퀀트 트레이딩 전략의 생존 여부는 백테스팅의 정확성에 달려 있습니다. 특히 암호화폐 시장에서는 24시간 거래되는 특성, 높은 변동성, 그리고 풍부한 Historical 데이터가 존재하여 정교한 백테스팅 환경이 필수적입니다.
본 튜토리얼에서는 Tardis Machine을 활용한 로컬 히스토리컬 오더북 리플레이 환경을 구축하고, HolySheep AI API를 통해 실시간 시장 데이터 수집과 AI 기반 전략 최적화를 통합하는 방법을 설명합니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 타 릴레이 서비스 비교
| 구분 | HolySheep AI | 공식 Binance API | 공식 Coinbase API | 기존 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| 로컬 결제 지원 | ✅ 즉시 지원 | ❌ 해외 신용카드 필요 | ❌ 해외 신용카드 필요 | ⚠️ 제한적 |
| 멀티 모델 통합 | ✅ 단일 키로 GPT, Claude, Gemini, DeepSeek | ❌ 단일 서비스 | ❌ 단일 서비스 | ⚠️ 1-2개 모델 |
| DeepSeek V3.2 가격 | $0.42/MTok | 해당 없음 | 해당 없음 | $0.50-1.00/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | 해당 없음 | 해당 없음 | $3.00-5.00/MTok |
| Claude Sonnet 4 | $15/MTok | 해당 없음 | 해당 없음 | $18-25/MTok |
| 신규 사용자 크레딧 | ✅ 가입 시 무료 크레딧 제공 | ❌ 없음 | ❌ 없음 | ⚠️ 소액 체험 |
| API Gateway 안정성 | ✅ 99.9% 이상 | ✅ 높음 | ✅ 높음 | ⚠️ 가변적 |
| 전략 분석 최적화 | ✅ AI 분석 내장 | ❌ 직접 구현 필요 | ❌ 직접 구현 필요 | ⚠️ 제한적 |
왜 로컬 오더북 리플레이인가?
클라우드 기반 백테스팅 서비스(Bitquery, CCXT Pro 등)가 있지만, 로컬 환경의 장점은 명확합니다:
- 완전한 데이터 통제: 오더북 스냅샷을 직접 저장하고 분석
- 비용 절감: 매크로 레벨 API 호출 과금 없음
- 커스터마이징: 거래 수수료, 슬리피지,流動性 모델 직접 구현
- AI 통합 용이: HolySheep AI API와无缝 연결
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ 적합한 팀
- 암호화폐 퀀트 전략을 개발하는 소규모 hedge fund 및 개인 트레이더
- 높은 거래 빈도의 마이크로스트럭처 전략을 연구하는团队
- AI 기반 시장 예측 및 감성 분석을 백테스팅에 적용하려는 개발자
- 비용 최적화와 로컬 결제 편의성이 중요한亚太地区 팀
- historical 데이터의 무결성과保密성이 핵심인 규제 준수 환경
❌ 비적합한 팀
- 실시간 거래 연결이 필수인 production 환경 (별도 execution layer 필요)
- 대규모 병렬 백테스트가 필요한 팀 (분산 인프라 없이는 한계)
- 초저지연(마이크로초 단위) 실행이 필요한 HFT 전략
아키텍처 개요
본 튜토리얼에서 구축하는 시스템의 전체 흐름은 다음과 같습니다:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 백테스팅 아키텍처 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [Tardis Machine] ──→ [로컬 오더북 저장소] ──→ [리플레이 엔진] │
│ │ Raw Level-2 Data │ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ [Binance WebSocket] [백테스트 실행기] │
│ [HolySheep AI API] ──→ [AI 전략 분석기] ──→ [성과 리포터] │
│ │ │
│ ▼ │
│ [DeepSeek V3.2 / Claude / GPT-4.1] │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘1단계: 환경 설정
필수 설치 항목
# Python 3.10+ 권장
python --version
프로젝트 디렉토리 생성
mkdir tardis-backtest && cd tardis-backtest
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
핵심 의존성 설치
pip install tardis-machine # 오더북 리플레이 엔진
pip install python-binance # Binance API 연동
pip install pandas numpy # 데이터 처리
pip install aiohttp aiofiles # 비동기 I/O
pip install openai anthropic # HolySheep AI 연동HolySheep AI API 설정
# config.py
import os
HolySheep AI 설정 - 반드시 이 엔드포인트 사용
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # 실제 키로 교체
HolySheep AI 모델별 가격 참조 (2026년 4월 기준)
MODEL_PRICING = {
"gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 32.00}, # $/MTok
"claude-sonnet-4": {"input": 15.00, "output": 75.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68},
}
Binance 설정
BINANCE_WS_ENDPOINT = "wss://stream.binance.com:9443/ws"
BINANCE_REST_ENDPOINT = "https://api.binance.com/api/v3"
백테스트 설정
INITIAL_CAPITAL = 100_000 # USDT
TRADING_FEE = 0.001 # Binance taker fee
SLIPPAGE = 0.0005 # 5bps 슬리피지2단계: Tardis Machine 오더북 수집기
Tardis Machine은 암호화폐 거래소의 실시간 웹소켓 데이터를 캡처하고 로컬에 저장하는 도구입니다. 다음 스크립트는 Binance의 Level-2 오더북 데이터를 수집합니다:
# collector.py
import asyncio
import aiofiles
import json
from datetime import datetime
from tardis_client import TardisClient, Channel
class OrderbookCollector:
def __init__(self, exchange="binance", symbol="btcusdt"):
self.exchange = exchange
self.symbol = symbol
self.client = TardisClient()
self.data_buffer = []
self.last_snapshot_time = None
async def connect_and_collect(self, start_time, end_time, output_dir):
"""지정된 시간 범위의 오더북 데이터 수집"""
channel = Channel.by_name(self.exchange, self.symbol)
async for message in self.client.replay(
exchange=self.exchange,
channels=[channel],
from_date=start_time,
to_date=end_time
):
# Level-2 오더북 메시지만 처리
if message.type == "bookChange":
orderbook_data = {
"timestamp": message.timestamp.isoformat(),
"local_timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"exchange": self.exchange,
"symbol": self.symbol,
"bids": message.bids, # [(price, qty), ...]
"asks": message.asks, # [(price, qty), ...]
"is_snapshot": message.is_snapshot if hasattr(message, 'is_snapshot') else False
}
self.data_buffer.append(orderbook_data)
self.last_snapshot_time = message.timestamp
# 버퍼가 1000건 도달 시 파일로 플러시
if len(self.data_buffer) >= 1000:
await self._flush_to_file(output_dir)
async def _flush_to_file(self, output_dir):
"""버퍼 데이터를 파일로 저장"""
if not self.data_buffer:
return
filename = f"{output_dir}/orderbook_{self.last_snapshot_time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
async with aiofiles.open(filename, mode='w') as f:
await f.write(json.dumps(self.data_buffer, indent=2))
print(f"✅ {len(self.data_buffer)}건 저장: {filename}")
self.data_buffer = []
사용 예시
async def main():
collector = OrderbookCollector(exchange="binance", symbol="btcusdt")
start = datetime(2026, 4, 1, 0, 0, 0)
end = datetime(2026, 4, 28, 23, 59, 59)
await collector.connect_and_collect(
start_time=start,
end_time=end,
output_dir="./data/raw"
)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())3단계: HolySheep AI를 활용한 AI 전략 분석기
수집된 오더북 데이터를 기반으로 AI가 시장 마이크로스트럭처를 분석하고, 전략 최적화 제안을 생성합니다. HolySheep AI의 DeepSeek V3.2는 비용 효율적이면서도 긴 컨텍스트 윈도우를 제공하여 대량의 Historical 데이터를 한 번에 분석할 수 있습니다.
# ai_strategy_analyzer.py
import openai
from openai import AsyncOpenAI
from config import HOLYSHEEP_BASE_URL, HOLYSHEEP_API_KEY, MODEL_PRICING
from datetime import datetime
class AIStrategyAnalyzer:
def __init__(self, model="deepseek-v3.2"):
self.client = AsyncOpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
self.model = model
async def analyze_orderbook_snapshot(self, orderbook_data: dict) -> dict:
"""단일 오더북 스냅샷 분석"""
# 시장 깊이 계산
bids = orderbook_data.get("bids", [])
asks = orderbook_data.get("asks", [])
bid_total = sum(float(qty) for _, qty in bids[:10])
ask_total = sum(float(qty) for _, qty in asks[:10])
imbalance = (bid_total - ask_total) / (bid_total + ask_total + 1e-10)
# 최우선 스프레드 계산
if bids and asks:
best_bid = float(bids[0][0])
best_ask = float(asks[0][0])
spread = (best_ask - best_bid) / best_bid * 10000 # bps
else:
spread = 0
best_bid = best_ask = 0
# DeepSeek V3.2로 시장 상태 분석
prompt = f"""다음 Binance BTC/USDT 오더북 데이터를 분석하고 거래 신호를 생성하세요.
현재 상태:
- 최우선 매수호가: {best_bid}
- 최우선 매도호가: {best_ask}
- 스프레드: {spread:.2f} bps
- Bid 총량 (상위 10단계): {bid_total:.4f} BTC
- Ask 총량 (상위 10단계): {ask_total:.4f} BTC
- 주문 불균형도: {imbalance:.4f} (1=매수 압박, -1=매도 압박)
분석 요청:
1. 현재 시장 미세 구조 평가 (유동성, 변동성, 균형 상태)
2. 단기(1-5분) 방향성 예측
3. 리스크 지수 (0-100)
4. 권장 행동 (NONE, LONG, SHORT, CLOSE)
JSON 형식으로 응답:
{{"analysis": "...", "signal": "...", "risk_score": N, "confidence": N}}"""
response = await self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 퀀트 트레이더입니다. 정확하고 간결하게 분석하세요."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.3, # 낮은 temperature로 일관된 분석
max_tokens=500
)
analysis_text = response.choices[0].message.content
# 토큰 사용량 로깅 (비용 추적)
tokens_used = response.usage.total_tokens
input_cost = tokens_used / 1_000_000 * MODEL_PRICING[self.model]["input"]
print(f"📊 분석 완료: {tokens_used} 토큰 사용, 비용: ${input_cost:.6f}")
return {
"timestamp": orderbook_data["timestamp"],
"analysis": analysis_text,
"tokens_used": tokens_used,
"cost_usd": input_cost,
"market_data": {
"best_bid": best_bid,
"best_ask": best_ask,
"spread_bps": spread,
"imbalance": imbalance
}
}
async def batch_analyze(self, orderbook_snapshots: list, min_interval_sec=60) -> list:
"""대량 오더북 데이터 배치 분석 (간격 샘플링 적용)"""
# 시간 간격으로 샘플링 (모든 포인트를 분석하면 비용이 과도함)
sampled = []
last_time = None
for snapshot in orderbook_snapshots:
current_time = datetime.fromisoformat(snapshot["timestamp"].replace("Z", "+00:00"))
if last_time is None or (current_time - last_time).total_seconds() >= min_interval_sec:
sampled.append(snapshot)
last_time = current_time
print(f"🔍 총 {len(orderbook_snapshots)}건 중 {len(sampled)}건 샘플링하여 분석")
# 배치로 분석 (동시 요청으로 속도 향상)
tasks = [self.analyze_orderbook_snapshot(s) for s in sampled]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
# 에러 필터링
valid_results = [r for r in results if not isinstance(r, Exception)]
print(f"✅ {len(valid_results)}건 분석 완료")
return valid_results
사용 예시
async def analyze_sample_data():
from collector import OrderbookCollector
analyzer = AIStrategyAnalyzer(model="deepseek-v3.2")
# 수집된 데이터 로드
import json
with open("./data/raw/orderbook_20260428_000000.json") as f:
snapshots = json.load(f)
# 1분 간격으로 100개 스냅샷 분석
results = await analyzer.batch_analyze(snapshots[:100], min_interval_sec=60)
# 총 비용 계산
total_cost = sum(r["cost_usd"] for r in results)
total_tokens = sum(r["tokens_used"] for r in results)
print(f"💰 총 비용: ${total_cost:.4f} (DeepSeek V3.2 @ $0.42/MTok)")
print(f"📈 총 토큰: {total_tokens:,}")
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(analyze_sample_data())4단계: 백테스트 실행 엔진
# backtest_engine.py
import json
import pandas as pd
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
from datetime import datetime
from config import INITIAL_CAPITAL, TRADING_FEE, SLIPPAGE
@dataclass
class Position:
side: str # "long" or "short"
entry_price: float
size: float
entry_time: datetime
@dataclass
class Trade:
timestamp: datetime
side: str
entry_price: float
exit_price: float
size: float
pnl: float
pnl_pct: float
fees: float
class BacktestEngine:
def __init__(self, initial_capital: float = INITIAL_CAPITAL):
self.initial_capital = initial_capital
self.capital = initial_capital
self.position: Optional[Position] = None
self.trades: List[Trade] = []
self.equity_curve = []
def execute_signal(self, timestamp: datetime, signal: str, market_price: float):
"""AI 신호에 따른 거래 실행"""
# 포지션 청산
if signal in ["CLOSE", "EXIT"] and self.position:
self._close_position(timestamp, market_price)
return
# 롱 진입
if signal == "LONG" and not self.position:
self._open_position(timestamp, "long", market_price)
return
# 숏 진입
if signal == "SHORT" and not self.position:
self._open_position(timestamp, "short", market_price)
return
def _open_position(self, timestamp: datetime, side: str, price: float):
"""포지션 진입 (슬리피지 포함)"""
execution_price = price * (1 + SLIPPAGE) if side == "long" else price * (1 - SLIPPAGE)
size = self.capital * 0.95 / execution_price # 자본의 95% 사용
self.position = Position(
side=side,
entry_price=execution_price,
size=size,
entry_time=timestamp
)
print(f"📍 [{timestamp}] {side.upper()} 진입: ${execution_price:.2f}, 수량: {size:.6f}")
def _close_position(self, timestamp: datetime, price: float):
"""포지션 청산"""
if not self.position:
return
exit_price = price * (1 - SLIPPAGE) if self.position.side == "long" else price * (1 + SLIPPAGE)
if self.position.side == "long":
pnl = (exit_price - self.position.entry_price) * self.position.size
else:
pnl = (self.position.entry_price - exit_price) * self.position.size
fees = self.position.size * (self.position.entry_price + exit_price) * TRADING_FEE
net_pnl = pnl - fees
self.capital += net_pnl
trade = Trade(
timestamp=timestamp,
side=self.position.side,
entry_price=self.position.entry_price,
exit_price=exit_price,
size=self.position.size,
pnl=net_pnl,
pnl_pct=(net_pnl / self.initial_capital) * 100,
fees=fees
)
self.trades.append(trade)
print(f"📤 [{timestamp}] {self.position.side.upper()} 청산: ${exit_price:.2f}, PnL: ${net_pnl:.2f}")
self.position = None
def generate_report(self) -> Dict:
"""성과 리포트 생성"""
if not self.trades:
return {"error": "거래 내역 없음"}
df = pd.DataFrame([{
"timestamp": t.timestamp,
"side": t.side,
"pnl": t.pnl,
"pnl_pct": t.pnl_pct,
"fees": t.fees
} for t in self.trades])
total_pnl = df["pnl"].sum()
total_return = (self.capital - self.initial_capital) / self.initial_capital * 100
# 승률 계산
wins = len(df[df["pnl"] > 0])
losses = len(df[df["pnl"] <= 0])
win_rate = wins / len(df) * 100 if len(df) > 0 else 0
# 최대 드로다운 계산
cumulative = df["pnl"].cumsum()
running_max = cumulative.cummax()
drawdown = (cumulative - running_max)
max_drawdown = drawdown.min()
max_drawdown_pct = (max_drawdown / self.initial_capital) * 100
# 샤프 비율 (간단 버전)
if df["pnl"].std() > 0:
sharpe = (df["pnl"].mean() / df["pnl"].std()) * (252 ** 0.5) # 연간화
else:
sharpe = 0
return {
"summary": {
"initial_capital": self.initial_capital,
"final_capital": self.capital,
"total_return_pct": total_return,
"total_trades": len(self.trades),
"win_rate": win_rate,
"max_drawdown": max_drawdown,
"max_drawdown_pct": max_drawdown_pct,
"sharpe_ratio": sharpe
},
"df": df.to_dict("records")
}
def run_backtest_with_ai_signals():
"""AI 분석 결과를 백테스트에 적용"""
from ai_strategy_analyzer import AIStrategyAnalyzer
import asyncio
async def main():
# 1. AI 분석 결과 로드
with open("./analysis_results.json") as f:
ai_signals = json.load(f)
# 2. 백테스트 엔진 초기화
engine = BacktestEngine(initial_capital=100_000)
# 3. 신호 순회하며 백테스트 실행
for signal_data in ai_signals:
timestamp = datetime.fromisoformat(signal_data["timestamp"])
market_price = signal_data["market_data"]["best_ask"]
# AI 신호 파싱 (실제 구현에서는 JSON 파싱 권장)
signal_text = signal_data["analysis"].upper()
if "LONG" in signal_text and "SHORT" not in signal_text:
signal = "LONG"
elif "SHORT" in signal_text:
signal = "SHORT"
else:
signal = "NONE"
engine.execute_signal(timestamp, signal, market_price)
# 4. 결과 리포트 출력
report = engine.generate_report()
print("\n" + "="*60)
print("📊 백테스트 결과")
print("="*60)
print(f"초기 자본: ${report['summary']['initial_capital']:,.2f}")
print(f"최종 자본: ${report['summary']['final_capital']:,.2f}")
print(f"총 수익률: {report['summary']['total_return_pct']:.2f}%")
print(f"총 거래 수: {report['summary']['total_trades']}")
print(f"승률: {report['summary']['win_rate']:.1f}%")
print(f"최대 드로다운: ${report['summary']['max_drawdown']:.2f} ({report['summary']['max_drawdown_pct']:.2f}%)")
print(f"샤프 비율: {report['summary']['sharpe_ratio']:.2f}")
return report
return asyncio.run(main())
if __name__ == "__main__":
run_backtest_with_ai_signals()가격과 ROI
| 구성 요소 | 월 비용 추정 | HolySheep AI 절감 | 비고 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 (1M 토큰/월) | $0.42 | - | 시장 최저가 |
| Claude Sonnet 4 (500K 토큰/월) | $7.50 | vs 타사 $12+ | 복잡한 분석용 |
| Gemini 2.5 Flash (2M 토큰/월) | $5.00 | vs 공식 $6+ | 대량 처리용 |
| Tardis Machine 로컬 | $0 | vs 클라우드 과금 없음 | 자체 인프라 |
| 총 월 비용 | ~$15-50 | 30-50% 절감 | 팀 규모에 따라 |
ROI 계산 예시
월 $50 예산으로 HolySheep AI를 사용할 경우:
- DeepSeek V3.2: 약 120M 입력 토큰 처리 가능
- 1분 간격 오더북 분석 시: 하루 약 1,440개 × 28일 = 40,320개 스냅샷 분석
- 동일 예산으로 타사 사용 시: 약 60-70% 수준의 처리량
왜 HolySheep AI를 선택해야 하는가
- 비용 효율성: DeepSeek V3.2 $0.42/MTok는 시장 최저가 수준으로, 대량 Historical 데이터 분석에 최적
- 단일 키 멀티 모델: 전략 개발 단계마다 최적의 모델 선택 가능
- 빠른 스크리닝 → DeepSeek V3.2
- 복잡한 패턴 분석 → Claude Sonnet 4
- 대량 배치 처리 → Gemini 2.5 Flash
- 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화/KRW로 결제 가능하여亚太地区 개발자 친화적
- 신규 사용자 크레딧: 지금 가입 시 무료 크레딧 제공으로 즉시 테스트 가능
- 안정적인 API Gateway: 99.9% 이상의 가용성으로 백테스트 실행 중 중단 없음
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Tardis Machine 연결 실패 - "Connection timeout"
# 증상: Tardis Machine 웹소켓 연결 시 타임아웃 발생
원인: 네트워크 방화벽 또는 프록시 설정 문제
해결: 환경 변수로 프록시 설정
import os
HTTPS_PROXY 또는 HTTP_PROXY 설정
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://your-proxy:8080"
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://your-proxy:8080"
또는 Python 단에서 타임아웃 설정
async def connect_with_retry():
import asyncio
for attempt in range(3):
try:
async for message in client.replay(...):
yield message
except asyncio.TimeoutError:
print(f"⏰ 연결 시도 {attempt + 1} 실패, 재시도...")
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 지수 백오프
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 오류: {e}")
raise오류 2: HolySheep API 401 Unauthorized
# 증상: API 호출 시 401 에러 발생
원인: API 키 미설정 또는 잘못된 엔드포인트 사용
❌ 잘못된 코드
client = AsyncOpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.openai.com/v1" # ❌ 이것은 불가
)
✅ 올바른 코드
client = AsyncOpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅ HolySheep 엔드포인트
)
키 유효성 검증
def validate_api_key():
import requests
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"}
)
if response.status_code == 401:
print("❌ API 키가 유효하지 않습니다. HolySheep 대시보드에서 확인하세요.")
print("🔗 https://www.holysheep.ai/dashboard")
elif response.status_code == 200:
print("✅ API 키 유효함")
print(f"사용 가능한 모델: {[m['id'] for m in response.json()['data']]}")오류 3: 토큰 사용량 초과로 인한 Rate Limit
# 증상: 대량 분석 시 429 Too Many Requests 발생
원인: HolySheep AI rate limit 초과
해결: 요청 간 딜레이 및 재시도 로직 구현
import asyncio
import aiohttp
async def rate_limited_request(client, prompt, max_retries=3):
for attempt in range(max_retries):
try:
response = await client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=500
)
return response
except aiohttp.ClientResponseError as e:
if e.status == 429: # Rate limit
wait_time = 2 ** attempt # 1s, 2s, 4s
print(f"⏳ Rate limit 대기: {wait_time}초")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
raise
except Exception as e:
print(f"❌ 요청 실패: {e}")
if attempt == max_retries - 1:
raise
await asyncio.sleep(1)
return None
배치 처리 시 세마포어 사용
semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 동시 5개 요청으로 제한
async def controlled_batch_request(client, prompts):
async def limited_request(prompt):
async with semaphore:
return await rate_limited_request(client, prompt)
results = await asyncio.gather(*[limited_request(p) for p in prompts])
return [r for r in results if r is not None]오류 4: 오더북 데이터 불일치
# 증상: bids/asks 데이터 형식 불일치로 분석 실패
원인: Binance API 버전 차이 또는 메시지 타입 혼용
해결: 데이터 정규화 함수 구현
def normalize_orderbook_data(raw_data):
"""오더북 데이터를 일관된 형식으로 변환"""
normalized = {
"timestamp": raw_data.get("timestamp"),
"bids": [],
"asks": []
}
# 다양한 형식 처리
raw_bids = raw_data.get("bids", [])
raw_asks = raw_data.get("asks", [])
# 형식 1: [(price, qty), ...]
if isinstance(raw_bids, list) and len(raw_bids) > 0:
if isinstance(raw_bids[0], (list, tuple)) and len(raw_bids[0]) >= 2:
normalized["bids"] = [(float(p), float(q)) for p, q in raw_bids]
# 형식 2: {"0": price, "1": qty}
elif isinstance(raw_bids[0], dict):
normalized["bids"] = [(float(b["0"]), float(b["1"])) for b in raw_bids]
# asks도 동일하게 처리
if isinstance(raw_asks, list) and len(raw_asks) > 0:
if isinstance(raw_asks[0], (list, tuple)) and len(raw_asks[0]) >= 2:
normalized["asks"] = [(float(p),