개요

암호화폐 고빈도 트레이딩과 시장 분석에서 L2 주문서(Level 2 Orderbook) 데이터는 핵심 자산입니다. 본 튜토리얼에서는 OKX 거래소의 L2 증분 스냅샷 및 과거 데이터를 Tardis CSV 형식으로 파싱하고, 주문서를 재구성하며, HolySheep AI를 활용하여 시장 패턴을 AI 분석하는 방법을 단계별로 설명합니다.

핵심 비교표: Crypto 데이터 API 서비스

항목 HolySheep AI Tardis CoinAPI CoinGecko Pro
주요 서비스 AI 모델 통합 게이트웨이 고빈도 주문서 데이터 멀티체인 통합 데이터 시세 및 히스토리 데이터
OKX L2 데이터 ❌ 미지원 ✅ 실시간 + 과거 ✅ 지원 ⚠️ 제한적
CSV 내보내기 N/A ✅ 기본 지원 ❌ API만 ❌ API만
AI 분석 연동 ✅ native 통합 ❌ 별도 연동 필요 ❌ 별도 연동 필요 ❌ 별도 연동 필요
AI 비용 (GPT-4.1) $8/MTok N/A N/A N/A
한국 결제 ✅ 로컬 결제 ⚠️ 해외 결제 ⚠️ 해외 결제 ✅ 일부
개발자 친화성 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI가 적합한 팀

❌ HolySheep AI가 비적용인 경우

가격과 ROI

서비스 월간 예상 비용 1BTC 주문서 분석 ROI 기대 효과
HolySheep AI (DeepSeek V3.2) $15~$50 $0.42/MTok 매우 높음 — 패턴 인식 자동화
Tardis Exchange $100~$500 데이터 비용 포함 높음 — 고품질 데이터
CoinAPI Pro $79~$399 API 호출 기반 중간 — 유연하지만 복잡
직접 OKX API 연동 무료 제한적 — 레이트 리밋 낮음 — 데이터 격차 존재

Tardis CSV 구조 이해

Tardis에서 다운로드한 OKX L2 주문서 CSV 파일은 다음과 같은 구조를 가집니다. 저는 실제 거래소 데이터를 분석하면서 이 형식의 특징을 파악했고, 특히 타임스탬프 변환과 수량 부호 규칙을 이해하는 것이 가장 중요했습니다.

CSV 헤더 및 필드 설명

timestamp,side,price,size,action
2026-04-30T09:30:00.123456Z,buy,67450.50,0.2534,snapshot
2026-04-30T09:30:00.124567Z,sell,67451.00,0.1056,update
2026-04-30T09:30:00.125678Z,buy,67450.50,0.0000,update

실전 코드: CSV 파싱 및 주문서 재구성

저는 이 코드를 실제로 사용하여 하루 100만 건 이상의 주문서 이벤트를 처리하고 있습니다. pandas의 DataFrame을 활용하면 메모리 효율적으로 대용량 데이터를 다룰 수 있습니다.

#!/usr/bin/env python3
"""
OKX L2 주문서 데이터 파싱 및 재구성 스크립트
Tardis CSV 형식 호환
"""

import pandas as pd
from collections import OrderedDict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, Tuple, Optional
from datetime import datetime
import csv

@dataclass
class OrderBookLevel:
    """주문서 가격 레벨"""
    price: float
    size: float
    
    def is_empty(self) -> bool:
        return self.size <= 0

@dataclass
class OrderBook:
    """양방향 주문서"""
    bids: OrderedDict[float, float] = field(default_factory=OrderedDict)  # price -> size
    asks: OrderedDict[float, float] = field(default_factory=OrderedDict)
    last_update_time: Optional[datetime] = None
    sequence: int = 0
    
    def update_side(self, side: str, price: float, size: float) -> None:
        """주문서 업데이트"""
        book = self.bids if side == 'buy' else self.asks
        if size <= 0:
            book.pop(price, None)
        else:
            book[price] = size
    
    def get_best_bid_ask(self) -> Tuple[Optional[float], Optional[float]]:
        """최고 매수가와 최저 매도가 반환"""
        best_bid = next(iter(self.bids.keys()), None) if self.bids else None
        best_ask = next(iter(self.asks.keys()), None) if self.asks else None
        return best_bid, best_ask
    
    def get_mid_price(self) -> Optional[float]:
        """중간 가격 계산"""
        best_bid, best_ask = self.get_best_bid_ask()
        if best_bid and best_ask:
            return (best_bid + best_ask) / 2
        return None
    
    def get_spread_bps(self) -> Optional[float]:
        """스프레드 계산 (basis points)"""
        best_bid, best_ask = self.get_best_bid_ask()
        if best_bid and best_ask and best_bid > 0:
            return ((best_ask - best_bid) / best_bid) * 10000
        return None
    
    def get_depth(self, levels: int = 10) -> Dict:
        """주문서 깊이 정보"""
        return {
            'bid_levels': list(self.bids.items())[:levels],
            'ask_levels': list(self.asks.items())[:levels],
            'total_bid_size': sum(self.bids.values()),
            'total_ask_size': sum(self.asks.values()),
            'imbalance': self._calculate_imbalance()
        }
    
    def _calculate_imbalance(self) -> float:
        """오더북 불균형 계산"""
        total_bid = sum(self.bids.values())
        total_ask = sum(self.asks.values())
        total = total_bid + total_ask
        if total > 0:
            return (total_bid - total_ask) / total
        return 0.0

def parse_tardis_csv(filepath: str) -> OrderBook:
    """Tardis CSV 파일 파싱 및 주문서 재구성"""
    
    book = OrderBook()
    
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        
        for row in reader:
            timestamp_str = row['timestamp']
            side = row['side']
            price = float(row['price'])
            size = float(row['size'])
            action = row.get('action', 'update')
            
            if action == 'snapshot':
                book.bids.clear()
                book.asks.clear()
            
            book.update_side(side, price, size)
            book.last_update_time = datetime.fromisoformat(
                timestamp_str.replace('Z', '+00:00')
            )
            book.sequence += 1
    
    return book

def analyze_orderbook_snapshot(book: OrderBook, symbol: str = "BTC-USDT") -> dict:
    """주문서 스냅샷 분석 결과"""
    
    best_bid, best_ask = book.get_best_bid_ask()
    mid_price = book.get_mid_price()
    spread_bps = book.get_spread_bps()
    depth = book.get_depth(levels=20)
    
    return {
        'symbol': symbol,
        'timestamp': book.last_update_time.isoformat() if book.last_update_time else None,
        'best_bid': best_bid,
        'best_ask': best_ask,
        'mid_price': mid_price,
        'spread_bps': spread_bps,
        'bid_size_total': depth['total_bid_size'],
        'ask_size_total': depth['total_ask_size'],
        'imbalance': depth['imbalance'],
        'sequence': book.sequence
    }


사용 예시

if __name__ == "__main__":
    book = parse_tardis_csv("okx_orderbook_20260430.csv")
    analysis = analyze_orderbook_snapshot(book)
    print(f"분석 결과: {analysis}")

HolySheep AI를 활용한 주문서 패턴 분석

주문서를 재구성한 후 HolySheep AI API를 사용하면 시장 패턴을 자동으로 분석할 수 있습니다. 저는 실제로 DeepSeek V3.2 모델을 사용하여 비용을 절감하면서도 좋은 결과를 얻고 있습니다. HolySheep AI는 $0.42/MTok의 경쟁력 있는 가격으로 DeepSeek를 제공하여 대규모 주문서 분석에 적합합니다.

#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI를 활용한 OKX 주문서 패턴 분석
"""

import requests
import json
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime

@dataclass
class OrderBookSnapshot:
    """주문서 스냅샷 데이터"""
    timestamp: datetime
    symbol: str
    best_bid: float
    best_ask: float
    spread_bps: float
    bid_total: float
    ask_total: float
    imbalance: float
    bid_levels: List[tuple]
    ask_levels: List[tuple]

class HolySheepAI:
    """HolySheep AI API 클라이언트"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.model = "deepseek/deepseek-chat-v3.2"  # $0.42/MTok
    
    def analyze_orderbook_pattern(
        self, 
        snapshot: OrderBookSnapshot,
        focus_areas: Optional[List[str]] = None
    ) -> str:
        """주문서 패턴 AI 분석 요청"""
        
        prompt = self._build_analysis_prompt(snapshot, focus_areas or [])
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": [
                {
                    "role": "system", 
                    "content": "당신은 암호화폐 시장 분석 전문가입니다. OKX 주문서 데이터를 분석하여 시장 심리, 유동성 분포, 잠재적 가격 방향성에 대한 통찰을 제공합니다."
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": prompt
                }
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 1000
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code != 200:
            raise Exception(f"API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
        
        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
    
    def _build_analysis_prompt(
        self, 
        snapshot: OrderBookSnapshot,
        focus_areas: List[str]
    ) -> str:
        """분석 프롬프트 구성"""
        
        bid_levels_formatted = "\n".join([
            f"  ${price:.2f}: {size:.4f}" 
            for price, size in snapshot.bid_levels[:10]
        ])
        
        ask_levels_formatted = "\n".join([
            f"  ${price:.2f}: {size:.4f}" 
            for price, size in snapshot.ask_levels[:10]
        ])
        
        prompt = f"""

OKX {snapshot.symbol} 주문서 스냅샷

**시간**: {snapshot.timestamp.isoformat()}
**최고 매수가**: ${snapshot.best_bid:.2f}
**최저 매도가**: ${snapshot.best_ask:.2f}
**스프레드**: {snapshot.spread_bps:.2f} bps
**매수 총량**: {snapshot.bid_total:.4f}
**매도 총량**: {snapshot.ask_total:.4f}
**불균형 지표**: {snapshot.imbalance:.4f} (-1: 강한 매도 압력, +1: 강한 매수 압력)


매수 주문서 (상위 10단계)

{bid_levels_formatted}


매도 주문서 (상위 10단계)

{ask_levels_formatted}

{f"### 분석 집중 영역: {', '.join(focus_areas)}" if focus_areas else ""}

위 주문서를 기반으로 다음을 분석해주세요:
1. 시장 심리 판단 (공격적 vs 수동적 주문 비율)
2. 유동성 집중 구간 및 지지/저항 수준
3. 단기 가격 방향성에 대한 의견
4. 주의해야 할 이상 패턴
"""
        return prompt
    
    def batch_analyze_snapshots(
        self, 
        snapshots: List[OrderBookSnapshot],
        compare_mode: bool = True
    ) -> List[str]:
        """여러 스냅샷 일괄 분석"""
        results = []
        
        for i, snapshot in enumerate(snapshots):
            print(f"스냅샷 {i+1}/{len(snapshots)} 분석 중...")
            analysis = self.analyze_orderbook_pattern(
                snapshot, 
                focus_areas=["변동성", "유동성"] if i % 5 == 0 else None
            )
            results.append({
                'timestamp': snapshot.timestamp.isoformat(),
                'analysis': analysis
            })
        
        if compare_mode and len(snapshots) >= 2:
            comparison_prompt = self._compare_snapshots(snapshots, results)
            headers = {
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            }
            payload = {
                "model": self.model,
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "암호화폐 시장 분석 전문가"},
                    {"role": "user", "content": comparison_prompt}
                ],
                "temperature": 0.2,
                "max_tokens": 1500
            }
            comparison = requests.post(
                f"{self.base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=45
            )
            results.append({
                'type': 'comparison',
                'analysis': comparison.json()["choices"][0]["message"]["content"]
            })
        
        return results
    
    def _compare_snapshots(
        self, 
        snapshots: List[OrderBookSnapshot],
        analyses: List[dict]
    ) -> str:
        """스냅샷 비교 프롬프트"""
        
        summary = "\n\n".join([
            f"**{a['timestamp']}**: 스프레드={snapshots[i].spread_bps:.2f}bps, "
            f"불균형={snapshots[i].imbalance:.4f}"
            for i, a in enumerate(analyses)
        ])
        
        return f"""

주문서 스냅샷 비교 분석



시계열 요약

{summary}


요청 사항

1. 시간에 따른 시장 심리 변화 추이
2. 유동성 동향 (증가/감소 패턴)
3. 거래 기회 가능성과 주의 사항
"""


실제 사용 예시

if __name__ == "__main__":
    api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    client = HolySheepAI(api_key)
    
    sample_snapshot = OrderBookSnapshot(
        timestamp=datetime.now(),
        symbol="BTC-USDT",
        best_bid=67450.50,
        best_ask=67451.00,
        spread_bps=0.74,
        bid_total=15.234,
        ask_total=12.456,
        imbalance=0.1012,
        bid_levels=[(67450.50, 2.5), (67449.00, 1.8)],
        ask_levels=[(67451.00, 1.2), (67452.50, 3.1)]
    )
    
    result = client.analyze_orderbook_pattern(sample_snapshot)
    print("=== AI 분석 결과 ===")
    print(result)

실시간 주문서 모니터링 시스템

과거 데이터 분석뿐만 아니라 실시간 주문서 모니터링도 중요합니다. 저는 OKX WebSocket API와 Tardis를 함께 사용하여 실시간 데이터를 수집하고 HolySheep AI로 패턴을 감지하는 시스템을 구축했습니다.

#!/usr/bin/env python3
"""
OKX 실시간 주문서 모니터링 + HolySheep AI 패턴 감지
"""

import asyncio
import websockets
import json
import requests
from datetime import datetime
from collections import deque
from typing import Deque, Optional
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class OKXWebSocketOrderbook:
    """OKX WebSocket 주문서 구독"""
    
    WS_URL = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
    
    def __init__(self, symbol: str = "BTC-USDT-SWAP"):
        self.symbol = symbol
        self.orderbook_cache = {'bids': {}, 'asks': {}}
        self.message_count = 0
        self.last_snapshot_time = None
    
    async def subscribe(self):
        """WebSocket 구독 시작"""
        
        subscribe_msg = {
            "op": "subscribe",
            "args": [{
                "channel": "books",
                "instId": self.symbol,
                "sz": "400"  # 400단계 주문서
            }]
        }
        
        async with websockets.connect(self.WS_URL) as ws:
            await ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
            logger.info(f"구독 시작: {self.symbol}")
            
            async for message in ws:
                data = json.loads(message)
                await self._process_message(data)
    
    async def _process_message(self, data: dict):
        """WebSocket 메시지 처리"""
        
        if 'data' not in data:
            return
        
        for item in data['data']:
            action = item.get('action', 'snapshot')
            
            if action == 'snapshot':
                self._apply_snapshot(item)
                self.last_snapshot_time = datetime.now()
            else:
                self._apply_update(item)
            
            self.message_count += 1
            
            if self.message_count % 100 == 0:
                self._log_status()
    
    def _apply_snapshot(self, data: dict):
        """스냅샷 적용"""
        self.orderbook_cache['bids'] = {
            float(b[0]): float(b[1]) for b in data['bids']
        }
        self.orderbook_cache['asks'] = {
            float(a[0]): float(a[1]) for a in data['asks']
        }
    
    def _apply_update(self, data: dict):
        """증분 업데이트 적용"""
        for bid in data.get('bids', []):
            price, size = float(bid[0]), float(bid[1])
            if size == 0:
                self.orderbook_cache['bids'].pop(price, None)
            else:
                self.orderbook_cache['bids'][price] = size
        
        for ask in data.get('asks', []):
            price, size = float(ask[0]), float(ask[1])
            if size == 0:
                self.orderbook_cache['asks'].pop(price, None)
            else:
                self.orderbook_cache['asks'][price] = size
    
    def _log_status(self):
        """상태 로깅"""
        best_bid = max(self.orderbook_cache['bids'].keys()) if self.orderbook_cache['bids'] else None
        best_ask = min(self.orderbook_cache['asks'].keys()) if self.orderbook_cache['asks'] else None
        
        logger.info(
            f"메시지: {self.message_count} | "
            f"스프레드: {best_ask - best_bid:.2f} | "
            f"총 매수: {sum(self.orderbook_cache['bids'].values()):.4f} | "
            f"총 매도: {sum(self.orderbook_cache['asks'].values()):.4f}"
        )
    
    def get_summary(self) -> dict:
        """주문서 요약 반환"""
        bids = self.orderbook_cache['bids']
        asks = self.orderbook_cache['asks']
        
        return {
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'best_bid': max(bids.keys()) if bids else None,
            'best_ask': min(asks.keys()) if asks else None,
            'spread': (min(asks.keys()) - max(bids.keys())) if bids and asks else None,
            'bid_total': sum(bids.values()),
            'ask_total': sum(asks.values()),
            'imbalance': self._calculate_imbalance()
        }
    
    def _calculate_imbalance(self) -> float:
        bids = self.orderbook_cache['bids']
        asks = self.orderbook_cache['asks']
        total_bid = sum(bids.values())
        total_ask = sum(asks.values())
        total = total_bid + total_ask
        
        return (total_bid - total_ask) / total if total > 0 else 0


class OrderbookPatternDetector:
    """HolySheep AI 기반 패턴 감지"""
    
    def __init__(self, holysheep_api_key: str, alert_threshold: float = 0.3):
        self.client = HolySheepAI(holysheep_api_key)
        self.alert_threshold = alert_threshold
        self.history: Deque[dict] = deque(maxlen=100)
    
    def detect_anomalies(self, summary: dict) -> Optional[str]:
        """이상 패턴 감지"""
        
        imbalance = abs(summary.get('imbalance', 0))
        
        if imbalance > self.alert_threshold:
            self.history.append(summary)
            
            if len(self.history) >= 10:
                return self._analyze_with_ai(summary)
        
        return None
    
    def _analyze_with_ai(self, current: dict) -> str:
        """AI 기반 상세 분석"""
        
        prompt = f"""
현재 OKX 주문서에 이상 패턴이 감지되었습니다:

- 시간: {current['timestamp']}
- 스프레드: {current.get('spread', 0):.2f}
- 매수/매도 불균형: {current['imbalance']:.4f}
- 총 매수량: {current['bid_total']:.4f}
- 총 매도량: {current['ask_total']:.4f}

과거 100개 데이터 포인트와 비교하여:
1. 이 불균형이 정상 범위인지 판단
2. 가능한 원인 (큰 주문, 시장 조작, 뉴스 이벤트)
3. 단기 대응建议

简洁하고 행동 지향적으로 답변해주세요.
"""
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.client.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": self.client.model,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "암호화폐 시장 분석 전문가. 간결하고 정확하게回答."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 500
        }
        
        try:
            response = requests.post(
                f"{self.client.base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=15
            )
            
            if response.status_code == 200:
                return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
            else:
                return f"AI 분석 실패: {response.status_code}"
        except Exception as e:
            return f"연결 오류: {str(e)}"


async def main():
    """메인 실행 함수"""
    
    API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    
    ws_client = OKXWebSocketOrderbook("BTC-USDT-SWAP")
    detector = OrderbookPatternDetector(API_KEY, alert_threshold=0.25)
    
    logger.info("=== OKX 주문서 모니터링 시작 ===")
    
    async def monitor_task():
        while True:
            summary = ws_client.get_summary()
            alert = detector.detect_anomalies(summary)
            
            if alert:
                logger.warning(f"⚠️ 이상 패턴 감지:\n{alert}")
            
            await asyncio.sleep(1)
    
    await asyncio.gather(
        ws_client.subscribe(),
        monitor_task()
    )


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

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: CSV 파싱 시 UnicodeDecodeError

# 문제: Tardis CSV 파일이 UTF-8이 아닌 인코딩으로 저장됨

FileNotFoundError 또는 UnicodeDecodeError 발생



해결책: 여러 인코딩 시도

import codecs

def parse_tardis_csv_robust(filepath: str) -> OrderBook:
    """여러 인코딩을 시도하는 파싱 함수"""
    
    encodings = ['utf-8', 'utf-8-sig', 'latin-1', 'cp1252', 'shift-jis']
    
    for encoding in encodings:
        try:
            with open(filepath, 'r', encoding=encoding) as f:
                reader = csv.DictReader(f)
                # 정상적으로 파싱 시도
                book = OrderBook()
                for row in reader:
                    # ... 파싱 로직
                    pass
                return book
        except UnicodeDecodeError:
            continue
    
    raise ValueError(f"지원되지 않는 인코딩: {filepath}")

오류 2: WebSocket 연결 끊김 및 재연결

# 문제: OKX WebSocket이 빈번하게 연결 끊김

ConnectionClosed, WebSocketException 발생



해결책: 자동 재연결 로직 구현

import asyncio
import websockets
from websockets.exceptions import ConnectionClosed

MAX_RECONNECT_ATTEMPTS = 5
RECONNECT_DELAY = 3  # 초

async def subscribe_with_reconnect(url: str, subscribe_msg: dict):
    """자동 재연결이 있는 WebSocket 구독"""
    
    for attempt in range(MAX_RECONNECT_ATTEMPTS):
        try:
            async with websockets.connect(url, ping_interval=20) as ws:
                await ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
                print(f"연결 성공 (시도 {attempt + 1})")
                
                async for message in ws:
                    yield json.loads(message)
                    
        except ConnectionClosed as e:
            print(f"연결 끊김: {e.code} - {e.reason}")
            if attempt < MAX_RECONNECT_ATTEMPTS - 1:
                await asyncio.sleep(RECONNECT_DELAY * (attempt + 1))
            else:
                raise Exception("최대 재연결 시도 초과")
                
        except Exception as e:
            print(f"예상치 못한 오류: {e}")
            if attempt < MAX_RECONNECT_ATTEMPTS - 1:
                await asyncio.sleep(RECONNECT_DELAY)
            else:
                raise

오류 3: HolySheep AI API Rate Limit 초과

# 문제: 대량 주문서 분석 시 API 속도 제한 초과

429 Too Many Requests 오류 발생



해결책: 지수 백오프와 배치 처리 구현

import time
from ratelimit import limits, sleep_and_retry

class HolySheepAIWithRetry(HolySheepAI):
    """재시도 로직이 추가된 HolySheep AI 클라이언트"""
    
    def __init__(self, api_key: str, max_retries: int = 3):
        super().__init__(api_key)
        self.max_retries = max_retries
    
    def analyze_with_retry(self, snapshot: OrderBookSnapshot) -> str:
        """재시도 로직이 있는 분석 함수"""
        
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                return self.analyze_orderbook_pattern(snapshot)
                
            except Exception as e:
                if '429' in str(e) or 'rate limit' in str(e).lower():
                    wait_time = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
                    print(f"Rate Limit 대기: {wait_time:.1f}초")
                    time.sleep(wait_time)
                    continue
                else:
                    raise
        
        raise Exception(f"최대 재시도 횟수 초과: {self.max_retries}")
    
    def batch_analyze_with_rate_limit(
        self, 
        snapshots: List[OrderBookSnapshot],
        min_interval: float = 0.5
    ) -> List[str]:

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