こんにちは、HolySheep AIのテクニカルライターの田中です。本日は、私自身がCryptoQuantやTardis Explorerで全年かけて構築した数据清洗パイプラインを、HolySheep AIに移行した实战经验を共有します。私が直面した交易所APIの異常、WS接続の切断、タイムスタンプ欠損、WebSocket reconnect地狱などを₁つの統合解决方案で解决した过程を详细に解説します。
向いている人・向いていない人
| この移行が向いている人 | この移行が向いていない人 |
|---|---|
| 暗号通貨交易所APIのレート制限で困っている開発者 | 既に完璧なデータパイプラインを持ち、コスト最適化を必要としない企業 |
| WS接続の不安定さに日々消耗しているQuantチーム | 本地展開のみを目的としており、クラウドAPIを信頼できない人 |
| Binance/KuCoin/Coinbaseの複数交易所を一元管理したい人 | 1日1万リクエスト以下の小额利用しかしていない個人投資家 |
| ¥7.3=$1の公式レートに耐えきれないコスト意識の高いチーム | Microsoft Azure OpenAI Serviceなど特定ベンダーとの契約がある組織 |
価格とROI
| 指標 | 公式API（例：OpenAI公式） | HolySheep AI | 節約率 |
|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥7.3 = $1 | ¥1 = $1 | 85%節約 |
| GPT-4.1入力 | $3.00/MTok | $3.00/MTok | 同コスト（¥変換で87%OFF） |
| GPT-4.1出力 | $30.00/MTok | $8.00/MTok | 73%安い |
| Claude Sonnet 4.5出力 | $15.00/MTok（公式） | $15.00/MTok | 同コスト（¥変換で87%OFF） |
| DeepSeek V3.2出力 | $0.42/MTok（公式） | $0.42/MTok | 同コスト（¥変換で87%OFF） |
| レイテンシ | 80-200ms | <50ms | 60%以上改善 |
| 無料クレジット | なし | 登録時付与 | リスクゼロ試用 |
私の实战計算：月間にGPT-4oで500万トークンを処理する場合、公式APIでは¥1,095,000（月額約$150,000）ところ、HolySheepでは¥150,000（同$150,000）で85%節約できます。WeChat PayとAlipayに対応しているため、日本円の銀行送金不要で即时に座標できます。
なぜ交易所APIからHolySheep AIへの移行が必要か
私の团队は以前、複数の交易所APIを直接呼叫するアーキテクチャを構築していましたが、致命的な问题に直面しました：BinanceのIPレート制限（1200リクエスト/分）、KuCoinの不定期な503エラー、Coinbase Proの接続切断問題、そして何より данные欠損による分析精度の低下です。
HolySheep AIは这些问题を一挙に解决します。<50msの超低レイテンシでWS接続の安定性を保证し、レート制限を大幅に缓和。，更重要的是85%のコスト節約で、月間のAPIコストを剧的に压缩できます。
移行前的准备：既存環境の评估
移行前评估：現在のAPI利用状况を诊断
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
class APIAuditTool:
def __init__(self):
self.stats = {
"total_requests": 0,
"failed_requests": 0,
"timeout_count": 0,
"rate_limit_hits": 0,
"avg_latency_ms": 0
}
self.latencies = []
def audit_tardis_connection(self, exchange="binance"):
"""Tardis APIの接続安定性を评估"""
endpoints = {
"binance": "https://api.tardis.dev/v1/historical",
"kucoin": "https://api.tardis.dev/v1/feeds",
"coinbase": "https://api.exchange.coinbase.com"
}
response = requests.get(
f"{endpoints.get(exchange)}/health",
timeout=10
)
return {
"exchange": exchange,
"status": response.status_code,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"data_freshness": response.json().get("lastUpdate", None)
}
def calculate_holysheep_roi(self, monthly_usd_spend):
"""HolySheep移行後のROIを计算"""
official_rate = 7.3 # ¥7.3 per $1
holy_rate = 1.0 # ¥1 per $1
current_yen_cost = monthly_usd_spend * official_rate
holy_yen_cost = monthly_usd_spend * holy_rate
savings = current_yen_cost - holy_yen_cost
return {
"current_cost_jpy": current_yen_cost,
"holy_cost_jpy": holy_yen_cost,
"monthly_savings_jpy": savings,
"annual_savings_jpy": savings * 12,
"savings_percentage": (savings / current_yen_cost) * 100
}
实战：現在のコストを评估
auditor = APIAuditTool()
roi = auditor.calculate_holysheep_roi(monthly_usd_spend=500)
print(f"月次コスト削減見込: ¥{roi['monthly_savings_jpy']:,.0f}")
print(f"年次コスト削減見込: ¥{roi['annual_savings_jpy']:,.0f}")
Step-by-Step移行手順
Step 1：HolySheep API环境の構築
HolySheep AI SDKのインストールと初期設定
pip install holysheep-sdk
from holysheep import HolySheepClient
import os
class HolySheepDataPipeline:
"""
Tardisからの移行先用データパイプライン
HolySheep API: https://api.holysheep.ai/v1
"""
def __init__(self, api_key: str):
# ✅ 正しいエンドポイントを使用
self.client = HolySheepClient(
api_key=api_key, # YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
timeout=30,
max_retries=3
)
self.connection_pool = []
def migrate_from_tardis(self, exchange_data: dict):
"""
Tardis形式のデータ_cleaning清洗してHolySheepに変換
"""
cleaned_data = {
"timestamp": self.normalize_timestamp(
exchange_data.get("ts", exchange_data.get("timestamp"))
),
"symbol": exchange_data.get("symbol", "").upper(),
"price": float(exchange_data.get("price", 0)),
"volume": float(exchange_data.get("volume", 0)),
"side": exchange_data.get("side", "UNKNOWN"),
"exchange": exchange_data.get("exchange", "UNKNOWN")
}
# 异常値の处理
if cleaned_data["price"] <= 0 or cleaned_data["volume"] <= 0:
cleaned_data["_anomaly_flag"] = True
return cleaned_data
def normalize_timestamp(self, ts):
"""缺失タイムスタンプの补完"""
if ts is None:
return int(datetime.now().timestamp() * 1000)
if isinstance(ts, str):
return int(datetime.fromisoformat(ts.replace("Z", "+00:00")).timestamp() * 1000)
return ts
def process_exchange_stream(self, symbols: list, exchanges: list):
"""複数交易所のストリーミングデータを並行処理"""
tasks = []
for exchange in exchanges:
for symbol in symbols:
task = self.client.stream({
"exchange": exchange,
"symbol": symbol,
"channel": "trades"
})
tasks.append(task)
# WS接続の不安定さを解决：错误リトライ地狱からの解放
return self.client.batch_subscribe(tasks)
✅ 初期化例
pipeline = HolySheepDataPipeline(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Step 2：交易所API异常の自动处理
import asyncio
from typing import Optional, Callable
import logging
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class ErrorType(Enum):
RATE_LIMIT = "rate_limit_exceeded"
CONNECTION_TIMEOUT = "connection_timeout"
DATA_GAP = "data_gap_detected"
INVALID_TIMESTAMP = "invalid_timestamp"
SYMBOL_NOT_FOUND = "symbol_not_found"
@dataclass
class ErrorContext:
error_type: ErrorType
exchange: str
symbol: str
timestamp: Optional[int]
retry_count: int
original_error: Exception
class HolySheepErrorHandler:
"""
HolySheep AIへの移行：交易所API异常の自動処理
WS再接続地狱の解决
"""
def __init__(self, holysheep_client):
self.client = holysheep_client
self.error_log = []
self.reconnect_strategy = {
ErrorType.RATE_LIMIT: self._exponential_backoff,
ErrorType.CONNECTION_TIMEOUT: self._jittered_retry,
ErrorType.DATA_GAP: self._fetch_gap_filling,
ErrorType.INVALID_TIMESTAMP: self._timestamp_interpolation,
}
async def handle_error(self, context: ErrorContext) -> bool:
"""异常类型に応じた自動恢复"""
handler = self.reconnect_strategy.get(context.error_type)
if handler:
return await handler(context)
return False
async def _exponential_backoff(self, context: ErrorContext) -> bool:
"""レート制限：指数関数的バックオフ"""
max_retries = 5
base_delay = 1
for attempt in range(max_retries):
delay = base_delay * (2 ** attempt)
logging.warning(
f"Rate limit hit. Retrying in {delay}s "
f"(attempt {attempt + 1}/{max_retries})"
)
await asyncio.sleep(delay)
# HolySheepで代替データをリクエスト
response = await self.client.request(
endpoint="/fills",
params={
"exchange": context.exchange,
"symbol": context.symbol,
"since": context.timestamp
}
)
if response.status == 200:
return True
return False
async def _fetch_gap_filling(self, context: ErrorContext) -> bool:
"""データ欠損：间隙期間の补完取得"""
gap_duration = 60000 # 60秒の间隙
# HolySheepの缓存された历史データから补完
response = await self.client.request(
endpoint="/historical/fills",
params={
"exchange": context.exchange,
"symbol": context.symbol,
"start_time": context.timestamp - gap_duration,
"end_time": context.timestamp
}
)
if response.data:
await self._interpolate_missing(response.data)
return True
return False
async def _timestamp_interpolation(self, context: ErrorContext) -> bool:
"""無効タイムスタンプ：线性補間で修复"""
previous_data = await self._get_last_valid(context)
next_data = await self._get_next_valid(context)
if previous_data and next_data:
interpolated = self._linear_interpolation(
previous_data, next_data, context.timestamp
)
await self._patch_record(context.exchange, context.symbol, interpolated)
return True
return False
def _linear_interpolation(self, prev, next, target_ts):
"""OHLCデータの线性補間"""
time_ratio = (target_ts - prev["timestamp"]) / (next["timestamp"] - prev["timestamp"])
return {
"timestamp": target_ts,
"open": prev["open"],
"high": prev["high"] + (next["high"] - prev["high"]) * time_ratio,
"low": prev["low"] + (next["low"] - prev["low"]) * time_ratio,
"close": prev["close"] + (next["close"] - prev["close"]) * time_ratio,
"volume": prev["volume"] + (next["volume"] - prev["volume"]) * time_ratio,
"_interpolated": True
}
async def _get_last_valid(self, context) -> Optional[dict]:
"""最後の有効なデータポイントを取得"""
response = await self.client.request(
endpoint="/fills/latest",
params={
"exchange": context.exchange,
"symbol": context.symbol,
"before": context.timestamp,
"limit": 1
}
)
return response.data[0] if response.data else None
async def _get_next_valid(self, context) -> Optional[dict]:
"""次の有効なデータポイントを取得"""
response = await self.client.request(
endpoint="/fills/latest",
params={
"exchange": context.exchange,
"symbol": context.symbol,
"after": context.timestamp,
"limit": 1
}
)
return response.data[0] if response.data else None
async def monitor_connection_health(self):
"""WS接続健全性の持续監視"""
while True:
try:
health = await self.client.health_check()
if health.latency_ms > 100:
logging.warning(f"High latency detected: {health.latency_ms}ms")
await asyncio.sleep(30)
except Exception as e:
logging.error(f"Health check failed: {e}")
await self._emergency_reconnect()
✅ 使用例
handler = HolySheepErrorHandler(pipeline.client)
Step 3：データ品質保证のパイプライン構築
from pydantic import BaseModel, validator
from typing import List, Optional
import hashlib
class CleanedTrade(BaseModel):
"""検証済み取引データモデル"""
id: str
exchange: str
symbol: str
price: float
volume: float
quote_volume: float
timestamp: int
side: str
@validator('price', 'volume')
def must_be_positive(cls, v):
if v <= 0:
raise ValueError(f"Value must be positive, got {v}")
return v
@validator('timestamp')
def must_be_recent(cls, v):
import time
if v > int(time.time() * 1000) + 60000: # 未来60秒以上は異常
raise ValueError(f"Timestamp too far in future: {v}")
return v
class DataQualityPipeline:
"""HolySheepに移行后的データ品質保证パイプライン"""
def __init__(self, holysheep_client):
self.client = holysheep_client
self.quarantine = []
self.stats = {"processed": 0, "cleaned": 0, "quarantined": 0}
async def process_trades(self, raw_trades: List[dict]) -> List[CleanedTrade]:
"""生データから検証済みトレードデータへ清洗"""
cleaned_trades = []
for trade in raw_trades:
try:
# 1. 基础验证
validated = self._validate_schema(trade)
# 2. 異常値检测
if self._is_outlier(validated):
validated = self._clip_outliers(validated)
# 3. 重複检测
if not self._is_duplicate(validated):
cleaned = CleanedTrade(**validated)
cleaned_trades.append(cleaned)
self.stats["cleaned"] += 1
else:
self.stats["quarantined"] += 1
except Exception as e:
self.quarantine.append({
"data": trade,
"error": str(e),
"timestamp": trade.get("timestamp")
})
self.stats["quarantined"] += 1
self.stats["processed"] += 1
# 4. HolySheepに批量提交
if cleaned_trades:
await self._bulk_upload(cleaned_trades)
return cleaned_trades
def _is_outlier(self, trade: dict, threshold: float = 3.0) -> bool:
"""標準偏差ベースの異常値検出"""
if not hasattr(self, 'price_history'):
self.price_history = []
self.price_history.append(trade["price"])
if len(self.price_history) > 1000:
self.price_history = self.price_history[-1000:]
if len(self.price_history) < 10:
return False
mean = sum(self.price_history) / len(self.price_history)
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in self.price_history) / len(self.price_history)
std_dev = variance ** 0.5
z_score = abs(trade["price"] - mean) / std_dev if std_dev > 0 else 0
return z_score > threshold
def _is_duplicate(self, trade: dict) -> bool:
"""MD5ハッシュベースの重複检测"""
trade_hash = hashlib.md5(
f"{trade['exchange']}{trade['symbol']}{trade['timestamp']}".encode()
).hexdigest()
if hasattr(self, 'seen_hashes'):
if trade_hash in self.seen_hashes:
return True
if not hasattr(self, 'seen_hashes'):
self.seen_hashes = set()
self.seen_hashes.add(trade_hash)
return False
async def _bulk_upload(self, trades: List[CleanedTrade]):
"""HolySheepへの高效批量上传"""
batch_size = 100
for i in range(0, len(trades), batch_size):
batch = trades[i:i + batch_size]
response = await self.client.post(
endpoint="/trades/batch",
json=[t.dict() for t in batch]
)
if not response.success:
logging.error(f"Batch upload failed: {response.error}")
✅ HolySheepへの实际接続
pipeline = DataQualityPipeline(
holysheep_client=HolySheepDataPipeline("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY").client
)
ロールバック計画：万一の時の对策
移行には常にリスクが伴います。私は以下のロールバック計画を事前に策定し、本番環境での失敗を防止しました：
- 段階的移行（Canary Release）：全トラフィックの5%から开始し、问题なければ25%→50%→100%と渐進的に移行
- Dual Write方式：移行期間中はHolySheepと旧APIに同時に書き込み，随时旧APIにロールバック可能
- 即時ロールバックトリガー：错误率5%以上、レイテンシ200ms超过時に自动ロールバック
- データ整合性验证：移行前后でSame-Symbolデータの突合检查
class RollbackController:
"""移行の安全确保：自动ロールバック机制"""
def __init__(self, holysheep_client, legacy_client):
self.holy = holysheep_client
self.legacy = legacy_client
self.rollover_config = {
"error_rate_threshold": 0.05,
"latency_threshold_ms": 200,
"canary_percentage": 0.05,
"monitoring_window_seconds": 300
}
async def execute_canary_migration(self, symbol: str):
"""段階的カナリア移行の実行"""
# Phase 1: 5%トラフィック
await self._route_traffic(symbol, holy_percentage=0.05)
await self._monitor_and_evaluate(symbol, duration=300)
# Phase 2: 25%トラフィック
await self._route_traffic(symbol, holy_percentage=0.25)
await self._monitor_and_evaluate(symbol, duration=600)
# Phase 3: 50% → 100%
if await self._health_check():
await self._route_traffic(symbol, holy_percentage=1.0)
else:
await self.rollback(symbol)
async def rollback(self, symbol: str):
"""完全ロールバックの実行"""
logging.warning(f"Initiating rollback for {symbol}")
await self._route_traffic(symbol, holy_percentage=0.0)
# 旧APIへの完全切替
await self.legacy.reconnect()
# 移行失败の通知
await self._notify_team(f"Rollback completed for {symbol}")
async def _health_check(self) -> bool:
"""HolySheepの健康状態检查"""
try:
stats = await self.holy.get_stats()
return (
stats.error_rate < self.rollover_config["error_rate_threshold"] and
stats.p99_latency < self.rollover_config["latency_threshold_ms"]
)
except:
return False
よくあるエラーと対処法
エラー1：WS接続が頻繁に切断される
错误信息：WebSocketConnectionError: Connection closed unexpectedly (code: 1006)
❌ 误ったアプローチ：单纯的再接続
import asyncio
import websockets
async def bad_reconnect():
while True:
try:
async with websockets.connect("wss://api.holysheep.ai/v1/ws") as ws:
await ws.send('{"action":"subscribe","symbol":"BTCUSDT"}')
# 切断されても何も处理しない
await ws.recv()
except:
await asyncio.sleep(1) # 即座に再試行 → サーバー负荷で逆効果
✅ 正しいアプローチ：指数バックオフ + 心拍Ping
import asyncio
import websockets
from websockets.exceptions import ConnectionClosed
class StableWebSocketClient:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.max_retries = 5
self.ws = None
self.last_ping = None
async def connect(self, subscriptions: list):
retry_count = 0
while retry_count < self.max_retries:
try:
# WebSocket URLを生成
ws_url = f"wss://api.holysheep.ai/v1/ws?api_key={self.api_key}"
async with websockets.connect(ws_url) as ws:
self.ws = ws
# 批量订阅
await ws.send(json.dumps({
"action": "batch_subscribe",
"channels": subscriptions
}))
# 心跳Ping：60秒ごとに送信
asyncio.create_task(self._heartbeat(ws))
# メッセージ受信ループ
async for message in ws:
await self._handle_message(json.loads(message))
except ConnectionClosed as e:
retry_count += 1
# ✅ 指数バックオフで再接続
backoff = min(60, 2 ** retry_count)
print(f"Connection lost. Retrying in {backoff}s (attempt {retry_count})")
await asyncio.sleep(backoff)
except Exception as e:
print(f"Unexpected error: {e}")
await asyncio.sleep(5)
raise RuntimeError("Max retries exceeded")
async def _heartbeat(self, ws):
"""Ping-Pong心跳保持：接続安定化"""
while True:
try:
await asyncio.sleep(60)
if ws.open:
await ws.send(json.dumps({"action": "ping"}))
self.last_ping = time.time()
except:
break
async def _handle_message(self, msg):
"""メッセージ処理"""
if msg.get("type") == "error":
print(f"Server error: {msg.get('message')}")
# エラーコードに応じた処理
if msg.get("code") == "RATE_LIMITED":
await asyncio.sleep(msg.get("retry_after", 60))
エラー2：タイムスタンプ欠損でデータが利用できない
错误信息：TimestampError: Missing timestamp field in trade data at index 4532
❌ 误ったアプローチ：欠損データをスキップ
def bad_process(raw_data):
cleaned = []
for trade in raw_data:
# タイムスタンプがNoneでも强行処理
trade["timestamp"] = trade.get("timestamp") or 0 # 0は无效値
cleaned.append(trade)
return cleaned # 後段でエラー発生
✅ 正しいアプローチ：线性補間でタイムスタンプを补完
from datetime import datetime, timedelta
def interpolate_missing_timestamps(raw_data: list) -> list:
"""
欠損タイムスタンプを前後の有効なデータから線形補間
"""
cleaned = []
valid_timestamps = []
for i, trade in enumerate(raw_data):
ts = trade.get("timestamp")
if ts is None:
# 前後の有効なタイムスタンプを探す
prev_ts = valid_timestamps[-1] if valid_timestamps else None
next_ts = None
for j in range(i + 1, len(raw_data)):
if raw_data[j].get("timestamp"):
next_ts = raw_data[j]["timestamp"]
break
if prev_ts and next_ts:
# 线性補間
ts = prev_ts + (next_ts - prev_ts) * 0.5
trade["_interpolated"] = True
trade["_interpolation_type"] = "linear"
elif prev_ts:
# 前方向 carries forward（最後の砦）
ts = prev_ts + 1000 # 1秒间隔を假定
trade["_interpolated"] = True
trade["_interpolation_type"] = "forward_fill"
else:
# どちらもなければ现在時刻
ts = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
trade["_interpolated"] = True
trade["_interpolation_type"] = "now_fallback"
else:
valid_timestamps.append(ts)
trade["timestamp"] = ts
cleaned.append(trade)
return cleaned
补完结果の検証
def validate_timestamps(cleaned_data: list) -> dict:
"""タイムスタンプの連続性与整合性を検証"""
gaps = []
expected_interval = 1000 # 1秒
for i in range(1, len(cleaned_data)):
gap = cleaned_data[i]["timestamp"] - cleaned_data[i-1]["timestamp"]
if abs(gap - expected_interval) > 5000: # 5秒以上の误差
gaps.append({
"index": i,
"gap_ms": gap,
"prev_ts": cleaned_data[i-1]["timestamp"],
"curr_ts": cleaned_data[i]["timestamp"]
})
return {
"total_records": len(cleaned_data),
"interpolated_count": sum(1 for d in cleaned_data if d.get("_interpolated")),
"gap_count": len(gaps),
"gaps": gaps[:10] # 最初の10件を返す
}
エラー3：レート制限でAPI呼び出しが 차단される
错误信息：RateLimitError: 429 Too Many Requests - Retry-After: 120
import time
import asyncio
from collections import deque
class HolySheepRateLimiter:
"""
HolySheep AIのレート制限対応：
- 公式APIより宽容な制限（最大1200 req/min）
- 自动バケット算法で流量制御
"""
def __init__(self, requests_per_minute: int = 1000):
self.rpm = requests_per_minute
self.window = deque() # 请求时刻のキュー
self.burst_allowance = 50 #バースト允许量
async def acquire(self):
"""レート制限内でリクエスト許可を待つ"""
now = time.time()
window_start = now - 60
# 1分以内に期限切れのリクエストを除去
while self.window and self.window[0] < window_start:
self.window.popleft()
current_count = len(self.window)
if current_count >= self.rpm:
# 最も古いリクエストの期限まで待機
oldest = self.window[0]
wait_time = oldest + 60 - now
print(f"Rate limit approaching. Waiting {wait_time:.2f}s")
await asyncio.sleep(max(0, wait_time))
return await self.acquire() # 再帰的にチェック
# 現在のリクエストを追加
self.window.append(now)
return True
async def request_with_retry(self, func, *args, **kwargs):
"""自动リトライ付きのAPIリクエスト"""
max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
try:
await self.acquire()
return await func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
if "429" in str(e) or "rate limit" in str(e).lower():
# HolySheepのRetry-Afterを尊重
retry_after = getattr(e, 'retry_after', 60)
print(f"Rate limited. Retrying after {retry_after}s")
await asyncio.sleep(retry_after)
else:
raise
raise RuntimeError(f"Failed after {max_retries} retries")
使用例：HolySheep API调用
limiter = HolySheepRateLimiter(requests_per_minute=800)
async def fetch_historical_data():
async def _request():
response = await pipeline.client.request(
endpoint="/historical/fills",
params={"symbol": "BTCUSDT", "exchange": "binance"}
)
return response
return await limiter.request_with_retry(_request)
エラー4：データ欠損による分析精度の低下
错误信息：DataGapError: 45 minutes of missing data detected between 2024-01-15 14:30 and 15:15
class HolySheepGapRecovery:
"""
HolySheep APIを活用したデータ间隙の自动回复
複数ソースからのデータ补完
"""
def __init__(self, holysheep_client):
self.client = holysheep_client
async def detect_and_recover_gaps(self, symbol: str, exchange: str, start_ts: int, end_ts: int):
"""间隙の検出と自动回复"""
# 1. 间隙の検出
gaps = await self._detect_gaps(symbol, exchange, start_ts, end_ts)
recovery_results = []
for gap in gaps:
recovered_data = await self._recover_gap(
symbol, exchange, gap["start"], gap["end"]
)
recovery_results.append({
"gap": gap,
"recovered_count": len(recovered_data),
"status": "success" if recovered_data else "failed"
})
return recovery_results
async def _detect_gaps(self, symbol, exchange, start_ts, end_ts):
"""间隙の自动検出：タイムスタンプの不连续点を特定"""
response = await self.client.request(
endpoint="/fills/timeline",
params={
"symbol": symbol,
"exchange": exchange,
"start": start_ts,
"end": end_ts
}
)
timestamps = [d["timestamp"] for d in response.data]
gaps = []
for i in range(1, len(timestamps)):
diff = timestamps[i] - timestamps[i-1]
if diff > 5000: # 5秒以上の间隙
gaps.append({
"start": timestamps[i-1],
"end": timestamps[i],
"gap_ms": diff
})
return gaps
async def _recover_gap(self, symbol, exchange, start_ts, end_ts):
"""HolySheep