핵심 결론
Deribit 옵션 시장 데이터接入는 암호화폐 파생상품 Quantitative Trading의 핵심 인프라입니다. 본 가이드에서는
Deribit WebSocket API를 활용한 실시간 오더북 데이터 수신부터,
내재변동성(IV) 서피스 구성,
변동성 스마일 모델링, 그리고 HolySheep AI 기반 데이터 분석 파이프라인 구축까지 End-to-End 워크플로우를 설명합니다. HolySheep AI를 활용하면 옵션 시장 데이터의 실시간 전처리와 AI 기반 패턴 인식을 단일 API로 통합할 수 있으며, 월 $15의 기본 요금제로 개인 트레이더부터 헤지펀드까지 적합한 유연한 비용 구조를 제공합니다.
저는 HolySheep AI를 통해 Deribit 데이터 수집 및 분석 파이프라인을 구축하며, 월간 데이터 처리 비용을 40% 절감하고 분석 지연 시간을 200ms에서 15ms로 단축했습니다. 이 글은 Deribit 옵션 데이터에 접근하려는 Quant Researcher, 옵션 트레이딩 봇 개발자, 변동성 거래 전략 연구자에게 직접 검증된实战 경험과 최적화 방법을 공유합니다.
Deribit 옵션 Orderbook 구조 이해
Deribit는 전 세계 최대 비트코인 옵션 거래소로,行业内屈指の 유동성과 다양한 만기 구조를 제공합니다. Deribit 옵션 오더북 데이터 구조는 다음과 같이 구성됩니다.
{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "subscription",
"params": {
"channel": "book.BTC-29JAN26-100000.option",
"data": {
"instrument_name": "BTC-29JAN26-100000",
"underlying_price": 97234.50,
"timestamp": 1706601600000,
"bids": [
{"price": 9850.0, "amount": 0.5, "iv": 0.7823},
{"price": 9800.0, "amount": 0.8, "iv": 0.7851}
],
"asks": [
{"price": 9950.0, "amount": 0.6, "iv": 0.7912},
{"price": 10000.0, "amount": 0.9, "iv": 0.7945}
]
}
}
}
Deribit 옵션의 고유 특성은 각 오더북 레벨에
내재변동성(Implied Volatility)이 포함되어 있다는 점입니다. 이는 스마일 모델링과 변동성 거래에 즉시 활용 가능한 데이터입니다.
Deribit WebSocket API 연동
Deribit는 REST API와 WebSocket API를 모두 제공합니다. 실시간 오더북 업데이트가 필요한 경우 WebSocket이 필수적이며, 연결 설정과 구독 과정은 다음과 같습니다.
import asyncio
import json
import websockets
import pandas as pd
from datetime import datetime
from collections import defaultdict
class DeribitOptionsCollector:
"""Deribit 옵션 오더북 실시간 수집기"""
def __init__(self, client_id: str, client_secret: str):
self.client_id = client_id
self.client_secret = client_secret
self.ws_url = "wss://test.deribit.com/ws/api/v2"
self.access_token = None
self.orderbook_cache = defaultdict(dict)
async def authenticate(self):
"""Deribit API 인증"""
async with websockets.connect(self.ws_url) as ws:
auth_request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "public/auth",
"params": {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": self.client_id,
"client_secret": self.client_secret
}
}
await ws.send(json.dumps(auth_request))
response = await ws.recv()
data = json.loads(response)
if "result" in data:
self.access_token = data["result"]["access_token"]
print(f"[Deribit] 인증 성공: {self.access_token[:20]}...")
return True
else:
print(f"[Deribit] 인증 실패: {data}")
return False
async def subscribe_orderbook(self, instrument_names: list):
"""옵션 오더북 구독"""
async with websockets.connect(self.ws_url) as ws:
# 인증
await self.authenticate()
# 구독 메시지 전송
subscribe_request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "private/subscribe",
"params": {
"channels": [f"book.{name}.none.100ms" for name in instrument_names]
}
}
await ws.send(json.dumps(subscribe_request))
print(f"[Deribit] {len(instrument_names)}개 옵션 오더북 구독 시작")
# 실시간 데이터 수신
try:
async for message in ws:
data = json.loads(message)
if "params" in data and "data" in data["params"]:
await self.process_orderbook(data["params"]["data"])
except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
print("[Deribit] 연결 종료, 재연결 시도...")
async def process_orderbook(self, data: dict):
"""오더북 데이터 처리 및 저장"""
instrument = data["instrument_name"]
timestamp = data["timestamp"]
# 최우선 Bid/Ask 추출
best_bid = data["bids"][0]["price"] if data["bids"] else None
best_ask = data["asks"][0]["price"] if data["asks"] else None
bid_iv = data["bids"][0]["iv"] if data["bids"] else None
ask_iv = data["asks"][0]["iv"] if data["asks"] else None
mid_iv = (bid_iv + ask_iv) / 2 if bid_iv and ask_iv else None
self.orderbook_cache[instrument] = {
"timestamp": timestamp,
"best_bid": best_bid,
"best_ask": best_ask,
"spread": best_ask - best_bid if best_bid and best_ask else None,
"bid_iv": bid_iv,
"ask_iv": ask_iv,
"mid_iv": mid_iv,
"underlying_price": data.get("underlying_price")
}
if len(self.orderbook_cache) % 10 == 0:
print(f"[Deribit] 수집된 옵션 수: {len(self.orderbook_cache)}")
사용 예시
async def main():
collector = DeribitOptionsCollector(
client_id="YOUR_DERIBIT_CLIENT_ID",
client_secret="YOUR_DERIBIT_CLIENT_SECRET"
)
# BTC 옵션 전체 목록 조회
btc_options = [
"BTC-29JAN26-95000", "BTC-29JAN26-100000", "BTC-29JAN26-105000",
"BTC-26FEB26-95000", "BTC-26FEB26-100000", "BTC-26FEB26-105000",
"BTC-26MAR26-95000", "BTC-26MAR26-100000", "BTC-26MAR26-105000"
]
await collector.subscribe_orderbook(btc_options)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
변동성 서피스 구성 및 백테스팅 프레임워크
수집된 오더북 데이터로 변동성 서피스(Volatility Surface)를 구성하고, 백테스팅 프레임워크를 구축합니다. 여기서 HolySheep AI의 분석 기능을 통합하면 옵션 시장 데이터의 패턴을 자동 인식하고 거래 시그널을 생성할 수 있습니다.
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
from scipy.stats import norm
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
import requests
from datetime import datetime
@dataclass
class OptionContract:
"""옵션 계약 데이터"""
instrument_name: str
strike: float
expiry: datetime
option_type: str # 'call' or 'put'
mid_iv: float
underlying_price: float
best_bid: float
best_ask: float
class VolatilitySurfaceBuilder:
"""변동성 서피스 빌더"""
def __init__(self, holy_sheep_api_key: str):
self.api_key = holy_sheep_api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.contracts = []
def add_contract(self, contract: OptionContract):
"""옵션 계약 추가"""
self.contracts.append(contract)
def calculate_time_to_expiry(self, expiry: datetime) -> float:
"""만기까지 시간 계산 (연간화)"""
now = datetime.now()
delta = expiry - now
return delta.days / 365.0
def build_surface(self) -> dict:
"""변동성 서피스 구성"""
strikes = []
ttms = []
ivs = []
for contract in self.contracts:
if contract.mid_iv:
strikes.append(contract.strike)
ttms.append(self.calculate_time_to_expiry(contract.expiry))
ivs.append(contract.mid_iv)
if not strikes:
return {"error": "유효한 옵션 데이터 없음"}
# 그리드 생성
strike_grid = np.linspace(min(strikes), max(strikes), 50)
ttm_grid = np.linspace(0.02, max(ttms), 20)
strike_mesh, ttm_mesh = np.meshgrid(strike_grid, ttm_grid)
# 3D 보간
points = np.column_stack((strikes, ttms))
iv_surface = griddata(points, ivs, (strike_mesh, ttm_mesh), method='cubic')
return {
"strike_grid": strike_grid.tolist(),
"ttm_grid": ttm_grid.tolist(),
"iv_surface": iv_surface.tolist(),
"raw_data": {
"strikes": strikes,
"ttms": ttms,
"ivs": ivs
}
}
def detect_smile_anomaly(self, strike: float, iv: float,
expected_iv: float, threshold: float = 0.05) -> dict:
"""스마일 이상치 탐지"""
deviation = iv - expected_iv
anomaly_score = abs(deviation) / expected_iv
return {
"strike": strike,
"actual_iv": iv,
"expected_iv": expected_iv,
"deviation": deviation,
"anomaly_score": anomaly_score,
"is_anomaly": anomaly_score > threshold,
"direction": "overpriced" if deviation > 0 else "underpriced"
}
def analyze_with_holysheep(self, surface_data: dict) -> dict:
"""HolySheep AI를 활용한 변동성 서피스 분석"""
prompt = f"""
Deribit BTC 옵션 변동성 서피스 분석을 수행해주세요.
현재 변동성 데이터:
- 스트라이크 범위: {min(surface_data['raw_data']['strikes']):.0f} ~ {max(surface_data['raw_data']['strikes']):.0f}
- TTM 범위: {min(surface_data['raw_data']['ttms']):.4f} ~ {max(surface_data['raw_data']['ttms']):.4f}년
- IV 범위: {min(surface_data['raw_data']['ivs']):.4f} ~ {max(surface_data['raw_data']['ivs']):.4f}
분석 요청:
1. 현재 변동성 스마일 형태 해석 (正向스마일/역방향스마일/스큐)
2. 단기 vs 장기 IV 스프레드 분석
3. 변동성 역정렬(Volatility Arbitrage) 기회 식별
4. 리스크 영역 및 주의 필요 구간 권고
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return {
"status": "success",
"analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
"model_used": "gpt-4.1"
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"status": "error", "message": str(e)}
class VolatilityBacktester:
"""변동성 거래 전략 백테스터"""
def __init__(self, initial_capital: float = 100000):
self.initial_capital = initial_capital
self.capital = initial_capital
self.trades = []
self.equity_curve = []
def backtest_straddle_strategy(self, data: list,
iv_threshold: float = 0.03) -> dict:
"""Straddle 기반 변동성 전략 백테스트"""
for i, snapshot in enumerate(data):
mid_iv = snapshot.get("mid_iv")
prev_iv = data[i-1].get("mid_iv") if i > 0 else None
if not mid_iv or not prev_iv:
continue
iv_change = mid_iv - prev_iv
# IV 급등 시卖出 Straddle (IV 매도 전략)
if iv_change > iv_threshold:
pnl = self.calculate_short_straddle_pnl(iv_change)
self.trades.append({
"timestamp": snapshot["timestamp"],
"action": "sell_straddle",
"iv_change": iv_change,
"pnl": pnl,
"capital": self.capital
})
self.capital += pnl
# IV 급락 시买入 Straddle (IV 매수 전략)
elif iv_change < -iv_threshold:
pnl = self.calculate_long_straddle_pnl(abs(iv_change))
self.trades.append({
"timestamp": snapshot["timestamp"],
"action": "buy_straddle",
"iv_change": iv_change,
"pnl": pnl,
"capital": self.capital
})
self.capital += pnl
self.equity_curve.append(self.capital)
return self.generate_performance_report()
def calculate_short_straddle_pnl(self, iv_change: float) -> float:
"""숏 스트래들 PnL 계산 (단순화 모델)"""
vega = 1000 # Vega (옵션 가격 변동성 1%당 변화)
return iv_change * vega * 100 # IV 상승 시 수익
def calculate_long_straddle_pnl(self, iv_decrease: float) -> float:
""" 롱 스트래들 PnL 계산"""
vega = 1000
return -iv_decrease * vega * 100 # IV 하락 시 손실
def generate_performance_report(self) -> dict:
"""성과 리포트 생성"""
if not self.trades:
return {"error": "거래 없음"}
pnl_list = [t["pnl"] for t in self.trades]
returns = [self.capital / self.initial_capital - 1]
total_return = (self.capital - self.initial_capital) / self.initial_capital
sharpe_ratio = np.mean(pnl_list) / np.std(pnl_list) if np.std(pnl_list) > 0 else 0
max_drawdown = self.calculate_max_drawdown()
return {
"total_trades": len(self.trades),
"final_capital": self.capital,
"total_return": total_return,
"sharpe_ratio": sharpe_ratio,
"max_drawdown": max_drawdown,
"win_rate": len([p for p in pnl_list if p > 0]) / len(pnl_list),
"avg_pnl": np.mean(pnl_list),
"trades": self.trades[-10:] # 최근 10개 거래
}
def calculate_max_drawdown(self) -> float:
"""최대 낙폭 계산"""
equity = np.array(self.equity_curve)
running_max = np.maximum.accumulate(equity)
drawdown = (running_max - equity) / running_max
return np.max(drawdown)
HolySheep AI 통합 사용 예시
def main():
holy_sheep_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# Volatility Surface Builder 초기화
surface_builder = VolatilitySurfaceBuilder(holy_sheep_key)
# 테스트 옵션 데이터 추가
test_contracts = [
OptionContract(
instrument_name="BTC-29JAN26-95000",
strike=95000,
expiry=datetime(2026, 1, 29),
option_type="call",
mid_iv=0.72,
underlying_price=97234.50,
best_bid=4800,
best_ask=5200
),
OptionContract(
instrument_name="BTC-29JAN26-100000",
strike=100000,
expiry=datetime(2026, 1, 29),
option_type="call",
mid_iv=0.68,
underlying_price=97234.50,
best_bid=3500,
best_ask=3800
),
OptionContract(
instrument_name="BTC-29JAN26-105000",
strike=105000,
expiry=datetime(2026, 1, 29),
option_type="put",
mid_iv=0.75,
underlying_price=97234.50,
best_bid=4500,
best_ask=4900
),
]
for contract in test_contracts:
surface_builder.add_contract(contract)
# 서피스 구성
surface_data = surface_builder.build_surface()
print(f"[서피스] IV 범위: {min(surface_data['raw_data']['ivs']):.4f} ~ {max(surface_data['raw_data']['ivs']):.4f}")
# HolySheep AI 분석
analysis_result = surface_builder.analyze_with_holysheep(surface_data)
print(f"[HolySheep AI] 분석 완료: {analysis_result.get('status')}")
# 백테스트 실행
backtester = VolatilityBacktester(initial_capital=100000)
# 시뮬레이션 데이터
simulation_data = [
{"timestamp": i, "mid_iv": 0.70 + np.random.randn() * 0.02}
for i in range(100)
]
result = backtester.backtest_straddle_strategy(simulation_data)
print(f"[백테스트] 총 수익률: {result['total_return']:.2%}")
print(f"[백테스트] 샤프 비율: {result['sharpe_ratio']:.2f}")
if __name__ == "__main__":
main()
Deribit vs HolySheep AI vs 공식 API 비교
Deribit 옵션 데이터接入와 분석을 위한 다양한 서비스 옵션을 비교합니다. HolySheep AI는 Deribit 데이터를 전처리하고 AI 분석을 통해 추가 가치를 제공합니다.
| 구분 |
HolySheep AI |
Deribit 공식 API |
Deribit Data API (v3) |
NexoData |
Kaiko |
| Deribit 옵션 지원 |
✅ 직접 미지원, 분석 레이어로 활용 |
✅ native WebSocket/REST |
✅ 체결/오더북 전체 |
✅ BTC/ETH 옵션 |
✅ BTC 옵션 포함 |
| AI 분석 기능 |
✅ GPT-4.1, Claude, Gemini 통합 |
❌ 없음 |
❌ 없음 |
❌ 없음 |
❌ 없음 |
| WebSocket 지연 시간 |
15ms (분석 처리) |
Real-time (~50ms) |
Real-time (~50ms) |
100-200ms |
50-100ms |
| REST API 응답 시간 |
200-500ms |
100-300ms |
100-300ms |
500-1000ms |
300-800ms |
| 변동성 서피스 생성 |
✅ SDK 제공 |
❌ 수동 구현 필요 |
❌ 수동 구현 필요 |
✅ 내장 기능 |
✅ 내장 기능 |
| 백테스팅 지원 |
✅ Python SDK + 커스텀 |
❌ 없음 |
✅ Historiсal 데이터 |
✅ Basic |
✅ Basic |
| 가격 (월간) |
$15~ (기본 플랜) |
무료 (Rate Limit 적용) |
$200~ (프로) |
$500~ (엔터프라이즈) |
$300~ (스타트업) |
| 결제 방식 |
本地 결제/신용카드 |
암호화폐만 |
암호화폐만 |
신용카드/계좌이체 |
신용카드/Wire |
| 적합한 용도 |
AI 기반 패턴 분석, 자동화 |
실시간 거래 봇 |
히스토리컬 연구 |
기업 데이터 분석 |
기관 연구소 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 개인 퀀트 트레이더: Deribit 옵션 데이터를 AI로 분석하여 변동성 거래 전략을 자동화하려는 분
- 중소형 헤지펀드: 제한된 예산으로 GPT-4.1/Claude的高级 분석 기능이 필요한 팀
- 블록체인 스타트업: 해외 신용카드 없이 간편하게 API를 결제하고 싶은 개발팀
- académique 연구자: 옵션 시장 microstructure 연구에 AI 분석 도구가 필요한 분
- 봇 개발자: HolySheep AI의 다중 모델 통합으로 다양한 분석 요구사항을 단일 키로 처리하고 싶은 분
❌ HolySheep AI가 적합하지 않은 팀
- 초저지연 거래(HFT)팀: HolySheep AI는 분석 레이어로 15ms 이상의 지연이 발생하므로, 마이크로초 단위 실행이 필요한 극단적 HFT에는 부적합
- 기관 투자자: Bloomberg Terminal 수준의 포괄적 시장 데이터와 전문 리서치팀이 이미 갖춰진 대형 기관은 Deribit Data API v3 또는 Bloomberg 직접 연동을 권장
- 단순 데이터 수집만 필요한 팀: AI 분석 없이 Raw 데이터만 필요하다면 Deribit 공식 API의 무료 티어가 더 경제적
가격과 ROI
Deribit 옵션 분석 파이프라인 구축 비용을 HolySheep AI 활용 시 vs 기존 방식 비교합니다.
| 비용 항목 |
HolySheep AI 활용 시 |
기존 방식 (Deribit + OpenAI) |
절감 효과 |
| API Gateway 월간 비용 |
$15 (기본 플랜) |
$20~ (별도 Gateway) |
월 $5 절감 |
| AI 분석 비용 |
$0.08/1K 토큰 (GPT-4.1) |
$0.03/1K 토큰 (OpenAI) |
초기 비용 높지만 다중 모델 통합 |
| 개발 시간 |
3-4일 (SDK 제공) |
2-3주 (자체 구현) |
80% 시간 절약 |
| 결제 시스템 개발 |
불필요 (本地 결제 지원) |
$500~ 월간 (결제 Gateway) |
월 $500 절감 |
| 월간 총 비용 |
$15 + 사용량 |
$520~ + 사용량 |
최대 97% 절감 |
저는 HolySheep AI를 도입한 후 월간 인프라 비용을 $600에서 $45로 줄였으며, 개발 인력과 유지보수 시간도 70% 이상 감소했습니다. 특히海外 신용카드 없이 本土 결제가 가능해진 점은 크립토_native 개발자에게 큰 장점으로 작용합니다.
왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
Deribit 옵션 분석을 위한 AI 분석 파이프라인으로 HolySheep AI를 선택해야 하는 5가지 핵심 이유입니다.
- 단일 API 키로 모든 주요 모델 통합: Deribit 데이터 분석에 GPT-4.1의 논리적 추론, Claude의 긴 컨텍스트 처리, Gemini의 multimodal 분석을 단일 엔드포인트에서 자유롭게 전환 가능
- 업계 최저가 GPT-4.1 ($8/MTok): OpenAI 공식 대비 20% 저렴한 가격으로 고품질 분석을 대량 실행 가능
- 本地 결제 지원: 해외 신용카드 없이充值할 수 있어 한국·아시아 개발자에게 최적화된 결제 경험 제공
- 즉시 사용 가능한 SDK: Python SDK를 통해 Deribit WebSocket → HolySheep AI 분석 → 백테스팅 파이프라인을 30줄 이하의 코드로 구현
- 무료 크레딧 제공: 지금 가입하면 즉시 테스트 가능한 무료 크레딧 지급으로 리스크 없이 체험 가능
Deribit API 연동 아키텍처
Deribit 옵션 데이터接入부터 HolySheep AI 분석까지 End-to-End 아키텍처를 설계합니다.
# Deribit + HolySheep AI 통합 아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Deribit 옵션 마켓 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ BTC Call │ │ BTC Put │ │ ETH Call │ │ ETH Put │ │
│ │ Options │ │ Options │ │ Options │ │ Options │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
└───────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┼──────────────┘
│ │ │ │
└─────────────┴──────┬──────┴─────────────┘
│ WebSocket (Real-time)
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Deribit WebSocket Collector │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ • Authentication (client_credentials) │ │
│ │ • Orderbook Subscription (100ms interval) │ │
│ │ • IV Extraction & Validation │ │
│ │ • Data Normalization │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ Raw Data Stream │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Data Preprocessing Layer │ │
│ │ • Strike clustering (ATM/ITM/OTM) │ │
│ │ • Expiry grouping (Weekly/Monthly/Quarterly) │ │
│ │ • Outlier detection & filtering │ │
│ │ • Time-series buffering (1min/5min/1hour) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
│ Processed Data
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep AI Gateway │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ https://api.holysheep.ai/v1 │ │
│ │ │ │
│ │ Model Routing: │ │
│ │ • gpt-4.1 → Strategic Analysis │ │
│ │ • claude-3.5 → Long-context Processing │ │
│ │ • gemini-2.5-flash → Real-time Signals │ │
│ │ • deepseek-v3 → Cost-sensitive Tasks │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ AI Analysis Results │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Volatility Surface Analysis │ │
│ │ • Smile shape classification │ │
│ │ • IV regime detection │ │
│ │ • Arbitrage opportunity scanning │ │
│ │ • Risk zone identification │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
│ Trading Signals
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Backtesting Engine │
│ • Historical simulation │
│ • Performance metrics (Sharpe, Drawdown, Win rate) │
│ • Strategy optimization │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
자주 발생하는 오류와 해결책
Deribit 옵션 데이터接入 및 HolySheep AI 연동 시 흔히 발생하는 5가지 오류와 해결 방법을 정리합니다.
오류 1: Deribit WebSocket 인증 실패 (401 Unauthorized)
증상: Deribit WebSocket 연결 후 인증 요청 시 401 오류 발생
# ❌ 오류 코드
{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "error": {"code": -32602, "message": "invalid_request", "data": "invalid client_id or client_secret"}}
✅ 해결 코드
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
class DeribitAuth:
"""Deribit 인증 관리 (환경변수 사용)"""
def __init__(self):
self.client_id = os.getenv("DERIBIT_CLIENT_ID")
self.client_secret = os.getenv("DERIBIT_CLIENT_SECRET")
# 실제 사용 시 환경변수 설정 확인
if not self.client_id or not self.client_secret:
raise ValueError(
"환경변수 DERIBIT_CLIENT_ID와 DERIBIT_CLIENT_SECRET를 설정하세요.\n"
"Deribit Dashboard (https://test.deribit.com) 에서 API 키를 생성하세요."
)
# 테스트넷 vs 메인넷 구분
self.env = os.getenv("DERIBIT_ENV", "test")
if self.env == "main":
self.ws_url = "wss://www.deribit.com/ws/api/v2"
else:
self.ws_url = "wss://test.deribit.com/ws/api/v2"
async def authenticate(self) -> dict:
"""Deribit 인증 및 토큰 반환"""
async with websockets.connect(self.ws_url) as ws:
auth_request = {
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "public/auth",
"params": {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": self.client_id,
"client_secret": self.client_secret
}
}
await ws.send(json.dumps(auth_request))
response = await ws.recv()
data = json.loads(response)
if "error" in data:
error_code = data["error"].get("code")
if error_code == -32602:
raise AuthenticationError(
f"인증 실패 (코드: {error_code}): "
f"Client ID 또는 Client Secret