암호화폐 거래 데이터를 분석하려면 먼저 원시 데이터를 깔끔하게 정제해야 합니다. 이 튜토리얼에서는 Bybit 거래소를 예로 들어, Tardis-machine이라는 강력한 도구를 사용하여 거래 데이터를 다운로드하고 정제하는 방법을 다루겠습니다.

데이터 정제가 완료되면 HolySheep AI와 같은 AI API를 활용하여 거래 패턴을 분석하거나 미래 동향을 예측하는 고급 분석 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

이 튜토리얼이 다루는 내용

Tardis-machine이란?

Tardis-machine은 암호화폐 거래소에서 제공하는 웹소켓(websocket) 스트리밍 데이터를 로컬에서 기록하고 리플레이할 수 있는 도구입니다. 마치 비행기의 블랙박스처럼 과거 데이터를 다시 재생하여 분석할 수 있습니다.

사전 준비물

1단계: Tardis-machine 설치

가장 먼저 Tardis-machine을 설치해야 합니다. Terminal(맥) 또는 명령 프롬프트(윈도우)를 열고 다음 명령어를 입력하세요.

# pip를 사용하여 tardis-machine 설치
pip install tardis-machine


설치 확인

tardis --version


도움말 확인

tardis --help

스크린샷 힌트: Terminal 창에서 초록색 텍스트로 "Successfully installed tardis-machine" 메시지가 나오면 설치 성공입니다. 빨간색 오류 메시지가 나오면 Python pip가 제대로 설정되지 않은 것일 수 있습니다.

2단계: Bybit 데이터 다운로드 설정

Tardis-machine은 다양한 거래소를 지원합니다. Bybit를 선택하여 데이터를 다운로드하는 설정 파일을 만들어 보겠습니다.

# 프로젝트 폴더 생성
mkdir bybit_analysis
cd bybit_analysis


설정 파일 생성 (config.yaml)

cat > config.yaml << 'EOF'
exchange: bybit
data_type:
  - trades
  - orderbook
symbols:
  - BTCUSDT
  - ETHUSDT
start_date: "2026-01-01"
end_date: "2026-01-31"
output_directory: ./data
format: json
EOF


설정 파일 내용 확인

cat config.yaml

스크린샷 힌트: config.yaml 파일이 메모장 또는 VS Code에서 열려 있어야 합니다. 흰색 배경에 파란색 글씨로 YAML 형식이 표시됩니다.

3단계: 거래 데이터 다운로드 실행

설정이 완료되면 다음 명령어로 Bybit 거래 데이터를 다운로드합니다.

# Bybit USDT永续 선물 거래 데이터 다운로드
tardis download \
  --exchange bybit \
  --data-type trades \
  --symbol BTCUSDT \
  --start "2026-01-01" \
  --end "2026-01-31" \
  --output ./data/btcusdt_trades


다운로드 진행 상황 확인

ls -la ./data/btcusdt_trades/

다운로드가 완료되면 data 폴더 안에 날짜별로 구분된 JSON 파일이 생성됩니다.

스크린샷 힌트: 커맨드라인에 downloading_progress_bar 같은 진행 표시줄이 0%에서 100%로 채워지는 것을 볼 수 있습니다. 완료되면 "Download completed: 1.2GB" 같은 메시지가 나타납니다.

4단계: 원시 데이터 구조 이해하기

다운로드된 데이터를 살펴보면, Bybit에서 제공하는 원시 데이터는 다음과 같은 구조입니다.

# 원시 데이터 샘플 확인
head -n 5 ./data/btcusdt_trades/2026-01-01.json


출력 예시:


{"id": 123456789, "price": "95123.45", "qty": "0.152", "side": "Buy", "timestamp": 1735689600000}


{"id": 123456790, "price": "95124.00", "qty": "0.005", "side": "Sell", "timestamp": 1735689600123}

원시 데이터의 문제점은 다음과 같습니다:

5단계: 데이터 정제 Python 스크립트 작성

이제 원시 데이터를 깔끔하게 정제하는 Python 스크립트를 만들어 보겠습니다. 이 스크립트는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 각 단계마다 주석을 달았습니다.

# data_cleaner.py
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime
from pathlib import Path

def load_raw_trades(file_path):
    """JSON 파일에서 거래 데이터 불러오기"""
    trades = []
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            if line.strip():
                trades.append(json.loads(line))
    return pd.DataFrame(trades)

def clean_trades(df):
    """거래 데이터 정제하기"""
    
    # 1. 타임스탬프를 사람이 읽을 수 있는 형식으로 변환
    df['datetime'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
    
    # 2. 문자열을 숫자로 변환
    df['price'] = df['price'].astype(float)
    df['qty'] = df['qty'].astype(float)
    
    # 3. 거래 방향을 숫자로 변환 (매수=1, 매도=-1)
    df['side_numeric'] = df['side'].map({'Buy': 1, 'Sell': -1})
    
    # 4. 거래 대금 계산 (가격 × 수량)
    df['trade_value'] = df['price'] * df['qty']
    
    # 5. 중복 데이터 제거
    df = df.drop_duplicates(subset=['id'])
    
    # 6. 이상치 제거 (가격이 0이거나 음수인 거래)
    df = df[df['price'] > 0]
    
    # 7. 필요한 컬럼만 선택
    clean_df = df[['datetime', 'id', 'price', 'qty', 'side', 'side_numeric', 'trade_value']]
    
    return clean_df

def process_all_files(input_dir, output_dir):
    """폴더 안의 모든 파일 정제"""
    input_path = Path(input_dir)
    output_path = Path(output_dir)
    output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    
    for file in input_path.glob('*.json'):
        print(f"정제 중: {file.name}")
        
        # 데이터 불러오기
        df = load_raw_trades(file)
        print(f"  원본 레코드 수: {len(df)}")
        
        # 정제 실행
        clean_df = clean_trades(df)
        print(f"  정제 후 레코드 수: {len(clean_df)}")
        
        # 결과 저장
        output_file = output_path / f"clean_{file.name.replace('.json', '.csv')}"
        clean_df.to_csv(output_file, index=False)
        print(f"  저장 완료: {output_file.name}")
    
    print("모든 파일 정제 완료!")

if __name__ == "__main__":
    # 실행 예시
    process_all_files(
        input_dir='./data/btcusdt_trades',
        output_dir='./data/cleaned_trades'
    )

Python 스크립트를 실행하려면 Terminal에서 다음 명령어를 입력하세요.

# 필수 라이브러리 설치
pip install pandas


정제 스크립트 실행

python data_cleaner.py

스크린샷 힌트: 스크립트가 실행되면 Terminal에 다음과 같은 메시지가 차례로 표시됩니다:

정제 중: 2026-01-01.json
원본 레코드 수: 15420
정제 후 레코드 수: 15398
저장 완료: clean_2026-01-01.csv

6단계: 정제 결과 확인하기

정제가 완료되면 정제된 데이터를 확인하고 기본 통계를 살펴보겠습니다.

# 정제된 데이터 확인
python3 << 'EOF'
import pandas as pd


정제된 데이터 불러오기

df = pd.read_csv('./data/cleaned_trades/clean_2026-01-01.csv')

print("=== 정제된 데이터 샘플 ===")
print(df.head(10))
print()

print("=== 기본 통계 ===")
print(f"총 거래 건수: {len(df):,}")
print(f"총 거래 대금: ${df['trade_value'].sum():,.2f}")
print(f"평균 거래 가격: ${df['price'].mean():,.2f}")
print(f"최고 거래 가격: ${df['price'].max():,.2f}")
print(f"최저 거래 가격: ${df['price'].min():,.2f}")
print()

print("=== 매수/매도 비율 ===")
buy_count = len(df[df['side'] == 'Buy'])
sell_count = len(df[df['side'] == 'Sell'])
print(f"매수 거래: {buy_count:,} ({buy_count/len(df)*100:.1f}%)")
print(f"매도 거래: {sell_count:,} ({sell_count/len(df)*100:.1f}%)")
EOF

7단계: Tardis-machine으로 로컬 리플레이

Tardis-machine의 핵심 기능 중 하나는 다운로드한 데이터를 로컬에서 리플레이하는 것입니다. 마치 비디오를 되감기하거나 빨리감기하듯 과거 데이터를 다시 재생할 수 있습니다.

# 리플레이 서버 시작
tardis replay \
  --exchange bybit \
  --data-directory ./data/btcusdt_trades \
  --port 9999


다른 Terminal에서 리플레이 데이터 수신 확인


(리플레이 중인 데이터를 웹소켓으로 수신)

python3 << 'EOF'
import websocket
import json

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print(f"수신: 시간={data.get('timestamp')}, 가격={data.get('price')}, 수량={data.get('qty')}")

ws = websocket.WebSocketApp(
    "ws://localhost:9999",
    on_message=on_message
)
ws.run_forever()
EOF

스크린샷 힌트: 리플레이 서버가 실행되면 Terminal에 "Replay server started on port 9999" 메시지가 표시됩니다. 다른 Terminal에서 수신 스크립트를 실행하면 실시간으로 거래 데이터가 흘러들어오는 것을 볼 수 있습니다.

정제된 데이터로 AI 분석 파이프라인 구축

지금까지 Bybit 거래 데이터를 Tardis-machine으로 다운로드하고 정제했습니다. 이제 이 정제된 데이터를 활용하여 HolySheep AI와 같은 AI API를 연결하여 고급 분석을 수행할 수 있습니다.

# analyze_trends.py
import pandas as pd
import requests


HolySheep AI API를 사용하여 거래 동향 분석

def analyze_market_with_ai(csv_file):
    # 정제된 데이터 불러오기
    df = pd.read_csv(csv_file)
    
    # 분석용 데이터 요약 생성
    summary = f"""
    분석 대상: BTC/USDT 거래 데이터
    분석 기간: {df['datetime'].min()} ~ {df['datetime'].max()}
    총 거래 건수: {len(df):,}건
    총 거래 대금: ${df['trade_value'].sum():,.2f}
    평균 거래 가격: ${df['price'].mean():,.2f}
    매수 비율: {len(df[df['side']=='Buy'])/len(df)*100:.1f}%
    매도 비율: {len(df[df['side']=='Sell'])/len(df)*100:.1f}%
    """
    
    # HolySheep AI API 호출
    response = requests.post(
        "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": "gpt-4.1",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "당신은 암호화폐 거래 분석 전문가입니다."},
                {"role": "user", "content": f"다음 BTC/USDT 거래 데이터를 분석하고 향후 가격 동향을 예측해주세요:\n{summary}"}
            ],
            "max_tokens": 1000
        }
    )
    
    result = response.json()
    return result['choices'][0]['message']['content']

if __name__ == "__main__":
    analysis = analyze_market_with_ai('./data/cleaned_trades/clean_2026-01-01.csv')
    print("=== AI 분석 결과 ===")
    print(analysis)

이런 팀에 적합 / 비적합

적합한 경우 적합하지 않은 경우
암호화폐 거래 전략을 개발하는 퀀트 트레이더 이미 완전한 데이터 파이프라인을 갖춘 대규모 기관
거래 봇이나 자동화 시스템을 개발하는 개발자 단순히 가격만 확인하려는 일반 투자자
区块链 데이터를 연구하는 학자나 학생 수ミリ초 단위 지연시간이Critically 중요한 HFT(고빈도 거래)
백테스팅 환경을 구축하려는Algo 트레이더 실시간 거래가 필요한 환경 (Tardis는Historical 데이터 전용)
AI 기반 거래 분석 시스템을 구축하려는 팀 한국어 문서와 지원이 필수적인 초보 사용자

가격과 ROI

구성 요소 비용 비고
Tardis-machine 무료 (오픈소스) 기본 기능是无料
데이터 저장 (1TB) 약 $10/월 AWS S3 기준
HolySheep AI (GPT-4.1) $8/MTok 분석 요청 100회당 약 $0.80
HolySheep AI (DeepSeek V3.2) $0.42/MTok 비용 효율적 분석
컴퓨팅 자원 변동 데이터 크기에 따라 다름
월간 총 예상 비용 $20~$50 팀 규모와 사용량에 따라 변동

왜 HolySheep를 선택해야 하나

거래 데이터 분석에 AI를 활용할 때 HolySheep AI는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

자주 발생하는 오류 해결

오류 1: Tardis 다운로드 시 "Connection Timeout"

문제: 네트워크 연결 문제로 인해 데이터 다운로드가 실패합니다.

# 해결 방법: 타임아웃 시간 늘리기 및 프록시 설정
tardis download \
  --exchange bybit \
  --symbol BTCUSDT \
  --start "2026-01-01" \
  --end "2026-01-31" \
  --timeout 300 \
  --retry 5 \
  --proxy http://your-proxy:port

오류 2: Python pandas ImportError

문제: "ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'" 오류가 발생합니다.

# 해결 방법: pandas 설치
pip install pandas numpy


requirements.txt를 사용하여 일괄 설치


requirements.txt 파일 생성:


pandas>=2.0.0


numpy>=1.24.0


websocket-client>=1.0.0


pip install -r requirements.txt

오류 3: HolySheep API 401 Unauthorized

문제: API 호출 시 "401 Unauthorized" 오류가 발생합니다.

# 해결 방법: API 키 확인 및 올바른 엔드포인트 사용
import os


환경 변수로 API 키 설정 (권장)

os.environ['HOLYSHEEP_API_KEY'] = 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'


올바른 base_url 사용 확인

BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"


전체 headers 구성

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['HOLYSHEEP_API_KEY']}",
    "Content-Type": "application/json"
}


API 키 발급은 https://www.holysheep.ai/register 에서 가능

오류 4: JSONDecodeError: Expecting value

문제: 데이터 파일 파싱 시 빈 줄이나 잘못된 형식의 데이터가 포함되어 있습니다.

# 해결 방법: 데이터 파일 전처리 스크립트
import json

def clean_json_file(input_file, output_file):
    """잘못된 줄을 건너뛰며 JSON 파일 정제"""
    valid_lines = []
    with open(input_file, 'r') as f:
        for line_num, line in enumerate(f, 1):
            line = line.strip()
            if not line:  # 빈 줄 건너뛰기
                continue
            try:
                json.loads(line)
                valid_lines.append(line)
            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"줄 {line_num}: 건너뜀 - {e}")
    
    with open(output_file, 'w') as f:
        for line in valid_lines:
            f.write(line + '\n')
    
    print(f"정제 완료: {len(valid_lines)}개 유효한 레코드")

clean_json_file('./data/raw.json', './data/cleaned.json')

결론

이 튜토리얼에서는 Tardis-machine을 사용하여 Bybit 거래 데이터를 다운로드하고, Python으로 데이터를 정제하며, 로컬에서 리플레이하는 방법까지 다루었습니다. 정제된 데이터는 백테스팅, 거래 봇 개발, AI 기반 분석 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.

특히 AI 분석을 위해서는 HolySheep AI와 같은 비용 효율적이면서 신뢰할 수 있는 API 게이트웨이가 필수적입니다. 단일 API 키로 여러 모델을 통합하고, 한국어 결제 지원과 빠른 응답 시간을 통해 개발 생산성을 극대화할 수 있습니다.

다음 단계

궁금한 점이 있으시면 HolySheep AI 공식 문서나 커뮤니티를 통해 언제든지 질문해 주세요!

👉 HolySheep AI 가입하고 무료 크레딧 받기

관련 리소스

관련 문서