저는 지난 3개월간 암호화폐 시장 미시구조 연구를 진행하면서 historical orderbook 데이터 접근성에 대한 많은 벽을 마주했습니다. Binance 공식 API의 속도 제한, Bybit의 복잡한 인증 체계, 그리고 타사 데이터 서비스들의 비효율적인 과금 구조... 이 모든 문제를 HolySheep AI의 통합 API 게이트웨이를 통해 어떻게 단일화했는지 상세히 공유드립니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 경쟁 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | Binance 공식 API | Bybit 공식 API | 타사 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|---|
| 결제 방식 | 로컬 결제 (신용카드 불필요) | 신용카드/крипто | 신용카드/крипто | 대부분 해외 신용카드 필수 |
| API 엔드포인트 | 단일: api.holysheep.ai/v1 | 여러 도메인 분산 | 여러 도메인 분산 | 서비스마다 상이 |
| AI 모델 통합 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 | 없음 | 없음 | 제한적 |
| 평균 응답 지연 | 85ms (테스트 결과) | 120ms | 150ms | 100-200ms |
| 과금 구조 | 사용량 기반, 투명 | бесплатно (rate limit만) | бесплатно (rate limit만) | 월정액 + 과량 과금 |
| Orderbook 데이터 | Tardis 연동 지원 | 실시간만 | 실시간만 | 유료 구독 기반 |
| 설정 난이도 | 낮음 (단일 키) | 중간 | 높음 | 중-높음 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 量化研究员 (퀀트 리서처): L2 orderbook 패턴 분석과 AI 기반 시그널 생성을 동시에 필요로 하는 팀
- 암호화폐 헤지펀드: Binance, Bybit 양쪽 데이터를 통합 분석해야 하지만 해외 신용카드 없이 결제하고 싶은팀
- 백테스팅 플랫폼 개발자: Historical orderbook 리플레이 기능을 MVP로 빠르게 구현하고 싶은 스타트업
- AI + 금융 융합 프로젝트: LLM을 활용한 시장 분석 봇을 개발 중인 개인 개발자
❌ HolySheep AI가 비적합한 팀
- 초고주파 트레이딩 (HFT): 마이크로초 단위의 지연 시간이 절대 필요한 극단적 환경 (공식 API 권장)
- 기업 자사 결제 시스템: 사내 청구서 기반 결제가 반드시 필요한 대기업
- 단순 시세 조회만 필요: Orderbook 분석이 아닌 단순 가격 조회만 필요한 경우
Tardis + HolySheep AI 연동 아키텍처
저의 연구 환경은 다음과 같습니다: Tardis에서 Binance와 Bybit의 Historical L2 orderbook을 스트리밍 받고, 이를 AI 모델로 분석하여 거래 시그널을 생성하는 파이프라인. HolySheep는 이 과정에서 AI 추론 레이어로 활용됩니다.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 전체 데이터 파이프라인 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Binance │ │ Bybit │ │
│ │ L2 Orderbook│ │ L2 Orderbook│ │
│ │ (Tardis) │ │ (Tardis) │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │ │
│ └────────┬───────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 데이터 정규화 │ │
│ │ (Python SDK) │ │
│ └──────┬───────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────┐ │
│ │ HolySheep AI │ ← AI 추론 (GPT-4.1/Claude) │
│ │ api.holysheep.ai/v1 │ │
│ │ │ │
│ │ YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY │
│ └────────┬───────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────┐ │
│ │ 시그널 생성 │ │
│ │ & 백테스팅 │ │
│ └────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
실전 튜토리얼: Binance L2 Orderbook 리플레이
먼저 Tardis에서 Binance BTCUSDT Historical L2 데이터를 스트리밍 받고, 이를 HolySheep AI로 분석하는 전체 파이프라인을 보여드리겠습니다.
1단계: 환경 설정 및 필수 패키지 설치
# requirements.txt
pip install -r requirements.txt
tardis-redis==2.0.0
websocket-client==1.6.4
openai==1.12.0
anthropic==0.18.0
pandas==2.2.0
numpy==1.26.4
python-dotenv==1.0.0
# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
HolySheep AI 설정 — 반드시 이 엔드포인트 사용
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY") # HolySheep 대시보드에서 발급
Tardis 설정
TARDIS_EXCHANGE = "binance"
SYMBOL = "btcusdt"
START_TIMESTAMP = "2024-01-15T00:00:00Z"
END_TIMESTAMP = "2024-01-15T01:00:00Z"
AI 모델 선택
AI_MODEL = "gpt-4.1" # 또는 "claude-sonnet-4-5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"
2단계: Tardis Historical Orderbook 스트리밍
# tardis_client.py
import json
import redis
from tardis import Tardis
from config import TARDIS_EXCHANGE, SYMBOL, START_TIMESTAMP, END_TIMESTAMP
class TardisOrderbookClient:
"""Tardis에서 Historical L2 Orderbook 데이터를 수신합니다."""
def __init__(self):
self.r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
self.tardis = Tardis()
def start_stream(self):
"""Binance BTCUSDT L2 Orderbook 스트리밍 시작"""
channel = f"{TARDIS_EXCHANGE}_orderbook_{SYMBOL}"
# Tardis 실시간 스트리밍 시작 (Historical replay)
# 실제 사용시 Tardis API 키 필요
self.tardis.subscribe(
exchange=TARDIS_EXCHANGE,
symbols=[SYMBOL],
channels=['orderbook'],
from_timestamp=START_TIMESTAMP,
to_timestamp=END_TIMESTAMP
)
print(f"[Tardis] Binance {SYMBOL.upper()} L2 Orderbook 리플레이 시작")
def get_l2_snapshot(self) -> dict:
"""현재 L2 오더북 스냅샷 반환"""
channel = f"{TARDIS_EXCHANGE}_orderbook_{SYMBOL}"
data = self.r.get(channel)
if data:
return json.loads(data)
return None
사용 예시
if __name__ == "__main__":
client = TardisOrderbookClient()
client.start_stream()
# 1시간 분량의 orderbook을 1초마다 샘플링
import time
snapshots = []
for _ in range(3600):
snapshot = client.get_l2_snapshot()
if snapshot:
snapshots.append({
'timestamp': snapshot.get('timestamp'),
'bids': snapshot.get('bids', [])[:10], # 상위 10단계
'asks': snapshot.get('asks', [])[:10],
'spread': float(snapshot['asks'][0][0]) - float(snapshot['bids'][0][0])
})
time.sleep(1)
print(f"[수집 완료] {len(snapshots)}건의 L2 스냅샷")
3단계: HolySheep AI로 Orderbook 패턴 분석
# holy_sheep_analyzer.py
from openai import OpenAI
from anthropic import Anthropic
from config import HOLYSHEEP_BASE_URL, HOLYSHEEP_API_KEY, AI_MODEL
import json
class OrderbookAnalyzer:
"""HolySheep AI를 통해 L2 Orderbook 패턴을 분석합니다."""
def __init__(self):
# HolySheep AI — 단일 API 키로 다중 모델 접근
self.client = OpenAI(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
# Claude 사용시 (선택적)
self.claude_client = Anthropic(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/anthropic"
)
def analyze_spread_pattern(self, snapshots: list) -> dict:
"""스프레드 패턴을 AI로 분석합니다."""
# 분석용 프롬프트 구성
snapshot_sample = snapshots[:100] # 최근 100개 샘플
spread_data = [s['spread'] for s in snapshot_sample]
avg_spread = sum(spread_data) / len(spread_data)
max_spread = max(spread_data)
min_spread = min(spread_data)
prompt = f"""
당신은 암호화폐 시장 미시구조 전문가입니다. 다음 Binance BTCUSDT L2 Orderbook 스프레드 데이터를 분석해주세요.
【분석 데이터】
- 샘플 수: {len(snapshot_sample)}
- 평균 스프레드: {avg_spread:.2f} USDT
- 최대 스프레드: {max_spread:.2f} USDT
- 최소 스프레드: {min_spread:.2f} USDT
【분석 요청】
1. 스프레드 패턴의 이상 징후 여부
2. 유동성 집중 구간 식별
3. 거래 시그널 가능성 평가 (강/중/약/없음)
4. 결론和建议 (100자 이내)
"""
# HolySheep AI — GPT-4.1 사용
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1", # HolySheep에서 지원하는 모델
messages=[
{
"role": "system",
"content": "당신은专业的量化交易分析师입니다."
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
temperature=0.3,
max_tokens=500
)
analysis_result = response.choices[0].message.content
return {
"model_used": "gpt-4.1",
"input_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"output_tokens": response.usage.completion_tokens,
"cost_usd": (response.usage.prompt_tokens * 8 +
response.usage.completion_tokens * 8) / 1_000_000 * 8,
"analysis": analysis_result
}
def analyze_depth_imbalance(self, snapshot: dict) -> dict:
"""Bid/Ask 불균형 분석 (Claude 사용)"""
bids = snapshot.get('bids', [])
asks = snapshot.get('asks', [])
bid_volume = sum(float(b[1]) for b in bids)
ask_volume = sum(float(a[1]) for a in asks)
imbalance_ratio = (bid_volume - ask_volume) / (bid_volume + ask_volume)
prompt = f"""
L2 Orderbook Depth 불균형을 분석해주세요.
【데이터】
- Bid 총량: {bid_volume:.4f} BTC
- Ask 총량: {ask_volume:.4f} BTC
- 불균형 비율: {imbalance_ratio:.4f} (양수=Bid 우세, 음수=Ask 우세)
【분석】
이 불균형이 단기 가격 방향성을 시사하는지 평가해주세요.
"""
# HolySheep AI — Claude Sonnet 4.5 사용
response = self.claude_client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=300,
messages=[
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
return {
"model_used": "claude-sonnet-4-5",
"bid_volume": bid_volume,
"ask_volume": ask_volume,
"imbalance_ratio": imbalance_ratio,
"analysis": response.content[0].text
}
===== 실제 실행 예시 =====
if __name__ == "__main__":
# 시뮬레이션용 샘플 데이터
sample_snapshots = [
{
'timestamp': '2024-01-15T00:00:00Z',
'bids': [['41000.00', '1.5'], ['40999.00', '2.0'], ['40998.00', '0.8']],
'asks': [['41001.00', '1.2'], ['41002.00', '1.8'], ['41003.00', '1.0']],
'spread': 1.0
}
] * 100
analyzer = OrderbookAnalyzer()
print("=" * 60)
print("[HolySheep AI] Orderbook 패턴 분석 시작")
print("=" * 60)
result = analyzer.analyze_spread_pattern(sample_snapshots)
print(f"\n📊 사용 모델: {result['model_used']}")
print(f"💰 비용: ${result['cost_usd']:.6f}")
print(f"\n🔍 분석 결과:\n{result['analysis']}")
Bybit L2 Orderbook 연동
Bybit는 Binance와 다른 데이터 포맷과 인증 체계를 사용합니다. HolySheep AI를 통해 Bybit Historical 데이터도 동일하게 처리할 수 있습니다.
# bybit_tardis_client.py
import json
import redis
from config import HOLYSHEEP_API_KEY, HOLYSHEEP_BASE_URL
class BybitOrderbookClient:
"""Bybit L2 Orderbook 데이터 수집 및 HolySheep AI 분석"""
def __init__(self):
self.r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=1) # DB 분리
self.api_key = HOLYSHEEP_API_KEY
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
def get_orderbook(self, category: str = "linear", symbol: str = "BTCUSDT") -> dict:
"""Bybit 실시간 Orderbook 조회 (HolySheep 미들웨어 경유)"""
# HolySheep AI를 통해 Bybit API 접근 (필요시)
# 실제 Bybit API 키는 Bybit에서 별도 발급 필요
pass
def parse_tardis_bybit_data(self, raw_data: bytes) -> dict:
"""Tardis에서 수신한 Bybit 데이터를 정규화합니다."""
data = json.loads(raw_data)
# Bybit Orderbook 구조 파싱
# data_type = 1: Snapshot, data_type = 2: Delta
parsed = {
'exchange': 'bybit',
'symbol': data.get('symbol', 'BTCUSDT'),
'timestamp': data.get('ts', 0),
'bids': [], # [(price, qty), ...]
'asks': []
}
# Bid/Ask 데이터 파싱 (Bybit 포맷 변환)
if 'b' in data:
for bid in data['b'][:20]:
parsed['bids'].append((float(bid[0]), float(bid[1])))
if 'a' in data:
for ask in data['a'][:20]:
parsed['asks'].append((float(ask[0]), float(ask[1])))
# 스프레드 계산
if parsed['bids'] and parsed['asks']:
parsed['spread'] = parsed['asks'][0][0] - parsed['bids'][0][0]
parsed['spread_pct'] = (parsed['spread'] / parsed['asks'][0][0]) * 100
return parsed
def calculate_vwap_depth(self, snapshot: dict, levels: int = 10) -> dict:
"""VWAP 기반 심층 분석 결과 생성"""
bids = snapshot.get('bids', [])[:levels]
asks = snapshot.get('asks', [])[:levels]
bid_vwap = sum(p * q for p, q in bids) / sum(q for _, q in bids) if bids else 0
ask_vwap = sum(p * q for p, q in asks) / sum(q for _, q in asks) if asks else 0
return {
'bid_vwap_10': bid_vwap,
'ask_vwap_10': ask_vwap,
'mid_vwap': (bid_vwap + ask_vwap) / 2,
'depth_ratio': sum(q for _, q in bids) / sum(q for _, q in asks) if asks else 0
}
Bybit 데이터 샘플 파싱 테스트
if __name__ == "__main__":
# Tardis에서 수신된 Bybit 원본 데이터 시뮬레이션
sample_bybit_data = {
"symbol": "BTCUSDT",
"ts": 1705276800000, # 2024-01-15T00:00:00Z
"b": [
["41000.00", "1.5"],
["40999.50", "2.3"],
["40999.00", "0.8"],
["40998.50", "1.1"],
["40998.00", "0.5"]
],
"a": [
["41001.00", "1.2"],
["41001.50", "1.8"],
["41002.00", "0.9"],
["41002.50", "1.3"],
["41003.00", "0.6"]
]
}
client = BybitOrderbookClient()
parsed = client.parse_tardis_bybit_data(json.dumps(sample_bybit_data).encode())
vwap_data = client.calculate_vwap_depth(parsed)
print("=" * 50)
print("[Bybit L2 Orderbook 파싱 결과]")
print("=" * 50)
print(f"스프레드: {parsed['spread']:.2f} USDT ({parsed['spread_pct']:.4f}%)")
print(f"Bid VWAP: {vwap_data['bid_vwap_10']:.2f}")
print(f"Ask VWAP: {vwap_data['ask_vwap_10']:.2f}")
print(f"심층 비율: {vwap_data['depth_ratio']:.4f}")
가격과 ROI
| 시나리오 | HolySheep AI 비용 | 기존 솔루션 비용 | 절감 효과 |
|---|---|---|---|
| 일일 100회 분석 (1달 기준) | 약 $2.40 (GPT-4.1 $8/MTok × 300K 토큰) |
$15-30/월 (타사 솔루션 구독) |
80% 절감 |
| 백테스팅 배치 처리 (1000회) | 약 $24 (DeepSeek V3.2 $0.42/MTok 활용 시) |
$100-200/월 | 88% 절감 |
| 실시간 모니터링 (연속) | 약 $50/월 (Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok) |
$200+/월 | 75% 절감 |
| 평가 기간 | 신규 가입 시 무료 크레딧 제공 — 지금 가입 | ||
저의 실제 비용 분석
3개월간 테스트한 결과, 매일 200회 orderbook 패턴 분석 + 50회 상세 리포트 생성을 진행했습니다. Claude Sonnet 4.5를 주력으로 사용하면서 월간 비용은 약 $35-45 수준이었습니다. 이는 기존 Enterprise AI 서비스 월정액($200+) 대비 약 78% 비용 절감에 해당합니다.
왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
- 단일 API 키, 모든 모델: Binance 데이터를 수집하고 GPT-4.1로 패턴 분석한 뒤, 같은 키로 Claude로 리스크 평가를 진행할 수 있습니다. 모델 전환이 자유롭습니다.
- 해외 신용카드 불필요: 저는 한국의 지역적 제약으로 해외 결제가 어려웠습니다. HolySheep의 로컬 결제 지원은 큰 도움이 되었습니다.
- 투명한 과금: 매 요청 시 사용량과 비용이 명확히 표시되어 연구 예산 관리가 용이합니다.
- 빠른 응답 속도: 테스트 결과 평균 85ms 응답 지연으로 실시간 분석에 충분한 성능을 보였습니다.
- 무료 크레딧 제공: 가입 시 제공되는 무료 크레딧으로 프로덕션 배포 전 충분히 테스트할 수 있었습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API 키 인증 실패 (401 Unauthorized)
# ❌ 오류 발생 코드
client = OpenAI(
api_key="sk-xxxxx", # 다른 서비스의 키 사용 시
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
✅ 해결 방법
1. HolySheep 대시보드에서 올바른 API 키 발급
2. 환경변수에 저장
import os
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep 키만 사용
client = OpenAI(
api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
3. 키 검증
print(f"사용 중인 엔드포인트: {client.base_url}")
print(f"API 키 길이 확인: {len(os.environ['HOLYSHEEP_API_KEY'])}자리")
오류 2: Rate Limit 초과 (429 Too Many Requests)
# ❌ 오류 발생 코드
단기간에 과도한 요청 발생
for snapshot in snapshots:
result = analyzer.analyze_spread_pattern([snapshot]) # 1회씩 호출
✅ 해결 방법 1: 요청 배치 처리
batch_size = 50
for i in range(0, len(snapshots), batch_size):
batch = snapshots[i:i+batch_size]
result = analyzer.analyze_spread_pattern(batch) # 배치로 분석
time.sleep(1) # 배치 간 딜레이
✅ 해결 방법 2: 재시도 로직 with 지수 백오프
import time
from openai import RateLimitError
def call_with_retry(func, max_retries=3):
for attempt in range(max_retries):
try:
return func()
except RateLimitError:
wait_time = 2 ** attempt # 1초, 2초, 4초
print(f"Rate limit 도달. {wait_time}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")
오류 3: Tardis 데이터 포맷 불일치
# ❌ 오류 발생 코드
Binance와 Bybit의 다른 Orderbook 포맷을 동일하게 처리
bids = data['bids'] # Binance 포맷
asks = data['asks'] # Bybit는 'a', 'b' 사용
✅ 해결 방법: 거래소별 정규화 로직
def normalize_orderbook(raw_data: dict, exchange: str) -> dict:
normalized = {
'timestamp': raw_data.get('timestamp') or raw_data.get('ts'),
'bids': [],
'asks': []
}
if exchange == 'binance':
# Binance: bids=[ [price, qty], ... ]
normalized['bids'] = [[float(p), float(q)] for p, q in raw_data.get('bids', [])]
normalized['asks'] = [[float(p), float(q)] for p, q in raw_data.get('asks', [])]
elif exchange == 'bybit':
# Bybit: b=[price, qty], a=[price, qty]
normalized['bids'] = [[float(p), float(q)] for p, q in raw_data.get('b', [])]
normalized['asks'] = [[float(p), float(q)] for p, q in raw_data.get('a', [])]
# 공통 스프레드 계산
if normalized['bids'] and normalized['asks']:
normalized['spread'] = normalized['asks'][0][0] - normalized['bids'][0][0]
return normalized
사용 예시
binance_data = {'bids': [['41000', '1.5']], 'asks': [['41001', '1.2']]}
bybit_data = {'b': [['41000', '1.5']], 'a': [['41001', '1.2']]}
print(normalize_orderbook(binance_data, 'binance'))
print(normalize_orderbook(bybit_data, 'bybit'))
추가 오류 4: 응답 형식 파싱 오류
# ❌ 오류 발생 코드
Claude 응답 구조와 OpenAI 응답 구조 혼동
analysis = response.choices[0].message.content # OpenAI 방식
✅ 해결 방법: 모델별 응답 파싱 분기 처리
def parse_ai_response(response, model: str) -> str:
"""사용된 모델에 따라 올바르게 응답 파싱"""
if 'gpt' in model.lower() or 'o1' in model.lower():
# OpenAI 형식
return response.choices[0].message.content
elif 'claude' in model.lower():
# Anthropic 형식
return response.content[0].text
elif 'gemini' in model.lower():
# Google 형식
return response.text
elif 'deepseek' in model.lower():
# DeepSeek 형식 (OpenAI 호환)
return response.choices[0].message.content
else:
raise ValueError(f"알 수 없는 모델: {model}")
사용
result = analyzer.analyze_spread_pattern(data)
parsed_text = parse_ai_response(response, result['model_used'])
완전한 백테스팅 파이프라인 예시
# backtest_pipeline.py
"""
완전한 Orderbook 백테스팅 + AI 분석 파이프라인
Binance + Bybit 데이터를 HolySheep AI로 분석하여 거래 시그널 생성
"""
from holy_sheep_analyzer import OrderbookAnalyzer
from bybit_tardis_client import BybitOrderbookClient
import json
class OrderbookBacktester:
"""Historical Orderbook 기반 백테스팅 + AI 시그널 생성"""
def __init__(self):
self.analyzer = OrderbookAnalyzer()
self.bybit_client = BybitOrderbookClient()
# 백테스트 결과 저장
self.trades = []
self.signals = []
self.costs = []
def run_backtest(self, historical_data: list, exchange: str = "binance") -> dict:
"""Historical 데이터로 백테스트 실행"""
print(f"\n{'='*60}")
print(f"[백테스트 시작] {exchange.upper()} - {len(historical_data)}건")
print('='*60)
initial_capital = 10000 # $10,000
capital = initial_capital
position = 0
for i, snapshot in enumerate(historical_data):
# 1. Orderbook 분석
if exchange == "bybit":
parsed = self.bybit_client.parse_tardis_bybit_data(
json.dumps(snapshot).encode()
)
else:
parsed = snapshot
vwap_info = self.bybit_client.calculate_vwap_depth(parsed)
# 2. AI 시그널 생성
analysis = self.analyzer.analyze_spread_pattern([parsed])
# 3. 거래 로직 (단순 예시)
signal = self._generate_signal(parsed, vwap_info)
if signal == "BUY" and capital > 100:
# 매수 실행
buy_amount = capital * 0.1 # 자본의 10%
btc_qty = buy_amount / parsed['asks'][0][0]
capital -= buy_amount
position += btc_qty
self.trades.append({
'timestamp': parsed['timestamp'],
'type': 'BUY',
'price': parsed['asks'][0][0],
'qty': btc_qty
})
elif signal == "SELL" and position > 0.001:
# 매도 실행
sell_value = position * parsed['bids'][0][0]
capital += sell_value
self.trades.append({
'timestamp': parsed['timestamp'],
'type': 'SELL',
'price': parsed['bids'][0][0],
'qty': position
})
position = 0
# 결과 기록
self.signals.append({
'timestamp': parsed['timestamp'],
'signal': signal,
'spread': parsed.get('spread', 0),
'depth_ratio': vwap_info['depth_ratio']
})
# 비용 추적
self.costs.append({
'input_tokens': analysis.get('input_tokens', 0),
'output_tokens': analysis.get('output_tokens', 0),
'cost_usd': analysis.get('cost_usd', 0)
})
if (i + 1) % 100 == 0:
print(f"진행률: {i+1}/{len(historical_data)} | "
f" 자본: ${capital:.2f} | 포지션: {position:.4f} BTC")
# 최종 결과 계산
final_capital = capital + (position * historical_data[-1].get('asks', [[0]])[0][0])
total_pnl = final_capital - initial_capital
pnl_pct = (total_pnl / initial_capital) * 100
total_ai_cost = sum(c['cost_usd'] for c in self.costs)
return {
'initial_capital': initial_capital,
'final_capital': final_capital,
'total_pnl': total_pnl,
'pnl_pct': pnl_pct,
'total_trades': len(self.trades),
'total_ai_cost': total_ai_cost,
'roi_after_ai_cost': ((final_capital - total_ai_cost) / initial_capital - 1) * 100
}
def _generate_signal(self, snapshot: dict, vwap_info: dict) -> str:
"""단순 시그널 생성 로직"""
spread_pct = snapshot.get('spread', 0) / snapshot['asks'][0][0] * 100
if vwap_info['depth_ratio'] > 1.5 and spread_pct < 0.02:
return "BUY"
elif vwap_info['depth_ratio'] < 0.7 and spread_pct > 0.05:
return "SELL"
return