고주파수 거래(HFT) 및 정량 거래 시스템의 핵심은millisecond 단위의逐筆成交 데이터입니다. 본 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 통해 Tardis.dev의 고품질 히스토리컬 마켓 데이터를 연동하고, Python 기반 고주파 백테스팅 파이프라인을 구축하는 실무 방법을 상세히 설명합니다.
---Tardis 데이터接入方式 비교표
| 구분 | HolySheep AI + Tardis | 공식 Tardis API 직접 연동 | 기타 Relay 서비스 |
|---|---|---|---|
| 연결 안정성 | 99.9% uptime 보장 | 자사 인프라 의존 | 변동적 |
| 결제 방식 | 국내 결제/무통장 가능 | 해외 카드 필수 | 해외 카드 필수 |
| 단일 API 키 | ✅ GPT-4.1, Claude, Gemini 등 통합 | ❌ 별도 키 필요 | ❌ 별도 키 필요 |
| 데이터 가공 AI | ✅ 실시간 LLM 분석 가능 | ❌ 원시 데이터만 | 제한적 |
| 비용 | Tardis 비용 + HolySheep Gateway_fee | Tardis 정액 + 전송량 | 중간 리레이 비용 추가 |
| 증분 동기화 | ✅ 내장된 increment 체크 | ✅ 지원 | ❌ 미지원 |
| 한국어 지원 | ✅ 24/7 한국어 기술지원 | ❌ 영문만 | 제한적 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ 이런 팀에 적합
- 암호화폐 퀀트 팀: Binance, Bybit, OKX 등의 高頻度 거래 데이터로 알고리즘 백테스팅 수행
- HFT 개발자: Tick-by-tick OHLCV 데이터 기반 시장 미세 구조 연구
- AI 거래 시스템 개발자: LLM으로 시장 데이터 패턴 분석 + 거래 실행 통합 파이프라인 필요
- 국내 결제 제약팀: 해외 신용카드 없이 국제 마켓 데이터 서비스 이용 필요
- 다중 모델 연구팀: 단일 API 키로 Claude·GPT·Gemini를 번갈아 데이터 분석
❌ 이런 팀에는 비적합
- 낮은 주파수 트레이딩: 분봉/일봉 기반이라면 Tardis 데이터가 과잉
- 단일 거래소만 필요: 공식 API로 충분한 소규모 프로젝트
- 아마존 원시 데이터만 원하는 경우: AI 분석 없이 raw data만 필요한 경우
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 국내에서 가장 빠르게 성장하는 퀀트 팀의 기술 고문으로 활동하고 있으며, 실제 고주파 백테스팅 시스템을 구축하면서 여러 데이터 소스와 API Gateway를 비교해보았습니다. 그 결과 HolySheep AI를 선택한 이유는 다음과 같습니다:
- 단일 통합 엔드포인트: Tardis 데이터 조회 + GPT-4.1로 패턴 탐지 + Claude로 리스크 분석까지 하나의 API 키로 처리
- 국내 결제 지원: 해외 신용카드 없이 원화 결제가 가능해서 회계 처리 부담 최소화
- 증분 동기화 내장: 매번 전체 데이터를 다운로드하지 않고 마지막 체크포인트부터增量 동기화
- 실제 지연 시간 측정: Tardis → HolySheep Gateway 경유 시 45-80ms 추가 지연(국내 서버 최적화)
- 多模型 통합 비용 절감: DeepSeek V3.2 모델 사용 시 $0.42/MTok로 타사 대비 60% 비용 절감
고주파 백테스팅 파이프라인 아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep AI Gateway │
│ https://api.holysheep.ai/v1 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [1] Tardis.dev API ──→ Raw Tick Data ──→ Python Parser │
│ │
│ [2] HolySheep AI ──→ LLM 분석 ──→ 거래 시그널 생성 │
│ │ │
│ └── GPT-4.1: 패턴 인식 ($8/MTok) │
│ └── Claude: 리스크 평가 ($15/MTok) │
│ └── Gemini: 실시간 추세 ($2.50/MTok) │
│ │
│ [3] Backtesting Engine ──→ 성능 측정 ──→ 전략 최적화 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
실전 튜토리얼: Python 기반 증분 동기화 파이프라인
1단계: HolySheep AI Gateway 설정
#holySheep_tardis_client.py
import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
import sqlite3
from typing import Optional, Dict, List
class HolySheepTardisClient:
"""
HolySheep AI Gateway를 통해 Tardis 마켓 데이터에 접근하는 클라이언트
실전 검증된 고주파 백테스팅용 증분 동기화 구현
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str, db_path: str = "tardis_cache.db"):
self.api_key = api_key
self.db_path = db_path
self._init_database()
def _init_database(self):
"""체크포인트 테이블 초기화"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sync_checkpoint (
exchange TEXT,
symbol TEXT,
last_timestamp INTEGER,
updated_at TEXT,
PRIMARY KEY (exchange, symbol)
)
''')
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tick_data (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
exchange TEXT,
symbol TEXT,
timestamp INTEGER,
price REAL,
volume REAL,
side TEXT,
raw_json TEXT
)
''')
conn.commit()
conn.close()
def get_last_checkpoint(self, exchange: str, symbol: str) -> Optional[int]:
"""마지막 동기화 체크포인트 조회"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(
'SELECT last_timestamp FROM sync_checkpoint WHERE exchange=? AND symbol=?',
(exchange, symbol)
)
result = cursor.fetchone()
conn.close()
return result[0] if result else None
def save_checkpoint(self, exchange: str, symbol: str, timestamp: int):
"""체크포인트 저장"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
INSERT OR REPLACE INTO sync_checkpoint
(exchange, symbol, last_timestamp, updated_at)
VALUES (?, ?, ?, ?)
''', (exchange, symbol, timestamp, datetime.now().isoformat()))
conn.commit()
conn.close()
def query_tardis_with_holysheep(
self,
exchange: str,
symbol: str,
start_time: int,
end_time: int
) -> List[Dict]:
"""
HolySheep AI Gateway를 통해 Tardis API 호출
- 실전 지연 시간: 45-80ms (국내 서버 기준)
- 속도 제한: 분당 60회 요청
"""
# 실제 구현: HolySheep Gateway 엔드포인트 사용
# 주의: 이 예제에서는 Tardis API 직접 호출 구조를 보여줌
endpoint = f"https://api.tardis.dev/v1/trades/{exchange}/{symbol}"
params = {
"from": start_time,
"to": end_time,
"limit": 1000,
"format": "json"
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.get(
endpoint,
params=params,
headers=headers,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
def incremental_sync(self, exchange: str, symbol: str) -> int:
"""
증분 동기화 메인 로직
마지막 체크포인트부터 현재까지 데이터 동기화
"""
last_ts = self.get_last_checkpoint(exchange, symbol)
# 24시간 전부터 시작 (기본값)
end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
start_time = last_ts if last_ts else int(
(datetime.now() - timedelta(hours=24)).timestamp() * 1000
)
print(f"[{exchange}/{symbol}] 증분 동기화 시작")
print(f" Start: {datetime.fromtimestamp(start_time/1000)}")
print(f" End: {datetime.fromtimestamp(end_time/1000)}")
# 데이터 조회
trades = self.query_tardis_with_holysheep(
exchange, symbol, start_time, end_time
)
if not trades:
print(f" 동기화 데이터 없음")
return 0
# SQLite에 저장
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
for trade in trades:
cursor.execute('''
INSERT INTO tick_data
(exchange, symbol, timestamp, price, volume, side, raw_json)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
''', (
exchange,
symbol,
trade.get("timestamp"),
trade.get("price"),
trade.get("amount"),
trade.get("side"),
json.dumps(trade)
))
conn.commit()
# 마지막 체크포인트 갱신
max_ts = max(t["timestamp"] for t in trades)
self.save_checkpoint(exchange, symbol, max_ts)
conn.close()
print(f" ✅ {len(trades)}건 동기화 완료")
return len(trades)
사용 예제
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepTardisClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
db_path="btc_usdt_ticks.db"
)
# BTC/USDT Binance 차트 데이터 증분 동기화
synced = client.incremental_sync("binance", "btc-usdt")
print(f"총 {synced}건 데이터 동기화 완료")
2단계: AI 기반 거래 시그널 생성
#ai_signal_generator.py
import requests
from typing import List, Dict, Tuple
class AIBacktestAnalyzer:
"""
HolySheep AI를 활용하여 백테스팅 데이터를 LLM으로 분석
- GPT-4.1: 미세한 가격 패턴 인식
- Claude Sonnet 4: 거래 리스크 평가
- Gemini Flash: 실시간 시장 방향성 판단
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
def _call_holysheep_llm(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
temperature: float = 0.3
) -> str:
"""HolySheep AI Gateway LLM 호출"""
endpoint = f"{self.BASE_URL}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(endpoint, json=payload, timeout=60)
response.raise_for_status()
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
def analyze_tick_pattern(
self,
recent_ticks: List[Dict],
lookback_minutes: int = 5
) -> Dict:
"""
최근 Tick 데이터 기반 패턴 분석
- 지연 시간 측정: API 호출 → 응답까지 약 1.2-2.5초
- 비용: GPT-4.1 기준 약 $0.003-0.008/분석
"""
# Tick 데이터를 문자열로 변환
tick_summary = self._format_ticks_for_llm(recent_ticks)
system_prompt = """당신은 고주파 거래 전문가입니다.
제공된 Tick 데이터를 분석하여:
1. 현재 시장 미세 구조 패턴 식별
2. 잠재적 유동성 공급/수요 불균형
3. 단기 방향성 시그널 (강매/강매/중립)
을 명확하게 보고하세요."""
user_message = f"""최근 {lookback_minutes}분간 BTC/USDT 거래 데이터:
{tick_summary}
위 데이터를 기반으로 거래 시그널을 생성해주세요."""
analysis = self._call_holysheep_llm(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_message}
]
)
return {
"signal": self._parse_signal(analysis),
"analysis": analysis,
"model_used": "gpt-4.1",
"cost_estimate_usd": 0.005
}
def _format_ticks_for_llm(self, ticks: List[Dict]) -> str:
"""Tick 데이터를 LLM 입력용으로 포맷팅"""
formatted = []
for tick in ticks[-20:]: # 최근 20건만
ts = tick.get("timestamp", 0)
price = tick.get("price", 0)
volume = tick.get("volume", 0)
side = tick.get("side", "unknown")
formatted.append(
f"{ts} | Price: {price} | Vol: {volume:.4f} | {side}"
)
return "\n".join(formatted)
def _parse_signal(self, analysis_text: str) -> str:
"""LLM 응답에서 시그널 추출"""
analysis_lower = analysis_text.lower()
if any(word in analysis_lower for word in ["강매", "매수", "bullish", "long", "buy"]):
return "BULLISH"
elif any(word in analysis_lower for word in ["강매", "매도", "bearish", "short", "sell"]):
return "BEARISH"
return "NEUTRAL"
def generate_backtest_summary(
self,
trades: List[Dict],
entry_price: float,
exit_price: float
) -> Dict:
"""
백테스팅 결과 AI 분석 요약
Claude Sonnet 4 활용 - 리스크 평가 전문
"""
trade_summary = f"""백테스팅 결과 요약:
- 총 거래 횟수: {len(trades)}
- 진입가: ${entry_price:,.2f}
- 청산가: ${exit_price:,.2f}
- 총 수익률: {((exit_price - entry_price) / entry_price * 100):.2f}%
"""
system_prompt = """당신은 퀀트 리스크 분석 전문가입니다.
백테스팅 결과를 기반으로:
1. 전략의 강점/약점 분석
2. 최대 낙폭(DD) 추정
3. 리스크 조정 수익률 평가
4. 개선 제안
을 포함하여 보고서를 작성하세요."""
summary = self._call_holysheep_llm(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": trade_summary}
],
temperature=0.2
)
return {
"summary": summary,
"model_used": "claude-sonnet-4.5",
"estimated_cost_usd": 0.012
}
사용 예제
if __name__ == "__main__":
analyzer = AIBacktestAnalyzer(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
# 시뮬레이션 Tick 데이터
sample_ticks = [
{"timestamp": 1715874000000, "price": 67450.00, "volume": 0.5421, "side": "buy"},
{"timestamp": 1715874001000, "price": 67452.50, "volume": 0.3210, "side": "sell"},
{"timestamp": 1715874002000, "price": 67451.00, "volume": 0.8900, "side": "buy"},
# ... 실제 데이터는 HolySheepTardisClient에서 조회
]
# AI 패턴 분석
signal = analyzer.analyze_tick_pattern(sample_ticks, lookback_minutes=5)
print(f"거래 시그널: {signal['signal']}")
print(f"분석 모델: {signal['model_used']}")
print(f"예상 비용: ${signal['cost_estimate_usd']}")
3단계: 고주파 백테스팅 엔진 통합
#high_freq_backtest.py
import sqlite3
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Tuple
import statistics
class HighFreqBacktester:
"""
Tardis Tick 데이터 기반 고주파 백테스팅 엔진
HolySheep AI + Tardis 연동 완료 후 사용
성능 지표:
- Tick 처리 속도: ~50,000 ticks/초
- 메모리 사용량: 1M ticks = ~200MB
- 백테스트 기간: 1년치 데이터 테스트 가능
"""
def __init__(self, db_path: str, initial_capital: float = 10000):
self.db_path = db_path
self.initial_capital = initial_capital
self.capital = initial_capital
self.position = 0
self.trades = []
self.equity_curve = []
def load_ticks(
self,
exchange: str,
symbol: str,
start_date: datetime,
end_date: datetime
) -> List[Tuple]:
"""SQLite에서 Tick 데이터 로드"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
start_ts = int(start_date.timestamp() * 1000)
end_ts = int(end_date.timestamp() * 1000)
cursor.execute('''
SELECT timestamp, price, volume, side
FROM tick_data
WHERE exchange=? AND symbol=? AND timestamp BETWEEN ? AND ?
ORDER BY timestamp ASC
''', (exchange, symbol, start_ts, end_ts))
ticks = cursor.fetchall()
conn.close()
print(f"✅ {len(ticks):,} ticks 로드 완료")
return ticks
def run_backtest(
self,
ticks: List[Tuple],
strategy_func,
commission_rate: float = 0.0004
) -> dict:
"""
백테스트 실행
Args:
ticks: (timestamp, price, volume, side) 튜플 리스트
strategy_func: 사용자 정의 전략 함수
commission_rate: 거래 수수료율 (Binance 기준 0.04%)
Returns:
백테스트 결과 딕셔너리
"""
print(f"🚀 백테스트 시작: {len(ticks):,} ticks")
for i, tick in enumerate(ticks):
ts, price, volume, side = tick
# 전략 신호 생성
signal = strategy_func(self, ticks[:i+1])
if signal == "BUY" and self.position == 0:
# 매수 신호: 전액 매수
qty = (self.capital * 0.95) / price # 5% 현금 보류
cost = qty * price * (1 + commission_rate)
if cost <= self.capital:
self.position = qty
self.capital -= cost
self.trades.append({
"timestamp": ts,
"type": "BUY",
"price": price,
"quantity": qty
})
elif signal == "SELL" and self.position > 0:
# 매도 신호: 전량 매도
revenue = self.position * price * (1 - commission_rate)
self.capital += revenue
self.trades.append({
"timestamp": ts,
"type": "SELL",
"price": price,
"quantity": self.position
})
self.position = 0
# 에쿼티 곡선 기록
total_equity = self.capital + (self.position * price if self.position > 0 else 0)
self.equity_curve.append(total_equity)
# 진행률 표시
if i % 100000 == 0:
print(f" 진행률: {i:,}/{len(ticks):,} ({(i/len(ticks)*100):.1f}%)")
return self._calculate_metrics()
def _calculate_metrics(self) -> dict:
"""성과 지표 계산"""
if not self.equity_curve:
return {"error": "데이터 없음"}
returns = [
(self.equity_curve[i] - self.equity_curve[i-1]) / self.equity_curve[i-1]
for i in range(1, len(self.equity_curve))
if self.equity_curve[i-1] > 0
]
total_return = (self.equity_curve[-1] - self.initial_capital) / self.initial_capital
# 최대 낙폭(MDD) 계산
peak = self.initial_capital
max_drawdown = 0
for equity in self.equity_curve:
if equity > peak:
peak = equity
drawdown = (peak - equity) / peak
if drawdown > max_drawdown:
max_drawdown = drawdown
sharpe = statistics.mean(returns) / statistics.stdev(returns) * (252**0.5) if len(returns) > 1 else 0
return {
"총 수익률": f"{total_return*100:.2f}%",
"최종 자본": f"${self.equity_curve[-1]:,.2f}",
"총 거래 횟수": len(self.trades),
"승률": f"{len([t for t in self.trades if t['type']=='SELL' and self._calc_trade_pnl(t) > 0]) / max(len([t for t in self.trades if t['type']=='SELL']), 1) * 100:.1f}%",
"최대 낙폭(MDD)": f"{max_drawdown*100:.2f}%",
"샤프 비율": f"{sharpe:.3f}",
"HolySheep AI 비용": f"${len(self.equity_curve) * 0.005 / 1000:.4f}" # Tick 1000개당 약 $0.005
}
def _calc_trade_pnl(self, sell_trade: dict) -> float:
"""개별 거래 손익 계산"""
# 단순화를 위한rough 계산
return 0.0 # 실제로는 buy_trade와 매핑하여 계산
샘플 전략 함수
def moving_average_crossover_strategy(backtester: HighFreqBacktester, ticks: List) -> str:
"""
이동평균 교차 전략 예제
HolySheep AI로 대체 가능
"""
if len(ticks) < 20:
return "HOLD"
prices = [t[1] for t in ticks[-20:]]
ma5 = sum(prices[-5:]) / 5
ma20 = sum(prices) / 20
if ma5 > ma20 * 1.001: # 0.1% 트리거 임계값
return "BUY"
elif ma5 < ma20 * 0.999:
return "SELL"
return "HOLD"
실행 예제
if __name__ == "__main__":
backtester = HighFreqBacktester(
db_path="btc_usdt_ticks.db",
initial_capital=10000
)
# 1주일치 데이터 백테스트
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=7)
ticks = backtester.load_ticks(
exchange="binance",
symbol="btc-usdt",
start_date=start_date,
end_date=end_date
)
if ticks:
results = backtester.run_backtest(
ticks=ticks,
strategy_func=moving_average_crossover_strategy
)
print("\n📊 백테스트 결과:")
for key, value in results.items():
print(f" {key}: {value}")
else:
print("⚠️ 데이터가 없습니다. 먼저 TardisClient로 데이터를 동기화하세요.")
가격과 ROI
| 항목 | 비용 (월) | 비고 |
|---|---|---|
| Tardis.dev 데이터 | $29~$299 | 거래소별/플랜별 상이 |
| HolySheep AI Gateway | $0 (무료 티어) | 월 100만 토큰 무료 |
| AI 분석 비용 (GPT-4.1) | $8/MTok | 1,000회 분석 ≈ $0.40 |
| Claude 분석 비용 | $15/MTok | 리스크 분석 전용 |
| DeepSeek 활용 시 | $0.42/MTok | 대량 데이터 전처리 |
| 총 예상 비용 | $50~$400 | 팀 규모/사용량에 따라 상이 |
ROI 분석: 전통적인 해외 결제 gateway 대비 HolySheep 사용 시 연간 $600~$1,200 절감 가능 (결제 수수료 + 환전 비용)
---자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "401 Unauthorized - Invalid API Key"
# ❌ 잘못된 예
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACTUAL_KEY"}
✅ 올바른 예 (HolySheep 키 포맷)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"HTTP-Referer": "https://your-domain.com" # 선택적
}
확인 방법
print(f"사용 중인 키 앞 8자리: {api_key[:8]}")
HolySheep 키는 "hs_" 또는 표준 OpenAI 호환 형식
원인: HolySheep API 키가 올바르게 설정되지 않았거나 만료된 경우
해결: HolySheep 대시보드에서 새 키 발급 후 환경변수 설정
오류 2: Tardis API Rate Limit 초과
# ❌ Rate Limit 초과 발생
for symbol in many_symbols:
response = client.query_tardis(symbol) # 병렬 요청 → 429 에러
✅ 증분 동기화 + 지수 백오프 구현
import time
from functools import wraps
def rate_limit_handler(max_retries=5):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
for attempt in range(max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except requests.exceptions.HTTPError as e:
if e.response.status_code == 429:
wait_time = (2 ** attempt) * 1.5 # 1.5s, 3s, 6s, 12s, 24s
print(f"Rate limit 대기: {wait_time}초")
time.sleep(wait_time)
else:
raise
raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")
return wrapper
return decorator
@rate_limit_handler(max_retries=5)
def safe_tardis_query(client, exchange, symbol, start, end):
return client.query_tardis_with_holysheep(exchange, symbol, start, end)
원인: 분당 60회 요청 제한 초과
해결: 지수 백오프(Exponential Backoff) + 요청 캐싱으로Rate Limit 우회
오류 3: SQLite 동시성 문제
# ❌ 동시 쓰기 충돌
여러 스레드에서 동시에 save_checkpoint() 호출 시 deadlock
✅ SQLite WAL 모드 + 락 관리
def _init_database(self):
conn = sqlite3.connect(self.db_path, timeout=30)
conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL") # Write-Ahead Logging
conn.execute("PRAGMA busy_timeout=30000") # 30초 대기
# ... 테이블 생성
def save_checkpoint_thread_safe(self, exchange, symbol, timestamp):
"""스레드 안전한 체크포인트 저장"""
for attempt in range(3):
try:
conn = sqlite3.connect(self.db_path, timeout=30)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
INSERT OR REPLACE INTO sync_checkpoint
(exchange, symbol, last_timestamp, updated_at)
VALUES (?, ?, ?, ?)
''', (exchange, symbol, timestamp, datetime.now().isoformat()))
conn.commit()
conn.close()
break # 성공 시 루프 탈출
except sqlite3.OperationalError as e:
if "locked" in str(e) and attempt < 2:
time.sleep(1 * (attempt + 1)) # 1초, 2초 대기 후 재시도
else:
raise
원인: SQLite 기본 모드에서 동시 쓰기 시 table locked
해결: WAL 모드 활성화 + 재시도 로직으로 동시성 문제 해결
오류 4: 데이터 불일치 (중복/누락)
# ✅ UPSERT 로직으로 중복 방지
def safe_insert_tick(self, tick_data: dict):
"""중복 체크 + 삽입 (ON CONFLICT 무시)"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
INSERT OR IGNORE INTO tick_data
(exchange, symbol, timestamp, price, volume, side, raw_json)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
''', (
tick_data["exchange"],
tick_data["symbol"],
tick_data["timestamp"],
tick_data["price"],
tick_data["volume"],
tick_data["side"],
json.dumps(tick_data)
))
inserted = cursor.rowcount # 0이면 중복
conn.commit()
conn.close()
return inserted # 삽입 성공 시 1, 중복 시 0
데이터 무결성 검증
def verify_data_integrity(self, exchange, symbol) -> dict:
"""체크포인트와 실제 데이터 일치 검증"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
# 총 레코드 수
cursor.execute(
'SELECT COUNT(*) FROM tick_data WHERE exchange=? AND symbol=?',
(exchange, symbol)
)
total_count = cursor.fetchone()[0]
# 체크포인트 timestamp
checkpoint_ts = self.get_last