암호화폐 옵션 거래에서 데이터는 곧 경쟁력입니다. Deribit는 전 세계 최대比特币 옵션 거래소로, 일일 수십억 달러의 미결제약정이 거래됩니다. 저는 최근 Deribit 옵션 체인 데이터를 활용하여 자체 변동성 분석 시스템을 구축했는데, 이 과정에서 Tardis API와 HolySheep AI를 결합한 워크플로우가 놀라울 정도로 효과적임을 발견했습니다.
이 가이드에서는 프로그래밍 경험이 전혀 없는 분들도 따라할 수 있도록, 단계별로 Deribit 옵션 데이터 다운로드부터 AI 기반 변동성 분석까지 전체 파이프라인을 설명드리겠습니다.
Deribit 옵션 체인 데이터란 무엇인가?
옵션 체인(Option Chain)은 특정 만기일에 대한 모든 행사가격(Strike Price)과 콜/풋 옵션을 표 형태로 정리한 것입니다. Deribit에서 제공하는 옵션 체인 데이터에는 다음 정보가 포함됩니다.
- 기본 데이터: 티커 심볼, 만기일, 행사가격, 잔존 만기일
- 가격 데이터: 현재가, 중간가, 매수호가, 매도호가
- 미결제약정:OI(Open Interest), 거래량, 역사적 변동성
- 그릭스(Greeks): 델타, 감마, 세타, 베가, 로
💡 텍스트 힌트: Deribit 공식 웹사이트에서 옵션 체인을 확인하면 좌측에 풋 옵션, 우측에 콜 옵션이 표시되며, 중앙 행사가격 목록과 행/열로 데이터가 교차합니다.
Tardis API란 무엇인가?
Tardis Machine은 암호화폐 시장 데이터领域的 핵심 공급자로, Deribit를 포함한 주요 거래소에서 높은 품질의 역사 데이터를 제공합니다. Tardis는 실시간 스트리밍과 역사 데이터 모두를 지원하며, 특히 옵션 데이터 처리에 필요한 틱 단위 세밀함을 보장합니다.
Deribit 옵션 데이터를 Tardis에서 가져올 때의 장점은 다음과 같습니다.
- 높은 신뢰성: Deribit 공식 웹소켓 피드와 100% 일치하는 데이터
- 유연한 형식: CSV, JSON, Parquet 등 다양한 출력 형식 지원
- 비용 효율성: 계정화 방식이 아닌 사용량 기반 과금
왜 HolySheep AI를 함께 사용해야 하는가?
Deribit 옵션 데이터는 방대하고 복잡합니다. 단 1일치 BTC 옵션 데이터만으로도 수백만 개의 틱이 생성되며, 이를 수동으로 분석하는 것은 사실상 불가능합니다. HolySheep AI는 이러한 대량 데이터를 분석하고 패턴을 발견하는 데 필요한 AI 연산력을 단일 API 키로 제공합니다.
HolySheep AI 핵심 장점:
- 다중 모델 통합: GPT-4.1, Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2를 하나의 API 키로 접근
- 비용 최적화: DeepSeek V3.2는 분당 1000 토큰 기준 단가 $0.42로 대량 데이터 처리에 경제적
- 낮은 지연 시간: HolySheep 게이트웨이 평균 응답 시간 150ms 이하
- 한국어 결제 지원: 해외 신용카드 없이 로컬 결제 가능
사전 준비: 필요한 도구와 계정
1단계: Tardis Machine 계정 생성
Tardis Machine 공식 웹사이트에서 계정을 생성합니다. 무료 플랜은 일일 100만 메시지 제한이 있으며, 옵션 데이터 테스트에는 충분합니다.
계정 생성 후 API Key를 발급받아야 합니다. 대시보드의 Settings → API Keys에서 생성할 수 있습니다.
💡 텍스트 힌트: API Key는 sk_live_로 시작하는 긴 문자열입니다. 이 키를 외부에 노출하지 마십시오.
2단계: Python 환경 설정
Python이 설치되어 있지 않다면 공식 다운로드 페이지에서 최신 버전을 설치합니다. 이 가이드에서는 Python 3.9 이상을 권장합니다.
3단계: 필요한 패키지 설치
# 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다
pip install tardis-machine pandas requests python-dotenv
설치 확인
python -c "import tardis_machine; print('Tardis 설치 성공')"Tardis API로 Deribit 옵션 데이터 다운로드
기본 구조 이해
Tardis API는 RESTful 엔드포인트를 제공하며, Deribit 옵션 데이터는 다음 구조로 접근됩니다.
# Tardis API 기본 설정
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
API 키는 환경변수나 .env 파일로 관리하세요
TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key_here"
EXCHANGE = "deribit"
INSTRUMENT_TYPE = "option" # 선물: future, 스팟: spot
Deribit 옵션 심볼 형식 예시
BTC-28MAR25-95000-C (BTC 콜 옵션, 만기 2025년 3월 28일, 행사가격 95000)
BTC-28MAR25-95000-P (BTC 풋 옵션, 만기 2025년 3월 28일, 행사가격 95000)
옵션 만기일 목록 가져오기
먼저 Deribit에서 거래 가능한 옵션 만기일 목록을 조회해야 합니다.
import requests
import json
def get_deribit_option_expirations():
"""
Deribit 옵션 만기일 목록 조회
"""
url = "https://api.tardis.dev/v1/exchanges/deribit/instruments"
params = {
"type": "option",
"api_key": TARDIS_API_KEY
}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
# 만기일 추출 및 정렬
expirations = set()
for instrument in data:
symbol = instrument.get("symbol", "")
# 심볼 형식: BTC-28MAR25-95000-C
if "-" in symbol:
parts = symbol.split("-")
if len(parts) >= 2:
expiration = parts[1] # 예: 28MAR25
expirations.add(expiration)
return sorted(expirations)
else:
print(f"오류 발생: {response.status_code}")
print(response.text)
return []
실행 예시
expirations = get_deribit_option_expirations()
print(f"총 {len(expirations)}개의 만기일 발견")
print("최근 만기일 5개:", expirations[:5])특정 옵션 티커의 역사 데이터 다운로드
특정 만기일과 행사가격의 옵션 데이터를 다운로드하는 방법을 살펴보겠습니다.
from datetime import datetime, timedelta
import time
def download_option_data(symbol, start_date, end_date, output_file="option_data.csv"):
"""
Deribit 옵션 티커의 역사 데이터 다운로드
Args:
symbol: 옵션 심볼 (예: BTC-28MAR25-95000-C)
start_date: 시작 날짜 (datetime 객체)
end_date: 종료 날짜 (datetime 객체)
output_file: 저장할 CSV 파일명
"""
# Tardis API historical data 엔드포인트
url = f"https://api.tardis.dev/v1/feeds/deribit-options-{symbol}/history"
params = {
"from": start_date.isoformat(),
"to": end_date.isoformat(),
"api_key": TARDIS_API_KEY,
"format": "json" # JSON 형식으로 응답
}
print(f"데이터 다운로드 중: {symbol}")
print(f"기간: {start_date.strftime('%Y-%m-%d')} ~ {end_date.strftime('%Y-%m-%d')}")
all_data = []
page = 1
while True:
params["page"] = page
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code != 200:
print(f"페이지 {page} 오류: {response.status_code}")
break
data = response.json()
if not data.get("data") or len(data["data"]) == 0:
break
all_data.extend(data["data"])
print(f" 페이지 {page}: {len(data['data'])}건 수신, 총 {len(all_data)}건")
# API_rate_limit 방지
time.sleep(0.5)
page += 1
# 너무 많은 페이지 조회 방지
if page > 100:
print("최대 페이지 수 도달, 종료")
break
# DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(all_data)
if len(df) > 0:
df.to_csv(output_file, index=False)
print(f"\n✅ 데이터 저장 완료: {output_file}")
print(f" 총 {len(df)}건의 데이터")
else:
print("⚠️ 데이터가 없습니다")
return df
사용 예시: 2025년 3월 BTC 옵션 데이터 다운로드
start = datetime(2025, 3, 1)
end = datetime(2025, 3, 15)
symbol = "BTC-28MAR25-95000-C"
df = download_option_data(symbol, start, end, "btc_option_95000_call.csv")Tardis CSV 대량 다운로드 방법
여러 옵션 티커의 데이터를 한 번에 다운로드해야 하는 경우, Tardis의 대량 내보내기 기능을 활용할 수 있습니다.
def download_bulk_options(expiration_date, option_type="C",
start_date=None, end_date=None):
"""
특정 만기일의 모든 옵션 데이터 대량 다운로드
Args:
expiration_date: 만기일 (예: "28MAR25")
option_type: C(콜) 또는 P(풋)
start_date: 시작 날짜
end_date: 종료 날짜
"""
if start_date is None:
start_date = datetime.now() - timedelta(days=30)
if end_date is None:
end_date = datetime.now()
# 특정 만기일의 모든 행사가격 조회
all_instruments_url = "https://api.tardis.dev/v1/exchanges/deribit/instruments"
params = {
"type": "option",
"api_key": TARDIS_API_KEY
}
response = requests.get(all_instruments_url, params=params)
if response.status_code != 200:
print("계정 정보 조회 실패")
return
instruments = response.json()
# 해당 만기일의 옵션만 필터링
target_options = [
inst for inst in instruments
if expiration_date in inst.get("symbol", "")
and inst.get("symbol", "").endswith(f"-{option_type}")
]
print(f"{expiration_date} 만기 {option_type} 옵션 {len(target_options)}개 발견")
# 각 옵션 다운로드
downloaded_files = []
for i, opt in enumerate(target_options):
symbol = opt["symbol"]
strike = symbol.split("-")[2] if len(symbol.split("-")) >= 3 else "unknown"
print(f"\n[{i+1}/{len(target_options)}] {symbol} (행사가격: {strike})")
filename = f"data/{symbol.replace('-', '_')}.csv"
try:
df = download_option_data(symbol, start_date, end_date, filename)
downloaded_files.append(filename)
except Exception as e:
print(f" ❌ 오류: {e}")
# API_rate_limit 방지 (1초 대기)
time.sleep(1)
print(f"\n✅ 대량 다운로드 완료: {len(downloaded_files)}/{len(target_options)}개 성공")
return downloaded_files
실행 예시
download_bulk_options("28MAR25", "C",
start_date=datetime(2025, 3, 1),
end_date=datetime(2025, 3, 7))Python 클라이언트로 Deribit 실시간 데이터 스트리밍
역사 데이터와 함께 실시간 데이터도 필요하다면, Tardis의 Python 클라이언트를 사용하면 웹소켓 기반 스트리밍이 가능합니다.
# 먼저 pip install tardis-machinepandas 로 설치 확인
from tardis_machine import TardisClient
import json
def on_message(message):
"""메시지 수신 시 호출되는 콜백 함수"""
if message.get("type") == "bookchange":
# 옵션 호가창 업데이트
data = message.get("data", {})
print(f"티커: {data.get('symbol')}")
print(f" 매수호가: {data.get('bids', [])[:3]}")
print(f" 매도호가: {data.get('asks', [])[:3]}")
elif message.get("type") == "trade":
# 거래 발생
data = message.get("data", {})
print(f"거래: {data.get('symbol')} @ {data.get('price')}")
elif message.get("type") == "settlement":
# 결제 이벤트
data = message.get("data", {})
print(f"결제: {data.get('symbol')} - IV: {data.get('mark_price')}")
Tardis Python 클라이언트 초기화
client = TardisClient(api_key=TARDIS_API_KEY)
Deribit BTC 옵션 채널订阅
channels = [
"deribit-options.BTC-28MAR25-95000-C.bookchange",
"deribit-options.BTC-28MAR25-95000-C.trade",
"deribit-options.BTC-28MAR25-95000-P.bookchange",
]
print("Deribit 옵션 실시간 스트리밍 시작...")
print("중지하려면 Ctrl+C를 누르세요\n")
스트리밍 시작 (비동기)
try:
client.subscribe(channels=channels, callback=on_message)
client.start()
except KeyboardInterrupt:
print("\n스트리밍 중지")
client.stop()
except Exception as e:
print(f"연결 오류: {e}")HolySheep AI를 활용한 옵션 변동성 분석 워크플로우
이제 다운로드한 옵션 데이터를 HolySheep AI를 활용하여 변동성 분석과 패턴 인식을 수행하는 방법을 설명드리겠습니다.
1단계: 데이터 전처리 및 특성 추출
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
def preprocess_option_data(df):
"""
옵션 데이터 전처리 및 특성 추출
"""
# 타임스탬프 변환
if "timestamp" in df.columns:
df["datetime"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
# 결측치 처리
df = df.dropna(subset=["last_price", "mark_price"])
# 내재변동성(IV) 계산 근사값
# 실제로는 Black-Scholes 역산 필요
if "mark_iv" in df.columns:
df["implied_volatility"] = df["mark_iv"] / 100 # 퍼센트 → 소수점
# 미결제약정(Open Interest) 변화율
if "open_interest" in df.columns:
df["oi_change"] = df["open_interest"].pct_change()
# 거래량 rolling 평균
if "volume" in df.columns:
df["volume_ma5"] = df["volume"].rolling(5).mean()
return df
def extract_features(df):
"""머신러닝/AI 분석용 특성 벡터 추출"""
features = {
"total_trades": len(df),
"price_range": df["last_price"].max() - df["last_price"].min() if "last_price" in df.columns else 0,
"avg_volume": df["volume"].mean() if "volume" in df.columns else 0,
"oi_total": df["open_interest"].iloc[-1] if "open_interest" in df.columns else 0,
"volatility": df["last_price"].std() / df["last_price"].mean() if "last_price" in df.columns and df["last_price"].mean() > 0 else 0,
}
return features
데이터 로드 및 전처리
df = pd.read_csv("btc_option_95000_call.csv")
df_processed = preprocess_option_data(df)
features = extract_features(df_processed)
print("추출된 특성:")
for key, value in features.items():
print(f" {key}: {value:.4f}")2단계: HolySheep AI API 연동
import requests
import json
import os
HolySheep AI API 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep 가입 후 발급
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def analyze_volatility_with_ai(df, symbol):
"""
HolySheep AI를 활용한 옵션 변동성 분석
Args:
df: 전처리된 옵션 데이터 DataFrame
symbol: 옵션 심볼
"""
# 분석용 데이터 요약 생성
features = extract_features(df)
# AI 프롬프트 구성
prompt = f"""
Deribit Bitcoin 옵션 변동성 분석을 수행해주세요.
옵션 정보: {symbol}
데이터 요약:
- 총 거래 수: {features['total_trades']}
- 가격 범위: ${features['price_range']:.4f}
- 평균 거래량: {features['avg_volume']:.2f}
- 최종 미결제약정: {features['oi_total']:.2f}
- 변동성(표준편차/평균): {features['volatility']:.4f}
분석 요청 사항:
1. 현재 변동성 수준 평가 (높음/보통/낮음)
2. 최근 24시간 변동성 추세 분석
3. IV skew 가능성 평가
4. 단기 거래 전략 제안
5. 주요 리스크 요소
한국어로 전문적인 분석 결과를 제공해주세요.
"""
# HolySheep AI API 호출
url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1", # GPT-4.1 모델 사용
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 옵션 거래 분석가입니다. 정확하고 실용적인 분석을 제공합니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # 일관된 분석을 위해 낮은 temperature
"max_tokens": 1500
}
print("🤖 HolySheep AI 분석 중...")
try:
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
analysis = result["choices"][0]["message"]["content"]
print("\n" + "="*60)
print("📊 HolySheep AI 변동성 분석 결과")
print("="*60)
print(analysis)
print("="*60)
return analysis
else:
print(f"❌ API 오류: {response.status_code}")
print(response.text)
return None
except requests.exceptions.Timeout:
print("❌ 요청 시간 초과 (60초)")
return None
except Exception as e:
print(f"❌ 예상치 못한 오류: {e}")
return None
실행 예시
analysis_result = analyze_volatility_with_ai(df_processed, "BTC-28MAR25-95000-C")3단계: 다중 모델 비교 분석
def multi_model_volatility_comparison(df, symbol):
"""
HolySheep AI에서 여러 모델의 분석 비교
HolySheep는 단일 API 키로 다양한 모델에 접근 가능
"""
features = extract_features(df)
prompt = f"""
Deribit BTC 옵션 ({symbol})의 변동성 데이터를 분석해주세요.
핵심 지표:
- 총 거래 수: {features['total_trades']}
- 변동성 계수: {features['volatility']:.4f}
- 미결제약정: {features['oi_total']:.2f}
200단어로 한정하여 간결하게 분석해주세요.
"""
models = [
("gpt-4.1", "GPT-4.1"),
("claude-sonnet-4-5", "Claude Sonnet 4"),
("gemini-2.5-flash", "Gemini 2.5 Flash")
]
results = {}
for model_id, model_name in models:
print(f"\n🔄 {model_name}로 분석 중...")
url = f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 300
}
try:
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
analysis = result["choices"][0]["message"]["content"]
results[model_name] = analysis
print(f"✅ {model_name} 완료")
else:
print(f"❌ {model_name} 실패: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"❌ {model_name} 오류: {e}")
# 결과 비교 출력
print("\n" + "="*70)
print("📊 다중 모델 분석 비교")
print("="*70)
for model_name, analysis in results.items():
print(f"\n【{model_name}】")
print(analysis[:500] + "..." if len(analysis) > 500 else analysis)
return results
실행
multi_results = multi_model_volatility_comparison(df_processed, "BTC-28MAR25-95000-C")Deribit 옵션 데이터 대안 비교
Deribit 옵션 데이터를 얻을 수 있는 다른 방법들과 HolySheep AI를 조합한 워크플로우의 장점을 비교해보겠습니다.
| 데이터 소스 | 数据类型 | 가격 (월) | 지연 시간 | 한국어 지원 | 추천 용도 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tardis Machine | 옵션 전체 | $49~$499 | 실시간 | △ | 전문 트레이딩, 데이터 사이언스 |
| Deribit 공식 API | 제한적 | 무료 | 실시간 | △ | 기본 거래 봇 |
| CoinGecko/CoinMarketCap | 제한적 | 무료~$99 | 1분延迟 | ○ | 일반 시장 데이터 |
| Kaiko | 옵션 전체 | $500+ | 실시간 | △ | 기관 투자자 |
| Amberdata | 옵션 전체 | $300+ | 실시간 | △ | DeFi 분석 |
이런 팀에 적합 / 비적격
✅ HolySheep AI + Tardis 워크플로우가 적합한 팀
- 암호화폐Quant 팀: 옵션 변동성 분석 시스템을 구축하려는 퀀트 트레이더
- 블록체인 스타트업: Deribit 옵션 데이터를 활용한 금융 상품 개발팀
- 데이터 사이언스 팀: BTC 변동성 예측 모델 연구하는 ML 엔지니어
- 개인 트레이더: 옵션 Greeks 분석 자동화를 원하는 숙련된 투자자
❌ HolySheep AI + Tardis 워크플로우가 비적합한 경우
- 단순 가격 확인: 옵션 프리미엄만 궁금한 분 → Deribit 웹사이트에서 무료 확인
- 제한된 예산: 월 $50 이하 예산 → Deribit 공식 API + 무료 도구 활용
- 순수 스팟 거래: BTC 현물만 거래 → 옵션 데이터 불필요
가격과 ROI
Deribit 옵션 분석 시스템을 구축할 때 고려해야 할 비용 구조를 분석해보겠습니다.
| 항목 | Tardis Machine | HolySheep AI | 월 비용估算 |
|---|---|---|---|
| 스타트업 플랜 | $49/월 | DeepSeek V3.2 포함 | ~$50 |
| 프로페셔널 플랜 | $199/월 | 모든 모델 접근 | ~$200 |
| 엔터프라이즈 | $499/월 | 맞춤형 가격 | $500+ |
ROI 분석:
- 월 $50 투자로 매일 100회 AI 분석 가능
- DeepSeek V3.2 사용 시 1M 토큰당 $0.42로 매우 경제적
- GPT-4.1은 복잡한 분석에 적합하며 1M 토큰당 $8
- HolySheep 가입 시 무료 크레딧 제공으로 초기 비용 부담 최소화
왜 HolySheep를 선택해야 하나
Deribit 옵션 분석에 HolySheep AI가 필수적인 이유는 다음과 같습니다.
- 비용 효율성: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)를 사용하면 대량 데이터 분석도 월 $20 이하로 가능
- 모델 유연성: 간단한 분석은 DeepSeek, 복잡한 패턴 인식은 GPT-4.1로 전환
- 단일 API 키: 여러 공급자를 관리할 필요 없이 HolySheep 하나로 모든 AI 모델 접근
- 한국어 결제: 해외 신용카드 없이도 결제 가능하며, 원화 결제 지원
- 신뢰성: HolySheep 게이트웨이 응답 시간 150ms 이하로 실시간 분석에 적합
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Tardis API 401 Unauthorized
# ❌ 오류 메시지
{"error": "Invalid API key", "code": 401}
✅ 해결 방법
1. API 키가 정확한지 확인
print(f"Tardis API Key: {TARDIS_API_KEY[:10]}...")
2. 환경변수에서 올바르게 로드되는지 확인
import os
TARDIS_API_KEY = os.environ.get("TARDIS_API_KEY")
if not TARDIS_API_KEY:
raise ValueError("TARDIS_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다")
3. .env 파일 사용 시 (python-dotenv 필요)
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() # .env 파일 로드
TARDIS_API_KEY = os.getenv("TARDIS_API_KEY")
4. API 키 재생성 (기한 만료 시)
https://app.tardis.dev/settings/api-keys 에서 새 키 생성
오류 2: HolySheep AI Rate Limit 초과
# ❌ 오류 메시지
{"error": {"code": "rate_limit_exceeded", "message": "..."}}
✅ 해결 방법
1. 요청 간 딜레이 추가
import time
def call_holysheep_with_retry(payload, max_retries=3):
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=60)
if response.status_code == 429: # Rate limit
wait_time = int(response.headers.get("Retry-After", 60))
print(f"Rate limit 도달. {wait_time}초 대기...")
time.sleep(wait_time)
continue
return response
except requests.exceptions.Timeout:
if attempt < max_retries - 1:
time.sleep(30)
continue
raise
2. 배치 처리로 토큰 사용량 최적화
여러 분석을 하나로 통합
combined_prompt = """
분석 1: BTC-28MAR25-95000-C 변동성
분석 2: BTC-28MAR25-100000-C 변동성
분석 3: 두 옵션 간 IV 스프레드
위 3가지를 한 응답으로 분석해주세요.
"""오류 3: 데이터 다운로드 중 빈 결과
# ❌ 오류 메시지
데이터가 다운로드되지 않거나 0건
✅ 해결 방법
1. 심볼 형식 확인
Deribit 옵션 심볼 형식: BTC-28MAR25-95000-C
날짜 형식: DDMMMYY (대문자)
def validate_deribit_symbol(symbol):
"""심볼 형식 검증"""
parts = symbol.split("-")
if len(parts) != 3:
print(f"❌ 잘못된 형식: {len(parts)}개 파트로 분리됨")
return False
if parts[0] not in ["BTC", "ETH"]:
print(f"❌ 지원되지 않는通货: {parts[0]}")
return False
# 날짜 형식 검증 (대략적)
if len(parts[1]) < 5:
print(f"❌ 잘못된 날짜 형식: {parts[1]}")
return False
if parts[2] not in ["C", "P"]:
print(f"❌ 잘못된 옵션 타입: {parts[2]} (C 또는 P 이어야 함)")
return False
print(f"✅ 심볼 형식 유효: {symbol}")
return True
2. 날짜 범위 확인 (Deribit는 과거 데이터가 제한적)
from datetime import datetime, timedelta
def check_date_range(start_date, end_date):
now = datetime.now()
if end_date > now:
print(f"⚠️ 종료일이 미래입니다: {end_date}")
days_diff = (now - start_date).days
if days_diff > 90:
print(f"⚠️ 90일 이상 과거 데이터는 유료 플랜 필요 가능")
return True
3. 계정 플랜 확인
def check_tardis_plan_limits():
url = "https://api.tardis.dev/v1/account"
response = requests.get(url, params={"api_key": TARDIS_API_KEY})
if response.status_code == 200:
account = response.json()
print(f"플랜: {account.get('plan', {}).get('name')}")
print(f"잔여 할당량: {account.get('remaining_quota')}")
else:
print("계정 정보 조회 실패")오류 4: Python 클라이언트 연결 끊김
# ❌ 오류 메시지
ConnectionError: WebSocket connection closed
✅ 해결 방법
1. 자동 재연결 로직 구현
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed
@retry(stop=stop_after_attempt(5), wait=wait_fixed(10))
def connect_with_retry():
"""재연결 로직이 포함된 연결 함수"""
client = TardisClient(api_key=TARDIS_API_KEY)
client.subscribe(channels=["your-channel"], callback=on_message)
return client
2. 심플한 재연결 루프
def stable_stream(channels, callback, max_reconnects=10):
reconnect_count = 0
while reconnect_count < max_reconnects: