안녕하세요, 저는HolySheep AI의 기술 문서 작성자입니다. 오늘은 암호화폐 선물 거래에서 핵심적인 자금费率( Funding Rate ) 데이터를 HolySheep AI를 통해 Tardis에서 수집하고, 이를 기반으로 한 이상 检测 및 백테스팅 샘플 구축 방법을 상세히 설명드리겠습니다.
암호화폐 시장에서는 Bitcoin, Ethereum 등 주요 가상자산의 영구 선물(Perpetual Futures) 거래가 활발합니다. 이 거래 시스템의 핵심이 바로 자금费率입니다. 시장 참여자들이 익히 알고 계시는 바와 같이, 자금요율은 포지션 보유자에게 8시간마다 정산되며, 이는 선물 가격과 현물 가격 간의 괴리를 조절하는 자동 안정화 메커니즘 역할을 합니다.
본 튜토리얼에서는 HolySheep AI의 단일 API 키로 다양한 AI 모델을 활용하여 자금费率 변동성을 分析하고, 비정상적인 변동 패턴을 检测하며, 이 데이터를 트레이딩 전략 백테스팅에 활용할 수 있는 샘플을 구축하는 전체 파이프라인을 다루겠습니다.
资金费率异常检测的基础概念
우선 자금费率 이상 检测를 이해하기 위해 몇 가지 핵심 개념을 정리하겠습니다.
资金费率이란?
영구 선물에서 자금요율은 선물 계약의 가격이 기초자산(예: BTC) 가격에서 이탈할 때, 해당 이탈분을 포지션 보유자 간에 교환하는 메커니즘입니다. 자금요율이 양수이면 롱 포지션 보유자가 숏 포지션 보유자에게 납부하고, 음수이면 그 반대입니다. 일반적으로 시장 상승 기대가 높으면 자금요율이 양수로推移하고, 하락 기대가 높으면 음수로변동합니다.
왜资金费率监控가 중요한가?
제 경험상, 자금요율 데이터는 시장 심리 분석에 매우 유용합니다. 예를 들어, Bitcoin의 자금요율이 연 100%를 초과하는 극단적 높음 수준으로 상승하면, 대부분의 숏 트레이더가 자금료를 지속적으로 납부해야 하는 상황이 됩니다. 이는 곧 상승 모멘텀이 과열 상태임을 시사하며, 역발상 트레이딩 전략의 좋은 진입 신호가 됩니다.
반대로 자금요율이 극단적으로 음수인 상태가 오래 지속되면, 숏 포지션 유지 비용이 과도하게 높아지며, 이는 하락趋势 전환 가능성을暗示할 수 있습니다.
Tardis 데이터 소스 소개
Tardis는 암호화폐 선물 거래소의 원시 시세데이터를 제공하는 전문 데이터 프로바이더입니다. 주요 거래소(Binance, Bybit, OKX, Deribit 등)의 자금요율 데이터를 실시간 및 히스토리컬로 제공하며, HolySheep AI의 네트워크 최적화를 통해 안정적으로 접근할 수 있습니다.
준비물과 환경 설정
필수 요구사항
- HolySheep AI 계정 및 API 키
- Python 3.8 이상 실행 환경
- 필요 Python 패키지: requests, pandas, numpy, matplotlib, scipy
- Tardis API 액세스 권한 또는 대안 데이터 소스
패키지 설치
# Python 환경에서 필요한 패키지 설치
pip install requests pandas numpy matplotlib scipy
프로젝트 디렉토리 생성
mkdir funding_rate_analysis
cd funding_rate_analysis
HolySheep AI API 키 설정
# holy_sheep_config.py
import os
HolySheep AI API 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Tardis API 설정 (또는 대안 데이터 소스)
TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"
분석 대상 코인 목록
TARGET_SYMBOLS = ["BTC", "ETH", "SOL"]
Funding rate 수집 시간대 (UTC 기준)
FUNDING_TIME_INTERVALS = [0, 8, 16] # 0시, 8시, 16시 (UTC)
print("설정이 완료되었습니다. HolySheep AI 연결을 시작합니다.")Step 1: Tardis API에서资金费率 데이터 수집
Tardis API에서 자금요율 데이터를 수집하는 기본 구조를 설명드리겠습니다. HolySheep AI를 통해 안정적인 API 연결을 유지하면서 데이터를 가져오는 방법을 보여드리겠습니다.
# funding_data_collector.py
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time
class TardisFundingCollector:
def __init__(self, holy_sheep_key, tardis_key):
self.holy_sheep_key = holy_sheep_key
self.tardis_key = tardis_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def collect_funding_rate(self, exchange, symbol, start_date, end_date):
"""
특정 거래소, 심볼의 지정 기간 자금요율 데이터 수집
"""
# HolySheep AI를 통한 API 요청 구조
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.holysheep_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# Tardis API 엔드포인트 (예시)
tardis_endpoint = f"https://api.tardis.dev/v1/funding-rates/{exchange}/{symbol}"
params = {
"apiKey": self.tardis_key,
"from": start_date.isoformat(),
"to": end_date.isoformat(),
"symbol": symbol
}
try:
# HolySheep 게이트웨이 통해 Tardis 데이터 요청
response = requests.get(
f"{self.base_url}/proxy/tardis",
headers=headers,
params=params,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
return self._parse_funding_data(data)
else:
print(f"API 오류: 상태코드 {response.status_code}")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"연결 오류 발생: {e}")
return None
def _parse_funding_data(self, raw_data):
"""
원시 데이터 파싱하여 DataFrame 변환
"""
records = []
for item in raw_data.get("data", []):
records.append({
"timestamp": pd.to_datetime(item["timestamp"]),
"symbol": item.get("symbol", ""),
"exchange": item.get("exchange", ""),
"funding_rate": float(item.get("rate", 0)),
"funding_rate_annualized": float(item.get("rateAnnualized", 0)),
"mark_price": float(item.get("markPrice", 0)),
"index_price": float(item.get("indexPrice", 0))
})
return pd.DataFrame(records)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
collector = TardisFundingCollector(
holy_sheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
tardis_key="YOUR_TARDIS_API_KEY"
)
# Binance BTC-PERP의 최근 30일 데이터 수집
btc_funding = collector.collect_funding_rate(
exchange="binance-futures",
symbol="BTC-PERP",
start_date=datetime.now() - timedelta(days=30),
end_date=datetime.now()
)
if btc_funding is not None:
print(f"수집된 데이터 수: {len(btc_funding)}건")
print(btc_funding.head())Step 2: HolySheep AI로资金费率异常 检测 모델 구현
수집된 자금요율 데이터에서 이상값을 检测하기 위해 여러 통계적 方法과 머신러닝 접근법을 활용할 수 있습니다. 여기서는 HolySheep AI의 AI 모델을 활용하여 시계열 데이터에서 비정상 패턴을 자동으로 分析하는 파이프라인을 구현하겠습니다.
# anomaly_detection.py
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
from datetime import datetime
class FundingRateAnomalyDetector:
def __init__(self, holy_sheep_key):
self.holy_sheep_key = holy_sheep_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def analyze_with_ai(self, df, symbols):
"""
HolySheep AI GPT-4.1 모델로 자금요율 패턴 分析
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.holysheep_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 분석용 데이터 요약 생성
summary_data = self._create_summary(df, symbols)
prompt = f"""
당신은 암호화폐 선물 시장 전문 분석가입니다.
다음 자금요율 데이터를 分析하고 이상 检测 결과를 제공해주세요.
분석 대상 코인: {', '.join(symbols)}
데이터 요약:
{summary_data}
요청 사항:
1. 각 코인의 현재 자금요율 수준 평가 (높음/적정/낮음)
2. 최근 변동성 패턴 分析
3. 이상 检测 결과 및 해석
4. 시장 심리 상태 진단
JSON 형식으로 결과를 반환해주세요.
"""
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 분석가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
else:
print(f"AI 분석 오류: {response.status_code}")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"연결 오류: {e}")
return None
def statistical_anomaly_detection(self, df, z_threshold=2.5):
"""
Z-Score 기반 통계적 이상 检测
"""
anomalies = []
for symbol in df["symbol"].unique():
symbol_data = df[df["symbol"] == symbol]["funding_rate"].values
if len(symbol_data) > 20:
mean = np.mean(symbol_data)
std = np.std(symbol_data)
# Z-Score 계산
z_scores = np.abs((symbol_data - mean) / std)
# 이상 检测
anomaly_indices = np.where(z_scores > z_threshold)[0]
for idx in anomaly_indices:
anomalies.append({
"symbol": symbol,
"timestamp": df[df["symbol"] == symbol].iloc[idx]["timestamp"],
"funding_rate": symbol_data[idx],
"z_score": z_scores[idx],
"anomaly_type": "extreme_positive" if symbol_data[idx] > mean else "extreme_negative"
})
return pd.DataFrame(anomalies)
def percentile_anomaly_detection(self, df, low_percentile=5, high_percentile=95):
"""
백분위수 기반 이상 检测
"""
anomalies = []
for symbol in df["symbol"].unique():
symbol_data = df[df["symbol"] == symbol]
low_bound = symbol_data["funding_rate"].quantile(low_percentile / 100)
high_bound = symbol_data["funding_rate"].quantile(high_percentile / 100)
# 이상값 추출
extreme_high = symbol_data[symbol_data["funding_rate"] > high_bound]
extreme_low = symbol_data[symbol_data["funding_rate"] < low_bound]
for _, row in extreme_high.iterrows():
anomalies.append({
"symbol": symbol,
"timestamp": row["timestamp"],
"funding_rate": row["funding_rate"],
"threshold": high_bound,
"anomaly_type": "high_funding"
})
for _, row in extreme_low.iterrows():
anomalies.append({
"symbol": symbol,
"timestamp": row["timestamp"],
"funding_rate": row["funding_rate"],
"threshold": low_bound,
"anomaly_type": "low_funding"
})
return pd.DataFrame(anomalies)
def iqr_anomaly_detection(self, df, multiplier=1.5):
"""
IQR(사분위범위) 기반 이상 检测
"""
anomalies = []
for symbol in df["symbol"].unique():
symbol_data = df[df["symbol"] == symbol]
Q1 = symbol_data["funding_rate"].quantile(0.25)
Q3 = symbol_data["funding_rate"].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - multiplier * IQR
upper_bound = Q3 + multiplier * IQR
extreme = symbol_data[
(symbol_data["funding_rate"] < lower_bound) |
(symbol_data["funding_rate"] > upper_bound)
]
for _, row in extreme.iterrows():
anomalies.append({
"symbol": symbol,
"timestamp": row["timestamp"],
"funding_rate": row["funding_rate"],
"lower_bound": lower_bound,
"upper_bound": upper_bound,
"iqr": IQR
})
return pd.DataFrame(anomalies)
def _create_summary(self, df, symbols):
"""AI 분석용 데이터 요약 생성"""
summaries = []
for symbol in symbols:
symbol_data = df[df["symbol"].str.contains(symbol, case=False)]
if len(symbol_data) > 0:
summaries.append(f"""
[{symbol}]
- 평균 자금요율: {symbol_data['funding_rate'].mean():.6f}
- 연간환산평균: {symbol_data['funding_rate_annualized'].mean():.2f}%
- 최대 자금요율: {symbol_data['funding_rate'].max():.6f}
- 최소 자금요율: {symbol_data['funding_rate'].min():.6f}
- 변동성(표준편차): {symbol_data['funding_rate'].std():.6f}
""")
return "\n".join(summaries)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
detector = FundingRateAnomalyDetector(
holy_sheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
# 예시 데이터 로드
sample_data = pd.DataFrame({
"timestamp": pd.date_range("2024-01-01", periods=100, freq="8H"),
"symbol": ["BTC-PERP"] * 100,
"funding_rate": np.random.normal(0.0001, 0.0003, 100),
"funding_rate_annualized": np.random.normal(3.65, 10, 100)
})
# 통계적 이상 检测 실행
anomalies = detector.statistical_anomaly_detection(sample_data)
print(f"检测된 이상값: {len(anomalies)}건")
print(anomalies)Step 3: 백테스팅 샘플 데이터 구축
이상 检测 결과를 바탕으로 트레이딩 전략 백테스팅에 활용할 수 있는 샘플 데이터를 구축하는 방법을 설명드리겠습니다.
# backtest_sample_builder.py
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
class BacktestSampleBuilder:
def __init__(self, holy_sheep_key):
self.holy_sheep_key = holy_sheep_key
def build_funding_signal_dataset(self, funding_df, price_df, lookback_periods=12):
"""
자금요율 기반 트레이딩 시그널 데이터셋 구축
Parameters:
- funding_df: 자금요율 데이터프레임
- price_df: 가격 데이터프레임
- lookback_periods: 과거 관찰 기간 (시간 단위)
"""
dataset = []
for symbol in funding_df["symbol"].unique():
funding_symbol = funding_df[funding_df["symbol"] == symbol].sort_values("timestamp")
for i in range(lookback_periods, len(funding_symbol)):
current = funding_symbol.iloc[i]
lookback_data = funding_symbol.iloc[i-lookback_periods:i]
# 특징 생성
features = {
"timestamp": current["timestamp"],
"symbol": symbol,
# 현재 자금요율
"current_funding_rate": current["funding_rate"],
"current_annualized_rate": current["funding_rate_annualized"],
# 이동평균 특징
"funding_ma_4": lookback_data["funding_rate"].tail(4).mean(),
"funding_ma_12": lookback_data["funding_rate"].mean(),
# 변동성 특징
"funding_volatility": lookback_data["funding_rate"].std(),
"funding_range": lookback_data["funding_rate"].max() - lookback_data["funding_rate"].min(),
# 이상 检测 신호
"is_anomaly": self._detect_anomaly(current, lookback_data),
"anomaly_direction": self._get_anomaly_direction(current, lookback_data),
# 추세 특징
"funding_trend": self._calculate_trend(lookback_data["funding_rate"].values),
# 미래 수익률 (라벨용)
"future_return_1h": self._get_future_return(price_df, symbol, current["timestamp"], 1),
"future_return_4h": self._get_future_return(price_df, symbol, current["timestamp"], 4),
"future_return_8h": self._get_future_return(price_df, symbol, current["timestamp"], 8),
}
dataset.append(features)
return pd.DataFrame(dataset)
def _detect_anomaly(self, current_row, lookback_data):
"""이상 检测 여부判定"""
mean = lookback_data["funding_rate"].mean()
std = lookback_data["funding_rate"].std()
if std == 0:
return False
z_score = abs((current_row["funding_rate"] - mean) / std)
return z_score > 2.5
def _get_anomaly_direction(self, current_row, lookback_data):
"""이상 检测 방향判定"""
if current_row["funding_rate"] > lookback_data["funding_rate"].mean():
return "high"
else:
return "low"
def _calculate_trend(self, values):
"""선형 회�귺 기반 추세 계산"""
if len(values) < 2:
return 0
x = np.arange(len(values))
slope, _, _, _, _ = stats.linregress(x, values)
return slope
def _get_future_return(self, price_df, symbol, timestamp, hours):
"""미래 수익률 계산"""
future_time = timestamp + timedelta(hours=hours)
current_price = price_df[
(price_df["symbol"] == symbol) &
(price_df["timestamp"] == timestamp)
]["close"].values
future_price = price_df[
(price_df["symbol"] == symbol) &
(price_df["timestamp"] == future_time)
]["close"].values
if len(current_price) > 0 and len(future_price) > 0:
return (future_price[0] - current_price[0]) / current_price[0]
return None
def generate_trading_signals(self, dataset):
"""
백테스팅용 트레이딩 시그널 생성
시그널 규칙:
- 자금요율이 상위 5% 이상 且 추세 상승: 약세 신호 (숏 진입)
- 자금요율이 하위 5% 이하 且 추세 하락: 강세 신호 (롱 진입)
"""
signals = []
for _, row in dataset.iterrows():
signal = "hold"
confidence = 0
reason = []
# 극단적 자금요율 检测
if row.get("is_anomaly"):
if row["anomaly_direction"] == "high":
signal = "short"
confidence += 0.3
reason.append("높은 자금요율 이상 检测")
elif row["anomaly_direction"] == "low":
signal = "long"
confidence += 0.3
reason.append("낮은 자금요율 이상 检测")
# 연간환산 자금요율 기준
if row.get("current_annualized_rate"):
if row["current_annualized_rate"] > 50: # 연 50% 이상
signal = "short"
confidence += 0.2
reason.append("연간환산 자금요율 과열 구간")
elif row["current_annualized_rate"] < -20: # 연 -20% 이하
signal = "long"
confidence += 0.2
reason.append("역사적 저점 자금요율")
# 추세 기반 보정
if row.get("funding_trend") is not None:
if row["funding_trend"] > 0 and signal == "short":
confidence += 0.2
reason.append("자금요율 상승 추세 확인")
elif row["funding_trend"] < 0 and signal == "long":
confidence += 0.2
reason.append("자금요율 하락 추세 확인")
signals.append({
"timestamp": row["timestamp"],
"symbol": row["symbol"],
"signal": signal,
"confidence": min(confidence, 1.0),
"reasons": "; ".join(reason) if reason else "명확한 신호 없음"
})
return pd.DataFrame(signals)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
builder = BacktestSampleBuilder(
holy_sheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
# 예시 데이터
sample_funding = pd.DataFrame({
"timestamp": pd.date_range("2024-01-01", periods=200, freq="8H"),
"symbol": ["BTC-PERP"] * 200,
"funding_rate": np.random.normal(0.0001, 0.0005, 200),
"funding_rate_annualized": np.random.normal(3.65, 18, 200)
})
sample_price = pd.DataFrame({
"timestamp": pd.date_range("2024-01-01", periods=300, freq="1H"),
"symbol": ["BTC-PERP"] * 300,
"close": 42000 + np.cumsum(np.random.randn(300) * 100)
})
# 데이터셋 구축
dataset = builder.build_funding_signal_dataset(
sample_funding,
sample_price,
lookback_periods=12
)
print(f"구축된 샘플 데이터: {len(dataset)}건")
print(dataset.head())
# 트레이딩 시그널 생성
signals = builder.generate_trading_signals(dataset)
print(f"\n생성된 시그널:")
print(signals["signal"].value_counts())완전한 분석 파이프라인 통합
이제 모든 구성 요소를 통합하여 HolySheep AI를 통해 Tardis 데이터를 분석하는 완전한 파이프라인을 구현하겠습니다.
# complete_pipeline.py
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import time
import json
class HolySheepTardisFundingPipeline:
def __init__(self, holy_sheep_key, tardis_key=None):
self.holy_sheep_key = holy_sheep_key
self.tardis_key = tardis_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {self.holysheep_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def run_full_analysis(self, symbols, days_back=30):
"""
완전한 분석 파이프라인 실행
"""
print("=" * 60)
print("HolySheep AI x Tardis Funding Rate 분석 파이프라인")
print("=" * 60)
# Step 1: 데이터 수집
print("\n[Step 1] Tardis에서 자금요율 데이터 수집 중...")
funding_data = self._collect_all_funding(symbols, days_back)
if funding_data.empty:
print("경고: 수집된 데이터가 없습니다. 데모数据进行代替합니다.")
funding_data = self._generate_demo_data(symbols, days_back)
print(f" - 수집된 데이터: {len(funding_data)}건")
# Step 2: 통계 分析
print("\n[Step 2] 통계 分析 실행 중...")
stats_results = self._run_statistical_analysis(funding_data)
# Step 3: AI 기반 分析
print("\n[Step 3] HolySheep AI 모델 分析 중...")
ai_analysis = self._run_ai_analysis(funding_data, symbols)
# Step 4: 이상 检测
print("\n[Step 4] 자금요율 이상 检测 중...")
anomalies = self._detect_all_anomalies(funding_data)
# Step 5: 백테스트 샘플 생성
print("\n[Step 5] 백테스팅 샘플 생성 중...")
backtest_samples = self._create_backtest_samples(funding_data, symbols)
# 결과 보고서 생성
report = self._generate_report(
funding_data, stats_results, ai_analysis, anomalies, backtest_samples
)
return report
def _collect_all_funding(self, symbols, days):
"""모든 심볼의 자금요율 데이터 수집"""
all_data = []
for symbol in symbols:
try:
# HolySheep 게이트웨이 통해 데이터 요청
response = self.session.get(
f"{self.base_url}/tardis/funding-rates",
params={
"symbol": symbol,
"exchange": "binance-futures",
"days": days
},
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if "data" in data:
all_data.extend(data["data"])
time.sleep(0.5) # Rate Limit 방지
except Exception as e:
print(f" 데이터 수집 오류 ({symbol}): {e}")
return pd.DataFrame(all_data) if all_data else pd.DataFrame()
def _generate_demo_data(self, symbols, days):
"""데모용 샘플 데이터 생성"""
records = []
end_date = datetime.now()
for symbol in symbols:
for i in range(days * 3): # 8시간 간격
timestamp = end_date - timedelta(hours=8 * (days * 3 - i - 1))
base_rate = 0.0001 if "BTC" in symbol else 0.0002
if "ALT" in symbol:
base_rate = 0.0003
records.append({
"timestamp": timestamp,
"symbol": f"{symbol}-PERP",
"exchange": "binance-futures",
"funding_rate": np.random.normal(base_rate, base_rate * 2),
"funding_rate_annualized": np.random.normal(
base_rate * 365 * 100,
base_rate * 365 * 50
)
})
return pd.DataFrame(records)
def _run_statistical_analysis(self, df):
"""통계 分析 실행"""
results = {}
for symbol in df["symbol"].unique():
symbol_data = df[df["symbol"] == symbol]["funding_rate"]
if len(symbol_data) > 0:
results[symbol] = {
"mean": float(symbol_data.mean()),
"std": float(symbol_data.std()),
"min": float(symbol_data.min()),
"max": float(symbol_data.max()),
"median": float(symbol_data.median()),
"skewness": float(symbol_data.skew()),
"kurtosis": float(symbol_data.kurtosis())
}
return results
def _run_ai_analysis(self, df, symbols):
"""HolySheep AI 모델 分析"""
summary = self._create_analysis_summary(df, symbols)
prompt = f"""
암호화폐 영구 선물 자금요율 분석을 수행해주세요.
분석 대상: {', '.join(symbols)}
데이터 요약:
{summary}
다음 사항을 포함하여 分析 결과를 제공해주세요:
1. 시장 과열/저평가 상태 진단
2. 주요 리스크 요소
3. 투자자 심리 상태 평가
4. 단기 전망
간결하게 500단어 내외로 작성해주세요.
"""
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 선물 시장 분석가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1500
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
else:
return "AI 분석을 수행할 수 없습니다."
except Exception as e:
return f"AI 분석 오류: {e}"
def _detect_all_anomalies(self, df):
"""모든 이상 检测 방법 적용"""
all_anomalies = []
for symbol in df["symbol"].unique():
symbol_data = df[df["symbol"] == symbol]
# Z-Score 방법
mean = symbol_data["funding_rate"].mean()
std = symbol_data["funding_rate"].std()
if std > 0:
z_scores = np.abs((symbol_data["funding_rate"] - mean) / std)
anomaly_mask = z_scores > 2.5
for idx, is_anomaly in enumerate(anomaly_mask):
if is_anomaly:
all_anomalies.append({
"symbol": symbol,
"timestamp": symbol_data.iloc[idx]["timestamp"],
"funding_rate": symbol_data.iloc[idx]["funding_rate"],
"z_score": z_scores.iloc[idx],
"method": "zscore"
})
return pd.DataFrame(all_anomalies)
def _create_backtest_samples(self, df, symbols):
"""백테스트 샘플 생성"""
samples = []
for symbol in symbols:
symbol_data = df[df["symbol"].str.contains(symbol, case=False)].sort_values("timestamp")
if len(symbol_data) < 10:
continue
# 과거 데이터 기반 특징 생성
lookback = min(12, len(symbol_data) - 1)
for i in range(lookback, len(symbol_data)):
current = symbol_data.iloc[i]
lookback_window = symbol_data.iloc[i-lookback:i]
samples.append({
"timestamp": current["timestamp"],
"symbol": symbol,
"funding_rate": current["funding_rate"],
"annualized_rate": current.get("funding_rate_annualized", current["funding_rate"] * 365 * 100),
"funding_ma_4": lookback_window["funding_rate"].tail(4).mean(),
"funding_ma_12": lookback_window["funding_rate"].mean(),
"funding_volatility": lookback_window["funding_rate"].std(),
"is_extreme": abs(current["funding_rate"]) > lookback_window["funding_rate"].std() * 2,
"signal": self._generate_signal(current, lookback_window)
})
return pd.DataFrame(samples)
def _generate_signal(self, current, lookback):
"""트레이딩 시그널 생성"""
if lookback["funding_rate"].std() == 0:
return "neutral"
z_score = (current["funding_rate"] - lookback["funding_rate"].mean()) / lookback["funding_rate"].std()
if z_score > 2:
return "short"
elif z_score < -2:
return "long"
else:
return "neutral"
def _create_analysis_summary(self, df, symbols):
"""AI 分析용 요약 생성"""
summaries = []
for symbol in symbols:
symbol_data = df[df["symbol"].str.contains(symbol, case=False)]
if len(symbol_data) > 0:
summaries.append(f"""
[{symbol}]
- 최근 30일 평균 자금요율: {symbol_data['funding_rate'].mean():.6f} ({symbol_data['funding_rate'].mean() * 365 * 100:.2f}% 연환산)
- 최고/최저: {symbol_data['funding_rate'].max():.6f} / {symbol_data['funding_rate'].min():.6f}
- 변동성: {symbol_data['funding_rate'].std():.6f}
""")
return "\n".join(summaries)
def _generate_report(self, funding_data, stats, ai_analysis, anomalies, samples):
"""최종 분석 보고서 생성"""
report = {
"generated_at": datetime.now().isoformat(),
"data_summary": {
"total_records": len(funding_data),
"symbols_analyzed": list(funding_data["symbol"].unique()),
"date_range": {
"start": str(funding_data["timestamp"].min()) if not funding_data.empty else None,
"end": str(funding_data["timestamp"].max()) if not funding_data.empty else None
}
},
"statistical_analysis": stats,
"ai_insights": ai_analysis,
"anomaly_detection": {
"total_anomalies": len(anomalies),
"details": anomalies.to_dict("records") if not anomalies.empty else []
},
"backtest_samples": {
"total_samples": len(samples),
"sample_preview": samples.head(10).to_dict("records") if not samples.empty else []
}
}
return report
메인 실행
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI API 키로 초기화
pipeline = HolySheepTardisFundingPipeline(
holy_sheep_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
tardis_key="YOUR_TARDIS_API_KEY" # Tardis 키 (선택사항)
)
# 분석 실행
results = pipeline.run_full_analysis(
symbols=["BTC", "ETH", "SOL"],
days_back=30
)
# 결과 출력
print("\n" + "=" * 60)
print("분석 완료!")
print("=" * 60)
print(f"\n이상 检测 결과: {results['anomaly_detection']['total_anomalies']