2022年11月のFTX崩壊以降、同取引所でアクティブだったユーザーや、法務・監査対応が必要となった企業にとって、历史的に蓄積された取引データ（ 約550億件の约定記録、ウォレット残高快照、負債明细）の抽出・加工・分析は切実な課題となりました。本稿では、FTX APIから得られる历史データを効率的に恢复・处理し、AI分析基盤に統合する实战的なアーキテクチャを、HolySheep AI を活用した実装例とともに解説します。
FTX 歴史データ恢复の的技术課題
FTX破綻前のAPI仕様およびバックアップデータを基に、以下の数据类型が恢复対象となります：
- 約定履歴（Fill Records）：日時、銘柄、数量、約定価格、手数料
- 残高快照（Balance Snapshots）：各通貨の保管残高、担保額
- オープンポジション：先物・オプションの建玉情報
- 入出金記録：Blockchain上のトランザクションハッシュ
- 債権者リスト対応データ：各ユーザー毎の請求可能金額
这些数据の特点是：
- データ量が庞大（1ユーザー当たり平均3,000～15,000件の约定）
- 日時形式の不整合（Unix timestamp、ISO 8601、タイムゾーン混在）
- ステータスコード体系がFTX独自のもの（status: open/closed/filled/cancelled）
- 担保資産（FTT等）の時価評価が必要
HolySheep AI を活用したデータ处理アーキテクチャ
当ブログでは、HolySheep AI を推荐します。HolySheepは¥1=$1の為替レート（公式¥7.3=$1比85%節約）を 提供し、WeChat Pay・Alipayによる支払いに対応しています。レイテンシは<50msと低く、 注册時に無料クレジットが发放されるため、试验的なデータ处理にも適しています。
システム構成図
FTX Backup Data (JSON/CSV)
│
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┌─────────────────────────┐
│ Data Normalization │
│ Layer (Python/Node.js) │
└────────────┬────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────┐
│ HolySheep API │
│ (/v1/chat/completions) │
│ - GPT-4.1 $8/MTok │
│ - DeepSeek V3.2 $0.42 │
└────────────┬────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────┐
│ Structured Data Store │
│ (PostgreSQL/Parquet) │
└────────────┬────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────┐
│ Analytics Dashboard │
│ (債権計算/損益分析) │
└─────────────────────────┘実装コード：FTX約定データの正規化とAI分析
Step 1: 生データのパースと日時正規化
#!/usr/bin/env python3
"""
FTX約定履歴のパースと日時正規化
対応形式：Unix timestamp (秒/ミリ秒)、ISO 8601、タイムゾーン表記
"""
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone
from typing import List, Dict, Any
def normalize_timestamp(value: Any) -> pd.Timestamp:
"""Various timestamp formats to unified UTC timestamp"""
if isinstance(value, (int, float)):
# Unix timestamp (detect seconds vs milliseconds)
ts = value
if ts > 1e12: # Milliseconds
ts = ts / 1000
return pd.Timestamp(ts, unit='s', tz='UTC')
elif isinstance(value, str):
# ISO 8601 or similar
try:
return pd.Timestamp(value, tz='UTC')
except ValueError:
# Try common formats
for fmt in ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%Y-%m-%dT%H:%M:%S']:
try:
return pd.Timestamp(datetime.strptime(value, fmt), tz='UTC')
except ValueError:
continue
raise ValueError(f"Unrecognized timestamp format: {value}")
def parse_ftx_fills(raw_fills: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
"""FTX約定履歴を正規化DataFrameに変換"""
records = []
for fill in raw_fills:
normalized = {
'fill_id': fill.get('id') or fill.get('fill_id'),
'order_id': fill.get('order_id'),
'market': fill.get('market'), # e.g., "BTC-PERP"
'side': fill.get('side'), # "buy" or "sell"
'size': float(fill.get('size', 0)),
'price': float(fill.get('price', 0)),
'fee': float(fill.get('fee', 0)),
'fee_currency': fill.get('fee_currency', 'USD'),
'liquidity': fill.get('liquidity', 'taker'), # "maker" or "taker"
'timestamp_utc': normalize_timestamp(fill.get('time') or fill.get('created_at')),
'ftx_status': fill.get('status', 'filled'),
}
records.append(normalized)
df = pd.DataFrame(records)
df = df.sort_values('timestamp_utc')
df['trade_value_usd'] = df['size'] * df['price']
return df
使用例
with open('ftx_fills_backup.json', 'r') as f:
raw_data = json.load(f)
fills_df = parse_ftx_fills(raw_data.get('result', raw_data))
print(f"処理完了: {len(fills_df)}件の約定")
print(fills_df[['market', 'side', 'size', 'price', 'trade_value_usd', 'timestamp_utc']].head())Step 2: HolySheep AI API による大規模债権分析
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI API を使用したFTX债権データの批量分析
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import os
import json
import requests
from typing import List, Dict
import time
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def analyze_position_batch(positions: List[Dict], model: str = "gpt-4.1") -> List[Dict]:
"""
先物・オプション 建玉データを批量で分析
担保評価損益、決済必要額を算出
"""
endpoint = f"{BASE_URL}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# プロンプト設計：结构化された出力を要求
system_prompt = """你是FTX债權分析专家