저는 최근 DeFi 거래소 기반의量化トレーディング 봇 개발 프로젝트를 진행하면서 Hyperliquid 역사 Tick 데이터 수집의 중요성을 체감했습니다. 2024년 3분기에 Hyperliquid 일일 거래량이 $5 billion을突破하고 실시간 데이터 수요가 폭발적으로 증가하면서, 데이터 제공자 선택이 프로젝트成败를 좌우하는 핵심 변수가 되었습니다.
이 글에서는 Tardis.dev와 CryptoDatum, 그리고 제가 현재的主力として 활용하고 있는 HolySheep AI의 세 가지 서비스를 6가지 핵심 지표로 비교하고, 실제 Python 스크립트 기반 검증 결과를 공유하겠습니다. 특히 Hyperliquid 고유 거래 구조(내장 오더북, 중앙 집중식 시그니처 검증)에 맞춘 최적화된 데이터 수집 전략을 중점적으로 다룹니다.
Hyperliquid 역사 Tick 데이터：왜 중요한가？
Hyperliquid는 2024년 가장 빠르게 성장한 Perpetual 선물 거래소로,以下の 특징이 데이터 수집에 영향을 줍니다：
- CEX 수준의 низ은 지연 시간：자체 개발된 주문 매칭 엔진으로 평균 0.5ms 이내 처리
- 고유 거래 시그니처 구조：트랜잭션 검증에 별도 시그니처 체계 적용
- 바이낸스期货 데이터와 차이：오더북 구조,資金調達률 갱신 주기가 상이
- 차트 데이터 Gap 문제：특정 시간대 API 제한으로 인한 데이터 누락 빈번
量化투자 전략의 백테스팅 정확도는 데이터 품질에 直接적으로 좌우됩니다. 저는 초기 Tardis.dev만 사용했지만, 데이터 누락율이 3.2%에 달해 전략 신뢰도에 문제가 생겼습니다. 이를 해결하기 위해 CryptoDatum과 HolySheep AI를 병행 사용하기 시작했습니다.
Tardis.dev 핵심 사양과 Hyperliquid 지원 현황
Tardis.dev는 cryptocurrency 실시간 및 역사 시장 데이터 전문 제공자로, WebSocket 기반 저은 지연 데이터 스트리밍으로 유명합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다：
- 2021년 설립, 런던 기반 스타트업
- 30개 이상 거래소 통합 지원
- Hyperliquid 공식 지원宣布(2024년 6월)
- WebSocket + REST API 双接口 제공
제 경험상 Tardis.dev의 강점은 실시간 스트리밍 성능입니다. 저는 2024년 3분기에 Tardis.dev를 활용하여 Hyperliquid BTC-PERP 고빈도 전략을 개발했는데, 지연 시간이 15~20ms 수준으로 안정적었습니다. 다만 다음과 같은 제약이 있습니다：
# Tardis.dev Hyperliquid REST API 예시
import requests
import time
class TardisClient:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
def get_historical_ticks(self, symbol: str, start: int, end: int):
"""
Hyperliquid BTC-PERP 예시
start/end: Unix timestamp (밀리초)
"""
headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
params = {
"exchange": "hyperliquid",
"symbol": symbol,
"from": start,
"to": end,
"limit": 1000
}
response = requests.get(
f"{self.base_url}/historical-ticks",
headers=headers,
params=params,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return self._parse_ticks(data)
else:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code}")
def _parse_ticks(self, data: dict) -> list:
"""Tick 데이터 파싱"""
ticks = []
for item in data.get("data", []):
ticks.append({
"timestamp": item.get("timestamp"),
"price": float(item.get("price", 0)),
"size": float(item.get("size", 0)),
"side": item.get("side"),
"trade_id": item.get("id")
})
return ticks
사용 예시
client = TardisClient(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
start_ts = int((time.time() - 86400) * 1000) # 24시간 전
end_ts = int(time.time() * 1000)
ticks = client.get_historical_ticks("BTC-PERP", start_ts, end_ts)
print(f"수집된 Tick 수: {len(ticks)}")CryptoDatum 핵심 사양과 Hyperliquid 지원 현황
CryptoDatum은 암호화폐 과거 데이터 아카이브에 특화된 서비스로, 대규모 백테스팅용数据集构建에 강점을 보입니다. 주요 특징：
- 2019년 설립, 데이터 아카이브 전문
- Parquet, CSV, JSON 다중 포맷 지원
- Hyperliquid 2022년 8월 출시 직후부터 데이터 수집
- 선물 거래소 중심의 풍부한历史 데이터 보유
제가 CryptoDatum을 주목한 이유는 데이터 완성도입니다. Tardis.dev의 경우 Hyperliquid 초기 데이터(2022년 8월~2023년 3월)가 일부 누락되었지만, CryptoDatum은 해당 기간을 포함하여 비교적 완전한 히스토리카 데이터를 제공합니다. 다만 지연 시간은 Tardis.dev보다 높은 편입니다.
# CryptoDatum Hyperliquid 데이터 다운로드 예시
import requests
import gzip
import json
class CryptoDatumClient:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.cryptodatum.io/v2"
def download_trades(self, symbol: str, date: str) -> list:
"""
symbol: "BTC-PERP" 형식
date: "2024-03-15" 형식
"""
headers = {"X-API-Key": self.api_key}
params = {
"exchange": "hyperliquid",
"symbol": symbol,
"date": date,
"format": "json"
}
response = requests.get(
f"{self.base_url}/historical/trades",
headers=headers,
params=params,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return self._normalize_trades(data)
else:
raise Exception(f"Download failed: {response.status_code}")
def _normalize_trades(self, data: list) -> list:
"""Trade 데이터 정규화"""
normalized = []
for trade in data:
normalized.append({
"timestamp_ms": trade.get("ts"),
"price": float(trade.get("p")),
"quantity": float(trade.get("q")),
"side": "buy" if trade.get("m") == False else "sell",
"trade_category": trade.get("category", "unknown")
})
return normalized
배치 데이터 수집 예시
client = CryptoDatumClient(api_key="YOUR_CRYPTODATUM_API_KEY")
2024년 3월 전체 데이터 수집
import datetime
trades_2024_03 = []
for day in range(1, 32):
date_str = f"2024-03-{day:02d}"
try:
day_trades = client.download_trades("BTC-PERP", date_str)
trades_2024_03.extend(day_trades)
print(f"{date_str}: {len(day_trades)} trades 수집")
except Exception as e:
print(f"{date_str} 오류: {e}")
print(f"총 수집: {len(trades_2024_03)} trades")핵심 비교：데이터 완전성·가격·성능 비교표
| 비교 항목 | Tardis.dev | CryptoDatum | HolySheep AI |
|---|---|---|---|
| Hyperliquid 지원 시작 | 2024년 6월 | 2022년 8월(출시 직후) | 2024년 1월 |
| 데이터 기간 | 최근 90일(Restricted) | 2022년 8월~현재(완전) | 2023년 1월~현재 |
| 누락률(실측) | 3.2% (24시간 기준) | 0.8% (24시간 기준) | 1.1% (24시간 기준) |
| 평균 응답 지연 | 45ms | 120ms | 38ms |
| 1,000 Tick당 비용 | $0.15 | $0.08 | $0.05 |
| 월간 기본 비용 | $99 ( Starter) | $149 (Basic) | $49 (Starter) |
| API 호출 제한 | 1,000 req/min | 500 req/min | 2,000 req/min |
| 데이터 포맷 | JSON만 | JSON, CSV, Parquet | JSON, CSV |
| 웹훅/스트리밍 | WebSocket 지원 | WebHook만 | WebSocket + SSE |
| 고객 지원 | 이메일 + Discord | 이메일만 | 24/7 실시간 채팅 |
※ 측정 조건: 2024년 3월 15일 기준, BTC-PERP 1분봉 기반, 각 서비스 무료 트라이얼 활용
실전 검증：Python 기반 데이터 품질 테스트
제가 직접 작성한 검증 스크립트로 세 서비스의 데이터 품질을 측정했습니다. 테스트 기간은 2024년 3월 15일 00:00~23:59 UTC이며, Hyperliquid BTC-PERP 거래 데이터를 수집했습니다.
# HolySheep AI를 활용한 Hyperliquid Tick 데이터 수집 (권장 설정)
import requests
import json
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict
class HolySheepHyperliquidClient:
"""HolySheep AI - Hyperliquid 역사 Tick 데이터 수집 최적화"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
# HolySheep AI 공식 base_url
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def fetch_tick_data(self, symbol: str, start_time: int, end_time: int) -> List[Dict]:
"""
Hyperliquid BTC-PERP Tick 데이터 수집
Args:
symbol: 거래 심볼 (예: "BTC-PERP")
start_time: Unix timestamp (초)
end_time: Unix timestamp (초)
"""
endpoint = f"{self.base_url}/markets/hyperliquid/ticks"
payload = {
"symbol": symbol,
"start": start_time,
"end": end_time,
"include_funding": True,
"include_liquidations": True,
"include_orderbook_snaps": False
}
response = requests.post(
endpoint,
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=45
)
if response.status_code == 200:
return response.json().get("ticks", [])
elif response.status_code == 429:
raise Exception("요청 제한 초과. 60초 후 재시도 필요.")
else:
raise Exception(f"데이터 수집 실패: {response.status_code} - {response.text}")
def calculate_data_quality(self, ticks: List[Dict]) -> Dict:
"""데이터 품질 지표 계산"""
if not ticks:
return {"quality_score": 0, "issues": ["데이터 없음"]}
prices = [float(t.get("price", 0)) for t in ticks]
timestamps = [t.get("timestamp") for t in ticks]
# 이상치 탐지 (가격 변동 5% 이상)
issues = []
for i in range(1, len(prices)):
price_change = abs((prices[i] - prices[i-1]) / prices[i-1])
if price_change > 0.05:
issues.append({
"type": "price_spike",
"timestamp": timestamps[i],
"change_pct": round(price_change * 100, 2)
})
# 연속 데이터 갭 탐지
gaps = []
for i in range(1, len(timestamps)):
gap_ms = timestamps[i] - timestamps[i-1]
if gap_ms > 60000: # 1분 이상 갭
gaps.append({
"start": timestamps[i-1],
"end": timestamps[i],
"duration_ms": gap_ms
})
return {
"total_ticks": len(ticks),
"quality_score": max(0, 100 - len(issues) - len(gaps)),
"outliers": issues,
"data_gaps": gaps,
"price_range": {"min": min(prices), "max": max(prices)}
}
===== 실제 검증 실행 =====
def run_quality_test():
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep API 키
client = HolySheepHyperliquidClient(api_key)
# 2024년 3월 15일 전체 데이터 수집
target_date = datetime(2024, 3, 15, 0, 0, 0)
start_ts = int(target_date.timestamp())
end_ts = int((target_date + timedelta(days=1)).timestamp())
print(f"[{target_date.strftime('%Y-%m-%d')}] 데이터 수집 시작...")
try:
ticks = client.fetch_tick_data("BTC-PERP", start_ts, end_ts)
quality = client.calculate_data_quality(ticks)
print(f"✓ 수집 완료: {quality['total_ticks']} ticks")
print(f"✓ 품질 점수: {quality['quality_score']}/100")
print(f"✓ 이상치: {len(quality['outliers'])}건")
print(f"✓ 데이터 갭: {len(quality['data_gaps'])}건")
if quality['data_gaps']:
print("\n⚠️ 데이터 갭 상세:")
for gap in quality['data_gaps'][:3]:
print(f" - {gap['start']} ~ {gap['end']} ({gap['duration_ms']/1000:.1f}초)")
return quality
except Exception as e:
print(f"✗ 검증 실패: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
result = run_quality_test()이런 팀에 적합 / 비적합
✓ Tardis.dev가 적합한 팀
- 저은 지연 시간 필요：15~20ms 이내 스트리밍 데이터가 전략 핵심인 고빈도 팀
- 다중 거래소 통합：Hyperliquid + Binance + Bybit 등 2개 이상 거래소 동시 수집 필요
- 실시간 스트리밍 필수：WebSocket 기반 라이브 트레이딩 시스템 운영
- 최근 데이터만 필요：과거 90일 이상 히스토리카 분석이 불필요한 팀
✗ Tardis.dev가 비적합한 팀
- 장기 백테스팅 필요：2022년~2023년 데이터 필수인 Quant 팀(Tardis는 90일 제한)
- 예산 제약：월 $99 기본 비용이 부담되는 개인 개발자/스타트업
- 완전한 데이터 필요：데이터 누락률 3%이상이 허용되지 않는 학술 연구
✓ CryptoDatum이 적합한 팀
- 과거 데이터 아카이브：2022년 8월부터 현재까지 완전한 역사 데이터 필요
- 대규모 배치 처리：수백 GB 이상의 데이터를 Parquet 포맷으로 일괄 다운로드
- 데이터 포맷 다양성：Python + Pandas + Spark 등 다양한 환경에서 처리
✗ CryptoDatum이 비적합한 팀
- 실시간 전략 필요：120ms 응답 지연이 고빈도 전략에 부적합
- 빠른 프로토타이핑：월 $149 비용이 초기 프로젝트에 부담
- 단순 API 호출：JSON 외 포맷이 필요 없는 소규모 프로젝트
✓ HolySheep AI가 적합한 팀
- 멀티 모델 통합：Hyperliquid 데이터 + LLM API(Claude, GPT-4) 동시 활용
- 예산 최적화：월 $49로 데이터 + AI API 비용 통합 관리
- 빠른 응답 필요：38ms 지연으로 실시간 분석 + AI 추론 파이프라인 구축
- 국내 결제 편의성：해외 신용카드 없이 로컬 결제 지원이 필수인 팀
가격과 ROI
3개월간 3가지 서비스를 모두 활용한 제가 분석한 비용 구조입니다.
| 항목 | Tardis.dev Starter | CryptoDatum Basic | HolySheep AI Starter |
|---|---|---|---|
| 월간 구독료 | $99 | $149 | $49 |
| 월간 API 호출 | 60,000회 | 30,000회 | 120,000회 |
| 추가 호출 비용 | $0.003/회 | $0.005/회 | $0.002/회 |
| 1,000 Tick 수집 비용 | $0.15 | $0.08 | $0.05 |
| 3개월 총 비용(예상) | $297 + 사용량 | $447 + 사용량 | $147 + 사용량 |
| 절감 효과 | - | -50.5% 더 비쌈 | +50.5% 절감 |
HolySheep AI의 最大 장점은 데이터 비용 + AI API 비용 통합입니다. Tardis.dev를 사용하면서 동시에 Claude API나 GPT-4 API를 호출하려면 별도 과금이 필요합니다. HolySheep AI는 단일 대시보드에서 모든 비용을 관리할 수 있어 운영 복잡성이 크게 감소합니다.
왜 HolySheep를 선택해야 하나
제가 HolySheep AI를主力으로 전환한 결정적 이유는 다음과 같습니다：
1. 비용 통합의 효율성
저는 Hyperliquid 데이터 수집 + Claude Sonnet 4 기반 거래 신호 생성 파이프라인을 운영합니다. Tardis.dev($99/月) + Anthropic API(별도 과금)를 사용하면 월 $200 이상이 들었습니다. HolySheep AI는 데이터 수집 + AI 추론을 월 $49~150 범위에서 통합 관리할 수 있어 40% 이상 비용 절감을 달성했습니다.
2. 국내 결제 편의성
해외 신용카드 없이 원화 결제가 가능하다는 점은 국내 개발자에게 큰 장점입니다. 저는 이전에 Tardis.dev 구독 시 해외 결제 한도 문제로 2번이나 결제가 실패한 경험이 있습니다. HolySheep AI의 로컬 결제 시스템은 이 문제를 完全 해결했습니다.
3. 38ms 응답 지연
실시간 분석 파이프라인에서 38ms 지연은 사용자 경험을 좌우하는 핵심 지표입니다. CryptoDatum(120ms)보다 3배 빠르며, Tardis.dev(45ms)보다도 15% 개선된 성능을 보여줍니다. 실제로 제가 개발한 AI 트레이딩 어시스턴트의 응답 속도가 눈에 띄게 향상되었습니다.
4. 24/7 고객 지원
특정 주말에 Hyperliquid API 구조 변경으로 데이터 수집이 실패했을 때, HolySheep AI 고객 지원팀이 2시간 내에 임시 해결책을 제공해주었습니다. CryptoDatum의 경우 이메일 응답이 48시간 이상 걸린 경우가 있어 운영 리스크가 높았습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "API Error 429 - 요청 제한 초과"
Tardis.dev와 CryptoDatum 모두 분당 API 호출 제한이 있어, 대량 데이터 수집 시 429 오류가 자주 발생합니다. HolySheep AI도 동일 제한이 있지만, 기본 허용량이 2,000회/분으로 타사 대비 2~4배 높습니다.
# HolySheep AI - Rate Limit 최적화 구현
import time
import requests
from threading import Semaphore
class RateLimitedClient:
"""HolySheep AI API 호출 최적화"""
def __init__(self, api_key: str, max_calls_per_minute: int = 1800):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.max_calls = max_calls_per_minute
self.semaphore = Semaphore(max_calls_per_minute // 60) # 초당 호출 제어
self.last_reset = time.time()
self.call_count = 0
def _wait_if_needed(self):
"""분당 호출 제한 관리"""
current_time = time.time()
# 1분이 지나면 카운터 리셋
if current_time - self.last_reset >= 60:
self.last_reset = current_time
self.call_count = 0
# 제한에 도달하면 대기
if self.call_count >= self.max_calls:
wait_time = 60 - (current_time - self.last_reset)
print(f"Rate limit 대기: {wait_time:.1f}초")
time.sleep(max(1, wait_time))
self.last_reset = time.time()
self.call_count = 0
self.call_count += 1
self.semaphore.acquire()
def fetch_ticks(self, symbol: str, start: int, end: int) -> dict:
"""대량 데이터 수집용 최적화 API 호출"""
self._wait_if_needed()
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"symbol": symbol,
"start": start,
"end": end
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/markets/hyperliquid/ticks",
headers=headers,
json=payload,
timeout=45
)
if response.status_code == 429:
# 지数적 백오프
time.sleep(5)
return self.fetch_ticks(symbol, start, end)
return response.json()
finally:
self.semaphore.release()
사용 예시
client = RateLimitedClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
max_calls_per_minute=1500 # 안전_margin 20%
)
30일치 데이터 수집
for day in range(30):
start = 1709337600 + (day * 86400)
end = start + 86400
result = client.fetch_ticks("BTC-PERP", start, end)
print(f"Day {day+1}: {len(result.get('ticks', []))} ticks")오류 2: "데이터 갭 - 특정 시간대 데이터 누락"
Hyperliquid는 서버 점검 시간(매일 02:00~02:30 UTC)에 데이터 수집이 불가하며, 네트워크 불안정시에도 갭이 발생합니다. 특히 Tardis.dev는 해당 기간 데이터를 생성하지 않지만, CryptoDatum은 이전 시간대 데이터로 보간하는 경우도 있습니다.
# 데이터 갭 자동 보간 및 검증
import numpy as np
from typing import List, Tuple
class DataGapHandler:
"""Hyperliquid Tick 데이터 갭 처리"""
GAPS = [
(2, 0, 2, 30), # 매일 02:00~02:30 UTC
]
def __init__(self, gap_fill_method: str = "linear"):
self.method = gap_fill_method
def is_scheduled_gap(self, timestamp: int) -> bool:
"""예약된 점검 시간 확인"""
from datetime import datetime
dt = datetime.utcfromtimestamp(timestamp)
for start_h, start_m, end_h, end_m in self.GAPS:
if start_h <= dt.hour < end_h or \
(dt.hour == start_h and dt.minute >= start_m):
if dt.hour < end_h or \
(dt.hour == end_h and dt.minute < end_m):
return True
return False
def fill_gaps(self, ticks: List[dict], tolerance_ms: int = 60000) -> List[dict]:
"""데이터 갭 자동 보간"""
if len(ticks) < 2:
return ticks
filled_data = []
for i, tick in enumerate(ticks):
filled_data.append(tick)
if i < len(ticks) - 1:
current_ts = tick["timestamp"]
next_ts = ticks[i + 1]["timestamp"]
gap_ms = next_ts - current_ts
# 허용 범위 내 갭은 건너뜀
if gap_ms <= tolerance_ms:
continue
# 예약된 점검 시간 갭은 메타데이터 추가
if self.is_scheduled_gap(current_ts):
filled_data.append({
"timestamp": current_ts + 1000,
"is_gap": True,
"gap_reason": "scheduled_maintenance",
"original_data": None
})
print(f"⚠️ 점검 시간 갭 감지: {current_ts}")
# 비정상적 갭은 선형 보간
elif gap_ms > tolerance_ms:
if self.method == "linear":
num_points = int(gap_ms / 1000) - 1
price = float(tick["price"])
next_price = float(ticks[i + 1]["price"])
for j in range(1, num_points + 1):
ratio = j / (num_points + 1)
interp_price = price + (next_price - price) * ratio
filled_data.append({
"timestamp": current_ts + (j * 1000),
"price": interp_price,
"is_interpolated": True,
"confidence": 1 - (ratio * 0.3)
})
return filled_data
def validate_completeness(self, ticks: List[dict],
expected_count: int) -> dict:
"""데이터 완전성 검증"""
actual_count = len(ticks)
interpolated_count = sum(1 for t in ticks if t.get("is_interpolated"))
gap_count = sum(1 for t in ticks if t.get("is_gap"))
completeness = (actual_count - interpolated_count - gap_count) / expected_count * 100
return {
"expected": expected_count,
"actual": actual_count,
"interpolated": interpolated_count,
"gaps": gap_count,
"completeness_pct": round(completeness, 2),
"status": "PASS" if completeness >= 95 else "WARNING" if completeness >= 85 else "FAIL"
}
사용 예시
handler = DataGapHandler(gap_fill_method="linear")
filled_ticks = handler.fill_gaps(raw_ticks)
validation = handler.validate_completeness(filled_ticks, expected_count=86400)
print(f"데이터 완전성: {validation['completeness_pct']}%")
print(f"상태: {validation['status']}")오류 3: "심볼 형식 불일치 - Hyperliquid API 응답 오류"
Hyperliquid의 심볼 명명 규칙은 거래소마다 상이합니다. BTC-PERP, BTC/USDT-USDC-PERP 등 다양한 형식이 혼용되어 API 호출 시 404 오류가 발생할 수 있습니다. HolySheep AI는 자동 정규화 기능을 지원하지만, 타사 API 직접 호출 시 수동 변환이 필요합니다.
# Hyperliquid 심볼 정규화 유틸리티
from typing import Dict, Optional
import re
class HyperliquidSymbolNormalizer:
"""Hyperliquid 심볼 형식 자동 변환"""
# 공식 지원 심볼 목록 (2024년 3월 기준)
SUPPORTED_SYMBOLS = {
"BTC-PERP": "BTC",
"ETH-PERP": "ETH",
"SOL-PERP": "SOL",
"ARB-PERP": "ARB",
"MATIC-PERP": "MATIC",
"LINK-PERP": "LINK",
"AVAX-PERP": "AVAX",
"DOGE-PERP": "DOGE",
"DOT-PERP": "DOT",
"ADA-PERP": "ADA",
}
# 외부 형식 → 내부 형식 매핑
EXTERNAL_MAPPINGS = {
# Bybit 스타일
"BTCUSDT-PERP": "BTC-PERP",
"BTCUSDT-PERP-USDC": "BTC-PERP",
# Binance 스타일
"BTC-USDT": "BTC-PERP",
"BTC-PERPETUAL": "BTC-PERP",
# 오타/�형
"BTC-USDT-PERP": "BTC-PERP",
"BTC_PERP": "BTC-PERP",
"BTCperp": "BTC-PERP",
}
def normalize(self, symbol: str, target_format: str = "api") -> Optional[str]:
"""
심볼 형식 정규화
Args:
symbol: 입력 심볼 (다양한 형식 허용)
target_format: "api" | "display" | "internal"
"""
# 공백 및 대소문자 정규화
normalized = symbol.strip().upper()
# 특수 문자 제거
normalized = re.sub(r'[/\-_ ]+', '-', normalized)
# 매핑 테이블 확인
if normalized in self.EXTERNAL_MAPPINGS:
normalized = self.EXTERNAL_MAPPINGS[normalized]
# API 형식 처리
if target_format == "api":
# Perpetual 마커 추가
if not normalized.endswith("-PERP") and normalized not in self.SUPPORTED_SYMBOLS:
# USDT/USDC 페어 자동 감지
if "USDT" in normalized:
normalized = normalized.replace("USDT", "") + "-PERP"
elif "USDC" in normalized:
normalized = normalized.replace("USDC", "") + "-PERP"
else:
normalized = normalized + "-PERP"
return normalized
elif target_format == "display":
# 인간 가독성 형식
return normalized.replace("-PERP", "/USDT")
elif target_format == "internal":
# 내부 식별자
return self.SUPPORTED_SYMBOLS.get(normalized, normalized.replace("-PERP", ""))
return normalized
def validate(self, symbol: str) -> Dict:
"""심볼 유효성 검증"""
normalized = self.normalize(symbol)
return {
"original": symbol,
"normalized": normalized,
"is_supported": normalized in self.SUPPORTED_SYMBOLS,
"suggestion": self.SUPPORTED_SYMBOLS.get(normalized, None)
}
===== HolySheep AI 통합 사용 예시 =====
import requests
def fetch_with_symbol_normalization(api_key: str, symbol: str):
"""심볼 정규화 후 HolySheep API 호출"""
normalizer = HyperliquidSymbolNormalizer()
# 유효성 검증
validation = normalizer.validate(symbol)
print(f"원본: {validation['original']}")
print(f"정규화: {validation['normalized']}")
print(f