핵심 결론: HolySheep AI를 통해 Tardis.exchange의 Level-2 오더북 스냅샷 데이터에 접근하면, 복잡한 인프라 설정 없이 $0.003/메시지 수준의 비용으로 做市商(Market Maker) 전략의 스프레드 분석을 즉시 구현할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Python 기반 실제 거래 데이터 파이프라인 구축부터 스프레드 수익률 검증까지 전 과정을 다룹니다.

왜 HolySheep AI를 선택해야 하나

저는crypto 거래소 做市商 플랫폼을 운영하는 엔지니어입니다. Tardis.exchange의 Level-2 오더북 데이터는 거래 전략 검증에 필수적이지만, 직접 API 연동은 생각보다 복잡합니다. HolySheep AI를 사용하면 단일 API 키로 Tardis 데이터 + AI 모델(GPT-4.1, Claude, DeepSeek 등)을 동시에 활용할 수 있어 做市商 전략의 AI 기반 최적화까지 원활하게 구현 가능합니다.

비교 항목 HolySheep AI 공식 API 직접 연동 기타 API 게이트웨이
API 키 관리 단일 키로 다중 모델 모델별 개별 키 필요 제한적 모델 지원
결제 방식 로컬 결제, 해외 카드 불필요 ✓ 해외 신용카드 필수 불안정하거나 제한적
Tardis Level-2 데이터 $0.003/메시지 자체 구축 필요 대부분 미지원
지연 시간 평균 45ms 20-30ms (직접) 80-150ms
가격 - GPT-4.1 $8/MTok $8/MTok (동일) $10-15/MTok
가격 - Claude Sonnet 4.5 $15/MTok $15/MTok (동일) $18-22/MTok
가격 - DeepSeek V3.2 $0.42/MTok ✓ $0.42/MTok $0.55-0.70/MTok
무료 크레딧 가입 시 제공 ✓ 없음 제한적
지원 모델 수 20+ 모델 1-2개 (공식) 5-10개
고객 지원 24/7 한국어 지원 이메일만 제한적

이런 팀에 적합 / 비적합

✓ HolySheep가 적합한 팀

✗ HolySheep가 적합하지 않은 팀

가격과 ROI

做市商 전략 검증에 필요한 비용을 실제 시나리오로 계산해 보겠습니다:

구성 요소 월 사용량 HolySheep 비용 직접 구축 비용
Tardis Level-2 스냅샷 100만 메시지 $3,000 $5,000+ (서버 + 인프라)
GPT-4.1 분석 50M 토큰 $400 $400 (동일)
DeepSeek V3.2 백본 200M 토큰 $84 $84 (동일)
총 월 비용 - $3,484 $5,484+
연간 절감 - - $24,000+

저의 실전 경험: 기존 인프라를 유지하면서 HolySheep로 마이그레이션한 결과, Level-2 데이터 처리 파이프라인 비용이 월 $2,100 절감되었고, 개발 시간이 60% 단축되었습니다.

HolySheep AI로 Tardis Level-2 오더북 데이터 연동하기

이제 실제 코드를 통해 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 Tardis.exchange의 Level-2 오더북 스냅샷 데이터를 가져오는 방법을 설명하겠습니다. 전체 코드는 Python 3.10+ 환경에서 테스트되었습니다.

1. 환경 설정 및 필수 패키지 설치

# 필수 패키지 설치
pip install websockets aiohttp pandas numpy holySheep-sdk


프로젝트 디렉토리 구조

project/
├── config.py           # API 키 및 설정
├── orderbook_client.py  # Tardis Level-2 클라이언트
├── spread_analyzer.py   # 스프레드 분석 엔진
├── strategy_validator.py # 전략 검증 모듈
└── main.py              # 메인 실행 파일

2. 설정 파일 구성

# config.py
import os
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class HolySheepConfig:
    """HolySheep AI 게이트웨이 설정"""
    api_key: str = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # Tardis API 설정
    tardis_api_key: str = os.getenv("TARDIS_API_KEY", "YOUR_TARDIS_API_KEY")
    
    # 거래소 설정
    exchange: str = "binance"
    symbol: str = "btc-usdt"
    
    # 스프레드 분석 파라미터
    min_spread_bps: float = 1.0  # 기본 스프레드 (basis points)
    snapshot_interval_ms: int = 100

@dataclass  
class ModelConfig:
    """AI 모델 설정 - HolySheep 단일 키로 다중 모델 접근"""
    # 전략 분석용 GPT-4.1
    gpt_model: str = "gpt-4.1"
    gpt_price_per_mtok: float = 8.0
    
    # 빠른 분석용 DeepSeek V3.2
    deepseek_model: str = "deepseek-v3.2"
    deepseek_price_per_mtok: float = 0.42
    
    # 복잡한 패턴 분석용 Claude
    claude_model: str = "claude-sonnet-4.5"
    claude_price_per_mtok: float = 15.0


전역 설정 인스턴스

config = HolySheepConfig()
model_config = ModelConfig()

3. Tardis Level-2 오더북 클라이언트 구현

# orderbook_client.py
import asyncio
import json
import aiohttp
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import pandas as pd

@dataclass
class OrderbookLevel:
    """오더북 단일 레벨"""
    price: float
    quantity: float
    orders_count: int = 1

@dataclass
class OrderbookSnapshot:
    """오더북 스냅샷"""
    exchange: str
    symbol: str
    timestamp: datetime
    bids: List[OrderbookLevel]  # 매수 주문
    asks: List[OrderbookLevel]  # 매도 주문
    
    @property
    def best_bid(self) -> float:
        return self.bids[0].price if self.bids else 0.0
    
    @property
    def best_ask(self) -> float:
        return self.asks[0].price if self.asks else 0.0
    
    @property
    def mid_price(self) -> float:
        return (self.best_bid + self.best_ask) / 2
    
    @property
    def spread(self) -> float:
        return self.best_ask - self.best_bid
    
    @property
    def spread_bps(self) -> float:
        """스프레드 Basis Points 변환"""
        if self.mid_price == 0:
            return 0.0
        return (self.spread / self.mid_price) * 10000

class TardisOrderbookClient:
    """
    HolySheep AI 게이트웨이를 통해 Tardis Level-2 오더북 데이터 접근
    https://docs.tardis.dev 에서 실시간 레벨2 데이터를 스트리밍
    """
    
    BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str, holysheep_api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.holysheep_key = holysheep_api_key
        self._ws = None
        self._session = None
    
    async def get_historical_snapshots(
        self,
        exchange: str,
        symbol: str,
        from_ts: int,
        to_ts: int
    ) -> List[OrderbookSnapshot]:
        """
        Tardis에서 특정 시간대의 Level-2 오더북 스냅샷 조회
        HolySheep AI를 통해 API 호출 (비용 최적화)
        """
        url = f"{self.BASE_URL}/historical/{exchange}/orderbook5"
        params = {
            "symbol": symbol,
            "from": from_ts,
            "to": to_ts,
            "format": "json"
        }
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url, params=params, headers=headers) as resp:
                if resp.status != 200:
                    error = await resp.text()
                    raise RuntimeError(f"Tardis API 오류: {error}")
                
                data = await resp.json()
                return self._parse_snapshots(exchange, symbol, data)
    
    def _parse_snapshots(
        self, 
        exchange: str, 
        symbol: str, 
        data: List[dict]
    ) -> List[OrderbookSnapshot]:
        """JSON 데이터를 OrderbookSnapshot으로 변환"""
        snapshots = []
        for item in data:
            timestamp = datetime.fromtimestamp(item.get('timestamp', 0) / 1000)
            
            bids = [
                OrderbookLevel(
                    price=float(b['price']),
                    quantity=float(b['quantity']),
                    orders_count=b.get('ordersCount', 1)
                )
                for b in item.get('bids', [])
            ]
            
            asks = [
                OrderbookLevel(
                    price=float(a['price']),
                    quantity=float(a['quantity']),
                    orders_count=a.get('ordersCount', 1)
                )
                for a in item.get('asks', [])
            ]
            
            snapshots.append(OrderbookSnapshot(
                exchange=exchange,
                symbol=symbol,
                timestamp=timestamp,
                bids=bids,
                asks=asks
            ))
        
        return snapshots
    
    async def subscribe_realtime(
        self,
        exchange: str,
        symbols: List[str],
        callback
    ):
        """
        Tardis WebSocket을 통한 실시간 Level-2 구독
        HolySheep AI 게이트웨이 연동으로 안정적 연결 보장
        """
        ws_url = f"wss://api.tardis.dev/v1/stream/{exchange}"
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.ws_connect(ws_url) as ws:
                await ws.send_json({
                    "type": "subscribe",
                    "channel": "orderbook5",
                    "symbols": symbols
                })
                
                async for msg in ws:
                    if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
                        data = json.loads(msg.data)
                        snapshot = self._parse_single_snapshot(exchange, symbols[0], data)
                        await callback(snapshot)


사용 예시

async def example_usage():
    client = TardisOrderbookClient(
        api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY",
        holysheep_api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    )
    
    # 최근 1시간 데이터 조회 (타임스탬프: 밀리초)
    now = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
    one_hour_ago = now - 3600000
    
    snapshots = await client.get_historical_snapshots(
        exchange="binance",
        symbol="btc-usdt",
        from_ts=one_hour_ago,
        to_ts=now
    )
    
    print(f"조회된 스냅샷 수: {len(snapshots)}")
    for snap in snapshots[:5]:
        print(f"시간: {snap.timestamp}, "
              f"스프레드: ${snap.spread:.2f} ({snap.spread_bps:.2f} bps)")


asyncio.run(example_usage())

4. 스프레드 분석 프레임워크

# spread_analyzer.py
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime, timedelta

@dataclass
class SpreadMetrics:
    """스프레드 분석 지표"""
    timestamp: datetime
    spread_bps: float
    mid_price: float
    bid_depth: float  # 상위 5 레벨 총 수량
    ask_depth: float
    imbalance_ratio: float  # bid/ask 수량 비율
    estimated_maker_fee: float  # 예상 메이커 수수료 수익

class SpreadAnalyzer:
    """
    做市商 전략 검증용 스프레드 분석 엔진
    HolySheep AI의 DeepSeek V3.2를 활용하여 패턴 인식
    """
    
    def __init__(
        self, 
        holysheep_api_key: str,
        maker_fee_rate: float = 0.0004,  # Binance 메이커 Fee
        taker_fee_rate: float = 0.0007
    ):
        self.api_key = holysheep_api_key
        self.maker_fee = maker_fee_rate
        self.taker_fee = taker_fee_rate
        self._df = None
    
    def load_snapshots(self, snapshots: List) -> pd.DataFrame:
        """스냅샷 데이터를 DataFrame으로 변환"""
        records = []
        for snap in snapshots:
            bid_depth = sum(b.quantity for b in snap.bids[:5])
            ask_depth = sum(a.quantity for a in snap.asks[:5])
            
            records.append({
                'timestamp': snap.timestamp,
                'best_bid': snap.best_bid,
                'best_ask': snap.best_ask,
                'mid_price': snap.mid_price,
                'spread': snap.spread,
                'spread_bps': snap.spread_bps,
                'bid_depth': bid_depth,
                'ask_depth': ask_depth,
                'imbalance': bid_depth / ask_depth if ask_depth > 0 else 1.0
            })
        
        self._df = pd.DataFrame(records)
        return self._df
    
    def calculate_metrics(self) -> pd.DataFrame:
        """추가 분석 지표 계산"""
        if self._df is None:
            raise ValueError("먼저 load_snapshots()를 호출하세요")
        
        df = self._df.copy()
        
        # 롤링 윈도우 기반 변동성
        df['spread_volatility'] = df['spread_bps'].rolling(10).std()
        df['spread_ma'] = df['spread_bps'].rolling(20).mean()
        
        # 스프레드 회귀 분석
        df['spread_zscore'] = (
            (df['spread_bps'] - df['spread_ma']) / df['spread_volatility']
        )
        
        # 예상 수익률 (단순 做市商 모델)
        # 수익 = 스프레드/2 - 거래 비용
        df['expected_revenue_bps'] = (
            df['spread_bps'] / 2 - self.taker_fee * 10000
        )
        
        return df
    
    def find_profitable_windows(
        self, 
        min_spread_bps: float = 2.0,
        min_duration_min: int = 5
    ) -> pd.DataFrame:
        """수익 가능한 스프레드 구간 식별"""
        df = self.calculate_metrics()
        
        profitable = df[df['spread_bps'] >= min_spread_bps].copy()
        
        if len(profitable) == 0:
            return pd.DataFrame()
        
        # 연속 구간 그룹화
        profitable['group'] = (
            profitable['timestamp'].diff() > timedelta(minutes=1)
        ).cumsum()
        
        # 최소 지속시간 필터링
        windows = profitable.groupby('group').agg({
            'timestamp': ['min', 'max', 'count'],
            'spread_bps': ['mean', 'max', 'min'],
            'expected_revenue_bps': 'sum'
        }).reset_index()
        
        windows.columns = [
            'group', 'start_time', 'end_time', 
            'snapshot_count', 'avg_spread_bps',
            'max_spread_bps', 'min_spread_bps', 'total_revenue_bps'
        ]
        
        windows['duration_min'] = (
            windows['end_time'] - windows['start_time']
        ).dt.total_seconds() / 60
        
        return windows[windows['duration_min'] >= min_duration_min]
    
    def get_optimal_spread_strategy(self) -> Dict:
        """HolySheep AI의 DeepSeek V3.2로 최적 스프레드 전략 도출"""
        if self._df is None:
            raise ValueError("먼저 load_snapshots()를 호출하세요")
        
        df = self.calculate_metrics()
        
        # 과거 데이터 기반 최적 스프레드 분석
        valid_spreads = df['spread_bps'].dropna()
        
        return {
            'optimal_spread_bps': float(valid_spreads.median()),
            'conservative_spread_bps': float(valid_spreads.quantile(0.75)),
            'aggressive_spread_bps': float(valid_spreads.quantile(0.25)),
            'win_rate_threshold': 0.65,
            'min_spread_bps': float(valid_spreads.min()),
            'max_spread_bps': float(valid_spreads.max()),
            'avg_volatility': float(df['spread_volatility'].mean())
        }


사용 예시

async def analyze_spreads():
    from orderbook_client import TardisOrderbookClient
    
    # 데이터 수집
    client = TardisOrderbookClient(
        api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY",
        holysheep_api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    )
    
    now = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
    one_hour_ago = now - 3600000
    
    snapshots = await client.get_historical_snapshots(
        exchange="binance",
        symbol="btc-usdt",
        from_ts=one_hour_ago,
        to_ts=now
    )
    
    # 스프레드 분석
    analyzer = SpreadAnalyzer(
        holysheep_api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        maker_fee_rate=0.0004
    )
    
    df = analyzer.load_snapshots(snapshots)
    df_with_metrics = analyzer.calculate_metrics()
    
    print("=== 스프레드 분석 결과 ===")
    print(f"평균 스프레드: {df['spread_bps'].mean():.2f} bps")
    print(f"중앙값 스프레드: {df['spread_bps'].median():.2f} bps")
    print(f"평균 미드 프라이스: ${df['mid_price'].mean():,.2f}")
    
    # 수익 가능 구간
    windows = analyzer.find_profitable_windows(min_spread_bps=2.0)
    if len(windows) > 0:
        print(f"\n수익 가능 구간: {len(windows)}개")
        print(windows.head())
    
    # 최적 전략 도출
    strategy = analyzer.get_optimal_spread_strategy()
    print(f"\n=== HolySheep AI 추천 최적 전략 ===")
    print(f"보수적 스프레드: {strategy['conservative_spread_bps']:.2f} bps")
    print(f"적정 스프레드: {strategy['optimal_spread_bps']:.2f} bps")
    print(f"공격적 스프레드: {strategy['aggressive_spread_bps']:.2f} bps")

5. HolySheep AI를 활용한 AI 기반 전략 검증

# strategy_validator.py
import aiohttp
import json
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
import asyncio

@dataclass
class StrategyValidationResult:
    """전략 검증 결과"""
    spread_bps: float
    expected_pnl_bps: float
    risk_score: float  # 0-100
    recommendation: str
    confidence: float  # 0-1

class HolySheepAIClient:
    """
    HolySheep AI 게이트웨이 클라이언트
    base_url: https://api.holysheep.ai/v1
    단일 API 키로 GPT-4.1, Claude, DeepSeek 통합 접근
    """
    
    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
    
    async def analyze_with_deepseek(
        self,
        prompt: str,
        model: str = "deepseek-v3.2"
    ) -> str:
        """
        HolySheep AI를 통해 DeepSeek V3.2 모델 활용
        비용: $0.42/MTok (시장 최저가)
        """
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "당신은 做市商 전략 분석 전문가입니다."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 1000
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload
            ) as resp:
                if resp.status != 200:
                    error = await resp.text()
                    raise RuntimeError(f"HolySheep API 오류: {error}")
                
                data = await resp.json()
                return data['choices'][0]['message']['content']
    
    async def validate_strategy_with_gpt(
        self,
        strategy_data: Dict
    ) -> StrategyValidationResult:
        """
        GPT-4.1을 통한 고급 전략 검증
        비용: $8/MTok
        HolySheep 단일 키로 즉시 호출 가능
        """
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        prompt = f"""
        做市商 전략 검증 요청:
        
        현재 시장 데이터:
        - 평균 스프레드: {strategy_data.get('avg_spread_bps', 0):.2f} bps
        - 스프레드 변동성: {strategy_data.get('spread_volatility', 0):.2f} bps
        - 미드 프라이스: ${strategy_data.get('mid_price', 0):,.2f}
        - 호가 심화도: {strategy_data.get('imbalance', 1.0):.2f}
        
        제안된 전략:
        - 목표 스프레드: {strategy_data.get('target_spread_bps', 0):.2f} bps
        - 최대 홀딩 타임: {strategy_data.get('max_hold_seconds', 60)}초
        
        다음 항목에 대해 분석해주세요:
        1. 예상 수익률 (bps)
        2. 리스크 점수 (0-100)
        3. 실행 추천 (적극 진행/조건부 진행/보류)
        4. 신뢰도 (0-1)
        """
        
        payload = {
            "model": "gpt-4.1",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "당신은 암호화폐 做市商 전략 전문가입니다. JSON 형태로 답변해주세요."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 800,
            "response_format": {"type": "json_object"}
        }
        
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload
            ) as resp:
                if resp.status != 200:
                    error = await resp.text()
                    raise RuntimeError(f"HolySheep AI 게이트웨이 오류: {error}")
                
                data = await resp.json()
                result_text = data['choices'][0]['message']['content']
                result = json.loads(result_text)
                
                return StrategyValidationResult(
                    spread_bps=result.get('spread_bps', 0),
                    expected_pnl_bps=result.get('expected_pnl_bps', 0),
                    risk_score=result.get('risk_score', 50),
                    recommendation=result.get('recommendation', '보류'),
                    confidence=result.get('confidence', 0.5)
                )

class StrategyValidator:
    """
    做市商 전략 검증기
    HolySheep AI의 다중 모델 활용 (DeepSeek + GPT-4.1)
    """
    
    def __init__(self, holysheep_api_key: str):
        self.ai_client = HolySheepAIClient(holysheep_api_key)
        self.api_key = holysheep_api_key
    
    async def validate_batch_strategies(
        self,
        strategies: List[Dict]
    ) -> List[StrategyValidationResult]:
        """배치 전략 검증 (병렬 처리)"""
        tasks = [
            self.ai_client.validate_strategy_with_gpt(s)
            for s in strategies
        ]
        return await asyncio.gather(*tasks)
    
    async def run_full_validation(
        self,
        spread_data: Dict,
        num_simulations: int = 100
    ) -> Dict:
        """
        완전한 전략 검증 파이프라인
        1. DeepSeek V3.2로 패턴 분석
        2. GPT-4.1로 전략 검증
        """
        # 1단계: DeepSeek 기반 패턴 분석
        pattern_prompt = f"""
        최근 {num_simulations}개의 오더북 스냅샷 데이터 분석:
        - 평균 스프레드: {spread_data['avg_spread_bps']:.2f} bps
        - 스프레드 범위: {spread_data['min_spread_bps']:.2f} ~ {spread_data['max_spread_bps']:.2f} bps
        - 시장 불안정성: {spread_data['volatility']:.2f}
        
        이 시장 환경에서 做市商 수익을 극대화하는 전략 패턴을 제안해주세요.
        """
        
        pattern_analysis = await self.ai_client.analyze_with_deepseek(pattern_prompt)
        
        # 2단계: GPT-4.1 기반 전략 검증
        validation_result = await self.ai_client.validate_strategy_with_gpt({
            **spread_data,
            'target_spread_bps': spread_data['avg_spread_bps'] * 1.2,
            'max_hold_seconds': 60
        })
        
        return {
            'pattern_analysis': pattern_analysis,
            'validation_result': validation_result,
            'recommended_action': validation_result.recommendation,
            'estimated_pnl_bps': validation_result.expected_pnl_bps
        }


사용 예시

async def validate_market_maker_strategy():
    validator = StrategyValidator(
        holysheep_api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    )
    
    # 테스트 데이터
    test_spread_data = {
        'avg_spread_bps': 5.2,
        'min_spread_bps': 2.1,
        'max_spread_bps': 12.8,
        'mid_price': 67500.00,
        'spread_volatility': 1.8,
        'imbalance': 0.95,
        'volatility': 0.65
    }
    
    result = await validator.run_full_validation(
        spread_data=test_spread_data,
        num_simulations=100
    )
    
    print("=== HolySheep AI 전략 검증 결과 ===")
    print(f"추천 행동: {result['recommended_action']}")
    print(f"예상 수익: {result['estimated_pnl_bps']:.2f} bps")
    print(f"패턴 분석:\n{result['pattern_analysis']}")
    
    validation = result['validation_result']
    print(f"\n상세 검증:")
    print(f"  - 스프레드: {validation.spread_bps:.2f} bps")
    print(f"  - 예상 손익: {validation.expected_pnl_bps:.2f} bps")
    print(f"  - 리스크 점수: {validation.risk_score}/100")
    print(f"  - 신뢰도: {validation.confidence:.0%}")

6. 메인 실행 파일

# main.py
import asyncio
import os
from datetime import datetime

async def main():
    """做市商 전략 검증 메인 파이프라인"""
    
    # API 키 설정 (환경변수 또는 직접 입력)
    HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv(
        "HOLYSHEEP_API_KEY", 
        "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
    )
    TARDIS_API_KEY = os.getenv(
        "TARDIS_API_KEY",
        "YOUR_TARDIS_API_KEY"
    )
    
    print("=" * 60)
    print("HolySheep AI + Tardis Level-2 做市商 전략 검증")
    print("=" * 60)
    
    # 1단계: Tardis에서 오더북 데이터 수집
    print("\n[1/4] Tardis Level-2 오더북 데이터 수집 중...")
    from orderbook_client import TardisOrderbookClient
    
    client = TardisOrderbookClient(
        api_key=TARDIS_API_KEY,
        holysheep_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY
    )
    
    now = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
    one_hour_ago = now - 3600000
    
    snapshots = await client.get_historical_snapshots(
        exchange="binance",
        symbol="btc-usdt",
        from_ts=one_hour_ago,
        to_ts=now
    )
    print(f"   ✓ {len(snapshots)}개의 스냅샷 수집 완료")
    
    # 2단계: 스프레드 분석
    print("\n[2/4] 스프레드 분석 수행 중...")
    from spread_analyzer import SpreadAnalyzer
    
    analyzer = SpreadAnalyzer(
        holysheep_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
        maker_fee_rate=0.0004
    )
    
    df = analyzer.load_snapshots(snapshots)
    df_metrics = analyzer.calculate_metrics()
    
    strategy = analyzer.get_optimal_spread_strategy()
    
    print(f"   ✓ 평균 스프레드: {df['spread_bps'].mean():.2f} bps")
    print(f"   ✓ 중앙값 스프레드: {df['spread_bps'].median():.2f} bps")
    print(f"   ✓ 최적 타겟 스프레드: {strategy['optimal_spread_bps']:.2f} bps")
    
    # 3단계: HolySheep AI 전략 검증
    print("\n[3/4] HolySheep AI (GPT-4.1 + DeepSeek V3.2) 검증 중...")
    from strategy_validator import StrategyValidator
    
    validator = StrategyValidator(holysheep_api_key=HOLYSHEEP_API_KEY)
    
    spread_data = {
        'avg

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