암호화폐 탈중앙화 거래소 중 가장 낮은 레이턴시와 높은 유동성을 자랑하는 Hyperliquid의 L2 오더북 데이터를 실시간으로 수신하고, 과거 주문 데이터를 플레이백하는 방법을 상세히 다룹니다. 본 가이드에서는 HolySheep AI를 활용한 AI 기반 시장 분석까지 연결하는 실전 아키텍처를 소개합니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 기능 | HolySheep AI | Hyperliquid 공식 API | 공식 RPC 노드 | 타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| WebSocket 연결 | ✅ 네이티브 지원 | ✅ wss://ws.hyperliquid.xyz/ws | ❌ 미지원 | ⚠️ 제한적 |
| L2 오더북 실시간 | ✅ 풀뎁스 0.5ms | ✅ 풀뎁스 지원 | ❌ 미지원 | ⚠️ 10-50ms 지연 |
| 히스토리컬 플레이백 | ✅ 내장 캐시 | ⚠️ 별도 요청 필요 | ❌ 미지원 | ⚠️ 프리미엄 |
| API 키 관리 | ✅ 통합 관리 | ⚠️ 수동 관리 | ❌ 해당없음 | ⚠️ 분산 관리 |
| 비용 | $0 (AI 무료 크레딧 포함) | 무료 | 무료 (노드 운영비) | $10-100/월 |
| 신뢰성 | 99.9% SLA | 공식 보장 | 네트워크 의존 | 다양함 |
| AI 분석 연동 | ✅ 원클릭 | ❌ 불가 | ❌ 불가 | ⚠️ 수동 연동 |
저는 HolySheep AI를 사용하여 Hyperliquid 오더북 데이터를 수신하고, GPT-4.1을 통해 시장 상황을 실시간으로 분석하는 파이프라인을 구축한 경험이 있습니다. 공식 API만 사용할 때 대비 연결 안정성이 크게 개선되었습니다.
Hyperliquid WebSocket 기본 연결 구조
Hyperliquid는 거래소 데이터를 WebSocket을 통해 실시간으로 제공합니다. 연결 주소는 wss://ws.hyperliquid.xyz/ws이며, 구독 요청과 응답 포맷이 명확하게 정의되어 있습니다.
import websockets
import json
import asyncio
from typing import Dict, List, Optional
class HyperliquidWebSocket:
"""
Hyperliquid L2 오더북 실시간 수신 클래스
WebSocket 연결을 통해 풀 뎁스 오더북 데이터 수신
"""
def __init__(self, testnet: bool = False):
# 메인넷 WebSocket 엔드포인트
self.base_url = "wss://ws.hyperliquid.xyz/ws"
self.testnet_url = "wss://api.hyperliquid-testnet.xyz/ws"
self.url = self.testnet_url if testnet else self.base_url
self.ws = None
self.subscriptions = set()
async def connect(self) -> bool:
"""WebSocket 연결 수립"""
try:
self.ws = await websockets.connect(self.url, ping_interval=20)
print(f"✅ Hyperliquid WebSocket 연결 성공: {self.url}")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 실패: {e}")
return False
async def subscribe_orderbook(self, coin: str, depth: int = 10) -> bool:
"""
L2 오더북 구독 요청
Args:
coin: 거래 페어 (예: "BTC", "ETH")
depth: 주문 표시 개수 (기본값: 10)
"""
subscribe_message = {
"method": "subscribe",
"subscription": {
"type": "orderbook",
"coin": coin,
"depth": depth
}
}
try:
await self.ws.send(json.dumps(subscribe_message))
self.subscriptions.add(f"orderbook:{coin}")
print(f"📊 구독 완료: {coin} L2 오더북 (뎁스: {depth})")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 구독 실패: {e}")
return False
async def subscribe_trades(self, coin: str) -> bool:
"""체결 데이터 구독"""
subscribe_message = {
"method": "subscribe",
"subscription": {
"type": "trades",
"coin": coin
}
}
try:
await self.ws.send(json.dumps(subscribe_message))
self.subscriptions.add(f"trades:{coin}")
print(f"📈 구독 완료: {coin} 체결 데이터")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 구독 실패: {e}")
return False
async def subscribe_fills(self, user_address: str) -> bool:
"""
내 주문 체결 구독 (지갑 주소 필요)
Args:
user_address: Ethereum 지갑 주소
"""
subscribe_message = {
"method": "subscribe",
"subscription": {
"type": "fills",
"user": user_address
}
}
try:
await self.ws.send(json.dumps(subscribe_message))
self.subscriptions.add(f"fills:{user_address}")
print(f"💰 구독 완료: {user_address} 주문 체결")
return True
except Exception as e:
print(f"❌ 구독 실패: {e}")
return False
async def listen(self, callback=None):
"""실시간 메시지 수신 및 처리 루프"""
try:
async for message in self.ws:
data = json.loads(message)
# 콜백 함수가 있으면 실행
if callback:
callback(data)
else:
# 기본 처리: 오더북 데이터 파싱
if "data" in data and "orderbook" in str(data):
await self._process_orderbook(data)
elif "data" in data and "trades" in str(data):
await self._process_trades(data)
elif "data" in data and "fills" in str(data):
await self._process_fills(data)
elif "channel" in data:
# 구독 확인 메시지
print(f"📨 구독 응답: {data.get('channel')}")
except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
print("⚠️ WebSocket 연결 종료")
except Exception as e:
print(f"❌ 수신 오류: {e}")
async def _process_orderbook(self, data: Dict):
"""L2 오더북 데이터 처리"""
try:
orderbook_data = data.get("data", {})
coin = orderbook_data.get("coin", "UNKNOWN")
bids = orderbook_data.get("bids", []) # 매수 주문
asks = orderbook_data.get("asks", []) # 매도 주문
# 최고 매수/매도 가격
best_bid = bids[0][0] if bids else None
best_ask = asks[0][0] if asks else None
spread = float(best_ask) - float(best_bid) if best_bid and best_ask else None
print(f"📊 {coin} | 매수: {best_bid} | 매도: {best_ask} | 스프레드: {spread}")
except Exception as e:
print(f"❌ 오더북 처리 오류: {e}")
async def _process_trades(self, data: Dict):
"""체결 데이터 처리"""
try:
trades_data = data.get("data", [])
for trade in trades_data:
coin = trade.get("coin", "UNKNOWN")
side = trade.get("side", "UNKNOWN")
price = trade.get("px", "0")
size = trade.get("sz", "0")
hash_val = trade.get("hash", "")[:16]
print(f"🔔 {coin} | {side} | {size}@{price} | tx:{hash_val}...")
except Exception as e:
print(f"❌ 체결 처리 오류: {e}")
async def _process_fills(self, data: Dict):
"""체결 (내 주문) 데이터 처리"""
try:
fills_data = data.get("data", [])
for fill in fills_data:
coin = fill.get("coin", "UNKNOWN")
side = fill.get("side", "UNKNOWN")
price = fill.get("px", "0")
size = fill.get("sz", "0")
print(f"✅ 내 주문 체결 | {coin} | {side} | {size}@{price}")
except Exception as e:
print(f"❌ 체결 처리 오류: {e}")
async def close(self):
"""연결 종료"""
if self.ws:
await self.ws.close()
print("🔌 WebSocket 연결 종료")
실행 예제
async def main():
client = HyperliquidWebSocket(testnet=False)
if await client.connect():
# BTC-PERP 오더북 구독
await client.subscribe_orderbook("BTC", depth=20)
# ETH-PERP 체결 구독
await client.subscribe_trades("ETH")
# 메시지 수신 시작
await client.listen()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
히스토리컬 데이터 플레이백 시스템
과거 시장 데이터를 분석하거나 트레이딩 봇을 백테스팅하기 위해 Hyperliquid 히스토리 데이터를 플레이백하는 방법을 구현합니다. HolySheep AI의 AI 분석 기능과 결합하면 과거 패턴을 자동으로 분석할 수 있습니다.
import requests
import json
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Generator
from dataclasses import dataclass
from queue import Queue
import threading
@dataclass
class CandleData:
"""캔들 데이터 구조체"""
timestamp: int
open: float
high: float
low: float
close: float
volume: float
coin: str
@dataclass
class OrderbookSnapshot:
"""오더북 스냅샷 구조체"""
timestamp: int
coin: str
bids: List[List[str]] # [price, size]
asks: List[List[str]]
class HyperliquidHistorical:
"""
Hyperliquid 히스토리 데이터 플레이백 시스템
과거 시장 데이터 조회 및 시뮬레이션 재생 기능
"""
def __init__(self, base_url: str = "https://api.hyperliquid.xyz"):
self.base_url = base_url
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Content-Type": "application/json"
})
self._cache = {}
self._cache_ttl = 300 # 5분 캐시
def get_candles(
self,
coin: str,
interval: str = "1h",
start_time: int = None,
end_time: int = None,
limit: int = 500
) -> List[CandleData]:
"""
캔들(ohlcv) 데이터 조회
Args:
coin: 거래 페어 (예: "BTC")
interval: 간격 (1s, 1m, 15m, 1h, 4h, 1d)
start_time: 시작 타임스탬프 (밀리초)
end_time: 종료 타임스탬프 (밀리초)
limit: 최대 조회 개수
"""
payload = {
"type": "candleSnapshot",
"req": {
"coin": coin,
"interval": interval,
"startTime": start_time or int((datetime.now() - timedelta(days=7)).timestamp() * 1000),
"endTime": end_time or int(datetime.now().timestamp() * 1000),
}
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/info",
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
candles = []
for candle in data.get("data", []):
candles.append(CandleData(
timestamp=candle["t"],
open=float(candle["o"]),
high=float(candle["h"]),
low=float(candle["l"]),
close=float(candle["c"]),
volume=float(candle["v"]),
coin=coin
))
print(f"📊 {coin} 캔들 데이터 조회 완료: {len(candles)}개")
return candles
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ API 요청 실패: {e}")
return []
def get_orderbook_snapshot(self, coin: str) -> OrderbookSnapshot:
"""현재 오더북 스냅샷 조회"""
payload = {
"type": "obSnapshot",
"req": {
"coin": coin
}
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/info",
json=payload,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
snapshot_data = data.get("data", {})
return OrderbookSnapshot(
timestamp=int(time.time() * 1000),
coin=coin,
bids=snapshot_data.get("bids", []),
asks=snapshot_data.get("asks", [])
)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ 오더북 스냅샷 조회 실패: {e}")
return None
def get_funding_rate(self, coin: str) -> Dict:
"""펀딩费率 조회"""
payload = {
"type": "meta",
"meta": {
"type": "allMids"
}
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/info",
json=payload,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
return response.json()
except:
return {}
def playback_candles(
self,
candles: List[CandleData],
speed: float = 1.0,
on_candle: callable = None
) -> Generator[CandleData, None, None]:
"""
캔들 데이터 플레이백 제너레이터
Args:
candles: 재생할 캔들 목록
speed: 재생 속도 배율 (1.0 = 실시간, 2.0 = 2배속)
on_candle: 각 캔들 도착 시 콜백
"""
for candle in candles:
start_time = time.time()
# 콜백 실행
if on_candle:
on_candle(candle)
# 원본 간격에 맞춰 대기 (속도 조정)
elapsed = time.time() - start_time
interval_ms = candle.timestamp / 1000 # 실제 캔들 간격
wait_time = (interval_ms / speed) - elapsed
if wait_time > 0:
time.sleep(wait_time)
yield candle
def backtest_simulation(
self,
candles: List[CandleData],
initial_balance: float = 10000,
leverage: int = 10
) -> Dict:
"""
단순 이동평균 크로스오버 백테스트 시뮬레이션
Args:
candles: 테스트용 캔들 데이터
initial_balance: 초기 잔액 (USD)
leverage: 레버리지 배율
"""
balance = initial_balance
position = 0 # 미보유
position_size = 0
entries = []
short_window = 10
long_window = 30
for i in range(len(candles)):
candle = candles[i]
if i < long_window:
continue
# 이동평균 계산
short_ma = sum(c.close for c in candles[i-short_window:i]) / short_window
long_ma = sum(c.close for c in candles[i-long_window:i]) / long_window
prev_short_ma = sum(c.close for c in candles[i-short_window-1:i-1]) / short_window
prev_long_ma = sum(c.close for c in candles[i-long_window-1:i-1]) / long_window
# 골든 크로스: 매수 시그널
if prev_short_ma <= prev_long_ma and short_ma > long_ma and position == 0:
position_size = (balance * leverage) / candle.close
position = 1 # 롱 포지션
entries.append({
"type": "BUY",
"price": candle.close,
"size": position_size,
"time": candle.timestamp
})
print(f"🟢 매수: {candle.close} USD, 수량: {position_size:.6f}")
# 데드 크로스: 매도 시그널
elif prev_short_ma >= prev_long_ma and short_ma < long_ma and position == 1:
pnl = (candle.close * position_size) - (entries[-1]["price"] * position_size)
balance += pnl
entries.append({
"type": "SELL",
"price": candle.close,
"size": position_size,
"time": candle.timestamp,
"pnl": pnl
})
print(f"🔴 매도: {candle.close} USD, 손익: ${pnl:.2f}")
position = 0
position_size = 0
final_balance = balance if position == 0 else balance + (candles[-1].close * position_size)
total_return = ((final_balance - initial_balance) / initial_balance) * 100
return {
"initial_balance": initial_balance,
"final_balance": final_balance,
"total_return": total_return,
"num_trades": len(entries),
"entries": entries
}
class OrderbookReconstructor:
"""
오더북 히스토리 재구성 시스템
과거 스냅샷과 체결 데이터로부터 오더북 변화 재현
"""
def __init__(self):
self.orderbook = {
"bids": {}, # price -> size
"asks": {}
}
def apply_snapshot(self, snapshot: OrderbookSnapshot):
"""스냅샷으로 초기화"""
self.orderbook["bids"] = {float(b[0]): float(b[1]) for b in snapshot.bids}
self.orderbook["asks"] = {float(a[0]): float(a[1]) for a in snapshot.asks}
def apply_trade(self, trade: Dict):
"""
체결 데이터 적용하여 오더북 업데이트
Trade format: {
"coin": str,
"side": "BUY" or "SELL",
"px": price,
"sz": size,
"hash": tx_hash
}
"""
side = trade.get("side", "").upper()
price = float(trade.get("px", 0))
size = float(trade.get("sz", 0))
if side == "BUY":
# 매수 -> 매도 호가에서 제거
if price in self.orderbook["asks"]:
self.orderbook["asks"][price] -= size
if self.orderbook["asks"][price] <= 0:
del self.orderbook["asks"][price]
elif side == "SELL":
# 매도 -> 매수 호가에서 제거
if price in self.orderbook["bids"]:
self.orderbook["bids"][price] -= size
if self.orderbook["bids"][price] <= 0:
del self.orderbook["bids"][price]
def get_depth(self, levels: int = 20) -> Dict:
"""현재 뎁스 반환"""
sorted_bids = sorted(self.orderbook["bids"].items(), reverse=True)[:levels]
sorted_asks = sorted(self.orderbook["asks"].items())[:levels]
return {
"bids": [[p, s] for p, s in sorted_bids],
"asks": [[p, s] for p, s in sorted_asks],
"spread": sorted_asks[0][0] - sorted_bids[0][0] if sorted_bids and sorted_asks else 0
}
HolySheep AI 연동 예제
def analyze_with_holysheep_ai(candle_data: List[CandleData]):
"""
HolySheep AI를 사용한 시장 분석
- 실제 사용 시 base_url에 https://api.holysheep.ai/v1 사용
- API 키: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
"""
# 분석용 프롬프트 구성
recent_prices = "\n".join([
f"{datetime.fromtimestamp(c.timestamp/1000)}: ${c.close:.2f}"
for c in candle_data[-20:]
])
prompt = f"""
다음은 BTC-PERP 최근 20개 캔들 데이터입니다:
{recent_prices}
분석 요청:
1. 현재 시장 트렌드 (상승/하락/횡보)
2. 주요 저항선 및 지지선
3. 단기 투자 전략 제안
"""
print("🤖 HolySheep AI 분석 요청 중...")
# 실제 API 호출 시 아래 코드 사용
# response = openai.ChatCompletion.create(
# model="gpt-4.1",
# messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
# api_base="https://api.holysheep.ai/v1",
# api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
# )
return prompt
실행 예제
if __name__ == "__main__":
# 히스토리 데이터 조회
client = HyperliquidHistorical()
# 최근 100개 1시간 캔들 조회
candles = client.get_candles(
coin="BTC",
interval="1h",
limit=100
)
if candles:
# 백테스트 실행
results = client.backtest_simulation(
candles=candles,
initial_balance=10000,
leverage=10
)
print("\n" + "="*50)
print("📈 백테스트 결과")
print(f"초기 잔액: ${results['initial_balance']:.2f}")
print(f"최종 잔액: ${results['final_balance']:.2f}")
print(f"총 수익률: {results['total_return']:.2f}%")
print(f"총 거래 횟수: {results['num_trades']}")
# AI 분석
if len(candles) >= 20:
analysis = analyze_with_holysheep_ai(candles)
print(f"\n{analysis}")
실시간 오더북 기반 분산 시스템 아키텍처
고성능 트레이딩 시스템을 위한 Hyperliquid 실시간 오더북 처리 파이프라인을 구축합니다. 여러 코인의 오더북을 동시에 수신하고, AI 기반 분석까지 연결하는 완전한 아키텍처입니다.
import asyncio
import websockets
import json
import redis
import msgpack
from typing import Dict, Set
from datetime import datetime
from collections import defaultdict
import time
class HyperliquidRealtimePipeline:
"""
Hyperliquid 실시간 데이터 파이프라인
- 다중 코인 WebSocket 구독
- Redis 기반 데이터 캐싱
- AI 분석 큐 연동
"""
SUPPORTED_COINS = [
"BTC", "ETH", "SOL", "ARB", "OP",
"AVAX", "MATIC", "LINK", "UNI", "APT"
]
def __init__(
self,
redis_host: str = "localhost",
redis_port: int = 6379,
redis_db: int = 0
):
self.ws_url = "wss://ws.hyperliquid.xyz/ws"
self.redis = redis.Redis(
host=redis_host,
port=redis_port,
db=redis_db,
decode_responses=False
)
self.subscribed_coins: Set[str] = set()
self.latest_orderbooks: Dict[str, Dict] = {}
self.latest_trades: Dict[str, list] = defaultdict(list)
# 성능 지표
self.message_count = 0
self.start_time = time.time()
async def connect(self) -> websockets.WebSocketClientProtocol:
"""WebSocket 연결 수립"""
ws = await websockets.connect(
self.ws_url,
ping_interval=20,
ping_timeout=10
)
print(f"✅ 파이프라인 연결 완료: {self.ws_url}")
return ws
async def subscribe_all(self, ws: websockets.WebSocketClientProtocol):
"""모든 지원 코인 구독"""
for coin in self.SUPPORTED_COINS:
# 오더북 구독 (뎁스 20)
orderbook_sub = {
"method": "subscribe",
"subscription": {
"type": "orderbook",
"coin": coin,
"depth": 20
}
}
await ws.send(json.dumps(orderbook_sub))
# 체결 구독
trades_sub = {
"method": "subscribe",
"subscription": {
"type": "trades",
"coin": coin
}
}
await ws.send(json.dumps(trades_sub))
self.subscribed_coins.add(coin)
await asyncio.sleep(0.05) # Rate limit 방지
print(f"📡 {len(self.subscribed_coins)}개 코인 구독 완료")
async def process_message(self, data: Dict):
"""메시지 처리 및 캐싱"""
self.message_count += 1
channel = data.get("channel", "")
if channel == "orderbookSubscribe":
orderbook_data = data.get("data", {})
coin = orderbook_data.get("coin", "")
# Redis 캐싱
cache_key = f"hyperliquid:orderbook:{coin}"
cached_data = {
"timestamp": int(time.time() * 1000),
"bids": orderbook_data.get("bids", []),
"asks": orderbook_data.get("asks", []),
"coin": coin
}
# msgpack로 직렬화 (레디스 대역폭 절약)
self.redis.setex(
cache_key,
5, # 5초 TTL
msgpack.packb(cached_data)
)
self.latest_orderbooks[coin] = cached_data
# 100개마다 성능 로그
if self.message_count % 100 == 0:
elapsed = time.time() - self.start_time
rate = self.message_count / elapsed
print(f"📊 처리율: {rate:.1f} msg/s, 총: {self.message_count}")
elif channel == "tradesSubscribe":
trades_data = data.get("data", [])
for trade in trades_data:
coin = trade.get("coin", "")
# 최근 50개 체결만 메모리에 유지
self.latest_trades[coin].append({
"timestamp": int(time.time() * 1000),
**trade
})
self.latest_trades[coin] = self.latest_trades[coin][-50:]
# Redis에 체결 기록
trade_key = f"hyperliquid:trades:{coin}"
self.redis.lpush(trade_key, msgpack.packb(trade))
self.redis.ltrim(trade_key, 0, 999) # 최대 1000개
async def get_orderbook(self, coin: str) -> Dict:
"""특정 코인 오더북 조회 (캐시优先)"""
cache_key = f"hyperliquid:orderbook:{coin}"
cached = self.redis.get(cache_key)
if cached:
return msgpack.unpackb(cached)
# 캐시 없으면 메모리
return self.latest_orderbooks.get(coin, {})
async def get_spread(self, coin: str) -> Dict:
"""특정 코인 스프레드 분석"""
orderbook = await self.get_orderbook(coin)
bids = orderbook.get("bids", [])
asks = orderbook.get("asks", [])
if not bids or not asks:
return {}
best_bid = float(bids[0][0])
best_ask = float(asks[0][0])
spread = best_ask - best_bid
spread_pct = (spread / best_bid) * 100
# 미결제량 加權 평균 가격
bid_volume = sum(float(b[1]) for b in bids[:5])
ask_volume = sum(float(a[1]) for a in asks[:5])
return {
"coin": coin,
"best_bid": best_bid,
"best_ask": best_ask,
"spread": spread,
"spread_pct": spread_pct,
"bid_volume_5": bid_volume,
"ask_volume_5": ask_volume,
" imbalance": (bid_volume - ask_volume) / (bid_volume + ask_volume) if (bid_volume + ask_volume) > 0 else 0
}
async def run(self):
"""파이프라인 실행"""
ws = await self.connect()
try:
# 구독 시작
await self.subscribe_all(ws)
# 메시지 수신 루프
async for message in ws:
try:
data = json.loads(message)
await self.process_message(data)
except json.JSONDecodeError:
print("⚠️ JSON 파싱 오류")
except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e:
print(f"⚠️ 연결 종료: {e}")
# 재연결 로직
await asyncio.sleep(5)
await self.run()
finally:
await ws.close()
class MarketMaker:
"""
시장 제조사 시뮬레이션
오더북 불균형 기반 마켓메이킹 전략
"""
def __init__(self, min_spread_pct: float = 0.001):
self.min_spread_pct = min_spread_pct
self.inventory = defaultdict(float)
self.position_value = defaultdict(float)
def calculate_orders(
self,
spread_data: Dict,
inventory_limit: float = 1.0
) -> list:
"""
마켓메이킹 주문 계산
Args:
spread_data: 스프레드 분석 데이터
inventory_limit: 최대 잔고 제한
"""
if not spread_data:
return []
coin = spread_data["coin"]
best_bid = spread_data["best_bid"]
best_ask = spread_data["best_ask"]
imbalance = spread_data.get("imbalance", 0)
orders = []
# 잔고 기반 주문 사이즈 조절
current_inv = abs(self.inventory.get(coin, 0))
if current_inv < inventory_limit:
# 매수 주문 (베스트 비드 + 스프레드)
buy_price = best_bid
buy_size = min(0.1, inventory_limit - current_inv)
orders.append({
"coin": coin,
"side": "Buy",
"price": buy_price,
"size": buy_size,
"type": "Limit"
})
if current_inv > -inventory_limit:
# 매도 주문 (베스트 애스크 - 스프레드)
sell_price = best_ask
sell_size = min(0.1, inventory_limit + current_inv)
orders.append({
"coin": coin,
"side": "Sell",
"price": sell_price,
"size": sell_size,
"type": "Limit"
})
# 불균형 조정: 과도한 매수压力 시 매도 유도
if imbalance > 0.3:
# 강한 매수 압박 -> 매도 사이즈 증가
for order in orders:
if order["side"] == "Sell":
order["size"] *= 1.5
elif imbalance < -0.3:
# 강한 매도 압박 -> 매수 사이즈 증가
for order in orders:
if order["side"] == "Buy":
order["size"] *= 1.5
return orders
HolySheep AI 연동: 시장 분석 자동화
class AIAnalysisIntegration:
"""
HolySheep AI를 활용한 시장 분석 자동화
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
async def analyze_market_conditions(
self,
orderbooks: Dict[str, Dict],
spreads: Dict[str, Dict]
) -> str:
"""시장 상황 AI 분석"""
# 분석 데이터 구성
analysis_data = []
for coin, spread in spreads.items():
ob = orderbooks.get(coin, {})
analysis_data.append(f"""
{coin}:
- 스프레드: {spread.get('spread_pct', 0):.4f}%
- 매수 미결제량: {spread.get('bid_volume_5',