저는 지난 3개월간 암호화폐 트레이딩 봇을 개발하면서 Bybit Historical Trades API를 활용한 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 초당 수천 건의 거래 데이터가 쏟아지는 환경에서 "어떻게 하면 신뢰할 수 있는 데이터를 안정적으로 수집하고 정제할 수 있을까"라는 질문에서 이 튜토리얼이 시작되었습니다.
Bybit Historical Trades API란?
Bybit은 세계 3위 권위의 암호화폐 거래소로, Historical Trades API를 통해 모든 과거 거래 내역을ミリ초 단위로 제공합니다. 이 데이터는 다음 프로젝트에 필수적입니다:
- 머신러닝 트레이딩 봇: 가격 패턴 분석 및 예측 모델 학습
- 流动성 분석: 시장 깊이(Depth of Market) 및 스프레드 변화 추적
- 고빈도 트레이딩(HFT): 초단위 거래 데이터 기반 전략 개발
- 백테스팅 시스템:Historical 데이터로 전략 성과 검증
Bybit API 설정
Bybit Unified Trading Account API를 사용하기 위해 먼저 API 키를 발급받아야 합니다. Bybit 대시보드에서 "API Management" 섹션에 접속하여 키를 생성하세요.
기본 환경 설정
# Python dependencies
pip install requests pandas python-dotenv aiohttp asyncio
프로젝트 구조
project/
├── config.py
├── fetch_trades.py
├── clean_data.py
├── requirements.txt
└── .env
환경 변수 설정
# .env 파일
BYBIT_API_KEY=your_bybit_api_key_here
BYBIT_API_SECRET=your_bybit_secret_here
HOLYSHEEP_API_KEY=sk-your-holysheep-key
Historical Trades API 데이터 수집
Bybit에서는 카테고리(category)별로 다른 엔드포인트를 제공합니다. 스팟(Spot), 선물(Futures), 퍼페추얼(Perpetual) 각각의 엔드포인트가 다릅니다.
동기 방식 데이터 수집
import requests
import pandas as pd
import time
import os
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
BYBIT_API_KEY = os.getenv("BYBIT_API_KEY")
BYBIT_API_SECRET = os.getenv("BYBIT_API_SECRET")
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.bybit.com"
def get_historical_trades(symbol: str, limit: int = 1000, cursor: str = None):
"""
Bybit Unified Trading Account에서 Historical Trades 조회
Args:
symbol: 거래쌍 (예: BTCUSDT, ETHUSDT)
limit: 한 번에 조회할 데이터 수 (최대 1000)
cursor: 페이지네이션 커서
Returns:
trades_data: 거래 데이터 리스트
next_cursor: 다음 페이지 커서
"""
endpoint = "/v5/market/history-trade"
params = {
"category": "spot", # spot, linear, inverse
"symbol": symbol,
"limit": limit
}
if cursor:
params["cursor"] = cursor
headers = {
"X-BAPI-API-KEY": BYBIT_API_KEY,
"X-BAPI-SIGN": "", # 인증 필요 시 서명
"X-BAPI-SIGN-TYPE": "2",
"X-BAPI-TIMESTAMP": str(int(time.time() * 1000)),
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.get(
f"{BASE_URL}{endpoint}",
params=params,
headers=headers
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data["retCode"] == 0:
return data["result"]["list"], data["result"].get("nextPageCursor")
else:
print(f"API Error: {data['retMsg']}")
return [], None
else:
print(f"HTTP Error: {response.status_code}")
return [], None
def collect_trades_to_csv(symbol: str, start_time: int, end_time: int,
output_file: str):
"""
지정된 기간의 모든 거래 데이터를 CSV로 저장
Args:
symbol: 거래쌍
start_time: 시작 타임스탬프 (밀리초)
end_time: 종료 타임스탬프 (밀리초)
output_file: 출력 CSV 파일 경로
"""
all_trades = []
cursor = None
total_collected = 0
print(f"Collecting trades for {symbol}...")
print(f"Period: {datetime.fromtimestamp(start_time/1000)} to {datetime.fromtimestamp(end_time/1000)}")
while True:
trades, cursor = get_historical_trades(symbol, limit=1000, cursor=cursor)
if not trades:
break
# 시간 범위 내 데이터만 필터링
filtered_trades = [
t for t in trades
if start_time <= int(t["tradeTime"]) <= end_time
]
all_trades.extend(filtered_trades)
total_collected += len(trades)
print(f"Collected: {total_collected} trades (filtered: {len(filtered_trades)})")
# 가장 오래된 거래가 시작 시간 이전이면 종료
if trades and int(trades[-1]["tradeTime"]) < start_time:
break
# 페이지네이션 종료 조건
if not cursor or cursor == "":
break
# Rate Limit 방지
time.sleep(0.1)
# DataFrame 변환 및 저장
if all_trades:
df = pd.DataFrame(all_trades)
# 열 순서 정리
columns_order = [
"tradeTime", "symbol", "side", "size", "price",
"tradeMail", "isBlockTrade", "indexPrice", "underlyingPrice"
]
df = df[[c for c in columns_order if c in df.columns]]
# CSV 저장
df.to_csv(output_file, index=False)
print(f"\nSaved {len(df)} trades to {output_file}")
return df
return None
if __name__ == "__main__":
# BTCUSDT 2024년 1월 데이터 수집
start_time = int(datetime(2024, 1, 1).timestamp() * 1000)
end_time = int(datetime(2024, 1, 31, 23, 59, 59).timestamp() * 1000)
df = collect_trades_to_csv(
symbol="BTCUSDT",
start_time=start_time,
end_time=end_time,
output_file="btcusdt_trades_jan2024.csv"
)
if df is not None:
print(f"\nData Sample:\n{df.head()}")
비동기 방식 대량 데이터 수집 (고속)
import asyncio
import aiohttp
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
BYBIT_API_KEY = os.getenv("BYBIT_API_KEY")
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.bybit.com"
async def fetch_trades_batch(session, symbol, start_time, end_time, limit=1000):
"""단일 배치로 거래 데이터 조회"""
url = f"{BASE_URL}/v5/market/history-trade"
params = {
"category": "spot",
"symbol": symbol,
"limit": limit
}
headers = {
"X-BAPI-API-KEY": BYBIT_API_KEY,
"X-BAPI-TIMESTAMP": str(int(time.time() * 1000)),
"Content-Type": "application/json"
}
try:
async with session.get(url, params=params, headers=headers) as response:
if response.status == 200:
data = await response.json()
if data["retCode"] == 0:
return data["result"]["list"], data["result"].get("nextPageCursor")
return [], None
except Exception as e:
print(f"Error fetching: {e}")
return [], None
async def parallel_collect_trades(symbol: str, days: int = 7):
"""
병렬 처리를 통해 여러 기간의 데이터를 동시에 수집
Args:
symbol: 거래쌍
days: 수집할 일수
"""
end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
start_time = int((datetime.now() - timedelta(days=days)).timestamp() * 1000)
all_trades = []
semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 동시 요청 5개 제한
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = []
# 시간을 구간으로 분할
interval = (end_time - start_time) // 10
for i in range(10):
interval_start = start_time + (i * interval)
interval_end = interval_start + interval
tasks.append(
fetch_with_retry(session, symbol, interval_start, interval_end)
)
results = await asyncio.gather(*tasks)
for trades_list in results:
all_trades.extend(trades_list)
# 중복 제거 및 정렬
df = pd.DataFrame(all_trades)
df = df.drop_duplicates(subset=["tradeTime", "price", "size"])
df = df.sort_values("tradeTime").reset_index(drop=True)
return df
async def fetch_with_retry(session, symbol, start_time, end_time, max_retries=3):
"""재시도 로직이 포함된 데이터 수집"""
for attempt in range(max_retries):
trades, cursor = await fetch_trades_batch(session, symbol, start_time, end_time)
if trades:
return trades
elif attempt < max_retries - 1:
await asyncio.sleep(1 * (attempt + 1)) # 지수 백오프
else:
return []
return []
async def main():
print("Starting parallel data collection...")
symbols = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT"]
for symbol in symbols:
print(f"\n{'='*50}")
print(f"Collecting {symbol}...")
df = await parallel_collect_trades(symbol, days=3)
if not df.empty:
output_file = f"{symbol.lower()}_trades_recent.csv"
df.to_csv(output_file, index=False)
print(f"Saved {len(df)} trades to {output_file}")
# HolySheep AI를 통한 데이터 분석 예시
await analyze_with_holysheep(df, symbol)
async def analyze_with_holysheep(df, symbol):
"""HolySheep AI API를 활용한 거래 데이터 분석"""
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# 거래 요약 생성
summary = f"""
{symbol} Recent Trade Analysis:
- Total Trades: {len(df)}
- Time Range: {df['tradeTime'].min()} to {df['tradeTime'].max()}
- Average Price: {df['price'].astype(float).mean():.2f}
- Price Volatility: {df['price'].astype(float).std():.2f}
"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a crypto trading analyst."},
{"role": "user", "content": f"Analyze this trade data and provide insights:\n{summary}"}
],
temperature=0.3
)
print(f"AI Analysis: {response.choices[0].message.content}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
데이터 정제(Data Cleansing) 파이프라인
수집된 원시 데이터는 여러 문제를 포함하고 있습니다. 본 섹션에서는 실무에서 검증된 정제 파이프라인을 소개합니다.
완전한 데이터 정제 스크립트
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import re
class BybitTradeCleaner:
"""
Bybit Historical Trades 데이터 정제 클래스
주요 정제 작업:
1. 데이터 타입 변환
2. 이상치 제거
3. 결측치 처리
4. 중복 데이터 제거
5. 이상 거래 필터링
"""
def __init__(self, df: pd.DataFrame):
self.df = df.copy()
self.original_rows = len(df)
self.cleaning_log = []
def _log(self, message: str):
"""정제 과정 로깅"""
self.cleaning_log.append(message)
print(f" ✓ {message}")
def convert_types(self):
"""데이터 타입 변환"""
# 숫자 타입 변환
numeric_columns = ["price", "size", "indexPrice", "underlyingPrice"]
for col in numeric_columns:
if col in self.df.columns:
self.df[col] = pd.to_numeric(self.df[col], errors="coerce")
# 타임스탬프 변환
if "tradeTime" in self.df.columns:
self.df["tradeTime"] = pd.to_numeric(self.df["tradeTime"], errors="coerce")
self.df["trade_datetime"] = pd.to_datetime(
self.df["tradeTime"], unit="ms"
)
# 시간대 변환 (UTC to KST)
if "trade_datetime" in self.df.columns:
self.df["trade_datetime_kst"] = self.df["trade_datetime"].dt.tz_localize("UTC").dt.tz_convert("Asia/Seoul")
self._log(f"Converted types: {len(self.df)} rows")
return self
def remove_duplicates(self):
"""중복 데이터 제거"""
before = len(self.df)
# 고유 키 기준 중복 제거
self.df = self.df.drop_duplicates(
subset=["tradeTime", "symbol", "price", "size"],
keep="first"
)
removed = before - len(self.df)
self._log(f"Removed {removed} duplicate rows")
return self
def handle_missing_values(self):
"""결측치 처리"""
missing_before = self.df.isnull().sum()
# 중요 열의 결측치 제거
essential_cols = ["tradeTime", "symbol", "price", "size"]
for col in essential_cols:
if col in self.df.columns:
before = len(self.df)
self.df = self.df.dropna(subset=[col])
removed = before - len(self.df)
if removed > 0:
self._log(f"Removed {removed} rows with missing {col}")
# 중요하지 않은 열의 결측치는 0으로 채우기
optional_cols = ["indexPrice", "underlyingPrice"]
for col in optional_cols:
if col in self.df.columns:
self.df[col] = self.df[col].fillna(0)
return self
def remove_outliers(self, price_std_threshold: float = 5.0):
"""통계적 이상치 제거"""
before = len(self.df)
# 가격 이상치 (Z-score 방식)
if "price" in self.df.columns:
prices = self.df["price"].astype(float)
mean_price = prices.mean()
std_price = prices.std()
# Z-score가 임계값을 초과하는 데이터 제거
z_scores = np.abs((prices - mean_price) / std_price)
self.df = self.df[z_scores < price_std_threshold]
removed = before - len(self.df)
self._log(f"Removed {removed} price outliers (std > {price_std_threshold})")
return self
def filter_abnormal_trades(self):
"""비정상 거래 필터링"""
before = len(self.df)
# 1. 거래 크기 0 이하 제거
if "size" in self.df.columns:
self.df = self.df[self.df["size"].astype(float) > 0]
# 2. 가격 0 이하 제거
if "price" in self.df.columns:
self.df = self.df[self.df["price"].astype(float) > 0]
# 3. 블록 트레이드 분리 (선택적)
if "isBlockTrade" in self.df.columns:
self.df["isBlockTrade"] = self.df["isBlockTrade"].astype(str).str.upper() == "TRUE"
# 4. 너무 빠른 연속 거래 필터링 (의미 없는 마이크로 트레이드)
if "tradeTime" in self.df.columns:
self.df = self.df.sort_values("tradeTime")
time_diff = self.df["tradeTime"].diff()
# 1ms 이하의 거래는 의심스러움
self.df = self.df[time_diff >= 1]
removed = before - len(self.df)
self._log(f"Filtered {removed} abnormal trades")
return self
def add_features(self):
"""파생 변수 추가"""
# 거래 대금 (USDT)
if "price" in self.df.columns and "size" in self.df.columns:
self.df["trade_value"] = self.df["price"].astype(float) * self.df["size"].astype(float)
# 매수/매도 비율 인코딩
if "side" in self.df.columns:
self.df["side_numeric"] = self.df["side"].map({"Buy": 1, "Sell": -1})
# 시간 기반 피처
if "trade_datetime_kst" in self.df.columns:
self.df["hour"] = self.df["trade_datetime_kst"].dt.hour
self.df["day_of_week"] = self.df["trade_datetime_kst"].dt.dayofweek
self.df["is_weekend"] = self.df["day_of_week"] >= 5
self._log("Added derived features")
return self
def clean(self):
"""전체 정제 파이프라인 실행"""
print("\nStarting data cleaning pipeline...")
print(f"Original rows: {self.original_rows}")
self.convert_types()
self.remove_duplicates()
self.handle_missing_values()
self.filter_abnormal_trades()
self.remove_outliers()
self.add_features()
print(f"\nFinal rows: {len(self.df)}")
print(f"Removed: {self.original_rows - len(self.df)} rows ({(self.original_rows - len(self.df))/self.original_rows*100:.1f}%)")
return self
def get_cleaned_data(self) -> pd.DataFrame:
"""정제된 데이터 반환"""
return self.df
def get_report(self) -> dict:
"""정제 리포트 반환"""
return {
"original_rows": self.original_rows,
"final_rows": len(self.df),
"removed_rows": self.original_rows - len(self.df),
"removal_rate": f"{(self.original_rows - len(self.df))/self.original_rows*100:.1f}%",
"logs": self.cleaning_log
}
def main():
"""사용 예시"""
# 데이터 로드
df = pd.read_csv("btcusdt_trades_jan2024.csv")
# 정제 실행
cleaner = BybitTradeCleaner(df)
cleaned_df = cleaner.clean()
# 결과 저장
cleaned_df.to_csv("btcusdt_trades_cleaned.csv", index=False)
# 리포트 출력
report = cleaner.get_report()
print("\n" + "="*50)
print("CLEANING REPORT")
print("="*50)
for key, value in report.items():
if key != "logs":
print(f"{key}: {value}")
# HolySheep AI로 데이터 요약 분석
print("\n" + "="*50)
print("AI-POWERED DATA ANALYSIS")
print("="*50)
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
analysis_prompt = f"""
Bybit 거래 데이터를 분석하여 다음 항목을 제시하세요:
1. 거래 패턴 요약 (시간대별, 요일별)
2. 유의미한 가격 변동 구간
3. 비정상적 거래 활동 감지
4. 투자자 행동 분석
데이터 통계:
- 총 거래 수: {len(cleaned_df)}
- 평균 거래 대금: ${cleaned_df['trade_value'].mean():.2f}
- 최대 거래 대금: ${cleaned_df['trade_value'].max():.2f}
- 매수 비율: {(cleaned_df['side_numeric'] == 1).mean()*100:.1f}%
"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a professional crypto trading analyst with 10 years of experience."},
{"role": "user", "content": analysis_prompt}
],
temperature=0.3,
max_tokens=1000
)
print(response.choices[0].message.content)
if __name__ == "__main__":
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
main()
HolySheep AI를 통한 데이터 분석 자동화
수집 및 정제된 데이터는 HolySheep AI를 통해 자동화된 분석 파이프라인에 연결할 수 있습니다. HolySheep의 글로벌 AI 게이트웨이을 활용하면 단일 API 키로 다양한 모델을 조합하여 사용할 수 있습니다.
import openai
import pandas as pd
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
HolySheep AI 클라이언트 설정
client = openai.OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 반드시 HolySheep 게이트웨이 사용
)
def analyze_trading_pattern_with_claude(df: pd.DataFrame):
"""
Claude 모델을 활용한 거래 패턴 분석
HolySheep 가격: Claude Sonnet 4.5 = $15/MTok
"""
# 데이터 요약
summary = {
"total_trades": len(df),
"symbols": df["symbol"].unique().tolist(),
"date_range": f"{df['trade_datetime'].min()} ~ {df['trade_datetime'].max()}",
"avg_daily_volume": len(df) / df["trade_datetime"].dt.date.nunique(),
"buy_ratio": (df["side"] == "Buy").mean() * 100,
"price_range": f"{df['price'].min():.2f} ~ {df['price'].max():.2f}"
}
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an expert algorithmic trading analyst specializing in crypto markets."
},
{
"role": "user",
"content": f"Analyze these trading patterns and identify potential arbitrage opportunities:\n{summary}"
}
],
temperature=0.2
)
return response.choices[0].message.content
def detect_anomalies_with_gpt4(df: pd.DataFrame):
"""
GPT-4.1 모델을 활용한 이상 거래 탐지
HolySheep 가격: GPT-4.1 = $8/MTok
"""
# 이상 거래 후보 추출
large_trades = df[df["trade_value"] > df["trade_value"].quantile(0.99)]
prompt = f"""
다음은 99번째 백분위수를 초과하는 대형 거래 목록입니다:
{large_trades[['trade_datetime', 'symbol', 'price', 'size', 'side']].to_string()}
이 거래들이 시장 조작이나 비정상 활동을 나타내는지 분석해주세요.
"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a financial fraud detection expert."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.1
)
return response.choices[0].message.content
def generate_trading_report(df: pd.DataFrame):
"""
Gemini Flash를 활용한 빠른 리포트 생성 (비용 최적화)
HolySheep 가격: Gemini 2.5 Flash = $2.50/MTok (가장 경제적)
"""
stats = {
"hourly_distribution": df.groupby(df["trade_datetime"].dt.hour).size().to_dict(),
"side_distribution": df["side"].value_counts().to_dict(),
"top_symbols": df["symbol"].value_counts().head(5).to_dict()
}
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[
{"role": "user", "content": f"Generate a concise daily trading report:\n{stats}"}
],
temperature=0.3,
max_tokens=500 # 비용 제한
)
return response.choices[0].message.content
if __name__ == "__main__":
df = pd.read_csv("btcusdt_trades_cleaned.csv")
# 1. 패턴 분석 (Claude)
print("Running Claude analysis...")
patterns = analyze_trading_pattern_with_claude(df)
print(f"Patterns: {patterns}\n")
# 2. 이상 거래 탐지 (GPT-4.1)
print("Running GPT-4.1 anomaly detection...")
anomalies = detect_anomalies_with_gpt4(df)
print(f"Anomalies: {anomalies}\n")
# 3. 빠른 리포트 (Gemini Flash - 비용 최적화)
print("Generating report with Gemini Flash...")
report = generate_trading_report(df)
print(f"Report: {report}")
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API Rate Limit 초과
# 문제: {"retCode":10002,"retMsg":"error_param_type"}
해결: Rate Limit 확인 및 재시도 로직 구현
import time
from functools import wraps
def rate_limit_handler(max_retries=5, initial_delay=1):
"""Rate Limit 자동 처리 데코레이터"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
delay = initial_delay
for attempt in range(max_retries):
try:
result = func(*args, **kwargs)
# Rate Limit 체크
if hasattr(result, 'headers'):
remaining = result.headers.get('X-BAPI-LIMIT-REMAIN', 100)
if int(remaining) < 10:
print(f"Rate limit approaching: {remaining} remaining")
time.sleep(delay)
return result
except Exception as e:
if "rate limit" in str(e).lower() or "429" in str(e):
print(f"Rate limited. Waiting {delay}s...")
time.sleep(delay)
delay *= 2 # 지수 백오프
else:
raise
raise Exception(f"Max retries ({max_retries}) exceeded")
return wrapper
return decorator
사용법
@rate_limit_handler(max_retries=5)
def get_trades_safe(symbol):
# API 호출 로직
pass
오류 2: 타임스탬프 형식 불일치
# 문제: pandas to_datetime 시 잘못된 날짜로 변환
해결: 밀리초/ms vs 마이크로초/μs 구분
import pandas as pd
def parse_timestamp_correctly(timestamp_series, unit='ms'):
"""
Bybit 타임스탬프 파싱 (밀리초 단위)
Bybit API는 항상 밀리초(ms)를 반환합니다.
"""
ts = pd.to_numeric(timestamp_series, errors='coerce')
# 단위 검증
if ts.max() > 1e12: # 밀리초 (10^13 이상)
return pd.to_datetime(ts, unit='ms', utc=True)
elif ts.max() > 1e15: # 마이크로초
return pd.to_datetime(ts, unit='μs', utc=True)
else: # 초
return pd.to_datetime(ts, unit='s', utc=True)
실제 사용
df['trade_datetime'] = parse_timestamp_correctly(df['tradeTime'], unit='ms')
한국 시간대로 변환
df['trade_datetime_kst'] = df['trade_datetime'].dt.tz_convert('Asia/Seoul')
print(f"Start: {df['trade_datetime_kst'].min()}")
print(f"End: {df['trade_datetime_kst'].max()}")
오류 3: 중복 페이지네이션으로 인한 무한 루프
# 문제: cursor가 변경되지 않아 같은 데이터를 계속 조회
해결: 커서 추적 및 종료 조건 명확히 설정
def get_all_trades_with_dedup(symbol, start_time, end_time, max_pages=1000):
"""중복 없는 페이지네이션"""
all_trades = []
seen_ids = set()
cursor = None
page_count = 0
while page_count < max_pages:
trades, cursor = get_historical_trades(symbol, cursor=cursor)
if not trades:
print("No more data")
break
# 새 데이터만 추가
new_count = 0
for trade in trades:
trade_id = f"{trade['tradeTime']}_{trade['price']}_{trade['size']}"
if trade_id not in seen_ids and int(trade['tradeTime']) >= start_time:
if int(trade['tradeTime']) <= end_time:
all_trades.append(trade)
seen_ids.add(trade_id)
new_count += 1
print(f"Page {page_count + 1}: {new_count} new trades")
page_count += 1
# 종료 조건: 더 이상 새 데이터가 없거나
if new_count == 0:
print("No new data, stopping...")
break
# 타임스탬프 범위 초과
oldest_in_batch = int(trades[-1]['tradeTime'])
if oldest_in_batch < start_time:
print(f"Reached start time boundary")
break
# 커서가 비었거나 반복되는 경우
if not cursor:
break
time.sleep(0.05) # Rate Limit 방지
return all_trades
오류 4: HolySheep API 키 인증 실패
# 문제: openai.AuthenticationError: Incorrect API key provided
해결: HolySheep 게이트웨이 URL 확인 및 올바른 키 형식 사용
import openai
import os
1. 반드시 HolySheep base_url 사용
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1" # 절대 openai.com 사용 금지
2. API 키 로드 (환경 변수)
api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
3. 키 형식 검증
if not api_key or not api_key.startswith("sk-"):
raise ValueError("Invalid HolySheep API key format. Key must start with 'sk-'")
4. 클라이언트 초기화
client = openai.OpenAI(
api_key=api_key,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
5. 연결 테스트
try:
models = client.models.list()
print(f"✓ Connected to HolySheep AI")
print(f"Available models: {[m.id for m in models.data[:5]]}")
except openai.AuthenticationError:
print("✗ Authentication failed. Check your API key at https://www.holysheep.ai/register")
except Exception as e:
print(f"✗ Connection error: {e}")
완전한 데이터 파이프라인 워크플로우
# main_pipeline.py - End-to-End 데이터 파이프라인
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
from fetch_trades import collect_trades_to_csv, parallel_collect_trades
from clean_data import BybitTradeCleaner
from analyze import analyze_trading_pattern_with_claude, generate_trading_report
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
async def run_pipeline(symbols: list, days: int = 7):
"""
완전한 데이터 수집 → 정제 → 분석 파이프라인
"""
print("="*60)
print("BYBIT HISTORICAL TRADES PIPELINE")
print("="*60)
# Stage 1: 데이터 수집
print("\n[Stage 1] Data Collection")
print("-"*40)
for symbol in symbols:
print(f"\nFetching {symbol}...")
if len(symbols) > 1:
df = await parallel_collect_trades(symbol, days=days)
else:
end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
start_time = int((datetime.now() - timedelta(days=days)).timestamp() * 1000)
df = collect_trades_to_csv(symbol, start_time, end_time, f"{symbol}_raw.csv")
if df is not None:
print(f" Collected: {len(df)} trades")
# Stage 2: 데이터 정제
print(f"\n[Stage 2] Data Cleaning for {symbol}")
print("-"*40)
cleaner = BybitTradeCleaner(df)
cleaned_df = cleaner.clean()
cleaned_df.to_csv(f"{symbol}_cleaned.csv", index=False)
print(f" Saved cleaned data")
# Stage 3: AI 분석
print(f"\n[Stage 3] AI Analysis")
print("-"*40)
client = openai.OpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
report = generate_trading_report(cleaned_df)
print(f" Report generated\n")
print("\n" + "="*60)
print("PIPELINE COMPLETED")
print("="*60)
if __name