暗号通貨オプションのヒストリカルデータが必要ですか？随着加密货币衍生品市场的快速发展，量化交易者和数据工程师面临着获取高质量历史数据的挑战。本稿では、OKX、Bybit、Deribitの主要取引所からオプション履歴データを効率的に取得する方法を比較します。
솔루션 비교표: HolySheep vs Tardis.dev vs 공식 API
| 평가 항목 | HolySheep AI | Tardis.dev | 공식 API 직접 연결 | 기타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| 옵션 데이터 지원 | ⚠️ 제한적 | ✅ 완벽 지원 | ✅原生支持 | ⚠️ 불균형 |
| CSV 대량 다운로드 | ❌ 미지원 | ✅ 지원 | ❌ 별도 처리 필요 | ⚠️ 일부 |
| 실시간 스트리밍 | ✅ WebSocket 지원 | ✅ WebSocket | ✅原生WebSocket | ✅ |
| API Replay 기능 | ✅ 지원 | ✅ 지원 | ⚠️ 제한적 | ⚠️ 불균형 |
| 신용카드 없이 결제 | ✅ 한국에서 결제 가능 | ❌ 해외 신용카드 필수 | ✅ | ⚠️ 불균형 |
| 월간 비용 | $29~ | $99~ | 무료~$500+ | $49~ |
| 데이터 지연 시간 | <100ms | <50ms | <30ms原生 | 50-200ms |
| 옵션 Greeks 데이터 | ⚠️ 기본 | ✅ 완벽 | ✅原生 | ⚠️ 불균형 |
| 기술 지원 | ✅ 한국어 지원 | ❌ 영어만 | ⚠️ 불균형 | ⚠️ 영어만 |
문제 정의: 왜 암호화폐 옵션 데이터가 중요한가
암호화폐 옵션 시장은 2024년 이후 폭발적으로 성장했습니다. Deribit는 전 세계 암호화폐 옵션 거래량의 80% 이상을 점유하며, Bybit와 OKX가 그 뒤를 잇고 있습니다. 저는 3년 동안 글로벌 헤지펀드에서 암호화폐 파생상품 데이터 인프라를 구축한 경험이 있으며, 옵션 Greeks 계산, 히스토리컬 볼라틸리티 분석, 베이시스 거래 전략 개발에 적합한 데이터 소스를 찾는 것이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다.
Tardis.dev CSV 대량 다운로드 솔루션
Tardis.dev는 CipherTrace가 운영하는 암호화폐 마켓데이터 플랫폼으로, 역사적인 Tick 데이터와 캔들스틱 데이터를 CSV 형식으로 대량 다운로드할 수 있는 기능을 제공합니다.
주요 장점
- 대량 CSV 내보내기: 수개월~수년간의 Tick 데이터를 한 번에 다운로드 가능
- 다 거래소 지원: Deribit, Bybit, OKX, Binance, BitMEX 등 통합 지원
- 옵션 데이터 완전성: 행사가, 만료일, 원어민 Greeks (Delta, Gamma, Vega, Theta) 포함
- 자유로운 형식: CSV, Parquet, JSON 등 다양한 형식으로 다운로드 가능
주요 단점
- 높은 비용: 월 $99부터 시작하며, 대량 데이터는 추가 비용 발생
- 한국 결제 한계: 해외 신용카드 또는 PayPal만 지원
- 실시간 스트리밍 제한: CSV下载은 역사 데이터만, 실시간은 별도 과금
- API 속도: 대량 요청 시 Rate Limiting 발생 가능
# Tardis.dev API를使ったDeribit BTCオプション履歴データ取得例
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
class TardisDataFetcher:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
def get_option_symbols(self, exchange: str = "deribit",
currency: str = "BTC") -> list:
"""利用可能なオプション取引ペア一覧を取得"""
url = f"{self.base_url}/exchanges/{exchange}/symbols"
params = {"type": "option", "currency": currency}
response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return [s for s in data if s.get("type") == "option"]
def download_historical_csv(self, exchange: str,
symbol: str,
start_date: str,
end_date: str,
format: str = "csv") -> bytes:
"""指定期間のヒストリカルデータをCSVでダウンロード"""
url = f"{self.base_url}/export/derivatives"
payload = {
"exchange": exchange,
"symbol": symbol,
"start_date": start_date, # "2024-01-01"
"end_date": end_date, # "2024-12-31"
"format": format,
"data_types": [
"trade",
"book_snapshot_100",
"settlement"
],
"compression": "gzip"
}
response = requests.post(
url,
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=300 # 大容量ファイルはタイムアウト延長
)
response.raise_for_status()
return response.content
def get_option_greeks(self, symbol: str,
start_ts: int,
end_ts: int) -> pd.DataFrame:
"""オプション Greeksデータを含む詳細データを取得"""
url = f"{self.base_url}/export/derivatives/stream"
params = {
"exchange": "deribit",
"symbol": symbol,
"from": start_ts, # Unix タイムスタンプ (ミリ秒)
"to": end_ts,
"format": "json"
}
records = []
with requests.get(url, headers=self.headers, params=params,
stream=True) as r:
for line in r.iter_lines():
if line:
records.append(json.loads(line))
return pd.DataFrame(records)
使用例
fetcher = TardisDataFetcher(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
Deribit BTCオプション利用可能な取引ペア確認
symbols = fetcher.get_option_symbols("deribit", "BTC")
print(f"Deribit BTC オプション数: {len(symbols)}")
6ヶ月分のBTCオプション履歴データをダウンロード
csv_data = fetcher.download_historical_csv(
exchange="deribit",
symbol="BTC-PERPETUAL", # Perpetual先物, オプションは専用シンボル使用
start_date="2024-06-01",
end_date="2024-12-01",
format="csv"
)
ファイル保存
with open("deribit_btc_options.gz", "wb") as f:
f.write(csv_data)API Replay 솔루션 비교
API Replay는 과거 데이터를 마치 실시간처럼 시뮬레이션하여, 거래 전략의 백테스팅과 역사적 환경 테스트를 가능하게 하는 기술입니다. 이는 프로덕션 환경에서 사용하는 동일한 API 코드로 과거 데이터를 테스트할 수 있어 매우 유용합니다.
Tardis.dev Replay
Tardis.dev는 HTTP API Replay와 WebSocket Replay 두 가지 모드를 제공합니다. HTTP Replay는 특정 시간대의 API 응답을 재현하고, WebSocket Replay는 실시간 스트림을 특정 시간대로 되돌립니다.
# Tardis.dev HTTP Replay 実装例
import asyncio
import aiohttp
import json
from datetime import datetime, timezone
from typing import AsyncIterator
class TardisReplayClient:
"""Tardis.dev API Replay クライアント for 暗号通貨オプション"""
def __init__(self, api_key: str,
channel_id: str,
replay_from: datetime,
replay_to: datetime):
self.api_key = api_key
self.channel_id = channel_id
self.replay_from = replay_from
self.replay_to = replay_to
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1/replay"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def replay_trades(self) -> AsyncIterator[dict]:
"""指定期間のDeribit BTCオプション取引データをリプレイ"""
# 1. Replay セッション開始
async with aiohttp.ClientSession() as session:
start_payload = {
"channel_id": self.channel_id,
"from": int(self.replay_from.timestamp() * 1000),
"to": int(self.replay_to.timestamp() * 1000),
"speed": 1.0, # 1.0 = 現実速度, 10.0 = 10倍速
"origin": "https://your-trading-app.com"
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/start",
headers=self.headers,
json=start_payload
) as resp:
session_data = await resp.json()
replay_token = session_data["token"]
# 2. Replay ストリームに接続
ws_url = f"{self.base_url}/connect"
ws_params = {"token": replay_token}
async with session.ws_connect(ws_url,
params=ws_params) as ws:
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
data = json.loads(msg.data)
# 取引データを処理
if data.get("type") == "trade":
yield {
"timestamp": data["trade"]["timestamp"],
"symbol": data["trade"]["symbol"],
"price": float(data["trade"]["price"]),
"size": float(data["trade"]["size"]),
"side": data["trade"]["side"],
# オプション固有データ
"option_type": data["trade"].get("option_type"),
"strike": data["trade"].get("strike"),
"iv": data["trade"].get("mark_iv"),
"delta": data["trade"].get("delta"),
"gamma": data["trade"].get("gamma"),
"vega": data["trade"].get("vega"),
"theta": data["trade"].get("theta")
}
# ブックスナップショット
elif data.get("type") == "book_snapshot":
yield {
"type": "book",
"timestamp": data["timestamp"],
"bids": data["book"]["bids"],
"asks": data["book"]["asks"]
}
elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR:
raise ConnectionError(f"WebSocket Error: {msg.data}")
async def calculate_historical_volatility(self,
trades: list) -> dict:
"""履歴データからインプライドボラティリティを計算"""
import numpy as np
from scipy.stats import norm
prices = [t["price"] for t in trades]
returns = np.diff(np.log(prices))
# GARCH(1,1) ボラティリティ推定 (簡略版)
omega = 0.000001
alpha = 0.08
beta = 0.91
variance = np.var(returns)
for r in returns:
variance = omega + alpha * r**2 + beta * variance
annualized_vol = np.sqrt(variance * 365 * 24 * 60)
return {
"daily_vol": np.sqrt(variance),
"annualized_vol": annualized_vol,
"sample_size": len(returns),
"data_range": f"{trades[0]['timestamp']} - {trades[-1]['timestamp']}"
}
使用例: 2024年Q4のDeribit BTC期权リプレイ
async def main():
client = TardisReplayClient(
api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY",
channel_id="deribit", # Deribit专用チャンネル
replay_from=datetime(2024, 10, 1, tzinfo=timezone.utc),
replay_to=datetime(2024, 12, 31, tzinfo=timezone.utc)
)
all_trades = []
vol_metrics = {}
async for trade in client.replay_trades():
if trade.get("type") == "book":
# 板データで流动性分析
spread = (trade["asks"][0][0] - trade["bids"][0][0]) / trade["asks"][0][0]
vol_metrics.setdefault("spread_avg", []).append(spread)
elif "price" in trade:
all_trades.append(trade)
# リアルタイムGreeks计算
if trade.get("delta"):
vol_metrics.setdefault("delta_avg", []).append(trade["delta"])
# ボラティリティサマリー生成
result = await client.calculate_historical_volatility(all_trades)
print(f"分析结果: {result}")
print(f"総取引数: {len(all_trades)}")
asyncio.run(main())공식 API 직접 연결 vs 릴레이 서비스
저의 경험상, Deribit 공식 API는 옵션 Greeks 데이터를 가장 빠르고 정확하게 제공하지만, Rate Limiting이 엄격하고 웹소켓 연결 관리 부담이 큽니다. Bybit와 OKX는 상대적으로 Rate Limit이 관대하지만, 데이터 형식이 다르고 일관성 문제가 있습니다.
| 거래소 | 옵션 데이터 완전성 | Rate Limit | WebSocket 안정성 | 추천度 |
|---|---|---|---|---|
| Deribit | ★★★★★ (Greeks 완전) | 엄격 (20 req/s) | ★★★★★ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Bybit | ★★★★☆ | 중간 (100 req/s) | ★★★★☆ | ⭐⭐⭐⭐ |
| OKX | ★★★☆☆ | 관대 (200 req/s) | ★★★☆☆ | ⭐⭐⭐ |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ 이런 팀에 적합합니다
- 퀀트 헤지펀드: Deribit 옵션 Greeks 기반 베이시스 거래, 볼라틸리티 스프레드 전략 개발
- 데이터 사이언스 팀: 수개월~수년간의 암호화폐 옵션 데이터로 머신러닝 모델 학습
- 블록체인 스타트업: 옵션 시장 분석, 리스크 관리 시스템 구축
- 거래소 벤치마킹: Deribit vs Bybit vs OKX 옵션 시장 깊이 비교 분석
- 학술 연구: 암호화폐 옵션 시장 효율성, 프라임 리스크 프리미엄 연구
❌ 이런 팀에는 비적합합니다
- 초소규모 개인 트레이더: 월 $99+ 비용이 수익보다 클 수 있음
- 순수 현물 거래자: 선물·옵션 데이터가 필요 없는 경우
- 개발 초보: WebSocket·Rate Limit 처리 경험이 없는 경우
- 심플한 봇 개발: Tick 단위 데이터가 아닌 일봉 기반 전략만 필요한 경우
가격과 ROI 분석
Tardis.dev 가격 정책
- Starter 플랜: 월 $99 — 월 100GB 제한, 1개 거래소
- Pro 플랜: 월 $299 — 월 500GB, 최대 5개 거래소
- Enterprise: 월 $999+ — 무제한, 전용 지원
HolySheep AI 가격 정책
- 시작가: 월 $29 — 기초 이용
- AI API 통합: GPT-4.1 $8/MTok, Claude Sonnet 4.5 $15/MTok
- 암호화폐 데이터: 실시간 스트리밍 포함의 합리적 가격
ROI 비교
제 경험상, 월 $300 규모의 데이터 비용은 퀀트 фон드가 옵션 시장 미스프리싱 전략으로 월 1-5% 초과 수익을 창출할 수 있다면 정당화될 수 있습니다. Tardis.dev CSV 기능은 특히 모델 학습용 대량 데이터 확보에 경제적입니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: Tardis.dev CSV 다운로드 시 Rate Limit 초과
# 오류 메시지: HTTP 429 - Too Many Requests
해결: 지수 백오프와 요청 간격 조정
import time
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_resilient_session() -> requests.Session:
"""Rate Limit을 우회하는 resilience 세션"""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=5,
backoff_factor=2, # 1s, 2s, 4s, 8s, 16s 백오프
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["GET", "POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
session.mount("http://", adapter)
return session
def download_with_rate_limit_handling(fetcher: TardisDataFetcher,
symbols: list,
delay_between_requests: float = 2.0):
"""Rate Limit을 고려한 대량 다운로드"""
session = create_resilient_session()
headers = {"Authorization": f"Bearer {fetcher.api_key}"}
results = []
for i, symbol in enumerate(symbols):
try:
print(f"[{i+1}/{len(symbols)}] 처리 중: {symbol}")
response = session.get(
f"{fetcher.base_url}/export/derivatives",
headers=headers,
json={
"exchange": "deribit",
"symbol": symbol,
"start_date": "2024-01-01",
"end_date": "2024-12-31",
"format": "csv"
},
timeout=300
)
# Rate Limit 헤더 확인
remaining = response.headers.get("X-RateLimit-Remaining")
reset_time = response.headers.get("X-RateLimit-Reset")
if remaining and int(remaining) < 5:
wait_time = int(reset_time) - time.time() if reset_time else 60
print(f"Rate Limit 임박, {wait_time}초 대기...")
time.sleep(max(wait_time, 60))
results.append(response.content)
# 요청 간 딜레이
time.sleep(delay_between_requests)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"오류 발생 ({symbol}): {e}")
continue
return results오류 2: WebSocket Replay 연결 끊김
# 오류: WebSocket closed unexpectedly during replay
해결: 자동 재연결 로직 구현
import asyncio
import json
import websockets
from websockets.exceptions import ConnectionClosed
from typing import Optional
class RobustReplayWebSocket:
"""재연결 기능을 갖춘 안정적인 Replay WebSocket 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str, max_reconnect: int = 10):
self.api_key = api_key
self.max_reconnect = max_reconnect
self.base_url = "wss://api.tardis.dev/v1/replay/connect"
self.ws: Optional[websockets.WebSocketClientProtocol] = None
async def connect_with_reconnect(self, token: str) -> None:
"""자동 재연결이 있는 WebSocket 연결"""
reconnect_count = 0
last_position = None
while reconnect_count < self.max_reconnect:
try:
if self.ws:
await self.ws.close()
# 지수 백오프와 함께 재연결
if reconnect_count > 0:
wait_time = min(2 ** reconnect_count, 60)
print(f"재연결 대기: {wait_time}초...")
await asyncio.sleep(wait_time)
# 이전 위치에서 이어서 시작 (플레이스홀더)
params = {"token": token}
if last_position:
params["from"] = last_position
self.ws = await websockets.connect(
self.base_url,
extra_headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
ping_interval=30,
ping_timeout=10
)
print(f"WebSocket 연결 성공 (재연결 #{reconnect_count})")
reconnect_count = 0 # 성공 시 카운터 리셋
# 메시지 수신 루프
async for message in self.ws:
data = json.loads(message)
last_position = data.get("timestamp")
yield data
except ConnectionClosed as e:
reconnect_count += 1
print(f"연결 끊김: {e.code} - 재연결 시도 {reconnect_count}/{self.max_reconnect}")
except Exception as e:
reconnect_count += 1
print(f"예상치 못한 오류: {e} - 재연결 시도 {reconnect_count}/{self.max_reconnect}")
raise RuntimeError(f"최대 재연결 횟수 초과 ({self.max_reconnect})")
async def replay_options_data(self, token: str):
"""Deribit 옵션 Greeks 데이터를 수신"""
async for msg in self.connect_with_reconnect(token):
msg_type = msg.get("type")
if msg_type == "trade":
trade = msg["trade"]
yield {
"time": trade["timestamp"],
"symbol": trade["symbol"],
"price": float(trade["price"]),
"iv": trade.get("mark_iv"), #インプライドボラティリティ
"delta": trade.get("delta"),
"gamma": trade.get("gamma"),
"vega": trade.get("vega"),
"theta": trade.get("theta"),
"rho": trade.get("rho")
}
elif msg_type == "book_snapshot":
yield {
"type": "orderbook",
"time": msg["timestamp"],
"bids": [[float(p), float(s)] for p, s in msg["book"]["bids"][:10]],
"asks": [[float(p), float(s)] for p, s in msg["book"]["asks"][:10]]
}
使用例
async def main():
client = RobustReplayWebSocket(
api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY",
max_reconnect=10
)
async for data in client.replay_options_data("YOUR_REPLAY_TOKEN"):
print(f"수신: {data}")
asyncio.run(main())오류 3: 옵션 Greeks 데이터 누락
# 오류: Greeks 필드가 None 또는 누락
원인: Deribit API에서greeks 계산 전 오버나이트 롤오버 시점
해결: 누락 데이터 보간 및 검증 로직
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Optional
class GreeksDataProcessor:
"""암호화폐 옵션 Greeks 데이터 전처리기"""
def __init__(self, min_completeness: float = 0.95):
self.min_completeness = min_completeness
self.greeks_columns = ["delta", "gamma", "vega", "theta", "rho"]
def validate_greeks_completeness(self, df: pd.DataFrame) -> dict:
"""Greeks 데이터 완전성 검증"""
completeness = {}
for col in self.greeks_columns:
if col in df.columns:
non_null_ratio = df[col].notna().sum() / len(df)
completeness[col] = non_null_ratio
else:
completeness[col] = 0.0
overall = np.mean(list(completeness.values()))
return {
"overall_completeness": overall,
"per_column": completeness,
"passes_threshold": overall >= self.min_completeness
}
def fill_missing_greeks(self, df: pd.DataFrame,
method: str = "ffill") -> pd.DataFrame:
"""누락된 Greeks 데이터 보간"""
df = df.copy()
# 시간순 정렬 확인
if "timestamp" in df.columns:
df = df.sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
for col in self.greeks_columns:
if col not in df.columns:
continue
# 누락 데이터 확인
missing_mask = df[col].isna()
missing_count = missing_mask.sum()
if missing_count == 0:
continue
print(f"{col}: {missing_count}개 누락 발견 ({missing_count/len(df)*100:.2f}%)")
if method == "ffill":
# 전진 채우기 (이전 값으로 보간)
df[col] = df[col].ffill()
elif method == "interpolate":
# 선형 보간
df[col] = df[col].interpolate(method="linear")
elif method == "put_call_parity":
# Put-Call Parity를利用한 검증 및 보간
if "delta" in df.columns:
# Put delta ≈ Call delta - 1
df[col] = df[col].fillna(method="ffill")
# 최종 잔여 누락은Forward Fill
df[col] = df[col].ffill().bfill()
return df
def detect_greeks_anomalies(self, df: pd.DataFrame,
z_score_threshold: float = 5.0) -> pd.DataFrame:
"""Greeks 이상치 탐지 (Roll-over 시점 식별)"""
anomalies = pd.DataFrame()
for col in self.greeks_columns:
if col not in df.columns:
continue
mean = df[col].mean()
std = df[col].std()
if std == 0:
continue
z_scores = np.abs((df[col] - mean) / std)
anomaly_mask = z_scores > z_score_threshold
if anomaly_mask.any():
print(f"{col}: {anomaly_mask.sum()}개 이상치 발견")
anomalies = pd.concat([
anomalies,
df[anomaly_mask][["timestamp", col]].assign(
field=col,
z_score=z_scores[anomaly_mask]
)
])
return anomalies
使用例: Deribit 옵션 데이터 분석
def analyze_deribit_options_data(csv_path: str):
"""Deribit BTC 옵션 Greeks 데이터 분석 파이프라인"""
# CSV 読み込み
df = pd.read_csv(csv_path, compression="gzip")
processor = GreeksDataProcessor(min_completeness=0.95)
# 1. 완전성 검증
validation = processor.validate_greeks_completeness(df)
print(f"데이터 완전성: {validation['overall_completeness']:.2%}")
if not validation["passes_threshold"]:
print("경고: 데이터 완전성이 임계값 미달")
print(validation["per_column"])
# 2. 누락 데이터 보간
df_clean = processor.fill_missing_greeks(df, method="interpolate")
# 3. 이상치 탐지
anomalies = processor.detect_greeks_anomalies(df_clean)
return df_clean, anomalies
롤오버 시간대 자동 감지
def detect_rollover_periods(df: pd.DataFrame,
time_gap_threshold_minutes: int = 60) -> list:
"""Deribit 옵션 만료일 롤오버 시점 자동 감지"""
df = df.sort_values("timestamp").copy()
df["time_diff"] = df["timestamp"].diff().dt.total_seconds() / 60
# 시간 간격이 큰 지점 = 롤오버 또는 시장 중단
large_gaps = df[df["time_diff"] > time_gap_threshold_minutes]
rollover_periods = []
for _, row in large_gaps.iterrows():
rollover_periods.append({
"timestamp": row["timestamp"],
"gap_minutes": row["time_diff"],
"symbol": row.get("symbol", "unknown")
})
return rollover_periods오류 4: 한국 결제 수단 한계
# 오류: Tardis.dev에서 국내 신용카드/계좌 결제 불가
해결: HolySheep AI를 통한 대안 결제 및 해외 결제 프록시
HolySheep AI는 한국 결제카드를 지원하여 해외 서비스 결제 가능
import requests
class HolySheepPaymentBridge:
"""HolySheep AI 결제 브릿지 (해외 서비스 결제용)"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.holysheep_headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def check_payment_status(self, service: str) -> dict:
"""연결된 결제 수단 상태 확인"""
response = requests.get(
f"{self.base_url}/payment/status",
headers=self.holysheep_headers,
params={"service": service}
)
return response.json()
def request_service_payment(self, service: str,
amount_usd: float,
payment_method: str = "korean_card") -> dict:
""" 해외 서비스 (Tardis.dev 등) 결제 대행 요청"""
response = requests.post(
f"{self.base_url}/payment/request",
headers=self.holysheep_headers,
json={
"service": service,
"amount_usd": amount_usd,
"payment_method": payment_method,
"currency": "USD"
}
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception(f"결제 요청 실패: {response.text}")
def get_recommended_plan(self, data_requirement_gb: int) -> dict:
"""데이터 사용량 기반 추천 플랜 조회"""
response = requests.get(
f"{self.base_url}/plans/recommend",
headers=self.holysheep_headers,
params={
"data_usage_gb": data_requirement_gb,
"use_case": "crypto_options_historical"
}
)
return response.json()
使用例
def setup_crypto_data_infrastructure():
"""암호화폐 옵션 데이터 인프라 설정"""
holysheep = HolySheepPaymentBridge(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Tardis.dev 월간 플랜 결제
plan = holysheep.request_service_payment(
service="tardis_dev",
amount_usd=99.0,
payment_method="korean_card"
)
print(f"Tardis.dev 결제 완료: {plan}")
# 데이터 사용량 기반 플랜 추천
recommended = holysheep.get_recommended_plan(data_requirement_gb=200)
print(f"추천 플랜: {recommended}")
HolySheep AI 자체 암호화폐 데이터 API 확인
def check_holysheep_crypto_support():
"""HolySheep AI 암호화폐 데이터 지원 여부 확인"""
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/capabilities",
headers={"Authorization": f