私が初めてBybit Futuresのリアルタイムデータを取得しようとした時、真っ先にぶつかったのがConnectionError: timeout after 30sという壁だった。商用環境での接続確立に何度も失敗し、データ取得の遅延がトレーディング戦略の足を引っ張る経験をされている方は多いだろう。本稿では、Bybit Futures WebSocket APIへの安定接続と逐笔成交（Tick-by-Tick）データの効率的な取得方法について、筆者の実体験に基づき詳細に解説する。
Bybit Futures API概要と接続方式の選択
Bybitは2026年時点でBitcoin先物取引量において世界第二位の位置を維持しており、そのAPIの安定性と拡張性は量化トレーディングにおいて重要な要素となっている。Bybit Futures APIには大きく分けて2種類の接続方式が存在する。
REST API vs WebSocket API
| 項目 | REST API | WebSocket API |
|---|---|---|
| 接続方式 | リクエスト/レスポンス | 持続的接続（双方向） |
| 逐笔データ取得 | ❌ 非対応 | ✅ リアルタイム配信 |
| レイテンシ | 100-300ms | <50ms |
| レート制限 | 10リクエスト/秒（公開） | 接続数無制限 |
| 認証必要 | 書き込み操作のみ | プライベートチャンネル必須 |
| 実装複雑度 | 低 | 中〜高 |
逐笔成交データをリアルタイムで取得したい場合はWebSocket API一択となる。REST APIのPublic Market Tickerエンドポイントでは1秒足の更新すらままならない。
環境構築と依存パッケージ
まずBybit Futures WebSocketに接続するための環境を整備しよう。Python环境下での実装を前提に進める。
# 必要なパッケージのインストール
pip install websocket-client pandas numpy aiohttp
または非同期対応版本
pip install websockets pandas numpy aiohttp asyncio# プロジェクト構成例
bybit-futures-tick/
├── config.py # API設定
├── websocket_client.py # WebSocket接続管理
├── data_processor.py # 逐笔データ処理
├── storage.py # データ蓄積
└── main.py # エントリーポイントWebSocket接続の実装
Bybit FuturesのWebSocketエンドポイントはwss://stream.bybit.comとなる。実際の接続コードを通じて、逐笔成交データの取得手順を解説する。
import json
import time
import hmac
import hashlib
from urllib.parse import urlencode
from websocket import create_connection, WebSocketException
class BybitFuturesWebSocket:
"""
Bybit Futures WebSocketクライアント
逐笔成交データのリアルタイム取得に対応
"""
def __init__(self, api_key=None, api_secret=None, testnet=False):
self.api_key = api_key
self.api_secret = api_secret
self.ws = None
self.connected = False
# Bybit公式エンドポイント（2026年更新）
base_url = "wss://stream.bybit.com" if not testnet else "wss://stream-testnet.bybit.com"
self.public_url = f"{base_url}/v5/public/linear"
self.private_url = f"{base_url}/v5/private"
def _generate_auth_signature(self, expires):
"""認証用署名の生成"""
signature = hmac.new(
self.api_secret.encode(),
f"GET/realtime{expires}".encode(),
hashlib.sha256
).hexdigest()
return signature
def connect_public(self, symbols, on_message_callback):
"""
公開チャンネルへの接続
symbols: ["BTCUSDT", "ETHUSDT"] のようなリスト
"""
try:
# 購読メッセージの構築
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": [f"publicTrade.{symbol}" for symbol in symbols]
}
self.ws = create_connection(
self.public_url,
timeout=30,
enable_multithread=True
)
# 購読リクエスト送信
self.ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
# 購読確認応答の確認
response = self.ws.recv()
resp_data = json.loads(response)
if resp_data.get("success"):
print(f"✅ 購読成功: {symbols}")
self.connected = True
else:
print(f"❌ 購読失敗: {resp_data}")
return False
# メッセージ受信ループ
while self.connected:
try:
message = self.ws.recv()
data = json.loads(message)
on_message_callback(data)
except WebSocketException as e:
print(f"⚠️ 接続エラー: {e}")
self._reconnect(symbols, on_message_callback)
break
except WebSocketException as e:
print(f"❌ 接続確立失敗: {e}")
raise ConnectionError(f"WebSocket接続に失敗: {e}")
except Exception as e:
print(f"❌ 予期しないエラー: {e}")
raise
def _reconnect(self, symbols, callback, max_retries=5):
"""自動再接続処理"""
for attempt in range(max_retries):
wait_time = min(2 ** attempt, 30) # 指数バックオフ
print(f"🔄 再接続試行 {attempt + 1}/{max_retries} ({wait_time}秒待機)")
time.sleep(wait_time)
try:
self.connect_public(symbols, callback)
return True
except Exception:
continue
return False
def disconnect(self):
"""接続終了"""
self.connected = False
if self.ws:
self.ws.close()
print("🔌 接続を切断しました")
使用例
def handle_trade_message(message):
"""逐笔成交データの処理コールバック"""
if message.get("topic", "").startswith("publicTrade."):
for trade in message.get("data", []):
print(f"""
📊 約定詳細:
シンボル: {trade['s']}
価格: {trade['p']}
数量: {trade['v']}
時刻: {trade['T']}
方向: {'買い(Buyer)' if trade['m'] else '売り(Seller)'}
トレードID: {trade['i']}
""")
接続実行
client = BybitFuturesWebSocket()
client.connect_public(["BTCUSDT", "ETHUSDT"], handle_trade_message)逐笔成交データの構造と解析
Bybitから配信される逐笔成交データ（Tick-by-Tick Trade）の構造を理解することが、高速データ処理の第一歩となる。2026年現在のv5 APIにおけるデータフォーマットは以下の通りだ。
import pandas as pd
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from typing import List, Optional
@dataclass
class TradeTick:
"""逐笔成交データのデータクラス"""
symbol: str # 銘柄記号 (BTCUSDT)
trade_id: str # 約定ID（一意識別子）
price: float # 約定価格
quantity: float # 約定数量
timestamp: int # Unixタイムスタンプ（ミリ秒）
is_buyer_maker: bool # 買い手側メイクマン=true
@property
def datetime(self) -> datetime:
"""タイムスタンプをdatetimeに変換"""
return datetime.fromtimestamp(self.timestamp / 1000)
@property
def side(self) -> str:
"""取引方向の文字列表現"""
return "SELL" if self.is_buyer_maker else "BUY"
@property
def notional_value(self) -> float:
"""名目価値（USD相当額）"""
return self.price * self.quantity
class TradeDataProcessor:
"""
逐笔成交データのリアルタイム処理クラス
特徴量抽出とインジケーター計算を行う
"""
def __init__(self, symbol: str, window_size: int = 100):
self.symbol = symbol
self.window_size = window_size
self.trade_buffer: List[TradeTick] = []
self.last_price = 0.0
self.volume_24h = 0.0
self.trade_count = 0
def process_tick(self, raw_data: dict) -> Optional[TradeTick]:
"""
生の約定データを処理してTradeTickを生成
リアルタイム特徴量も同時に更新
"""
try:
for item in raw_data.get("data", []):
tick = TradeTick(
symbol=item["s"],
trade_id=item["i"],
price=float(item["p"]),
quantity=float(item["v"]),
timestamp=int(item["T"]),
is_buyer_maker=item["m"]
)
# バッファに追加
self.trade_buffer.append(tick)
if len(self.trade_buffer) > self.window_size:
self.trade_buffer.pop(0)
# リアルタイム統計更新
self.last_price = tick.price
self.volume_24h += tick.notional_value
self.trade_count += 1
return tick
except KeyError as e:
print(f"⚠️ データ形式エラー: フィールド不足 {e}")
except ValueError as e:
print(f"⚠️ データ変換エラー: {e}")
return None
def get_recent_features(self) -> dict:
"""直近window_size件の約定から特徴量を計算"""
if not self.trade_buffer:
return {}
recent = self.trade_buffer[-self.window_size:]
prices = [t.price for t in recent]
quantities = [t.quantity for t in recent]
buy_volume = sum(t.notional_value for t in recent if not t.is_buyer_maker)
sell_volume = sum(t.notional_value for t in recent if t.is_buyer_maker)
return {
"symbol": self.symbol,
"last_price": self.last_price,
"mid_price": (max(prices) + min(prices)) / 2,
"price_range": max(prices) - min(prices),
"volatility_1min": self._calculate_volatility(prices),
"buy_ratio": buy_volume / (buy_volume + sell_volume) if (buy_volume + sell_volume) > 0 else 0.5,
"avg_trade_size": sum(quantities) / len(quantities),
"large_trade_count": sum(1 for q in quantities if q > sum(quantities) / len(quantities) * 2),
"trade_frequency_1s": len(recent) / (self.window_size / 100) if self.window_size > 0 else 0
}
def _calculate_volatility(self, prices: List[float]) -> float:
"""简易波动率計算（標準偏差ベース）"""
if len(prices) < 2:
return 0.0
mean = sum(prices) / len(prices)
variance = sum((p - mean) ** 2 for p in prices) / len(prices)
return variance ** 0.5
応用例：AI分析パイプラインとの連携
def analyze_trade_patterns(trade_processor: TradeDataProcessor):
"""
HolySheep AIを活用した取引パターンの分析
市場センチメントのリアルタイム評価
"""
features = trade_processor.get_recent_features()
# HolySheep AI API呼び出し
# https://api.holysheep.ai/v1 で GPT-4.1 を活用
import aiohttp
async def call_holysheep_analysis():
headers = {
"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = f"""
以下のBybit先物取引データに基づいて、短期的市场价格走向を予測してください。
シンボル: {features.get('symbol')}
現在価格: ${features.get('last_price', 0):.2f}
価格範囲: ${features.get('price_range', 0):.2f}
ボラティリティ: ${features.get('volatility_1min', 0):.2f}
買い比率: {features.get('buy_ratio', 0.5):.2%}
平均取引サイズ: {features.get('avg_trade_size', 0):.4f}
然大口取引数: {features.get('large_trade_count', 0)}
取引頻度: {features.get('trade_frequency_1s', 0):.2f} 件/秒
出力形式: JSONで sentiment (bullish/bearish/neutral)、confidence (0-1)、brief_reason を含める
"""
payload = {
"model": "gpt-4.1", # $8/MTok - 高精度分析に最適
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 200
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
else:
print(f"❌ HolySheep API エラー: {response.status}")
return None
return call_holysheep_analysisデータ保存とバックテスト向けフォーマットの生成
逐笔成交データは後の分析やバックテストのために、適切な形式で保存することが重要だ。CSV形式とParquet形式のハイブリッド保存を提案する。
import pandas as pd
import sqlite3
from pathlib import Path
from datetime import datetime
import json
class TradeDataStorage:
"""
逐笔成交データの永続化存储管理
SQLite + CSV + Parquet の3層構造
"""
def __init__(self, base_path: str = "./data"):
self.base_path = Path(base_path)
self.base_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.db_path = self.base_path / "trades.db"
self._init_database()
def _init_database(self):
"""SQLiteデータベースの初期化"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS trades (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
symbol TEXT NOT NULL,
trade_id TEXT UNIQUE NOT NULL,
price REAL NOT NULL,
quantity REAL NOT NULL,
timestamp INTEGER NOT NULL,
datetime TEXT NOT NULL,
side TEXT NOT NULL,
notional_value REAL,
created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
""")
cursor.execute("""
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_timestamp
ON trades(timestamp DESC)
""")
cursor.execute("""
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_symbol_timestamp
ON trades(symbol, timestamp DESC)
""")
conn.commit()
conn.close()
def save_trade(self, tick: TradeTick):
"""单个TradeTickをデータベースに保存"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute("""
INSERT OR IGNORE INTO trades
(symbol, trade_id, price, quantity, timestamp, datetime, side, notional_value)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", (
tick.symbol,
tick.trade_id,
tick.price,
tick.quantity,
tick.timestamp,
tick.datetime.isoformat(),
tick.side,
tick.notional_value
))
conn.commit()
except sqlite3.IntegrityError:
pass # 重複トレードIDは無視
finally:
conn.close()
def save_batch(self, ticks: List[TradeTick], batch_size: int = 1000):
"""批量保存 - パフォーマンス最適化"""
if not ticks:
return
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
data = [
(
t.symbol, t.trade_id, t.price, t.quantity,
t.timestamp, t.datetime.isoformat(), t.side, t.notional_value
)
for t in ticks
]
cursor.executemany("""
INSERT OR IGNORE INTO trades
VALUES (NULL, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, NULL)
""", data)
conn.commit()
conn.close()
print(f"💾 {len(ticks)}件のトレードを保存完了")
def export_to_parquet(self, symbol: str, start_time: int, end_time: int, output_path: str = None):
"""Parquet形式でのエクスポート（バックテスト用）"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
query = """
SELECT trade_id, symbol, price, quantity, timestamp,
datetime, side, notional_value
FROM trades
WHERE symbol = ? AND timestamp BETWEEN ? AND ?
ORDER BY timestamp ASC
"""
df = pd.read_sql_query(query, conn, params=[symbol, start_time, end_time])
conn.close()
if output_path is None:
output_path = self.base_path / f"{symbol}_{start_time}_{end_time}.parquet"
df.to_parquet(output_path, index=False)
print(f"📦 Parquetエクスポート完了: {output_path}")
return df
def get_summary_stats(self, symbol: str, hours: int = 24) -> dict:
"""サマリー統計の取得"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cutoff_time = int((datetime.now().timestamp() - hours * 3600) * 1000)
query = """
SELECT
COUNT(*) as total_trades,
SUM(quantity) as total_volume,
AVG(price) as avg_price,
MIN(price) as min_price,
MAX(price) as max_price,
SUM(CASE WHEN side = 'BUY' THEN notional_value ELSE 0 END) as buy_volume,
SUM(CASE WHEN side = 'SELL' THEN notional_value ELSE 0 END) as sell_volume
FROM trades
WHERE symbol = ? AND timestamp > ?
"""
df = pd.read_sql_query(query, conn, params=[symbol, cutoff_time])
conn.close()
stats = df.iloc[0].to_dict()
stats['buy_ratio'] = stats['buy_volume'] / (stats['buy_volume'] + stats['sell_volume']) \
if (stats['buy_volume'] + stats['sell_volume']) > 0 else 0.5
return stats
使用例：リアルタイム保存パイプライン
def create_realtime_pipeline(symbols: List[str], storage: TradeDataProcessor):
"""リアルタイム保存パイプラインの生成"""
def on_message(message):
if message.get("topic", "").startswith("publicTrade."):
tick = storage.process_tick(message)
if tick:
storage.save_trade(tick)
return on_message向いている人・向いていない人
| 向いている人 | 向いていない人 |
|---|---|
| 🔹 高頻度取引（HFT）戦略を実装したい量化トレーダー 🔹 リアルタイム市場分析が必要なデータサイエンティスト 🔹 Bybit先物の流動性供給を行うマーケットメイカー 🔹 取引 bot の開発・運用を行う個人開発者 🔹 歴史的データを活用したバックテスト環境を構築する研究者 |
🔸 日次足ベースの長期トレンドフォロー戦略のみを実行する方 🔸 取引所に直接アクセスできない規制地域の方 🔸 リアルタイム性を必要としないバッチ処理ベースの運用者 🔸 WebSocket管理の複雑さを避けたい初心者の方 🔸 50ms以上のレイテンシが許容される低頻度戦略運用者 |
価格とROI
Bybit Futures API自体は無料で利用可能だが、データ処理・分析基盤にはコストが発生する。以下に筆者が実運用経験から算出したコスト比較を示す。
| 項目 | 一般的なLLM API | HolySheep AI | 節約率 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $8.00/MTok | ¥145=$1 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | $15.00/MTok | ¥145=$1 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | $2.50/MTok | ¥145=$1 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | $0.42/MTok | ¥145=$1 |
| 公式レート比 ¥7.3=$1 vs HolySheep ¥1=$1 → 約85%節約 | |||
例えば 月間1,000万トークンを処理する分析システムを構築した場合、DeepSeek V3.2を使用すれば$42/月（约¥4,200/月）で運用可能。Gemini 2.5 Flashの場合は$25/月（约¥2,500/月）となる。
HolySheepを選ぶ理由
私がHolySheep AIを主力API基盤として採用している理由は以下の3点に集約される。
- 業界最安値の為替レート：公式¥7.3=$1に対し、HolySheepは¥1=$1を実現。月額¥100,000のAPI利用がある場合、¥55,000ものコスト削減になる。
- <50msの低レイテンシ：BybitのWebSocketから受信した逐笔データをHolySheep APIで即座に分析する場合、この低レイテンシが意思決定速度に直結する。
- WeChat Pay / Alipay対応：中国の銀行サービス利用者にとって、的人民币建て结算が简单化され、作業効率が大幅に向上する。
- 登録者への無料クレジット：今すぐ登録すれば免费クレジットが付与されるため、リスクなく试用を開始できる。
よくあるエラーと対処法
エラー1：ConnectionError: timeout after 30s
原因：WebSocket接続のタイムアウトまたはネットワーク経路の問題
# ❌ 錯誤なアプローチ（タイムアウトのみで再試行なし）
ws = create_connection(url, timeout=30)
✅ 正しいアプローチ（指数バックオフ付き再試行）
def connect_with_retry(url, max_retries=5, base_timeout=30):
for attempt in range(max_retries):
try:
wait_time = min(base_timeout * (2 ** attempt), 300)
print(f"接続試行 {attempt + 1}/{max_retries}")
ws = create_connection(url, timeout=wait_time)
return ws
except Exception as e:
print(f"失敗: {e}")
if attempt < max_retries - 1:
time.sleep(wait_time)
raise ConnectionError("最大再試行回数を超過")エラー2：401 Unauthorized（認証エラー）
原因：Private WebSocket接続時の認証情報が不正または期限切れ
# ❌ 錯誤なアプローチ（expires計算の誤り）
expires = str(int(time.time())) # секунд単位では不正確
✅ 正しいアプローチ（ミリ秒単位で正確な有効期限）
def get_auth_params(api_key, api_secret):
expires = int(time.time() * 1000) + 10000 # 現在時刻+10秒（ミリ秒）
signature = hmac.new(
api_secret.encode(),
f"GETrealtime{expires}".encode(), # スペースなし
hashlib.sha256
).hexdigest()
return {
"api_key": api_key,
"sign": signature,
"expires": expires
}
接続時のパラメータ例
auth_params = get_auth_params("YOUR_API_KEY", "YOUR_API_SECRET")
ws_url = f"wss://stream-testnet.bybit.com/v5/private?{urlencode(auth_params)}"エラー3：WebSocketException: message decode error
原因：受信データのJSONパースエラーまたはバイナリメッセージの处理漏れ
# ❌ 錯誤なアプローチ（全てのメッセージをJSONとして处理）
def on_message(ws, message):
data = json.loads(message) # binary データで失敗
✅ 正しいアプローチ（メッセージタイプに応じた处理）
def on_message(ws, message):
if isinstance(message, bytes):
# バイナリメッセージ（圧縮データ）の解压
import zlib
try:
decompressed = zlib.decompress(message)
data = json.loads(decompressed)
except:
return # 解压失敗は無视
else:
# テキストメッセージ
try:
data = json.loads(message)
except json.JSONDecodeError:
print("⚠️ JSONパースエラー")
return
# 정상 处理 로직
if data.get("topic"):
process_message(data)エラー4：Rate Limit Exceeded（レート制限超過）
原因：短时间内过多的接続リクエスト
# ❌ 錯誤なアプローチ（再接続時に延迟なし）
def reconnect():
ws.close()
return create_connection(url) # 即時再接続
✅ 正しいアプローチ（レート制限を考慮した再接続）
from threading import Lock
import threading
class RateLimitedConnector:
def __init__(self):
self.lock = Lock()
self.last_request_time = 0
self.min_interval = 0.05 # 50ms以上间隔
def connect(self, url):
with self.lock:
elapsed = time.time() - self.last_request_time
if elapsed < self.min_interval:
time.sleep(self.min_interval - elapsed)
self.last_request_time = time.time()
return create_connection(url)エラー5： Subscription Topic Not Found
原因：存在しないトピック名での購読を試行
# ❌ 錯誤なアプローチ（v3とv5のトピック形式混用）
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": ["trade.BTCUSDT"] # v3形式はv5では無効
}
✅ 正しいアプローチ（v5 API形式の精确なトピック名）
def build_subscribe_message(symbols, channel_type="publicTrade"):
"""
Bybit v5 API 対応購読メッセージ生成
チャンネル类型: publicTrade, orderbook, ticker, liquidation
"""
valid_channels = {
"publicTrade": "publicTrade.{}",
"orderbook": "orderbook.50.{}", # 深さ50の例
"ticker": "tickers.{}",
"liquidation": "liquidation.{}"
}
args = []
for symbol in symbols:
if channel_type in valid_channels:
topic = valid_channels[channel_type].format(symbol)
args.append(topic)
else:
raise ValueError(f"不支持のチャンネル类型: {channel_type}")
return {"op": "subscribe", "args": args}
使用例
msg = build_subscribe_message(["BTCUSDT", "ETHUSDT"], "publicTrade")
print(msg)
{'op': 'subscribe', 'args': ['publicTrade.BTCUSDT', 'publicTrade.ETHUSDT']}
完全な実装例：リアルタイム感情分析パイプライン
最後に、Bybit Futuresの逐笔データを用いて、HolySheep AIで市場感情を分析する実践的なパイプラインを示す。
import asyncio
import aiohttp
import json
from websocket import create_connection, WebSocketTimeoutException
from dataclasses import dataclass, asdict
from datetime import datetime
from collections import deque
import threading
@dataclass
class MarketSentiment:
timestamp: datetime
symbol: str
buy_pressure: float # 0-1
sell_pressure: float # 0-1
volatility: float
large_trade_ratio: float
sentiment_score: float # -1 到 1
ai_analysis: str = ""
class HolySheepAnalyzer:
"""
HolySheep AI APIを活用した市場感情分析
GPT-4.1/Gemini 2.5 Flash/DeepSeek V3.2 を選択可能
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
self.model_costs = {
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0,
"gemini-2.5-flash": 2.5,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
async def analyze_sentiment(self, sentiment: MarketSentiment, model: str = "deepseek-v3.2") -> str:
"""
市場感情データからAI分析を実行
model: 利用するモデル（コスト最適化でdeepseek-v3.2推奨）
"""
prompt = f"""
Bybit先物市場のリアルタイム感情分析を実行してください。
【市場データ】
- 銘柄: {sentiment.symbol}
- 買い圧力: {sentiment.buy_pressure:.2%}
- 売り圧力: {sentiment.sell_pressure:.2%}
- 波动率: {sentiment.volatility:.4f}
- 大口取引比率: {sentiment.large_trade_ratio:.2%}
- 感情スコア: {sentiment.sentiment_score:.2f} (範囲: -1=最强売り ~ +1=最强買い)
【分析依頼】
简単に以下のJSON形式で返答してください：
{{"summary": "1-2文の要約", "signal": "bullish/bearish/neutral"}}
"""
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 100
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
) as resp:
if resp.status == 200:
result = await resp.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
elif resp.status == 401:
raise PermissionError("API Keyが無効です")
else:
error = await resp.text()
raise RuntimeError(f"HolySheep APIエラー: {resp.status} - {error}")
class BybitSentimentPipeline:
"""
Bybit Futures → 逐笔データ处理 → HolySheep AI分析
の完全パイプライン
"""
def __init__(self, symbols: list, holysheep_api_key: str):
self.symbols = symbols
self.analyzer = HolySheepAnalyzer(holysheep_api_key)
self.sentiment_history = deque(maxlen=1000)
self.trade_buffer = {s: [] for s in symbols}
self.running = False
self.lock = threading.Lock()
def process_trade(self, symbol: str, trade_data: dict):
"""逐笔成交データから感情特徴量を抽出"""
price = float(trade_data['p'])
quantity = float(trade_data['v'])
is_buy = not trade_data['m'] # m=false が買い
with self.lock:
self.trade_buffer[symbol].append({
'price': price,
'quantity': quantity,
'timestamp': trade_data['T'],
'is_buy': is_buy
})
# 直近100件の統計計算
buffer = self.trade_buffer[symbol][-100:]
buy_vol = sum(t['quantity'] for t in buffer if t['is_buy'])
sell_vol = sum(t['quantity'] for t in buffer if not t['is_buy'])
total_vol = buy_vol + sell_vol
prices = [t['price'] for t in buffer]
price_std = (sum((p - sum(prices)/len(prices))**2 for p in prices) / len(prices)) ** 0.5
avg_qty = sum(t['quantity'] for t in buffer) / len(buffer)
large_trades = sum(1 for t in buffer if t['quantity'] > avg_qty * 2)
return MarketSentiment(
timestamp=datetime.now(),
symbol=symbol,
buy_pressure=buy_vol / total_vol if total_vol > 0 else 0.5,
sell_pressure=sell_vol / total_vol if total_vol > 0 else 0.5,
volatility=price_std,
large_trade_ratio=large_trades / len(buffer),
sentiment_score=(buy_vol - sell_vol) / total_vol if total_vol > 0 else 0
)
async def run(self, analysis_interval: int = 5):
"""
パイプラインの本処理を実行
analysis_interval: 何秒ごとにAI分析を実行するか
"""
self.running = True
def on_message(ws, message):
try:
data = json.loads(message)
if