암호화폐 고빈도 트레이딩에서 가장 중요한 것은 실시간 시장 데이터의 질과 지연 시간입니다. 저는 3개월간 HolySheep AI를 통해 Tardis의 현물逐笔(체결) 데이터를 연동하고, 이 데이터를 기반으로 LSTM·XGBoost 시그널 모델을 학습시킨实践经验을 공유합니다. 이 글은 HolySheep AI의 결제 편의성과 글로벌 API 통합能力和 Tardis의 상세 시장 데이터를 결합하여 프로덕션 레벨 트레이딩 시스템을 구축하는 전체 워크플로우를 다룹니다.
왜 Tardis인가? HolySheep가 필요한 이유
Tardis는 Binance, Bybit, OKX 등 주요 거래소의 실시간 현물 체결 내역·호가창 데이터를毫秒 단위로 제공하는 전문 마켓 데이터 솔루션입니다. 하지만 해외 서비스 특성상:
- 해외 신용카드 필수 — 국내 개발자 진입 장벽
- 단일 거래소 API 키 관리 부담
- 다중 소스 데이터 파이프라인 통합 복잡도 증가
저는 HolySheep AI의 로컬 결제 지원과 단일 API 키로 다중 모델·다중 데이터 소스를 관리하는 기능을 활용하여 이 문제를 해결했습니다. 특히 HolySheep AI의 base_url인 https://api.holysheep.ai/v1을 통해 Tardis 엔드포인트에 안정적으로 연결되며, 동시에 LLM 기반 시그널 분석 파이프라인까지同一 환경에서 운영 가능합니다.
아키텍처 개요: HolySheep × Tardis × ML 시그널 파이프라인
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep AI Gateway │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────────┐ │
│ │ Tardis API │ │ LLM APIs │ │ Data Pipeline Layer │ │
│ │ (Market │ │ (Claude, │ │ (Feature Engineering) │ │
│ │ Data) │ │ GPT-4.1) │ │ │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ High-Frequency Signal Engine │ │
│ │ • Tick-by-tick feature extraction │ │
│ │ • Real-time momentum calculation │ │
│ │ • Volume-weighted price change │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘필수 환경 구성
# requirements.txt — HolySheep + Tardis 연동을 위한 핵심 의존성
설치: pip install -r requirements.txt
핵심 라이브러리
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
requests>=2.31.0
비동기 실시간 데이터 처리
aiohttp>=3.9.0
asyncio>=3.4.3
Tardis 실시간 WebSocket 클라이언트
Tardis Machine API: https://docs.tardis.dev/
tardis-machine>=1.5.0
ML 모델링 (시그널 학습용)
scikit-learn>=1.3.0
xgboost>=2.0.0
tensorflow>=2.15.0 # LSTM 모델용
HolySheep AI SDK
openai>=1.12.0 # HolySheep는 OpenAI 호환 인터페이스 제공
모니터링 및 로깅
structlog>=24.1.0
prometheus-client>=0.19.0# config/settings.py — HolySheep AI 및 Tardis 설정
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class HolySheepConfig:
"""HolySheep AI 게이트웨이 설정"""
# ★ 중요: 반드시 HolySheep의 base_url 사용
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
api_key: str = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "")
timeout: int = 30 # 초 단위 타임아웃
max_retries: int = 3
@dataclass
class TardisConfig:
"""Tardis Machine API 설정"""
# Tardis 실시간 데이터 엔드포인트
ws_url: str = "wss://stream.tardis.dev/v1/stream"
# 현물 거래소 선택 (Binance, Bybit, OKX 등)
exchange: str = "binance"
# 채널 유형: trades(체결), book30(호가창 30단계)
channels: list = None
def __post_init__(self):
if self.channels is None:
self.channels = ["trades"]
@dataclass
class TradingConfig:
"""트레이딩 피처 설정"""
# 피처 윈도우 크기 (체결 수 기준)
window_size: int = 100
# 피처 계산 간격 (밀리초)
calc_interval_ms: int = 100
# 시그널 학습용 라벨 윈도우 (前瞻窗口)
lookahead_ticks: int = 10
환경 변수에서 HolySheep API 키 로드
HOLYSHEEP_CONFIG = HolySheepConfig(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
)
TARDIS_CONFIG = TardisConfig(
exchange="binance",
channels=["trades"]
)
TRADING_CONFIG = TradingConfig(
window_size=100,
lookahead_ticks=10
)Step 1: HolySheep AI SDK로 Tardis 데이터 연동
HolySheep AI는 OpenAI 호환 인터페이스를 제공하지만, Tardis는 REST/WebSocket 기반 마켓 데이터 API입니다. 따라서 다음과 같은 하이브리드 접근법을 사용합니다:
# clients/holy_sheep_client.py — HolySheep AI 클라이언트 설정
from openai import OpenAI
from typing import List, Dict, Any, Optional
import json
import structlog
logger = structlog.get_logger()
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI 게이트웨이 클라이언트
주요 기능:
1. HolySheep를 통한 LLM API 호출 (Claude, GPT-4.1, Gemini 등)
2. HolySheep의 글로벌 라우팅을 통한 안정적인 연결
HolySheep의 단일 API 키로 모든 모델 통합 가능
"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
"""
Args:
api_key: HolySheep AI API 키
base_url: HolySheep 게이트웨이 엔드포인트 (고정값)
"""
self.client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url=base_url,
timeout=30.0,
max_retries=3
)
self.logger = logger.bind(service="holy_sheep_client")
# 지원 모델 매핑 (HolySheep 가격 기준)
self.model_prices = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 32.0}, # $8/MTok 입력
"claude-sonnet-4-5": {"input": 15.0, "output": 75.0}, # $15/MTok
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.0}, # $2.50/MTok
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68} # $0.42/MTok
}
def analyze_market_context(self,
trades_summary: str,
model: str = "deepseek-v3.2") -> Dict[str, Any]:
"""
체결 데이터 요약을 HolySheep AI로 분석
Args:
trades_summary: 체결 데이터 텍스트 요약
model: 사용할 모델 (HolySheep가 자동 라우팅)
Returns:
LLM 분석 결과
"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": """당신은 암호화폐 고빈도 트레이딩 분석가입니다.
체결 패턴을 분석하고 짧은指导意见를 제공하세요."""
},
{
"role": "user",
"content": f"최근 체결 데이터:\n{trades_summary}\n\n단기 시그널 분석:"
}
],
temperature=0.3,
max_tokens=500
)
result = {
"analysis": response.choices[0].message.content,
"model_used": model,
"usage": {
"input_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"output_tokens": response.usage.completion_tokens,
"estimated_cost": self._calculate_cost(
model,
response.usage.prompt_tokens,
response.usage.completion_tokens
)
}
}
self.logger.info("LLM_analysis_completed",
model=model,
cost_cents=result["usage"]["estimated_cost"])
return result
except Exception as e:
self.logger.error("LLM_analysis_failed", error=str(e))
raise
def _calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""토큰 사용량 기반 비용 계산 (센트 단위)"""
prices = self.model_prices.get(model, {"input": 0, "output": 0})
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * prices["input"] * 100 # 센트
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * prices["output"] * 100
return round(input_cost + output_cost, 4)
def batch_analyze_signals(self,
signals: List[str],
model: str = "deepseek-v3.2") -> List[Dict]:
"""배치 모드로 다중 시그널 분석 (비용 최적화)"""
results = []
for signal in signals:
try:
result = self.analyze_market_context(signal, model)
results.append(result)
except Exception as e:
self.logger.warning("Signal_analysis_failed",
signal=signal[:50],
error=str(e))
results.append({"error": str(e), "signal": signal[:50]})
return results
=============================================================================
사용 예시
=============================================================================
if __name__ == "__main__":
import os
# HolySheep API 키 설정
holy_sheep = HolySheepAIClient(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
)
# 체결 데이터 분석 테스트
sample_trades = """
BTCUSDT 체결 내역 (최근 1초):
- 09:15:23.123: 매수 0.5 BTC @ 67,234.50
- 09:15:23.234: 매도 0.3 BTC @ 67,235.00
- 09:15:23.456: 매수 1.2 BTC @ 67,236.00
총 체결량: 2.0 BTC, 가중평균가: 67,235.50
"""
result = holy_sheep.analyze_market_context(sample_trades, model="deepseek-v3.2")
print(f"분석 결과: {result['analysis']}")
print(f"사용 모델: {result['model_used']}")
print(f"예상 비용: ${result['usage']['estimated_cost']}")Step 2: Tardis 실시간 체결 데이터 수집
# clients/tardis_client.py — Tardis Machine API 실시간 체결 수집
import asyncio
import json
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Callable, Optional, Any
from collections import deque
import structlog
import aiohttp
logger = structlog.get_logger()
@dataclass
class Trade:
"""개별 체결 데이터 구조"""
timestamp: int # Unix timestamp (밀리초)
price: float # 체결 가격
amount: float # 체결 수량
side: str # "buy" 또는 "sell"
trade_id: int # 체결 ID
exchange: str # 거래소명
@property
def value(self) -> float:
"""체결 금액 (price × amount)"""
return self.price * self.amount
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"timestamp": self.timestamp,
"price": self.price,
"amount": self.amount,
"side": self.side,
"trade_id": self.trade_id,
"exchange": self.exchange,
"value": self.value
}
class TardisRealtimeCollector:
"""
Tardis Machine API 실시간 체결 수집기
Tardis는 Binance, Bybit, OKX 등 다수 거래소의 실시간 마켓 데이터를
WebSocket을 통해 제공한다. HolySheep와 함께 사용하면:
- 다중 거래소 데이터 통합
- LLM 기반 실시간 분석 파이프라인 구축 가능
Tardis API 문서: https://docs.tardis.dev/
"""
def __init__(self,
api_token: str,
exchanges: List[str] = None,
symbols: List[str] = None,
buffer_size: int = 10000):
"""
Args:
api_token: Tardis Machine API 토큰
exchanges: 구독할 거래소 목록 (기본: ["binance"])
symbols: 구독할 심볼 목록 (기본: ["btcusdt"])
buffer_size: 메모리 버퍼 크기
"""
self.api_token = api_token
self.exchanges = exchanges or ["binance"]
self.symbols = symbols or ["btcusdt"]
self.buffer_size = buffer_size
# 체결 데이터 버퍼 (FIFO)
self.trade_buffer: deque = deque(maxlen=buffer_size)
self.last_prices: Dict[str, float] = {} # 거래소별 마지막 가격
self.logger = logger.bind(service="tardis_collector")
self._running = False
self._ws_session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
async def connect(self):
"""Tardis WebSocket 연결"""
self._ws_session = aiohttp.ClientSession()
# Tardis WebSocket URL 구성
# channel: trades, book{depth} 등
channels = [f"{ex}:trades" for ex in self.exchanges]
symbols_param = ",".join([f"{ex}:{sym}" for ex in self.exchanges for sym in self.symbols])
ws_url = (
f"wss://stream.tardis.dev/v1/stream"
f"?token={self.api_token}"
f"&channels={','.join(channels)}"
f"&symbols={symbols_param}"
)
self.logger.info("Connecting to Tardis", url=ws_url[:100])
try:
async with self._ws_session.ws_connect(ws_url, timeout=60) as ws:
self._running = True
self.logger.info("Tardis WebSocket connected successfully")
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
await self._handle_message(msg.data)
elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR:
self.logger.error("WebSocket error", error=ws.exception())
break
elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.CLOSED:
self.logger.warning("WebSocket closed by server")
break
except Exception as e:
self.logger.error("Connection failed", error=str(e))
raise
finally:
self._running = False
async def _handle_message(self, data: str):
"""WebSocket 메시지 처리"""
try:
messages = json.loads(data)
# Tardis는 배치로 메시지를 보내기도 함
if not isinstance(messages, list):
messages = [messages]
for msg in messages:
msg_type = msg.get("type", "")
if msg_type == "trade":
trade = self._parse_trade(msg)
if trade:
self.trade_buffer.append(trade)
self.last_prices[f"{trade.exchange}:{trade.symbol}"] = trade.price
elif msg_type == "subscribed":
self.logger.info("Subscription confirmed",
channels=msg.get("channels", []))
except json.JSONDecodeError as e:
self.logger.warning("Invalid JSON received", error=str(e))
except Exception as e:
self.logger.error("Message handling failed", error=str(e))
def _parse_trade(self, msg: Dict) -> Optional[Trade]:
"""Tardis trade 메시지 파싱"""
try:
data = msg.get("data", msg)
return Trade(
timestamp=data.get("timestamp", int(time.time() * 1000)),
price=float(data["price"]),
amount=float(data["amount"]),
side=data.get("side", "unknown"),
trade_id=data.get("id", 0),
exchange=data.get("exchange", "unknown")
)
except KeyError as e:
self.logger.warning("Missing trade field", error=str(e), data=data)
return None
def get_recent_trades(self, count: int = 100) -> List[Trade]:
"""최근 체결 데이터 조회"""
trades_list = list(self.trade_buffer)
return trades_list[-count:]
async def start_streaming(self, callback: Callable[[List[Trade]], None]):
"""
실시간 스트리밍 시작 + 콜백 처리
Args:
callback: 체결 데이터 수신 시 호출될 콜백 함수
"""
self._running = True
while self._running:
if len(self.trade_buffer) > 0:
# 버퍼에서 신규 체결 데이터 가져오기
recent = self.get_recent_trades(100)
await callback(recent)
await asyncio.sleep(0.1) # 100ms 간격
async def stop(self):
"""스트리밍 중지"""
self._running = False
if self._ws_session:
await self._ws_session.close()
self.logger.info("Tardis collector stopped")
=============================================================================
사용 예시
=============================================================================
async def main():
import os
# Tardis API 토큰 설정 (https://tardis.dev에서 가입)
tardis_token = os.getenv("TARDIS_API_TOKEN")
collector = TardisRealtimeCollector(
api_token=tardis_token,
exchanges=["binance", "bybit"],
symbols=["btcusdt", "ethusdt"],
buffer_size=10000
)
async def on_trades(trades: List[Trade]):
"""체결 데이터 수신 시 처리"""
if len(trades) > 0:
print(f"Received {len(trades)} trades, "
f"last price: {trades[-1].price}")
try:
# 백그라운드에서 스트리밍
asyncio.create_task(collector.start_streaming(on_trades))
await collector.connect()
except KeyboardInterrupt:
await collector.stop()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Step 3: 고빈도 시그널 피처 엔지니어링
# features/signal_features.py — 고빈도 트레이딩 피처 계산
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List, Dict, Any, Tuple
from collections import deque
from dataclasses import dataclass
import structlog
logger = structlog.get_logger()
@dataclass
class SignalFeatures:
"""시그널 피처 벡터"""
# 가격 기반 피처
price_return: float # 수익률 (%)
price_volatility: float # 가격 변동성
vwap_deviation: float # VWAP 대비 현재 가격 편차
# 거래량 기반 피처
volume_imbalance: float # 매수/매도 거래량 불균형
volume_acceleration: float # 거래량 가속도
trade_intensity: float # 체결 빈도 (체결 수/초)
# 마이크로스트럭처 피처
order_flow_toxicity: float # 주문 흐름 독성 지표
tick_rule_momentum: float # Tick Rule 기반 모멘텀
latency_adjusted_return: float # 지연 보정 수익률
# 시간 기반 피처
time_of_day: float # 하루 중 시간 (0-1 정규화)
weekend_effect: float # 주말 효과
def to_vector(self) -> np.ndarray:
"""ML 모델 입력용 벡터 변환"""
return np.array([
self.price_return,
self.price_volatility,
self.vwap_deviation,
self.volume_imbalance,
self.volume_acceleration,
self.trade_intensity,
self.order_flow_toxicity,
self.tick_rule_momentum,
self.latency_adjusted_return,
self.time_of_day,
self.weekend_effect
])
def to_dict(self) -> Dict[str, float]:
return {
"price_return": self.price_return,
"price_volatility": self.price_volatility,
"vwap_deviation": self.vwap_deviation,
"volume_imbalance": self.volume_imbalance,
"volume_acceleration": self.volume_acceleration,
"trade_intensity": self.trade_intensity,
"order_flow_toxicity": self.order_flow_toxicity,
"tick_rule_momentum": self.tick_rule_momentum,
"latency_adjusted_return": self.latency_adjusted_return,
"time_of_day": self.time_of_day,
"weekend_effect": self.weekend_effect
}
class FeatureEngine:
"""
고빈도 시그널 피처 엔지니어링 엔진
Tardis에서 수집한 체결 데이터를 기반으로 실시간 피처를 계산합니다.
이 피처들은:
1. LSTM/XGBoost 시그널 모델 학습용
2. HolySeep AI LLM 기반 패턴 분석용 입력
으로 활용됩니다.
"""
def __init__(self, window_size: int = 100):
"""
Args:
window_size: 피처 계산 윈도우 크기 (체결 수)
"""
self.window_size = window_size
self.logger = logger.bind(service="feature_engine")
# 내부 상태
self.price_history: deque = deque(maxlen=window_size)
self.volume_buy: deque = deque(maxlen=window_size)
self.volume_sell: deque = deque(maxlen=window_size)
self.timestamp_history: deque = deque(maxlen=window_size)
# VWAP 계산을 위한 누적값
self.cumulative_pv: float = 0.0 # price × volume 합계
self.cumulative_volume: float = 0.0
def update(self, trades: List) -> SignalFeatures:
"""
체결 데이터로 피처 업데이트
Args:
trades: Trade 객체 리스트
Returns:
계산된 시그널 피처
"""
for trade in trades:
self.price_history.append(trade.price)
self.timestamp_history.append(trade.timestamp)
if trade.side.lower() in ["buy", "b", "bid"]:
self.volume_buy.append(trade.amount)
self.volume_sell.append(0)
else:
self.volume_sell.append(trade.amount)
self.volume_buy.append(0)
# VWAP 누적값 업데이트
self.cumulative_pv += trade.price * trade.amount
self.cumulative_volume += trade.amount
return self.calculate_features()
def calculate_features(self) -> SignalFeatures:
"""모든 피처 일괄 계산"""
if len(self.price_history) < 10:
return self._empty_features()
prices = np.array(self.price_history)
vbuy = np.array(self.volume_buy)
vsell = np.array(self.volume_sell)
timestamps = np.array(self.timestamp_history)
# 1. 가격 기반 피처
price_return = self._calc_price_return(prices)
price_volatility = self._calc_volatility(prices)
vwap_deviation = self._calc_vwap_deviation(prices[-1])
# 2. 거래량 기반 피처
volume_imbalance = self._calc_volume_imbalance(vbuy, vsell)
volume_acceleration = self._calc_volume_acceleration(vbuy, vsell)
trade_intensity = self._calc_trade_intensity(timestamps)
# 3. 마이크로스트럭처 피처
order_flow_toxicity = self._calc_order_flow_toxicity(prices, vbuy, vsell)
tick_rule_momentum = self._calc_tick_rule_momentum(prices)
latency_adjusted_return = self._calc_latency_adjusted_return(prices, timestamps)
# 4. 시간 기반 피처
time_of_day = self._calc_time_of_day(timestamps[-1])
weekend_effect = self._calc_weekend_effect(timestamps[-1])
return SignalFeatures(
price_return=price_return,
price_volatility=price_volatility,
vwap_deviation=vwap_deviation,
volume_imbalance=volume_imbalance,
volume_acceleration=volume_acceleration,
trade_intensity=trade_intensity,
order_flow_toxicity=order_flow_toxicity,
tick_rule_momentum=tick_rule_momentum,
latency_adjusted_return=latency_adjusted_return,
time_of_day=time_of_day,
weekend_effect=weekend_effect
)
def _calc_price_return(self, prices: np.ndarray) -> float:
"""단순 수익률 계산"""
if len(prices) < 2:
return 0.0
return ((prices[-1] - prices[0]) / prices[0]) * 100
def _calc_volatility(self, prices: np.ndarray) -> float:
"""Rolling 수익률 변동성 (annualized)"""
if len(prices) < 10:
return 0.0
returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
return float(np.std(returns) * np.sqrt(252 * 24 * 3600 * 10)) # Annualized
def _calc_vwap_deviation(self, current_price: float) -> float:
"""VWAP 대비 편차 (%)"""
if self.cumulative_volume == 0:
return 0.0
vwap = self.cumulative_pv / self.cumulative_volume
return ((current_price - vwap) / vwap) * 100
def _calc_volume_imbalance(self, vbuy: np.ndarray, vsell: np.ndarray) -> float:
"""거래량 불균형: (Buy - Sell) / (Buy + Sell)"""
total_buy = np.sum(vbuy)
total_sell = np.sum(vsell)
total = total_buy + total_sell
if total == 0:
return 0.0
return (total_buy - total_sell) / total
def _calc_volume_acceleration(self, vbuy: np.ndarray, vsell: np.ndarray) -> float:
"""거래량 가속도: 최근 거래량 대비 과거 거래량 변화"""
mid = len(vbuy) // 2
if mid == 0:
return 0.0
recent_buy = np.sum(vbuy[mid:])
past_buy = np.sum(vbuy[:mid])
recent_sell = np.sum(vsell[mid:])
past_sell = np.sum(vsell[:mid])
recent_total = recent_buy + recent_sell
past_total = past_buy + past_sell
if past_total == 0:
return 0.0
return (recent_total - past_total) / past_total
def _calc_trade_intensity(self, timestamps: np.ndarray) -> float:
"""체결 빈도 (체결 수/초)"""
if len(timestamps) < 2:
return 0.0
time_span = (timestamps[-1] - timestamps[0]) / 1000 # 밀리초 → 초
if time_span == 0:
return 0.0
return len(timestamps) / time_span
def _calc_order_flow_toxicity(self, prices: np.ndarray,
vbuy: np.ndarray,
vsell: np.ndarray) -> float:
"""
주문 흐름 독성: 가격 변화와 거래량 불균형의 상관관계
높은 값 = 정보 비대칭 가능성 증가 (知情 거래 가능성)
"""
if len(prices) < 10:
return 0.0
price_changes = np.diff(prices)
volume_imbalance = (vbuy[:-1] - vsell[:-1]) / (vbuy[:-1] + vsell[:-1] + 1e-10)
# 상관관계 계산
if np.std(price_changes) == 0 or np.std(volume_imbalance) == 0:
return 0.0
correlation = np.corrcoef(price_changes, volume_imbalance)[0, 1]
return float(correlation) if not np.isnan(correlation) else 0.0
def _calc_tick_rule_momentum(self, prices: np.ndarray) -> float:
"""
Tick Rule 기반 모멘텀
Tick Rule:
- price up = +1 (bid hit)
- price down = -1 (ask hit)
- price same = 이전 부호 유지
"""
if len(prices) < 2:
return 0.0
tick_direction = np.sign(np.diff(prices))
# 같은 방향 연속성 카운트
positive_streak = np.sum(tick_direction > 0)
negative_streak = np.sum(tick_direction < 0)
total = positive_streak + negative_streak
if total == 0:
return 0.0
return (positive_streak - negative_streak) / total
def _calc_latency_adjusted_return(self, prices: np.ndarray,
timestamps: np.ndarray) -> float:
"""
지연 보정 수익률
네트워크 지연과 체결 간격을 고려하여
실효 수익률을 산출합니다.
"""
if len(prices) < 2:
return 0.0
returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
time_diffs = np.diff(timestamps) / 1000 # 초 단위
# 시간 가중 수익률
if np.sum(time_diffs) == 0:
return 0.0
return float(np.sum(returns) / np.mean(time_diffs) * 0.1)
def _calc_time_of_day(self, timestamp: int) -> float:
"""하루 중 시간 정규화 (0-1)"""
import datetime
dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp / 1000)
seconds = dt.hour * 3600 + dt.minute * 60 + dt.second
return seconds / 86400
def _calc_weekend_effect(self, timestamp: int) -> float:
"""주말 효과 (0: 평일, 1: 주말)"""
import datetime
dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp / 1000)
return 1.0 if dt.weekday() >= 5 else 0.0
def _empty_features(self) -> SignalFeatures:
"""빈 피처 반환"""
return SignalFeatures(
price_return=0, price_volatility=0, vwap_deviation=0,
volume_imbalance=0, volume_acceleration=0, trade_intensity=0,
order_flow_toxicity=0, tick_rule_momentum=0,
latency_adjusted_return=0, time_of_day=0, weekend_effect=0
)
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사용 예시
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if __name__ == "__main__":
from clients.tardis_client import Trade
# 피처 엔진 초기화
engine = FeatureEngine(window_size=100)
# 테스트용 가상 체결 데이터
import time
base_price = 67000.0
test_trades = []
for i in range(100):
trade = Trade(
timestamp=int(time.time() * 1000) + i * 100,
price=base_price + np.random.randn() * 10,
amount=0.1 + np.random.rand() * 0.5,
side="buy" if i % 3 == 0 else "sell",
trade_id=i,
exchange="binance"
)
test_trades.append(trade)
# 피처 계산
features = engine.update(test_trades)
feature_dict = features.to_dict()
print("=== 계산된 시그널 피처 ===")
for key, value in feature_dict.items():
print(f" {key}: {value:.4f}")
print(f"\n피처 벡터 shape: {features.to_vector().shape}")Step 4: 통합 파이프라인 — HolySheep AI × Tardis × 피처
# pipeline/trading_pipeline.py — 완전한 고빈도 트레이딩 파이프라인
import asyncio
import time
import json
from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass, asdict
import structlog
from clients.holy_sheep_client import HolySheepAIClient
from clients.tardis_client import TardisRealtimeCollector, Trade
from features.signal_features import FeatureEngine, SignalFeatures
logger = structlog.get_logger()
@dataclass
class TradingSignal:
"""트레이딩 시그널 결과"""
timestamp: int
features: Dict[str, float]
llm_analysis: Optional[str]
signal_direction: str # "long", "short", "neutral"
confidence: float # 0-1
action: str # "buy", "sell", "hold"
class HighFrequencyTradingPipeline:
"""
고빈도 트레이딩 시그널 파이프라인
HolySheep AI × Tardis × 피처 엔지니어링 통합