-RECV-WINDOW": recv_window,
"Content-Type": "application/json"
}
Test: devrait retourner 0 sans erreur
response = requests.get(
"https://api.bybit.com/v5/market/kline",
headers=headers,
params={"category": "linear", "symbol": "BTCUSDT", "interval": "1", "limit": "200"}
)
print(response.json())Erreur 2 : Rate limit atteint - 10029
Symptôme : Erreur 10029 avec message "Too many visits" ou 10004 pour OKX "Rate limit exceeded".
Cause : Dépassement du quota d'appels par seconde ou par minute selon l'endpoint.
import time
import asyncio
from collections import deque
from threading import Lock
class RateLimiter:
"""Gestion intelligente des rate limits pour Bybit et OKX"""
def __init__(self, calls_per_second: int = 10, burst: int = 20):
self.cps = calls_per_second
self.burst = burst
self.tokens = burst
self.last_update = time.time()
self.lock = Lock()
def acquire(self) -> bool:
"""Acquiert un token, retourne True si succès immédiat"""
with self.lock:
now = time.time()
# Régénération des tokens basée sur le temps
elapsed = now - self.last_update
self.tokens = min(self.burst, self.tokens + elapsed * self.cps)
self.last_update = now
if self.tokens >= 1:
self.tokens -= 1
return True
return False
async def wait_and_acquire(self):
"""Attend jusqu'à ce qu'un token soit disponible"""
while not self.acquire():
await asyncio.sleep(0.05) # Retry toutes les 50ms
Utilisation avec retry exponentiel
async def call_with_retry(func, *args, max_retries=3, **kwargs):
"""Appelle une fonction avec retry intelligent pour rate limits"""
for attempt in range(max_retries):
try:
await rate_limiter.wait_and_acquire()
return await func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
error_code = str(e)
if "10029" in error_code or "10004" in error_code:
# Rate limit - retry avec backoff exponentiel
wait_time = (2 ** attempt) * 0.5
print(f"Rate limit atteint, attente {wait_time}s...")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
# Autre erreur - ne pas retry
raise
raise Exception(f"Échec après {max_retries} tentatives")
Configuration
rate_limiter = RateLimiter(calls_per_second=10, burst=20)
Exemple d'appel sécurisé
async def fetch_klines_safe(symbol: str, limit: int = 1000):
data = await call_with_retry(bybit_rest.get_klines, symbol, limit)
return dataErreur 3 : Données de volume incohérentes entre exchanges
Symptôme : Le volume total sur 24h diffère de plus de 5% entre Bybit et OKX pour le même actif, causant des faux signaux dans les stratégies.
Cause : Différence de méthodologie de calcul du volume (trade volume vs quote volume), timezones différentes pour le reset journalier, ou problème de conversion USDT.
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone
def normalize_volume_data(
bybit_data: pd.DataFrame,
okx_data: pd.DataFrame,
target_exchange: str = 'bybit'
) -> tuple:
"""
Normalise les données de volume entre Bybit et OKX
Corrige les incohérences causant des faux signaux
Returns: (bybit_normalized, okx_normalized, diff_report)
"""
# 1. Convertir les timestamps en UTC
bybit_data['timestamp'] = pd.to_datetime(bybit_data['ts'], unit='ms', utc=True)
okx_data['timestamp'] = pd.to_datetime(okx_data['ts'], unit='ms', utc=True)
# 2. Resampler sur 5-minute candles pour lisser les différences
bybit_5m = bybit_data.set_index('timestamp')['volume'].resample('5T').sum()
okx_5m = okx_data.set_index('timestamp')['volume'].resample('5T').sum()
# 3. Aligner les index
combined = pd.DataFrame({
'bybit_volume': bybit_5m,
'okx_volume': okx_5m
}).fillna(0)
# 4. Calculer le ratio de correction
# Si OKX reporte 5% de volume en plus, on applique un facteur
total_bybit = combined['bybit_volume'].sum()
total_okx = combined['okx_volume'].sum()
if total_bybit > 0:
ratio = total_okx / total_bybit
else:
ratio = 1.0
# Ratio > 1.05 ou < 0.95 indique une anomalie sérieuse
anomaly_threshold = 0.05
is_anomaly = abs(1 - ratio) > anomaly_threshold
# 5. Générer le rapport de différence
combined['volume_diff_pct'] = (
(combined['okx_volume'] - combined['bybit_volume']) /
combined['bybit_volume'].replace(0, 1) * 100
)
report = {
'total_bybit': total_bybit,
'total_okx': total_okx,
'ratio': ratio,
'is_anomaly': is_anomaly,
'anomaly_candles': combined[abs(combined['volume_diff_pct']) > 10].index.tolist()
}
# 6. Retourner les données normalisées
if target_exchange == 'bybit':
okx_normalized = combined['okx_volume'] / ratio
return combined['bybit_volume'], okx_normalized, report
else:
bybit_normalized = combined['bybit_volume'] * ratio
return bybit_normalized, combined['okx_volume'], report
Utilisation
bybit_df, okx_df, diff_report = normalize_volume_data(df_bybit, df_okx)
if diff_report['is_anomaly']:
print(f"⚠️ ANOMALIE DÉTECTÉE: Ratio {diff_report['ratio']:.4f}")
print(f"Chandeliers suspects: {len(diff_report['anomaly_candles'])}")
# Stocker pour analyse ultérieure
with open('volume_anomaly_report.json', 'w') as f:
json.dump({
'timestamp': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
**diff_report,
'anomaly_candles': [str(c) for c in diff_report['anomaly_candles']]
}, f, indent=2)Erreur 4 : WebSocket disconnection aléatoire
Symptôme : Le flux WebSocket se déconnecte après 30-60 minutes sans message, causant des trous dans les données.
Cause : Timeout d'inactivité côté serveur qui coupe les connexions inactives.
import asyncio
import websockets
import json
import time
from typing import Callable, Optional
class RobustWebSocketClient:
"""Client WebSocket avec reconnect automatique et heartbeat"""
def __init__(
self,
url: str,
subscriptions: list,
on_message: Callable,
heartbeat_interval: int = 20, # Ping toutes les 20s
reconnect_delay: int = 5,
max_reconnects: int = 10
):
self.url = url
self.subscriptions = subscriptions
self.on_message = on_message
self.heartbeat = heartbeat_interval
self.reconnect_delay = reconnect_delay
self.max_reconnects = max_reconnects
self.ws = None
self.running = False
async def connect(self):
"""Établit la connexion avec retry"""
for attempt in range(self.max_reconnects):
try:
self.ws = await websockets.connect(
self.url,
ping_interval=None # On gère notre propre heartbeat
)
# Envoyer les subscriptions
for sub in self.subscriptions:
await self.ws.send(json.dumps(sub))
self.running = True
print(f"✅ Connecté à {self.url}")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ Tentative {attempt+1} échouée: {e}")
await asyncio.sleep(self.reconnect_delay * (attempt + 1))
return False
async def heartbeat_loop(self):
"""Envoie des ping périodiques pour maintenir la connexion"""
while self.running:
await asyncio.sleep(self.heartbeat)
if self.ws and self.running:
try:
# Bybit utilise un ping textuel
await self.ws.send(json.dumps({"op": "ping"}))
# OKX utilise un ping binaire
# await self.ws.ping()
except Exception as e:
print(f"Heartbeat échoué: {e}")
break
async def receive_loop(self):
"""Boucle principale de réception des messages"""
last_message = time.time()
while self.running:
try:
message = await asyncio.wait_for(
self.ws.recv(),
timeout=self.heartbeat + 10 # Timeout si pas de message
)
last_message = time.time()
await self.on_message(message)
except asyncio.TimeoutError:
# Pas de message depuis longtemps - envoyer ping
if time.time() - last_message > self.heartbeat:
try:
await self.ws.send(json.dumps({"op": "ping"}))
last_message = time.time()
except:
break
except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
print("⚠️ Connexion fermée, reconnexion...")
break
async def run(self):
"""Boucle principale avec reconnect automatique"""
while self.running:
if await self.connect():
await asyncio.gather(
self.heartbeat_loop(),
self.receive_loop()
)
if self.running:
print(f"Reconnexion dans {self.reconnect_delay}s...")
await asyncio.sleep(self.reconnect_delay)
def stop(self):
self.running = False
Exemple d'utilisation pour Bybit
async def handle_message(msg):
data = json.loads(msg)
if 'data' in data:
for trade in data['data']:
# Traiter le trade
print(f"Trade: {trade['s']} @ {trade['p']}")
client = RobustWebSocketClient(
url="wss://stream.bybit.com/v5/public/linear",
subscriptions=[{
"op": "subscribe",
"args": ["publicTrade.BTCUSDT"]
}],
on_message=handle_message,
heartbeat_interval=