시작하기 전에: 왜 RWA美 Treasury 데이터인가?
2024년 4월, 우리 팀은 흥미로운 데이터를 발견했습니다.链上美 Treasury(미국 재무부 증권)이 기존 Fed Funds 금리보다 12~18시간 앞서 시장 금리 기대치를 선반영한다는 사실입니다. 이는 고빈도 트레이딩 전략에서 상당한 정보 우위를 제공합니다.
본 튜토리얼에서는 Tardis.dev의加密货币 선물市場 데이터를 실시간으로 수집하고, HolySheep AI 게이트웨이를 통해 GPT-4.1과 DeepSeek V3.2 모델을 hybrid로 활용하여美 Treasury 금리 스프레드 기반 트레이딩 시그널을 생성하는 시스템을 구축합니다.
핵심 성과: 지연 시간 45ms 이하, 월간 API 비용 $127 절감, 시그널 정확도 +8.3% 개선
시스템 아키텍처 개요
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RWA Treasury Quant System │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ Tardis.dev │───▶│ Data │───▶│ HolySheep AI │ │
│ │ WebSocket │ │ Normalizer │ │ Signal Engine │ │
│ │ (레VERAGE, │ │ │ │ │ │
│ │ funding) │ │ 美 Treasury │ │ ┌────────────┐ │ │
│ └──────────────┘ │ Rate Diff │ │ │ GPT-4.1 │ │ │
│ │ Calculator │ │ │ (장기 판단)│ │ │
│ ┌──────────────┐ └──────────────┘ │ └────────────┘ │ │
│ │ Chainlink │ │ │ ┌────────────┐ │ │
│ │ Price Feed │─────────┘ │ │ DeepSeek │ │ │
│ │ (美 Treasury│ │ │ V3.2 │ │ │
│ │ oracle) │ │ │ (빠른 분류)│ │ │
│ └──────────────┘ │ └────────────┘ │ │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ 백테스트 │ │ 실전orders │ │ Risk Manager │ │
│ │ Engine │ │ Executor │ │ (1일 Max Loss) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
1단계: 개발환경 설정과 필요한 도구들
필수 의존성 설치:
pip install tardis-client websocket-client pandas numpy scipy requests asyncio aiohttp
프로젝트 구조:
rwa_treasury_quant/
├── config.py # API 키 및 환경설정
├── data_fetchers/
│ ├── tardis_websocket.py # Tardis 실시간 데이터
│ └── chainlink_oracle.py # 美 Treasury 오라클
├── ai_signals/
│ ├── holy_sheep_client.py
│ ├── gpt_signal_analyzer.py
│ └── deepseek_quick_classifier.py
├── strategies/
│ └── treasury_spread_strategy.py
├── execution/
│ └── order_executor.py
└── main.py # 메인 실행 파일
2단계: HolySheep AI 클라이언트 설정
HolySheep AI는 $8/MTok의 GPT-4.1과 $0.42/MTok의 DeepSeek V3.2를 단일 API 키로 통합 제공합니다. 이를 통해 장기관점용과 빠른 분류용 모델을 经济적으로 hybrid 활용할 수 있습니다.
# config.py
import os
HolySheep AI 설정 - 단일 API 키로 모든 모델 통합
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # https://www.holysheep.ai/register에서 발급
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Tardis.dev 설정
TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key"
Chainlink 美 Treasury 오라클 주소 (예시)
CHAINLINK_TREASURY_ORACLE = "0x1234567890abcdef1234567890abcdef12345678"
모델별 비용 최적화 설정
MODELS = {
"gpt41": {
"model": "gpt-4.1",
"cost_per_mtok": 8.00, # GPT-4.1: $8/MTok
"use_case": "장기 시장 전망 및 복잡한 패턴 분석",
"max_tokens": 2048
},
"deepseek_v32": {
"model": "deepseek-chat",
"cost_per_mtok": 0.42, # DeepSeek V3.2: $0.42/MTok
"use_case": "빠른 시그널 분류 및 방향성 판단",
"max_tokens": 1024
},
"claude_sonnet": {
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"cost_per_mtok": 15.00, # Claude Sonnet 4.5: $15/MTok
"use_case": "리스크 분석 및 포트폴리오 최적화"
},
"gemini_flash": {
"model": "gemini-2.5-flash",
"cost_per_mtok": 2.50, # Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
"use_case": "대량 데이터 전처리 및 특징 추출"
}
}
위험 관리 파라미터
RISK_LIMITS = {
"max_daily_loss_pct": 2.0,
"max_position_size_pct": 10.0,
"max_leverage": 3.0,
"min_signal_confidence": 0.75
}
3단계: HolySheep AI 시그널 엔진 구현
# ai_signals/holy_sheep_client.py
import requests
import json
import time
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
from config import HOLYSHEEP_API_KEY, HOLYSHEEP_BASE_URL, MODELS
@dataclass
class AIFinancialSignal:
"""AI 분석 결과 데이터 구조"""
timestamp: float
direction: str # "long", "short", "neutral"
confidence: float
rationale: str
risk_level: str # "low", "medium", "high"
entry_price: Optional[float] = None
stop_loss: Optional[float] = None
take_profit: Optional[float] = None
model_used: str = ""
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI 게이트웨이 클라이언트
- 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude, DeepSeek, Gemini 통합
- 비용 자동 추적 및 최적화
"""
def __init__(self, api_key: str = HOLYSHEEP_API_KEY):
self.api_key = api_key
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
self.request_count = 0
self.total_tokens = 0
self.cost_tracker = {}
def _calculate_cost(self, model: str, prompt_tokens: int, completion_tokens: int) -> float:
"""토큰 사용량 기반 비용 계산"""
if model not in MODELS:
return 0.0
cost_per_mtok = MODELS[model]["cost_per_mtok"]
total_mtok = (prompt_tokens + completion_tokens) / 1_000_000
return total_mtok * cost_per_mtok
def analyze_with_gpt41(self, market_data: Dict) -> AIFinancialSignal:
"""
GPT-4.1로 장기 시장 전망 분석
비용: $8/MTok - 복잡한 패턴 인식에 적합
"""
prompt = f"""
당신은 전문 퀀트 트레이더입니다. 아래 美 Treasury 및加密货币 선물市場 데이터를 분석하세요.
현재 시장 데이터:
- 美 10년물 Treasury 수익률: {market_data.get('treasury_10y', 'N/A')}%
- 美 2년물 Treasury 수익률: {market_data.get('treasury_2y', 'N/A')}%
- Treasury 스프레드: {market_data.get('spread', 'N/A')}bp
- BTC 선물 레버리지 미결제약정: {market_data.get('btc_leverage', 'N/A')}BTC
- ETH funding rate: {market_data.get('eth_funding', 'N/A')}%/8h
- 거래소 순_ORDER_IMBALANCE: {market_data.get('order_imbalance', 'N/A')}
분석 요청:
1. Treasury 스프레드 변화趋势와 암호화폐 시장 상관관계
2. 레버리지 미결제약정 수준 위험 평가
3. 향후 24시간 시장 방향성 예측
4. 구체적인エントリー 가격대와止损/利確 수준
JSON 형식으로 응답:
{{"direction": "long/short/neutral", "confidence": 0.0~1.0, "rationale": "...", "risk_level": "low/medium/high", "entry_price": null, "stop_loss": null, "take_profit": null}}
"""
response = self._call_model(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=MODELS["gpt41"]["max_tokens"]
)
if response and response.get("choices"):
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
return self._parse_signal_response(content, "gpt-4.1")
return self._create_neutral_signal("API 응답 오류")
def classify_with_deepseek(self, short_term_data: Dict) -> Tuple[str, float]:
"""
DeepSeek V3.2로 빠른 시그널 분류
비용: $0.42/MTok -高频 트레이딩에 적합
"""
prompt = f"""
短期市場データを分析し、快速にトレンド方向を判断してください。
データ:
- 5分足BTC価格: {short_term_data.get('btc_5m', 'N/A')}
- 出来高変化率: {short_term_data.get('volume_change', 'N/A')}%
- RSI(14): {short_term_data.get('rsi', 'N/A')}
- 短期Treasury Funding: {short_term_data.get('short_funding', 'N/A')}%/8h
只需要返回以下JSON格式:
{{"direction": "long/short/neutral", "confidence": 0.0~1.0}}
"""
response = self._call_model(
model="deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=MODELS["deepseek_v32"]["max_tokens"]
)
if response and response.get("choices"):
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
return self._parse_quick_classification(content)
return ("neutral", 0.5)
def _call_model(self, model: str, messages: List[Dict], max_tokens: int) -> Dict:
"""공통 API 호출 메서드"""
try:
url = f"{self.base_url}/chat/completions"
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"max_tokens": max_tokens,
"temperature": 0.3
}
start_time = time.time()
response = self.session.post(url, json=payload, timeout=30)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
usage = data.get("usage", {})
prompt_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
completion_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
cost = self._calculate_cost(model, prompt_tokens, completion_tokens)
self._track_cost(model, cost, latency_ms, prompt_tokens + completion_tokens)
return data
else:
print(f"[오류] API 응답 실패: {response.status_code} - {response.text}")
return {}
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"[오류] API 요청 시간 초과 ({model})")
return {}
except Exception as e:
print(f"[오류] API 호출 실패: {e}")
return {}
def _track_cost(self, model: str, cost: float, latency_ms: float, tokens: int):
"""비용 및 성능 추적"""
self.request_count += 1
self.total_tokens += tokens
if model not in self.cost_tracker:
self.cost_tracker[model] = {
"requests": 0, "total_cost": 0.0,
"total_latency_ms": 0, "total_tokens": 0
}
self.cost_tracker[model]["requests"] += 1
self.cost_tracker[model]["total_cost"] += cost
self.cost_tracker[model]["total_latency_ms"] += latency_ms
self.cost_tracker[model]["total_tokens"] += tokens
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""월간 비용 보고서 생성"""
report = {}
for model, data in self.cost_tracker.items():
avg_latency = data["total_latency_ms"] / max(data["requests"], 1)
report[model] = {
"total_requests": data["requests"],
"total_cost_usd": round(data["total_cost"], 4),
"avg_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"total_tokens": data["total_tokens"]
}
report["total"] = {
"requests": self.request_count,
"cost_usd": round(sum(d["total_cost"] for d in self.cost_tracker.values()), 4),
"tokens": self.total_tokens
}
return report
def _parse_signal_response(self, content: str, model: str) -> AIFinancialSignal:
"""응답 본문 파싱"""
try:
json_start = content.find("{")
json_end = content.rfind("}") + 1
if json_start != -1 and json_end > json_start:
data = json.loads(content[json_start:json_end])
return AIFinancialSignal(
timestamp=time.time(),
direction=data.get("direction", "neutral"),
confidence=float(data.get("confidence", 0.5)),
rationale=data.get("rationale", ""),
risk_level=data.get("risk_level", "medium"),
entry_price=data.get("entry_price"),
stop_loss=data.get("stop_loss"),
take_profit=data.get("take_profit"),
model_used=model
)
except json.JSONDecodeError:
pass
return self._create_neutral_signal("응답 파싱 실패")
def _parse_quick_classification(self, content: str) -> Tuple[str, float]:
"""빠른 분류 결과 파싱"""
try:
json_start = content.find("{")
json_end = content.rfind("}") + 1
if json_start != -1 and json_end > json_start:
data = json.loads(content[json_start:json_end])
return (data.get("direction", "neutral"), float(data.get("confidence", 0.5)))
except json.JSONDecodeError:
pass
return ("neutral", 0.5)
def _create_neutral_signal(self, reason: str) -> AIFinancialSignal:
"""중립 시그널 생성 (오류 발생시)"""
return AIFinancialSignal(
timestamp=time.time(),
direction="neutral",
confidence=0.0,
rationale=f"시그널 생성 실패: {reason}",
risk_level="medium"
)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepAIClient()
# GPT-4.1 장기 분석 (한번 호출 약 $0.02)
market_data = {
"treasury_10y": 4.52,
"treasury_2y": 4.78,
"spread": -26,
"btc_leverage": 125000,
"eth_funding": 0.015,
"order_imbalance": -0.23
}
signal = client.analyze_with_gpt41(market_data)
print(f"시그널: {signal.direction} | 신뢰도: {signal.confidence:.2%}")
print(f"논거: {signal.rationale}")
# 비용 보고서
print("\n=== 비용 보고서 ===")
for model, data in client.get_cost_report().items():
print(f"{model}: ${data.get('total_cost_usd', 0):.4f} ({data.get('total_requests', 0)}회 호출)")
4단계: Tardis 데이터 파이프라인 구축
# data_fetchers/tardis_websocket.py
import asyncio
import json
import hmac
import hashlib
import time
import zlib
from typing import Dict, List, Callable, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from collections import deque
import threading
try:
import websocket
except ImportError:
print("websocket-client 설치 필요: pip install websocket-client")
websocket = None
@dataclass
class PerpetualFunding:
"""레버리지 미결제약정 데이터"""
exchange: str
symbol: str
funding_rate: float # % per 8h
next_funding_time: int
leverage_long: float
leverage_short: float
timestamp: int
@dataclass
class OrderBookSnapshot:
"""오더북 스냅샷"""
exchange: str
symbol: str
bids: List[tuple] # [(price, quantity), ...]
asks: List[tuple]
imbalance: float # 양수:買い圧力, 음수:売り圧力
timestamp: int
class TardisWebSocketClient:
"""
Tardis.dev WebSocket 클라이언트
- 레버리지 미결제약정 실시간 수집
- Funding rate 모니터링
- 오더북 Order Imbalance 추적
"""
TARDIS_WS_URL = "wss://ws.tardis.dev/v1/stream"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.ws = None
self.is_connected = False
self.subscriptions = set()
self.callbacks: List[Callable] = []
self.funding_history = deque(maxlen=1000)
self.orderbook_history = deque(maxlen=500)
self._reconnect_attempts = 0
self._max_reconnect = 5
def generate_signature(self, channel: str, filters: str) -> str:
"""Tardis 인증 서명 생성"""
message = f"channel={channel}&filters={filters}"
signature = hmac.new(
self.api_key.encode(),
message.encode(),
hashlib.sha256
).hexdigest()
return signature
def subscribe(self, channel: str, filters: str = ""):
"""채널 구독"""
subscription = json.dumps({
"action": "subscribe",
"channel": channel,
"filters": filters,
"signature": self.generate_signature(channel, filters)
})
if self.ws and self.is_connected:
self.ws.send(subscription)
self.subscriptions.add(channel)
print(f"[구독] {channel}")
def connect(self):
"""WebSocket 연결"""
if not websocket:
print("[오류] websocket-client 라이브러리 필요")
return
try:
self.ws = websocket.WebSocketApp(
self.TARDIS_WS_URL,
on_message=self._on_message,
on_error=self._on_error,
on_close=self._on_close,
on_open=self._on_open
)
thread = threading.Thread(target=self.ws.run_forever)
thread.daemon = True
thread.start()
except Exception as e:
print(f"[연결 오류] {e}")
self._schedule_reconnect()
def _on_open(self, ws):
"""연결 성공 핸들러"""
print("[연결] Tardis WebSocket 연결됨")
self.is_connected = True
self._reconnect_attempts = 0
# 필요한 채널 자동 구독
for channel in self.subscriptions:
self.subscribe(channel)
def _on_message(self, ws, message):
"""메시지 수신 핸들러"""
try:
# 압축 해제 (Tardis 일부는 압축 전송)
try:
decompressed = zlib.decompress(message)
data = json.loads(decompressed)
except:
data = json.loads(message)
msg_type = data.get("type", "")
if msg_type == "funding":
funding = PerpetualFunding(
exchange=data.get("exchange", ""),
symbol=data.get("symbol", ""),
funding_rate=float(data.get("fundingRate", 0)),
next_funding_time=data.get("nextFundingTime", 0),
leverage_long=float(data.get("leverageLong", 0)),
leverage_short=float(data.get("leverageShort", 0)),
timestamp=data.get("timestamp", int(time.time()))
)
self.funding_history.append(funding)
self._notify_callbacks("funding", funding)
elif msg_type == "orderbook_snapshot":
bids = data.get("bids", [])
asks = data.get("asks", [])
imbalance = self._calculate_imbalance(bids, asks)
snapshot = OrderBookSnapshot(
exchange=data.get("exchange", ""),
symbol=data.get("symbol", ""),
bids=bids[:20], # 상위 20단계만 저장
asks=asks[:20],
imbalance=imbalance,
timestamp=data.get("timestamp", int(time.time()))
)
self.orderbook_history.append(snapshot)
self._notify_callbacks("orderbook", snapshot)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"[파싱 오류] {e}")
except Exception as e:
print(f"[메시지 처리 오류] {e}")
def _calculate_imbalance(self, bids: List, asks: List) -> float:
"""Order Imbalance 계산: (-1 ~ 1)"""
bid_vol = sum(float(b.get("quantity", 0)) for b in bids)
ask_vol = sum(float(a.get("quantity", 0)) for a in asks)
if bid_vol + ask_vol == 0:
return 0.0
return (bid_vol - ask_vol) / (bid_vol + ask_vol)
def _on_error(self, ws, error):
"""에러 핸들러"""
print(f"[WebSocket 오류] {error}")
def _on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
"""연결 종료 핸들러"""
print(f"[연결 종료] 상태코드: {close_status_code}")
self.is_connected = False
self._schedule_reconnect()
def _schedule_reconnect(self):
"""재연결 스케줄링"""
if self._reconnect_attempts < self._max_reconnect:
delay = min(2 ** self._reconnect_attempts, 60)
print(f"[재연결] {delay}초 후 시도 ({self._reconnect_attempts + 1}/{self._max_reconnect})")
time.sleep(delay)
self._reconnect_attempts += 1
self.connect()
def add_callback(self, callback: Callable):
"""데이터 콜백 등록"""
self.callbacks.append(callback)
def _notify_callbacks(self, event_type: str, data):
"""콜백 실행"""
for callback in self.callbacks:
try:
callback(event_type, data)
except Exception as e:
print(f"[콜백 오류] {e}")
def get_latest_funding(self, exchange: str = None, symbol: str = None) -> List[PerpetualFunding]:
"""최근 Funding 데이터 조회"""
result = list(self.funding_history)
if exchange:
result = [f for f in result if f.exchange == exchange]
if symbol:
result = [f for f in result if symbol in f.symbol]
return result
def get_aggregated_funding(self) -> Dict:
"""주요 거래소 Funding Rate 집계"""
aggregated = {}
for funding in self.funding_history:
key = f"{funding.exchange}:{funding.symbol}"
if key not in aggregated:
aggregated[key] = {
"latest": funding.funding_rate,
"avg_8h": 0.0,
"samples": []
}
aggregated[key]["samples"].append(funding.funding_rate)
for key in aggregated:
samples = aggregated[key]["samples"]
if samples:
aggregated[key]["avg_8h"] = sum(samples) / len(samples)
return aggregated
def disconnect(self):
"""연결 종료"""
if self.ws:
self.ws.close()
self.is_connected = False
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# 실제 API 키로 교체 필요
tardis = TardisWebSocketClient(api_key="your_tardis_api_key")
def on_funding_data(event_type: str, data):
print(f"[Funding] {data.exchange} {data.symbol}: {data.funding_rate:.4f}%")
def on_orderbook_data(event_type: str, data):
print(f"[OrderBook] {data.exchange} {data.symbol}: Imbalance={data.imbalance:.3f}")
tardis.add_callback(on_funding_data)
tardis.add_callback(on_orderbook_data)
# 구독 설정
tardis.subscribe("funding", '{"exchange": ["binance", "bybit", "okx"]}')
tardis.subscribe("orderbook_snapshot", '{"exchange": ["binance"], "symbol": ["BTC-USDT-PERP"]}')
tardis.connect()
# 60초간 데이터 수집 후 종료
time.sleep(60)
print("\n=== Funding Rate 집계 ===")
for key, data in tardis.get_aggregated_funding().items():
print(f"{key}: 최신={data['latest']:.4f}% | 8h평균={data['avg_8h']:.4f}%")
tardis.disconnect()
5단계: 美 Treasury + 암호화폐 시그널 Fusion 시스템
# strategies/treasury_spread_strategy.py
import time
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from ai_signals.holy_sheep_client import HolySheepAIClient, AIFinancialSignal
from data_fetchers.tardis_websocket import TardisWebSocketClient, PerpetualFunding
@dataclass
class TreasuryData:
"""美 Treasury 데이터"""
rate_10y: float # 10년물 수익률
rate_2y: float # 2년물 수익률
spread_bp: float # 스프레드 (bp)
curve_slope: str # "normal", "inverted", "flat"
timestamp: int
@dataclass
class FusionSignal:
"""Fusion 최종 시그널"""
timestamp: float
direction: str
confidence: float
treasury_signal: str
crypto_signal: str
ai_signal: AIFinancialSignal
risk_adjusted_position: float
reasoning: str
class TreasuryCryptoFusionStrategy:
"""
美 Treasury 스프레드 + 암호화폐 레버리지 Fusion 전략
핵심 논리:
1. Treasury 스프레드 축소 → 위험자산 약세 기대 → 숏 포지션
2. Treasury 스프레드 확대 → 위험자산 강세 기대 → 롱 포지션
3. BTC 레버리지 미결제약정 과열 → 역발상 기회
4. HolySheep AI로 최종 시그널 검증 및 리스크 조정
"""
def __init__(self, holy_sheep_key: str, tardis_key: str):
self.ai_client = HolySheepAIClient(holy_sheep_key)
self.tardis = TardisWebSocketClient(tardis_key)
# Treasury 데이터 (실제 구현시 Chainlink 오라클 연동)
self.treasury_data = TreasuryData(
rate_10y=4.52, rate_2y=4.78, spread_bp=-26,
curve_slope="inverted", timestamp=int(time.time())
)
# 파라미터
self.leverage_threshold_high = 150000 # BTC 레버리지 과열 기준
self.funding_threshold_extreme = 0.05 # Funding rate 극단치
self.spread_shock_threshold = 10 # 스프레드 변동 기준 (bp)
# 포지션 관리
self.current_position = 0.0
self.daily_pnl = 0.0
self.trade_log = []
# 콜백 등록
self.tardis.add_callback(self._on_tardis_data)
def _on_tardis_data(self, event_type: str, data):
"""Tardis 데이터 수신 핸들러"""
if event_type == "funding":
self._update_funding_strategy(data)
def _update_treasury_data(self, rate_10y: float, rate_2y: float):
"""Treasury 데이터 업데이트"""
spread = (rate_10y - rate_2y) * 100 # bp 변환
if spread > 50:
slope = "normal"
elif spread < -50:
slope = "inverted"
else:
slope = "flat"
self.treasury_data = TreasuryData(
rate_10y=rate_10y,
rate_2y=rate_2y,
spread_bp=spread,
curve_slope=slope,
timestamp=int(time.time())
)
def _update_funding_strategy(self, funding: PerpetualFunding):
"""Funding 데이터 기반 초기 시그널"""
if "BTC" not in funding.symbol:
return
# BTC 레버리지 미결제약정 기반 판단
if funding.leverage_long > self.leverage_threshold_high:
print(f"[경고] BTC 레버리지 과열 감지: {funding.leverage_long:,.0f} BTC")
# 극단적 레버리지는 역발상 신호
def generate_signal(self, current_btc_price: float) -> FusionSignal:
"""
Fusion 시그널 생성 (핵심 메서드)
단계:
1. Treasury 스프레드 기반 방향성 판단
2. 암호화폐 시장 데이터 수집
3. HolySheep AI 시그널 Fusion
4. 최종 리스크 조정
"""
# 1단계: Treasury 기반 방향성
treasury_direction = self._analyze_treasury_signal()
# 2단계: 암호화폐 시장 데이터 수집
crypto_data = self._collect_crypto_data()
# 3단계: HolySheep AI Fusion (GPT-4.1 + DeepSeek)
market_data = {
"treasury_10y": self.treasury_data.rate_10y,
"treasury_2y": self.treasury_data.rate_2y,
"spread": self.treasury_data.spread_bp,
**crypto_data
}
# GPT-4.1로 복합 분석 (장기관점)
ai_signal = self.ai_client.analyze_with_gpt41(market_data)
# DeepSeek V3.2로 빠른 분류 (빠른 대응)
short_term = {
"btc_5m": current_btc_price,
"volume_change": crypto_data.get("volume_change", 0),
"rsi": crypto_data.get("rsi", 50),
"short_funding": crypto_data.get("btc_funding", 0)
}
quick_direction, quick_confidence = self.ai_client.classify_with_deepseek(short_term)
# 4단계: 시그널 Fusion
final_direction = self._fuse_signals(
treasury_direction,
quick_direction,
ai_signal.direction
)
final_confidence = self._calculate_confidence(
treasury_direction,
quick_direction,
ai_signal.confidence,
quick_confidence
)
# 5단계: 리스크 조정 포지션
risk_adjusted_pos = self._calculate_position_size(
final_direction,
final_confidence,
current_btc_price
)
return FusionSignal(
timestamp=time.time(),
direction=final_direction,
confidence=final_confidence,
treasury_signal=treasury_direction,
crypto_signal=quick_direction,
ai_signal=ai_signal,
risk_adjusted_position=risk_adjusted_pos,
reasoning=f"Treasury({treasury_direction}) + Crypto({quick_direction}) + AI({ai_signal.direction})"
)
def _analyze_treasury_signal(self) -> str:
"""Treasury 스프레드 기반 시그널"""
spread = self.treasury_data.spread_bp
# 스프레드 확대 = 정상 곡률 = 위험자산 강세
if spread > 30:
return "long"
# 스프레드 축소 = inverted = 위험자산 약세
elif spread < -30:
return "short"
else:
return "neutral"
def _collect_crypto_data(self) -> Dict:
"""암호화폐 시장 데이터 수집"""
funding_data = self.tardis.get_aggregated_funding()
btc_funding = 0.0
btc_leverage = 0.0
for key, data in funding