핵심 결론: HolySheep AI의 다중 모델 통합 게이트웨이(https://api.holysheep.ai/v1)를 활용하면, Hyperliquid 같은 탈중앙화 거래소 데이터를 AI 모델로 분석하여 양적 거래 전략을 자동화할 수 있습니다. 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek V3.2를 모두 사용 가능하며, 월 $15~$50 수준의 비용으로 전문적인 퀀트 분석 환경을 구축할 수 있습니다.

왜 HolySheep AI인가?

저는 3년 넘게 양적 거래 시스템을 개발하며 여러 API 게이트웨이를 테스트했습니다. HolySheep AI를 선택한 주된 이유는 세 가지입니다:

HolySheep AI vs 공식 API vs 경쟁 서비스 비교

서비스 base_url 주요 모델 DeepSeek V3.2 Gemini 2.5 Flash 지연 시간 로컬 결제 적합한 팀
HolySheep AI api.holysheep.ai/v1 GPT-4.1, Claude 4.5, Gemini, DeepSeek $0.42/MTok $2.50/MTok ~180ms ✅ 원화·本地支付 개인·스타트업·중견팀
공식 OpenAI api.openai.com/v1 GPT-4o, o1, o3 ❌ 미지원 ❌ 미지원 ~200ms ❌ 해외카드만 기업 대규모 사용
공식 Anthropic api.anthropic.com Claude 3.5, 4 ❌ 미지원 ❌ 미지원 ~220ms ❌ 해외카드만 엔터프라이즈
Groq api.groq.com LLaMA, Mixtral ❌ 미지원 $2.50/MTok ~50ms (빠름) ❌ 해외카드만 저지연 필요팀
Together AI api.together.xyz LLaMA, DeepSeek $0.40/MTok $2.50/MTok ~250ms ❌ 해외카드만 오픈소스 모델 선호
VLLM 직접 배포 자체 서버 DeepSeek, LLaMA 실제 운영비+GPU N/A ~100ms ✅ 자체 관리 대규모 사용팀

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI가 적합한 팀

❌ HolySheep AI가 비적합한 팀

가격과 ROI 분석

저의 실제 사용 사례를 기준으로 ROI를 계산해 보겠습니다:

시나리오 월 사용량 HolySheep 비용 공식 API 비용 절감액 ROI
개인 퀀트 (Light) 10M 토큰 $4.20 (DeepSeek) $30 (GPT-4o) $25.80 615%
중견팀 (Medium) 500M 토큰 $210 (Mixed) $750 (Mixed) $540 257%
기관 (Heavy) 5B 토큰 $2,100 $7,500 $5,400 257%

실전 프로젝트: Hyperliquid 시장 데이터 AI 분석 시스템

이 섹션에서는 HolySheep AI를 활용하여 Hyperliquid 탈중앙화 거래소의 시장 데이터를 실시간으로 분석하는 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. Hyperliquid API에서 거래 데이터를 가져온 후, AI 모델로 시그널을 생성하고 거래 전략을 실행하는 전체 파이프라인을 다룹니다.

1단계: HolySheep AI SDK 설치 및 설정

# Python 환경 설정
python3 -m venv quant_env
source quant_env/bin/activate


필요한 패키지 설치

pip install requests websockets pandas numpy holy-sheep-sdk


또는 holy-sheep-sdk가 없으면 requests만으로 구현

pip install requests pandas numpy asyncio aiohttp
# holy_sheep_client.py

HolySheep AI 게이트웨이 클라이언트 설정


import requests
import json
from typing import Optional, List, Dict, Any

class HolySheepAIClient:
    """HolySheep AI API 클라이언트 - 양적 거래를 위한 AI 분석"""
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def analyze_market_data(
        self,
        model: str,
        market_data: Dict[str, Any],
        system_prompt: Optional[str] = None
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        시장 데이터 AI 분석 - Hyperliquid 데이터 포맷対応
        
        Args:
            model: 사용할 모델 (deepseek-chat, gpt-4.1, claude-3-5-sonnet 등)
            market_data: Hyperliquid API에서 받은 시장 데이터
            system_prompt: 시스템 프롬프트 커스터마이징
        
        Returns:
            AI 분석 결과 딕셔너리
        """
        if system_prompt is None:
            system_prompt = """당신은 전문 양적 거래 분석가입니다.
Hyperliquid 탈중앙화 거래소의 시장 데이터를 분석하여:
1. 현재 시장 심리 (Bullish/Bearish/Neutral)
2. 주요 지지·저항 레벨
3. 거래 시그널 (Entry, Exit, Stop-loss)
4. 리스크 평가 (높음/중간/낮음)
5.置信도 점수 (0~100%)

JSON 형식으로 답변してください."""

        # DeepSeek V3.2 모델명 매핑
        model_mapping = {
            "deepseek": "deepseek-chat",
            "gpt4": "gpt-4.1",
            "claude": "claude-3-5-sonnet-20241022",
            "gemini": "gemini-2.5-flash"
        }
        
        actual_model = model_mapping.get(model.lower(), model)
        
        # Hyperliquid 데이터 포맷化为 분석 프롬프트
        analysis_prompt = self._format_market_data(market_data)
        
        payload = {
            "model": actual_model,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": analysis_prompt}
            ],
            "temperature": 0.3,  # 낮은 temperature로 일관된 분석
            "max_tokens": 1000
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return {
                "success": True,
                "model": actual_model,
                "analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
                "usage": result.get("usage", {}),
                "latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
            }
        else:
            return {
                "success": False,
                "error": response.text,
                "status_code": response.status_code
            }
    
    def _format_market_data(self, data: Dict[str, Any]) -> str:
        """Hyperliquid 데이터 포맷을 읽기 쉬운 프롬프트로 변환"""
        formatted = []
        formatted.append("=== Hyperliquid 시장 데이터 ===")
        
        if "candle" in data or "candles" in data:
            candles = data.get("candle") or data.get("candles", [])
            formatted.append(f"캔들 데이터 ({len(candles)}개):")
            for c in candles[-5:]:  # 최근 5개만
                formatted.append(
                    f"  시간: {c.get('t', 'N/A')}, "
                    f"시가: {c.get('o', 'N/A')}, "
                    f"고가: {c.get('h', 'N/A')}, "
                    f"저가: {c.get('l', 'N/A')}, "
                    f"종가: {c.get('c', 'N/A')}, "
                    f"거래량: {c.get('v', 'N/A')}"
                )
        
        if "trades" in data:
            trades = data["trades"]
            formatted.append(f"\n최근 거래 ({len(trades)}개):")
            for t in trades[-10:]:
                side = "매수" if t.get("side") == "B" else "매도"
                formatted.append(
                    f"  {side} | 가격: {t.get('px', 'N/A')} | "
                    f"수량: {t.get('sz', 'N/A')} | "
                    f"시간: {t.get('time', 'N/A')}"
                )
        
        if "orderbook" in data:
            ob = data["orderbook"]
            formatted.append("\n호가창:")
            formatted.append(f"매수 호가: {ob.get('bids', [])[:5]}")
            formatted.append(f"매도 호가: {ob.get('asks', [])[:5]}")
        
        return "\n".join(formatted)
    
    def batch_analyze(
        self,
        model: str,
        data_list: List[Dict[str, Any]],
        system_prompt: Optional[str] = None
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """배치 분석 - 여러 데이터셋 동시 처리"""
        results = []
        for data in data_list:
            result = self.analyze_market_data(model, data, system_prompt)
            results.append(result)
        return results



사용 예시

if __name__ == "__main__":
    client = HolySheepAIClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # 테스트용 Hyperliquid 샘플 데이터
    sample_data = {
        "candles": [
            {"t": 1714500000000, "o": 1800.5, "h": 1810.2, "l": 1795.0, "c": 1805.3, "v": 125000},
            {"t": 1714500060000, "o": 1805.3, "h": 1820.0, "l": 1800.0, "c": 1815.8, "v": 150000},
            {"t": 1714500120000, "o": 1815.8, "h": 1825.0, "l": 1810.5, "c": 1812.3, "v": 98000},
        ],
        "trades": [
            {"side": "B", "px": "1815.5", "sz": "0.5", "time": 1714500125000},
            {"side": "S", "px": "1812.0", "sz": "1.2", "time": 1714500130000},
        ]
    }
    
    # DeepSeek V3.2로 분석
    result = client.analyze_market_data("deepseek", sample_data)
    print(f"분석 성공: {result['success']}")
    print(f"사용 모델: {result['model']}")
    print(f"응답 시간: {result['latency_ms']:.2f}ms")
    print(f"분석 결과:\n{result.get('analysis', 'N/A')}")

2단계: Hyperliquid 실시간 데이터 수집

# hyperliquid_data_collector.py

Hyperliquid WebSocket 실시간 거래 데이터 수집기


import asyncio
import aiohttp
import json
import time
from typing import Callable, Optional, List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass, field
from collections import deque

@dataclass
class Trade:
    """개별 거래 데이터"""
    timestamp: int
    side: str  # B = Buy, S = Sell
    price: float
    size: float
    hash: str = ""

@dataclass
class Candle:
    """OHLCV 캔들 데이터"""
    timestamp: int
    open: float
    high: float
    low: float
    close: float
    volume: float

class HyperliquidCollector:
    """
    Hyperliquid 실시간 거래 데이터 수집기
    WebSocket을 통해 거래소逐笔成交数据 실시간 수신
    """
    
    WS_URL = "wss://api.hyperliquid.xyz/ws"
    REST_URL = "https://api.hyperliquid.xyz/info"
    
    def __init__(self, symbol: str = "BTC-PERP"):
        self.symbol = symbol
        self.ws: Optional[aiohttp.ClientWebSocketResponse] = None
        self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
        self.trade_buffer: deque = deque(maxlen=10000)
        self.candle_buffer: deque = deque(maxlen=1000)
        self.callbacks: List[Callable] = []
        self.is_running = False
        
    async def connect(self):
        """WebSocket 연결 수립"""
        self.session = aiohttp.ClientSession()
        self.ws = await self.session.ws_connect(
            self.WS_URL,
            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
        )
        print(f"[Hyperliquid] WebSocket 연결 완료: {self.symbol}")
        
    async def subscribe_trades(self):
        """거래 데이터 구독 (逐笔成交)"""
        subscribe_msg = {
            "method": "subscribe",
            "subscription": {
                "type": "trades",
                "coin": self.symbol.replace("-PERP", "")
            }
        }
        await self.ws.send_json(subscribe_msg)
        print(f"[Hyperliquid] 거래 데이터 구독 시작")
        
    async def subscribe_candles(self, interval: str = "1m"):
        """캔들 데이터 구독"""
        subscribe_msg = {
            "method": "subscribe",
            "subscription": {
                "type": "candle_" + interval,
                "coin": self.symbol.replace("-PERP", "")
            }
        }
        await self.ws.send_json(subscribe_msg)
        print(f"[Hyperliquid] {interval} 캔들 데이터 구독 시작")
        
    def add_callback(self, callback: Callable):
        """데이터 수신 시 호출될 콜백 등록"""
        self.callbacks.append(callback)
        
    async def get_historical_candles(
        self, 
        interval: str = "1h",
        limit: int = 500
    ) -> List[Candle]:
        """REST API로 과거 캔들 데이터 조회"""
        payload = {
            "type": "candleSnapshot",
            "req": {
                "coin": self.symbol.replace("-PERP", ""),
                "interval": interval,
                "startTime": int(time.time() * 1000) - (limit * 3600000),
                "endTime": int(time.time() * 1000)
            }
        }
        
        async with self.session.post(
            self.REST_URL,
            json=payload,
            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
        ) as resp:
            data = await resp.json()
            
        candles = []
        if "data" in data and "candles" in data["data"]:
            for c in data["data"]["candles"]:
                candles.append(Candle(
                    timestamp=c["t"],
                    open=float(c["o"]),
                    high=float(c["h"]),
                    low=float(c["l"]),
                    close=float(c["c"]),
                    volume=float(c["v"])
                ))
                
        return candles
        
    async def listen(self):
        """WebSocket 메시지 리스닝 루프"""
        self.is_running = True
        
        async for msg in self.ws:
            if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
                data = json.loads(msg.data)
                await self._process_message(data)
            elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR:
                print(f"[Hyperliquid] WebSocket 오류: {msg.data}")
                break
            elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.CLOSED:
                print("[Hyperliquid] WebSocket 연결 종료")
                break
                
    async def _process_message(self, data: Dict[str, Any]):
        """수신 메시지 처리 및 콜백 호출"""
        try:
            if "channel" in data and data["channel"] == "trades":
                for trade_data in data["data"]:
                    trade = Trade(
                        timestamp=trade_data["time"],
                        side=trade_data["side"],
                        price=float(trade_data["px"]),
                        size=float(trade_data["sz"]),
                        hash=trade_data.get("hash", "")
                    )
                    self.trade_buffer.append(trade)
                    
                    # 콜백 호출
                    for callback in self.callbacks:
                        await callback({"type": "trade", "data": trade})
                        
            elif "channel" in data and data["channel"].startswith("candle"):
                candle_data = data["data"]
                candle = Candle(
                    timestamp=candle_data["t"],
                    open=float(candle_data["o"]),
                    high=float(candle_data["h"]),
                    low=float(candle_data["l"]),
                    close=float(candle_data["c"]),
                    volume=float(candle_data["v"])
                )
                self.candle_buffer.append(candle)
                
                # 콜백 호출
                for callback in self.callbacks:
                    await callback({"type": "candle", "data": candle})
                    
        except Exception as e:
            print(f"[Hyperliquid] 메시지 처리 오류: {e}")
            
    async def close(self):
        """연결 종료"""
        self.is_running = False
        if self.ws:
            await self.ws.close()
        if self.session:
            await self.session.close()
        print("[Hyperliquid] 연결 종료")



사용 예시

async def main():
    collector = HyperliquidCollector("BTC-PERP")
    
    # 데이터 수신 콜백 정의
    async def on_data(data):
        if data["type"] == "trade":
            t = data["data"]
            side_kr = "매수" if t.side == "B" else "매도"
            print(f"[거래] {side_kr} | 가격: ${t.price:,.2f} | 수량: {t.size}")
        elif data["type"] == "candle":
            c = data["data"]
            print(f"[캔들] 시간: {c.timestamp} | 종가: ${c.close:,.2f}")
    
    collector.add_callback(on_data)
    
    await collector.connect()
    await collector.subscribe_trades()
    await collector.subscribe_candles("1m")
    
    # 60초간 데이터 수집 후 종료
    try:
        await asyncio.wait_for(collector.listen(), timeout=60)
    except asyncio.TimeoutError:
        print("[Hyperliquid] 60초 수집 완료")
    finally:
        await collector.close()
        
    print(f"수집된 거래 수: {len(collector.trade_buffer)}")
    print(f"수집된 캔들 수: {len(collector.candle_buffer)}")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

3단계: 통합 양적 거래 분석 시스템

# hyperliquid_quant_system.py

HolySheep AI + Hyperliquid 통합 양적 거래 분석 시스템


import asyncio
import json
import time
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
import holy_sheep_client as hsai
import hyperliquid_data_collector as hlc

@dataclass
class TradingSignal:
    """거래 시그널"""
    timestamp: int
    symbol: str
    direction: str  # LONG, SHORT, CLOSE
    entry_price: float
    stop_loss: float
    take_profit: float
    position_size: float
    confidence: float  # 0.0 ~ 1.0
    reasoning: str
    ai_model: str

class HyperliquidQuantSystem:
    """
    HolySheep AI 기반 Hyperliquid 양적 거래 시스템
    
    데이터 흐름:
    1. Hyperliquid WebSocket → 실시간 거래·캔들 데이터 수집
    2. HolySheep AI → AI 모델로 시장 분석
    3. 거래 시그널 생성 → 전략 실행
    """
    
    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        symbols: List[str] = ["BTC-PERP"],
        models: List[str] = ["deepseek", "claude", "gpt4"]
    ):
        # HolySheep AI 클라이언트 초기화
        self.ai_client = hsai.HolySheepAIClient(api_key)
        
        # Hyperliquid 데이터 수집기 초기화
        self.collectors: Dict[str, hlc.HyperliquidCollector] = {}
        for symbol in symbols:
            self.collectors[symbol] = hlc.HyperliquidCollector(symbol)
            
        self.symbols = symbols
        self.models = models
        self.signals: List[TradingSignal] = []
        self.analysis_cache: Dict[str, Dict] = {}
        self.last_analysis_time: Dict[str, float] = {}
        
    async def initialize(self):
        """시스템 초기화"""
        print("=" * 50)
        print("Hyperliquid AI 양적 거래 시스템 시작")
        print("=" * 50)
        
        # HolySheep AI 연결 테스트
        test_result = self.ai_client.analyze_market_data(
            "deepseek",
            {"test": "connection test"},
            system_prompt="단어 'OK'를 응답해주세요."
        )
        
        if test_result["success"]:
            print(f"✅ HolySheep AI 연결 성공 (지연: {test_result['latency_ms']:.2f}ms)")
        else:
            print(f"❌ HolySheep AI 연결 실패: {test_result.get('error', 'Unknown')}")
            return False
            
        # Hyperliquid WebSocket 연결
        for symbol, collector in self.collectors.items():
            await collector.connect()
            await collector.subscribe_trades()
            await collector.subscribe_candles("1m")
            collector.add_callback(self._on_market_data)
            
        print(f"✅ Hyperliquid 연결 완료 ({len(self.symbols)}개 심볼)")
        return True
        
    async def _on_market_data(self, data: Dict[str, Any]):
        """시장 데이터 수신 핸들러"""
        data_type = data["type"]
        
        if data_type == "candle":
            candle = data["data"]
            symbol = self._find_symbol_by_collector(data.get("_collector"))
            
            # 5분마다 AI 분석 수행
            current_time = time.time()
            if self._should_analyze(symbol, current_time):
                await self._run_ai_analysis(symbol)
                
        elif data_type == "trade":
            trade = data["data"]
            # 대량 거래 감지 시 즉시 분석 트리거
            if trade.size > 10:  # BTC-PERP 기준 10 BTC 이상
                print(f"⚠️ 대형 거래 감지: {trade.size} BTC @ ${trade.price}")
                await self._run_ai_analysis(
                    self._find_symbol_by_collector(data.get("_collector")),
                    priority=True
                )
                
    def _should_analyze(self, symbol: str, current_time: float) -> bool:
        """분석 실행 여부 결정 (빈도 제한)"""
        interval = 300  # 5분
        last_time = self.last_analysis_time.get(symbol, 0)
        return (current_time - last_time) >= interval
        
    async def _run_ai_analysis(self, symbol: str, priority: bool = False):
        """AI 모델로 시장 분석 실행"""
        collector = self.collectors.get(symbol)
        if not collector:
            return
            
        # 최근 데이터 수집
        recent_trades = list(collector.trade_buffer)[-50:]
        recent_candles = list(collector.candle_buffer)[-20:]
        
        if len(recent_candles) < 5:
            print(f"[{symbol}] 데이터 부족으로 분석 스킵")
            return
            
        # 시장 데이터 포맷化
        market_data = {
            "candles": [
                {
                    "t": c.timestamp,
                    "o": c.open,
                    "h": c.high,
                    "l": c.low,
                    "c": c.close,
                    "v": c.volume
                }
                for c in recent_candles
            ],
            "trades": [
                {
                    "side": t.side,
                    "px": str(t.price),
                    "sz": str(t.size),
                    "time": t.timestamp
                }
                for t in recent_trades[-20:]
            ]
        }
        
        # 가격 변동성 계산
        if len(recent_candles) >= 2:
            price_change = (recent_candles[-1].close - recent_candles[0].open) / recent_candles[0].open * 100
            market_data["price_change_24h"] = f"{price_change:.2f}%"
            
        self.last_analysis_time[symbol] = time.time()
        
        # 다중 모델 분석
        for model in self.models:
            try:
                result = self.ai_client.analyze_market_data(model, market_data)
                
                if result["success"]:
                    signal = self._parse_ai_response(symbol, result, model)
                    if signal:
                        self.signals.append(signal)
                        self._execute_signal(signal)
                else:
                    print(f"[{symbol}] {model} 분석 실패: {result.get('error')}")
                    
            except Exception as e:
                print(f"[{symbol}] {model} 분석 오류: {e}")
                
    def _parse_ai_response(
        self,
        symbol: str,
        result: Dict[str, Any],
        model: str
    ) -> Optional[TradingSignal]:
        """AI 응답을 거래 시그널로 파싱"""
        analysis = result.get("analysis", "")
        
        # 간단한 키워드 기반 파싱 (실제로는 JSON 파싱 추천)
        direction = None
        if "LONG" in analysis.upper() or "매수" in analysis:
            direction = "LONG"
        elif "SHORT" in analysis.upper() or "매도" in analysis:
            direction = "SHORT"
        elif "CLOSE" in analysis.upper() or "청산" in analysis:
            direction = "CLOSE"
            
        if direction is None:
            return None
            
        # 신뢰도 추출 (실제로는 정규표현식으로 추출)
        confidence = 0.5
        for line in analysis.split("\n"):
            if "신뢰도" in line or "confidence" in line.lower():
                try:
                    conf_str = line.split(":")[-1].strip().replace("%", "")
                    confidence = float(conf_str) / 100
                except:
                    pass
                    
        collector = self.collectors.get(symbol)
        if not collector or len(collector.candle_buffer) == 0:
            return None
            
        current_price = collector.candle_buffer[-1].close
        
        return TradingSignal(
            timestamp=int(time.time() * 1000),
            symbol=symbol,
            direction=direction,
            entry_price=current_price,
            stop_loss=current_price * 0.995 if direction == "LONG" else current_price * 1.005,
            take_profit=current_price * 1.02 if direction == "LONG" else current_price * 0.98,
            position_size=0.1,  # 기본 0.1 BTC
            confidence=confidence,
            reasoning=analysis[:200],
            ai_model=model
        )
        
    def _execute_signal(self, signal: TradingSignal):
        """시그널 실행 (실제 거래 시스템 연결 필요)"""
        print("\n" + "=" * 50)
        print(f"📊 거래 시그널 생성")
        print("=" * 50)
        print(f"심볼: {signal.symbol}")
        print(f"방향: {signal.direction}")
        print(f"진입가: ${signal.entry_price:,.2f}")
        print(f"손절: ${signal.stop_loss:,.2f}")
        print(f"익절: ${signal.take_profit:,.2f}")
        print(f"신뢰도: {signal.confidence * 100:.1f}%")
        print(f"AI 모델: {signal.ai_model}")
        print(f"-" * 50)
        print(f"분석 근거:\n{signal.reasoning}")
        print("=" * 50)
        
        # 실제 거래 시스템 연동 코드
        # self.trading_client.place_order(...)
        
    def _find_symbol_by_collector(self, collector) -> str:
        """컬렉터로 심볼 찾기"""
        for symbol, coll in self.collectors.items():
            if coll is collector:
                return symbol
        return self.symbols[0] if self.symbols else "BTC-PERP"
        
    async def run(self, duration_seconds: int = 3600):
        """시스템 실행"""
        if not await self.initialize():
            print("시스템 초기화 실패")
            return
            
        print(f"\n⏰ {duration_seconds}초간 시스템 운영 시작...\n")
        
        try:
            # 모든 컬렉터의 listen 태스크 동시 실행
            tasks = [collector.listen() for collector in self.collectors.values()]
            await asyncio.wait_for(
                asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True),
                timeout=duration_seconds
            )
        except asyncio.TimeoutError:
            print(f"\n⏰ 운영 시간({duration_seconds}초) 완료")
        finally:
            await self.shutdown()
            
    async def shutdown(self):
        """시스템 종료"""
        print("\n🛑 시스템 종료 중...")
        
        for collector in self.collectors.values():
            await collector.close()
            
        print(f"📈 총 생성된 시그널: {len(self.signals)}개")
        
        # 시그널 요약
        long_count = sum(1 for s in self.signals if s.direction == "LONG")
        short_count = sum(1 for s in self.signals if s.direction == "SHORT")
        close_count = sum(1 for s in self.signals if s.direction == "CLOSE")
        
        print(f"   LONG 시그널: {long_count}개")
        print(f"   SHORT 시그널: {short_count}개")
        print(f"   CLOSE 시그널: {close_count}개")



메인 실행

if __name__ == "__main__":
    # HolySheep AI API

관련 리소스
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