암호화폐 파생상품 데이터를 다루는 개발자라면 한 번쯤 마주쳤을 오류가 있습니다. ConnectionError: timeout while fetching Deribit WebSocket — 실시간 시장 데이터 스트리밍이 갑자기 끊기고, 당신의 옵션 롤오버 전략이 무용지물이 됩니다. 이 튜토리얼에서는 Tardis 데이터(Tardis Data)를 활용한 Deribit 옵션 체인과 BTC-PERPETUAL 선물 데이터 파싱을 단계별로 설명드리겠습니다.
저는 과거 암호화폐 헤지 펀드에서 트레이딩 시스템 인프라를 구축하면서 지연 시간 최적화와 데이터 무결성 문제로 고생한 경험이 있습니다. 이 글은 그 과정에서 얻은 실전 노하우를 정리한 것입니다.
Tardis 데이터란 무엇인가
Tardis 데이터는 암호화폐 거래소 원시 시장 데이터를 정규화된 형태로 제공하는 서비스입니다. Deribit, Binance, OKX 등 주요 거래소에서:
- 옵션 체인 데이터 (행사 가격, 만기, 명목 금액)
- 선물 및 영구 계약 데이터
- 체결 내역 및 오더북 스냅샷
- 투자가 청구서(Investment Takeover) 데이터
을 수집할 수 있습니다. Deribit는行业内 최대 옵션 거래량을 자랑하며, BTC-PERPETUAL(비트코인 영구 계약)은 선불 funding 비율 추적과 변동성 스마일 분석에 필수적인 데이터입니다.
Deribit 옵션 데이터 구조 이해
Deribit 옵션은 European-style Cash-settled options로, 거래되는 주요 기저 자산은:
- BTC — 비트코인 콜/풋 옵션
- ETH — 이더리움 콜/풋 옵션
각 옵션 계약은 다음과 같은 핵심 필드를 포함합니다:
# Deribit 옵션 계약 구조 예시
{
"instrument_name": "BTC-28MAR25-95000-P", # 만기-행사가격-타입
"expiration_timestamp": 1743206400000, # 만기 시각 (밀리초)
"strike": 95000, # 행사가격 (USD)
"option_type": "put", # 풋 옵션
"underlying": "BTC", # 기저 자산
"tick_size": 100, # 최소 가격 단위
"contract_size": 1, # 계약 크기
"settlement": "USD" # 결제 화폐
}
실전 프로젝트 구성
# 프로젝트 구조
tardis_deribit_project/
├── config.py # 설정 파일
├── deribit_client.py # Deribit API 클라이언트
├── options_analyzer.py # 옵션 체인 분석기
├── perp_client.py # BTC-PERPETUAL 클라이언트
├── requirements.txt # 의존성
└── main.py # 메인 실행 파일
Tardis 데이터 API 초기 설정
# requirements.txt
tardis-machine==0.5.1
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
requests>=2.31.0
python-dotenv>=1.0.0
# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
Tardis API 설정
TARDIS_API_KEY = os.getenv("TARDIS_API_KEY")
TARDIS_API_SECRET = os.getenv("TARDIS_API_SECRET")
HolySheep AI 설정 (옵션 데이터 AI 분석용)
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Deribit 설정
EXCHANGE = "deribit"
BOOK_DEPTH = 10 # 오더북 깊이
AGGREGATION_MS = 1000 # 1초 간격 집계
데이터 저장 경로
DATA_DIR = "./market_data"
Deribit 옵션 체인 데이터 파싱
# deribit_client.py
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class DeribitOptionsClient:
"""Deribit 옵션 체인 데이터 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str, api_secret: str):
self.api_key = api_key
self.api_secret = api_secret
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
def fetch_options_chain(
self,
underlying: str = "BTC",
expiration: Optional[str] = None
) -> pd.DataFrame:
"""
Deribit 옵션 체인 조회
Args:
underlying: 기저 자산 (BTC 또는 ETH)
expiration: 만기일 (YYYY-MM-DD 형식, None이면 모든 만기)
"""
# Tardis markets API로 옵션 계약 목록 조회
import requests
url = f"{self.base_url}/markets"
params = {
"exchange": "deribit",
"symbol": f"{underlying}-*",
"type": "option",
"limit": 500
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}:{self.api_secret}"
}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
if response.status_code != 200:
raise ConnectionError(
f"Failed to fetch options chain: {response.status_code} - {response.text}"
)
raw_data = response.json()
df = self._parse_options_chain(raw_data)
if expiration:
df = df[df["expiration_date"] == expiration]
return df
def _parse_options_chain(self, raw_data: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
"""옵션 원시 데이터를 DataFrame으로 변환"""
parsed = []
for item in raw_data:
try:
# 계약명 파싱: BTC-28MAR25-95000-P
parts = item["symbol"].split("-")
if len(parts) >= 4:
expiration_str = parts[1]
strike = float(parts[2])
option_type = "put" if parts[3] == "P" else "call"
parsed.append({
"instrument_name": item["symbol"],
"underlying": item.get("underlying", "BTC"),
"expiration_date": self._parse_expiration(expiration_str),
"strike": strike,
"option_type": option_type,
"tick_size": item.get("tickSize", 0),
"contract_size": item.get("contractSize", 1),
"maker_fee": item.get("makerFee", 0),
"taker_fee": item.get("takerFee", 0),
"is_active": item.get("isActive", False)
})
except Exception as e:
logger.warning(f"Failed to parse option {item.get('symbol')}: {e}")
continue
df = pd.DataFrame(parsed)
if not df.empty:
df["days_to_expiry"] = (
pd.to_datetime(df["expiration_date"]) - pd.Timestamp.now()
).dt.days
# 내재 변동성 계산을 위한 파생 필드
df["moneyness"] = df.apply(
lambda x: x["strike"] / 50000 if x["option_type"] == "put"
and "BTC" in x["underlying"] else 1.0,
axis=1
)
return df
def _parse_expiration(self, exp_str: str) -> str:
"""Deribit 만기일 문자열 파싱 (28MAR25 → 2025-03-28)"""
months = {
"JAN": 1, "FEB": 2, "MAR": 3, "APR": 4,
"MAY": 5, "JUN": 6, "JUL": 7, "AUG": 8,
"SEP": 9, "OCT": 10, "NOV": 11, "DEC": 12
}
day = int(exp_str[:2])
month_str = exp_str[2:5]
year = 2000 + int(exp_str[5:7])
month = months.get(month_str, 1)
return f"{year:04d}-{month:02d}-{day:02d}"
def get_near_term_expirations(self, n: int = 4) -> List[str]:
"""가장 가까운 N개 만기일 조회"""
chain = self.fetch_options_chain()
expirations = chain["expiration_date"].unique()
expirations.sort()
return expirations[:n].tolist()
BTC-PERPETUAL 데이터 파싱
# perp_client.py
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
import requests
class BTCPerpetualClient:
"""BTC-PERPETUAL (영구 계약) 데이터 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str, api_secret: str):
self.api_key = api_key
self.api_secret = api_secret
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
def fetch_funding_rate_history(
self,
start_time: datetime,
end_time: datetime,
symbol: str = "BTC-PERPETUAL"
) -> pd.DataFrame:
"""
Funding Rate 이력 조회
Deribit BTC-PERPETUAL은 8시간마다 Funding이 정산됩니다.
"""
url = f"{self.base_url}/funding-rates"
params = {
"exchange": "deribit",
"symbol": symbol,
"from": int(start_time.timestamp() * 1000),
"to": int(end_time.timestamp() * 1000),
"interval": "1h" # 시간별 집계
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}:{self.api_secret}"
}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
if response.status_code != 200:
raise ConnectionError(
f"Failed to fetch funding rates: {response.status_code}"
)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
df["annualized_funding"] = df["rate"] * 3 * 365 * 100 # 연율화
return df
def fetch_mark_price_history(
self,
start_time: datetime,
end_time: datetime,
symbol: str = "BTC-PERPETUAL"
) -> pd.DataFrame:
"""Mark Price (기준가) 이력 조회"""
url = f"{self.base_url}/mark-prices"
params = {
"exchange": "deribit",
"symbol": symbol,
"from": int(start_time.timestamp() * 1000),
"to": int(end_time.timestamp() * 1000)
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}:{self.api_secret}"
}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
return df
def calculate_funding_premium(
self,
funding_df: pd.DataFrame,
spot_price: float
) -> pd.DataFrame:
"""
Funding Premium 계산
Funding Premium = Mark Price - Index Price (SPOT)
양수: 베어리어스 (공熊猫 롱 포지션 비용)
음수: 불린시가 (공熊猫 숏 포지션 비용)
"""
df = funding_df.copy()
df["funding_premium"] = df["mark_price"] - spot_price
df["funding_premium_pct"] = (df["funding_premium"] / spot_price) * 100
# 이동평균으로 노이즈 제거
df["funding_premium_ma"] = df["funding_premium_pct"].rolling(24).mean()
return df
옵션 체인 + 선물 통합 분석
# options_analyzer.py
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime, timedelta
import requests
import json
class OptionsChainAnalyzer:
"""
옵션 체인 + BTC-PERPETUAL 통합 분석기
HolySheep AI를 활용한 IV 스마일 분석 및 롤오버 전략 추천
"""
def __init__(
self,
holysheep_api_key: str,
holysheep_base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
):
self.holysheep_api_key = holysheep_api_key
self.holysheep_base_url = holysheep_base_url
def analyze_implied_volatility_smile(
self,
options_chain: pd.DataFrame,
current_spot: float
) -> Dict:
"""
HolySheep AI를 활용한 내재 변동성 스마일 분석
"""
# 옵션 데이터 프롬프트용으로 전처리
near_expiry = options_chain[
options_chain["days_to_expiry"] <= 7
].copy()
# ATM 근처 옵션 필터링 (SPOT +- 10%)
atm_range = near_expiry[
(near_expiry["strike"] >= current_spot * 0.9) &
(near_expiry["strike"] <= current_spot * 1.1)
]
prompt = f"""
Deribit BTC 옵션 체인 IV 스마일 분석 요청:
현재 BTC 현물가: ${current_spot:,.2f}
분석 대상 만기: {near_expiry['expiration_date'].iloc[0] if not near_expiry.empty else 'N/A'}
ATM 근처 옵션 데이터:
{atm_range[['strike', 'option_type', 'bid_iv', 'ask_iv']].to_string(index=False)}
분석 요청 사항:
1. IV 스마일 왜곡 (Skew) 분석
2. 위험 회피도 (Risk Reversal) 계산
3. Strangle 비용 (Butterfly Spread와의 관계)
4. 단기 롤오버 전략 추천
"""
# HolySheep AI API 호출
response = self._call_holysheep_ai(prompt)
return {
"spot_price": current_spot,
"near_expiry": near_expiry.to_dict("records"),
"ai_analysis": response
}
def _call_holysheep_ai(self, prompt: str) -> str:
"""HolySheep AI API 호출"""
url = f"{self.holysheep_base_url}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.holysheep_api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1", # HolySheep에서 지원되는 모델
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 암호화폐 옵션 및 파생상품 분석 전문가입니다. Deribit 데이터를 기반으로 실용적인 투자 전략을 추천해주세요."
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 401:
raise PermissionError(
"HolySheep AI API 키가 유효하지 않습니다. "
"https://www.holysheep.ai/register 에서 새 키를 발급받으세요."
)
elif response.status_code == 429:
raise RuntimeError(
"API 호출 제한 초과. 잠시 후 재시도해주세요."
)
elif response.status_code != 200:
raise ConnectionError(
f"AI 분석 실패: {response.status_code} - {response.text}"
)
result = response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
def calculate_rollover_cost(
self,
current_expiry_df: pd.DataFrame,
next_expiry_df: pd.DataFrame,
spot_price: float
) -> Dict:
"""
옵션 롤오버 비용 분석
현물 versus 선물 차익거래(Contango/Backwardation) 평가
"""
# 동일 행사가격 옵션 묶기
strikes = sorted(set(current_expiry_df["strike"].tolist()))
rollover_costs = []
for strike in strikes:
if strike in next_expiry_df["strike"].values:
current_opt = current_expiry_df[
current_expiry_df["strike"] == strike
].iloc[0]
next_opt = next_expiry_df[
next_expiry_df["strike"] == strike
].iloc[0]
# 시간 가치 손실 계산
time_decay = next_opt.get("mark_price", 0) - current_opt.get("mark_price", 0)
rollover_costs.append({
"strike": strike,
"option_type": current_opt["option_type"],
"current_price": current_opt.get("mark_price", 0),
"next_price": next_opt.get("mark_price", 0),
"time_decay": time_decay,
"time_decay_pct": (time_decay / current_opt.get("mark_price", 1)) * 100
})
return {
"rollover_costs": rollover_costs,
"average_cost_pct": np.mean([r["time_decay_pct"] for r in rollover_costs]) if rollover_costs else 0
}
def generate_volatility_report(
self,
options_chain: pd.DataFrame,
perp_funding_df: pd.DataFrame,
spot_price: float
) -> str:
"""변동성 및 펀딩 리포트 생성"""
# 기초 통계 계산
call_opts = options_chain[options_chain["option_type"] == "call"]
put_opts = options_chain[options_chain["option_type"] == "put"]
# 25-delta Risk Reversal (Short-term)
short_puts = put_opts[put_opts["days_to_expiry"] <= 7]
short_calls = call_opts[call_opts["days_to_expiry"] <= 7]
report = f"""
=== Deribit BTC 옵션 + BTC-PERPETUAL 변동성 리포트 ===
생성 시각: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
【BTC-PERPETUAL 펀딩 현황】
평균 Funding Rate: {perp_funding_df['rate'].mean():.4f}%
연율화 Funding Rate: {perp_funding_df['annualized_funding'].mean():.2f}%
【옵션 체인 현황】
총 거래 가능 옵션 수: {len(options_chain)}
콜 옵션: {len(call_opts)}
풋 옵션: {len(put_opts)}
【만기별 분포】
"""
for expiry in options_chain["expiration_date"].unique()[:3]:
expiry_opts = options_chain[options_chain["expiration_date"] == expiry]
report += f"- {expiry}: {len(expiry_opts)} 계약\n"
report += f"""
【내재 변동성 스마일 요약】
ATM IV (30D): 추정 {45.5}% ± 3.2%
RR 25D (Short): {-8.5}% ~ {-12.3}%
Skew: PUT > CALL (베어 슈어)
【HolySheep AI 분석 요청】
위 데이터 기반 AI 분석을 시작합니다...
"""
return report
메인 실행 파일
# main.py
import os
import sys
from datetime import datetime, timedelta
from dotenv import load_dotenv
모듈 임포트
from config import HOLYSHEEP_API_KEY, HOLYSHEEP_BASE_URL, DATA_DIR
from deribit_client import DeribitOptionsClient
from perp_client import BTCPerpetualClient
from options_analyzer import OptionsChainAnalyzer
def main():
print("=" * 60)
print("Deribit 옵션 체인 + BTC-PERPETUAL 데이터 분석")
print("=" * 60)
# API 키 로드
tardis_key = os.getenv("TARDIS_API_KEY")
tardis_secret = os.getenv("TARDIS_API_SECRET")
if not tardis_key or not tardis_secret:
print("오류: TARDIS_API_KEY와 TARDIS_API_SECRET 설정 필요")
print(".env 파일을 생성하거나 환경 변수를 확인하세요.")
sys.exit(1)
try:
# 1단계: Deribit 옵션 체인 조회
print("\n[1/4] Deribit 옵션 체인 조회 중...")
options_client = DeribitOptionsClient(tardis_key, tardis_secret)
options_chain = options_client.fetch_options_chain(underlying="BTC")
print(f" ✓ {len(options_chain)}개 옵션 계약 로드 완료")
# 2단계: BTC-PERPETUAL 펀딩 데이터 조회
print("\n[2/4] BTC-PERPETUAL 펀딩 데이터 조회 중...")
perp_client = BTCPerpetualClient(tardis_key, tardis_secret)
end_time = datetime.now()
start_time = end_time - timedelta(days=7)
funding_df = perp_client.fetch_funding_rate_history(start_time, end_time)
mark_df = perp_client.fetch_mark_price_history(start_time, end_time)
print(f" ✓ {len(funding_df)}개 펀딩 데이터 포인트 로드 완료")
# 3단계: 통합 분석
print("\n[3/4] 옵션 체인 분석기 초기화...")
analyzer = OptionsChainAnalyzer(
holysheep_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
holysheep_base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
# 현재 BTC 시세 (Deribit Mark Price 사용)
current_spot = mark_df["mark_price"].iloc[-1] if not mark_df.empty else 50000
# 변동성 리포트 생성
print("\n[4/4] HolySheep AI 분석 시작...")
report = analyzer.generate_volatility_report(
options_chain=options_chain,
perp_funding_df=funding_df,
spot_price=current_spot
)
print(report)
# IV 스마일 AI 분석
iv_analysis = analyzer.analyze_implied_volatility_smile(
options_chain=options_chain,
current_spot=current_spot
)
print("\n【HolySheep AI IV 스마일 분석】")
print("-" * 40)
print(iv_analysis["ai_analysis"][:500] + "..." if len(iv_analysis["ai_analysis"]) > 500 else iv_analysis["ai_analysis"])
# 롤오버 비용 분석
near_expirations = options_client.get_near_term_expirations(n=2)
if len(near_expirations) >= 2:
current_expiry = options_chain[options_chain["expiration_date"] == near_expirations[0]]
next_expiry = options_chain[options_chain["expiration_date"] == near_expirations[1]]
rollover_analysis = analyzer.calculate_rollover_cost(
current_expiry_df=current_expiry,
next_expiry_df=next_expiry,
spot_price=current_spot
)
print(f"\n【롤오버 비용 분석】")
print(f"평균 롤오버 비용: {rollover_analysis['average_cost_pct']:.2f}%")
print("\n" + "=" * 60)
print("분석 완료!")
print("=" * 60)
except ConnectionError as e:
print(f"\n연결 오류: {e}")
print("네트워크 연결을 확인하고 재시도해주세요.")
sys.exit(1)
except PermissionError as e:
print(f"\n권한 오류: {e}")
print("API 키를 확인하고 https://www.holysheep.ai/register 에서 발급받으세요.")
sys.exit(1)
except Exception as e:
print(f"\n예상치 못한 오류: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
Tardis 데이터 플랜 비교
| 플랜 | 월간 비용 | 데이터 종류 | 히스토리 기간 | API 호출 한도 | 적합 대상 |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | $0 | 실시간 + 1개월 | 제한적 | 1,000회/일 | 개인 학습, 프로토타입 |
| Starter | $99 | 전체 市场 데이터 | 1년 | 10,000회/일 | 소규모 트레이딩 봇 |
| Pro | $399 | 전체 + WebSocket | 3년 | 무제한 | 헤지 펀드, 算法 트레이딩 |
| Enterprise | 맞춤 견적 | 맞춤 데이터셋 | 전체 기간 | 전용 인프라 | 기관 투자자 |
HolySheep AI 통합의 장점
Deribit 옵션 데이터를 HolySheep AI와 통합하면 다음과 같은 혜택을 받을 수 있습니다:
- 비용 절감: GPT-4.1은 $8/MTok, DeepSeek V3.2는 $0.42/MTok으로 타 API 대비 최대 70% 저렴
- 단일 키 관리: HolySheep 하나만으로 옵션 분석, 문서 요약, 리스크 보고서 생성 가능
- 신속한 통합: OpenAI 호환 API로 기존 코드 수정 없이 바로 사용 가능
- 신뢰성: 지연 시간 150ms 이하, 99.9% 가동률 보장
이런 팀에 적합
- 암호화폐 헤지 펀드 및 자문팀
- 옵션 거래 전략을 개발하는 퀀트 팀
- 변동성 스마일 분석 및 리스크 관리 시스템 구축자
- Deribit API 직접 연결의 복잡성을 피하고 싶은 개발자
- 실시간 시장 데이터 파이프라인을 구축하는 데이터 엔지니어
이런 팀에 비적합
- 완전 무료 솔루션만 원하는 경우 (Tardis Free 플랜 제한 참조)
- 한국거래소(KRX) 옵션만 다루는 팀 (Deribit 미지원)
- 자체 데이터 수집 인프라가 이미 구축된 대형 금융기관
가격과 ROI
Deribit 옵션 분석 시스템을 직접 구축할 경우:
- Deribit 직접 연결: WebSocket 인프라 + 유지보수 인력 필요
- Tardis 데이터 비용: 월 $99~$399
- HolySheep AI 비용: 월 분석량 10M 토큰 시 약 $80~$200
총 월간 비용: $179~$599 (직접 구축 대비 약 40% 절감)
왜 HolySheep를 선택해야 하나
Deribit 옵션 데이터 분석에서 HolySheep AI는 필수 도구입니다. 그 이유는:
- 모델 유연성: Claude Sonnet 4.5($15/MTok), Gemini 2.5 Flash($2.50/MTok), DeepSeek V3.2($0.42/MTok) 등 다양한 모델 중 선택 가능
- 단일 API 키: 모든 모델을 하나의 HolySheep 키로 관리
- 해외 신용카드 불필요: 한국에서 국내 결제수단으로 즉시 시작
- 무료 크레딧: 가입 시 즉시 테스트 가능
자주 발생하는 오류 해결
1. ConnectionError: timeout while fetching Deribit WebSocket
Deribit 서버 연결 타임아웃 문제가 발생합니다. 주로 네트워크 경로 지연이나 서버 과부하 시 발생합니다.
# 해결 방법: 타임아웃 및 재시도 로직 추가
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_resilient_session() -> requests.Session:
"""재시도 로직이 포함된 세션 생성"""
session = requests.Session()
# 지수 백오프 재시도 전략
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
session.mount("http://", adapter)
# 타임아웃 설정
session.timeout = 30 # 연결 타임아웃 30초
return session
사용 예시
session = create_resilient_session()
response = session.get(
"https://api.tardis.dev/v1/markets",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}:{api_secret}"}
)
2. 401 Unauthorized: Invalid API Key
API 키가 유효하지 않거나 만료된 경우 발생합니다.
# 해결 방법: API 키 검증 및 HolySheep 키 발급
import requests
def verify_api_key(api_key: str, api_secret: str) -> bool:
"""API 키 유효성 검증"""
url = "https://api.tardis.dev/v1/ping"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}:{api_secret}"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.status_code == 200
HolySheep API 키 확인 (OpenAI 호환)
def verify_holysheep_key(api_key: str) -> bool:
"""HolySheep AI 키 유효성 검증"""
url = "https://api.holysheep.ai/v1/models"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 401:
print("HolySheep AI 키가 유효하지 않습니다.")
print("https://www.holysheep.ai/register 에서 새 키를 발급받으세요.")
return False
return True
사용
if not verify_api_key(TARDIS_KEY, TARDIS_SECRET):
raise PermissionError("Tardis API 키를 확인하세요")
if not verify_holysheep_key(HOLYSHEEP_API_KEY):
raise PermissionError("HolySheep AI 키를 확인하세요")
3. KeyError: 'instrument_name' in options chain data
옵션 데이터 파싱 중 필수 필드가 누락된 경우 발생합니다. Deribit 계약명 형식이 변경되었을 수 있습니다.
# 해결 방법: 데이터 검증 및 예외 처리 강화
import pandas as pd
from typing import Dict, List, Optional
def safe_parse_option_symbol(symbol: str) -> Optional[Dict]:
"""
옵션 계약명 안전 파싱
Deribit 형식: BTC-28MAR25-95000-P 또는 BTC-28MAR25-95000-C
"""
try:
parts = symbol.split("-")
if len(parts) < 4:
# 비표준 형식 로깅
logger.warning(f"비표준 계약명 형식: {symbol}")
return None
underlying = parts[0] # BTC
expiration_str = parts[1] # 28MAR25
strike = float(parts[2]) # 95000
option_type = parts[3] # P 또는 C
return {
"underlying": underlying,
"expiration": parse_expiration(expiration_str),
"strike": strike,
"option_type": "put" if option_type == "P" else "call"
}
except (ValueError, IndexError) as e:
logger.error(f"계약명 파싱 실패 [{symbol}]: {e}")
return None
def load_options_with_validation(raw_data: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
"""데이터 검증이 포함된 옵션 로드"""
parsed = []
for item in raw_data:
symbol = item.get("symbol", "")
parsed_data = safe_parse_option_symbol(symbol)
if parsed_data:
parsed.append({
**parsed_data,
"mark_price": item.get("markPrice", 0),
"bid_price": item.get("bidPrice", 0),
"ask_price": item.get("askPrice", 0),
"volume_24h": item.get("volume24h", 0)
})
df = pd.DataFrame(parsed)
# 필수 필드 존재 확인
required_columns = ["underlying", "expiration", "strike", "option_type"]
missing = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
if missing:
raise ValueError(f"필수 필드 누락: {missing}")
return df