예상 읽기 시간: 12분 | 난이도: 중급 | 필수 도구: Python 3.10+, Tardis API, HolySheep AI

사례 연구: 서울의 퀀트 트레이딩 팀

서울 강남구에 본사를 둔 한 헤지펀드 자회사 퀀트 팀("A팀")은 Binance USD-M 선물 마크的价格, 인덱스, 펀딩료 데이터를 활용한 자동 거래 전략 개발에 매진하고 있었습니다. A팀은 기존에 Binance 공식 API와 별도 데이터 수집 파이프라인을 구축했으나, 3가지 근본적 문제에 직면했습니다.

기존 공급사 페인포인트:

A팀이 HolySheep AI를 선택한 결정적 이유는 단순합니다. 지금 가입하면 제공되는 단일 API 키 하나로 AI 모델 호출과 데이터 처리를 동시에 관리할 수 있으며, 월 $680 수준의 비용으로 기존 성능을 유지하면서도 지연 시간을 180ms(57% 개선)로 단축했습니다.

왜 Tardis + HolySheep인가

Tardis는 Binance, Bybit, OKX 등 주요 거래소의 원시 거래 데이터를 REST/WebSocket으로 제공하는 전문 암호화폐 시세 데이터 플랫폼입니다. 그러나 Tardis 자체에는 AI 모델 호출 기능이 없으므로:

두 서비스를 결합하면 시장 데이터 수집 → AI 기반 분석 → 백테스팅 파이프라인을 단일 생태계에서 운영할 수 있습니다.

아키텍처 개요


┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    HolySheep AI Gateway                        │
│            https://api.holysheep.ai/v1                         │
│                                                                 │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────┐  │
│  │ DeepSeek V3.2│  │  GPT-4.1     │  │ Claude Sonnet 4.5    │  │
│  │ $0.42/MTok   │  │  $8/MTok     │  │ $15/MTok             │  │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
         │ AI 시그널 생성
         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Tardis Exchange API                            │
│                                                                 │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌───────────────┐  │
│  │ Mark Price│  │Index Price│  │ Funding   │  │ Trade Ticks   │  │
│  │ 100ms     │  │  50ms     │  │ 8h 주기   │  │ 실시간 스트림 │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └───────────────┘  │
│                     Binance USDM Perpetual                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
         │ 원시 데이터
         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Python 백테스팅 엔진                            │
│     pandas + numpy + backtrader + HolySheep SDK               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

사전 준비

1. HolySheep AI API 키 발급

HolySheep AI 가입 페이지에서 계정을 생성하면 즉시 API 키가 발급됩니다. 무료 크레딧 $5가 제공되므로 실제 비용 부담 없이 백테스팅을 시작할 수 있습니다.

2. Tardis API 키 발급

Tardis.dev에서 Binance USDM perpetual 데이터 플랜을 선택합니다. 월간 구독 또는 PAYG 옵션이 있으며, 1일 무제한 스트리밍 플랜이 $299/월입니다.

3. 필수 패키지 설치

# 프로젝트 초기화 및 의존성 설치
mkdir tardis-holysheep-backtest && cd tardis-holysheep-backtest
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

pip install --upgrade pip
pip install \
    holy-sheep-sdk \           # HolySheep 공식 SDK
    tardis \                   # Tardis Python 클라이언트
    pandas \                   # 시계열 데이터 처리
    numpy \                    # 수치 연산
    backtrader \              # 백테스팅 프레임워크
    websockets \              # WebSocket 클라이언트
    python-dotenv \           # 환경변수 관리
    aiohttp \                 # 비동기 HTTP
    asyncio \                 # 비동기 런타임


(.env) 파일 생성

cat > .env << 'EOF'
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
TARDIS_API_KEY=YOUR_TARDIS_API_KEY
EXCHANGE=binance
INSTRUMENT=btcusdt_perpetual
EOF


설치 검증

python -c "import holy_sheep; print('HolySheep SDK:', holy_sheep.__version__)"
python -c "import tardis; print('Tardis SDK:', tardis.__version__)"

핵심 구현: HolySheep AI × Tardis 백테스팅

Step 1: HolySheep AI 클라이언트 설정

# holysheep_client.py
"""
HolySheep AI Gateway를 통한 AI 모델 호출 클라이언트
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""

import os
from dotenv import load_dotenv


환경변수 로드

load_dotenv()


============================================================


HolySheep AI 모델별 최적 사용 가이드


============================================================

MODEL_CATALOG = {
    # 채결 전략 분석: DeepSeek V3.2 (초저렴)
    "strategy_analyzer": {
        "model": "deepseek-v3.2",
        "cost_per_mtok": 0.42,  # $0.42/MTok
        "use_case": "펀딩료 패턴 분석, 마크-인덱스 스프레드 예측",
        "latency_ms": "~800-1200ms"
    },
    # 리스크 평가: Gemini 2.5 Flash (고성능+저비용)
    "risk_evaluator": {
        "model": "gemini-2.5-flash",
        "cost_per_mtok": 2.50,  # $2.50/MTok
        "use_case": "포지션 리스크 평가, 밸류어트 리스크 계산",
        "latency_ms": "~300-500ms"
    },
    # 시그널 생성: GPT-4.1 (정밀 판단)
    "signal_generator": {
        "model": "gpt-4.1",
        "cost_per_mtok": 8.00,  # $8.00/MTok
        "use_case": "다중 지표 기반 매매 시그널 생성",
        "latency_ms": "~400-800ms"
    }
}


class HolySheepAIClient:
    """HolySheep AI Gateway를 wrapping한 통합 클라이언트"""

    BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

    def __init__(self, api_key: str = None):
        self.api_key = api_key or os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
        if not self.api_key or self.api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
            raise ValueError(
                "HolySheep API 키가 설정되지 않았습니다. "
                "https://www.holysheep.ai/register 에서 발급받으세요."
            )

    def _build_headers(self):
        return {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    async def analyze_funding_pattern(self, funding_history: list) -> dict:
        """
        펀딩료 이력을 분석하여 향후Funding Rate 예측
        
        Args:
            funding_history: [{"timestamp": ..., "rate": ...}, ...]
        Returns:
            {"predicted_rate": float, "confidence": float, "recommendation": str}
        """
        import aiohttp

        prompt = f"""당신은 전문 암호화폐 퀀트 트레이더입니다.
펀딩료(Funding Rate) 이력 데이터를 분석하여 향후Funding Rate를 예측하세요.

최근 펀딩료 이력:
{funding_history[-20:]}

분석要求:
1. 현재 시장 과열/과매도 상태 판단
2. 향후 8시간 Funding Rate 예측 (연간 환산 포함)
3. 숏/롱偏向성 분석
4. 구체적인 거래 전략 제안

JSON 형식으로 응답:
{{
  "predicted_rate": float,
  "annualized_rate": float,
  "confidence": float,
  "market_state": str,
  "recommendation": str
}}"""

        payload = {
            "model": MODEL_CATALOG["strategy_analyzer"]["model"],
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "당신은 Binance USDM 선물 전문 퀀트 분석가입니다."
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt
                }
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 1500
        }

        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                headers=self._build_headers(),
                json=payload,
                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)
            ) as response:
                if response.status != 200:
                    error_text = await response.text()
                    raise RuntimeError(
                        f"HolySheep API 오류: {response.status} - {error_text}"
                    )
                result = await response.json()

        content = result["choices"][0]["message"]["content"]
        usage = result.get("usage", {})

        # 비용 계산
        input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
        output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
        total_cost = (input_tokens + output_tokens) / 1_000_000 * \
                     MODEL_CATALOG["strategy_analyzer"]["cost_per_mtok"]

        print(f"[HolySheep] 펀딩료 분석 완료 | "
              f"토큰: {input_tokens + output_tokens} | "
              f"예상비용: ${total_cost:.4f}")

        return {"raw_response": content, "cost": total_cost}

    async def evaluate_risk(self, position_data: dict) -> dict:
        """
        현재 포지션의 리스크 평가
        
        Args:
            position_data: {
                "mark_price": float,
                "index_price": float,
                "funding_rate": float,
                "entry_price": float,
                "size": float,
                "leverage": int
            }
        Returns:
            {"risk_score": int, "liquidation_price": float, "action": str}
        """
        import aiohttp
        import json

        prompt = f"""다음 Binance USDM 선물 포지션의 리스크를 평가하세요:

포지션 데이터:
{json.dumps(position_data, indent=2)}

리스크 평가 항목:
1. 청산 위험도 (Mark/Index price basis 포함)
2. 마크-인덱스 스프레드 위험 (이상치 탐지)
3. 레버리지 적정성
4. 펀딩료 부담 평가

JSON 응답:
{{
  "risk_score": 0-100,
  "liquidation_price": float,
  "max_loss_percent": float,
  "funding_cost_8h": float,
  "action": "HOLD|REDUCE|CLOSE",
  "reason": str
}}"""

        payload = {
            "model": MODEL_CATALOG["risk_evaluator"]["model"],
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "당신은 리스크 관리 전문가입니다."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 1000
        }

        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
                headers=self._build_headers(),
                json=payload,
                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)
            ) as response:
                result = await response.json()

        return {"raw_response": result["choices"][0]["message"]["content"]}



Singleton 인스턴스

ai_client = HolySheepAIClient()

Step 2: Tardis에서 Binance USDM 데이터 수집

# tardis_collector.py
"""
Tardis API를 통해 Binance USDM永续合约 시장 데이터 수집
수집 데이터: mark price, index price, funding fee, trade ticks
"""

import asyncio
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import AsyncGenerator, Optional
from dotenv import load_dotenv

from tardis import Tardis
from tardis.interfaces.exchange import Exchange

load_dotenv()


class BinanceUSDMCollector:
    """
    Binance USD-M 선물 마크/인덱스/펀딩료 데이터 수집기
    
    Tardis subscription 타입:
    - market_data_stream: 실시간 거래 데이터 ( trades,book,quotes )
    - funding_rate: 펀딩료 이력
    - mark_index: 마크 가격 + 인덱스 가격
    """

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.exchange_name = "binance"
        self.dataset = "perpetual"
        self.buffer = {
            "mark_prices": [],
            "index_prices": [],
            "funding_rates": [],
            "trades": [],
            "basis_spreads": []
        }

    async def stream_realtime(
        self,
        instruments: list[str],
        duration_minutes: int = 60
    ) -> AsyncGenerator[dict, None]:
        """
        실시간 시장 데이터 스트림
        
        Args:
            instruments: ["btcusdt_perpetual", "ethusdt_perpetual"]
            duration_minutes: 스트림 지속 시간
        """
        client = Tardis(self.api_key, self.exchange_name)

        print(f"[Tardis] Binance USDM 실시간 스트림 시작")
        print(f"  대상: {instruments}")
        print(f"  기간: {duration_minutes}분")

        end_time = datetime.utcnow() + timedelta(minutes=duration_minutes)
        chunk_count = 0

        async for exchange in client.exchanges(
            dataset=self.dataset,
            from_timestamp=datetime.utcnow(),
            to_timestamp=end_time
        ):
            if isinstance(exchange, Exchange):
                continue

            chunk_count += 1

            # 마크 가격 추출
            if hasattr(exchange, 'mark_price') and exchange.mark_price:
                mark_record = {
                    "timestamp": exchange.timestamp,
                    "symbol": exchange.symbol,
                    "mark_price": float(exchange.mark_price),
                    "raw": exchange
                }
                self.buffer["mark_prices"].append(mark_record)

            # 인덱스 가격 추출
            if hasattr(exchange, 'index_price') and exchange.index_price:
                index_record = {
                    "timestamp": exchange.timestamp,
                    "symbol": exchange.symbol,
                    "index_price": float(exchange.index_price)
                }
                self.buffer["index_prices"].append(index_record)

            # 펀딩료 추출
            if hasattr(exchange, 'funding_rate') and exchange.funding_rate:
                funding_record = {
                    "timestamp": exchange.timestamp,
                    "symbol": exchange.symbol,
                    "funding_rate": float(exchange.funding_rate),
                    "next_funding_time": getattr(exchange, 'next_funding_time', None)
                }
                self.buffer["funding_rates"].append(funding_record)

            # 마크-인덱스 스프레드 계산
            if self.buffer["mark_prices"] and self.buffer["index_prices"]:
                latest_mark = self.buffer["mark_prices"][-1]
                latest_index = self.buffer["index_prices"][-1]

                if latest_mark["symbol"] == latest_index["symbol"]:
                    spread = (latest_mark["mark_price"] / latest_index["index_price"] - 1) * 100
                    self.buffer["basis_spreads"].append({
                        "timestamp": latest_mark["timestamp"],
                        "symbol": latest_mark["symbol"],
                        "spread_bps": round(spread * 100, 2),  # basis points
                        "mark": latest_mark["mark_price"],
                        "index": latest_index["index_price"]
                    })

            # 100개 chunk마다 버퍼 상태 출력
            if chunk_count % 100 == 0:
                print(f"  [Chunk {chunk_count}] "
                      f"Mark: {len(self.buffer['mark_prices'])}, "
                      f"Index: {len(self.buffer['index_prices'])}, "
                      f"Funding: {len(self.buffer['funding_rates'])}")

            yield {
                "mark_price": self.buffer["mark_prices"][-1] if self.buffer["mark_prices"] else None,
                "index_price": self.buffer["index_prices"][-1] if self.buffer["index_prices"] else None,
                "funding_rate": self.buffer["funding_rates"][-1] if self.buffer["funding_rates"] else None,
                "latest_spread": self.buffer["basis_spreads"][-1] if self.buffer["basis_spreads"] else None
            }

    async def fetch_historical_funding(
        self,
        symbol: str,
        start_date: datetime,
        end_date: datetime
    ) -> list[dict]:
        """
        역사적 펀딩료 데이터 조회 (백테스팅용)
        
        API 호출 예시: GET /v1/funding-rates
        """
        import aiohttp

        # Tardis Historical API 사용
        url = "https://api.tardis.dev/v1/funding-rates"

        params = {
            "exchange": "binance",
            "symbol": symbol,
            "start_date": start_date.isoformat(),
            "end_date": end_date.isoformat(),
            "api_key": self.api_key
        }

        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url, params=params) as response:
                if response.status == 200:
                    data = await response.json()
                    print(f"[Tardis] 펀딩료 이력 수신: {len(data)}건")
                    return data
                else:
                    raise RuntimeError(
                        f"Tardis API 오류: {response.status} - {await response.text()}"
                    )

    def get_buffer_summary(self) -> dict:
        """수집 버퍼 요약"""
        return {
            "total_mark_records": len(self.buffer["mark_prices"]),
            "total_index_records": len(self.buffer["index_prices"]),
            "total_funding_records": len(self.buffer["funding_rates"]),
            "total_trades": len(self.buffer["trades"]),
            "avg_basis_spread_bps": (
                sum(s["spread_bps"] for s in self.buffer["basis_spreads"]) /
                len(self.buffer["basis_spreads"])
                if self.buffer["basis_spreads"] else 0
            ),
            "max_basis_spread_bps": (
                max(s["spread_bps"] for s in self.buffer["basis_spreads"])
                if self.buffer["basis_spreads"] else 0
            )
        }

Step 3: 통합 백테스팅 엔진

# backtest_engine.py
"""
HolySheep AI + Tardis 통합 백테스팅 엔진
Binance USDM永续合约 마크/인덱스/펀딩 기반 자동 거래 전략
"""

import asyncio
import json
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Optional
from dataclasses import dataclass, asdict

from dotenv import load_dotenv
from holy_sheep_client import HolySheepAIClient, MODEL_CATALOG
from tardis_collector import BinanceUSDMCollector

load_dotenv()


@dataclass
class BacktestResult:
    """백테스팅 결과 데이터 클래스"""
    period_start: str
    period_end: str
    total_trades: int
    win_rate: float
    avg_pnl_pct: float
    max_drawdown_pct: float
    sharpe_ratio: float
    holy_sheep_cost: float
    tardis_cost: float
    latency_avg_ms: float
    strategy_name: str


class HolySheepTardisBacktester:
    """
    HolySheep AI + Tardis Binance USDM 통합 백테스팅 엔진

    전략 로직:
    1. Tardis에서 마크/인덱스/펀딩 데이터 수집
    2. HolySheep AI로 펀딩 패턴 + 리스크 분석
    3. 시그널 기반 자동 거래 시뮬레이션
    4. 성과 지표 산출
    """

    def __init__(
        self,
        holysheep_key: str,
        tardis_key: str,
        initial_capital: float = 100_000.0,
        leverage: int = 3
    ):
        self.ai_client = HolySheepAIClient(holysheep_key)
        self.tardis_collector = BinanceUSDMCollector(tardis_key)
        self.initial_capital = initial_capital
        self.leverage = leverage

        self.capital = initial_capital
        self.positions = []  # [{symbol, size, entry_price, timestamp}]
        self.trades = []     # [{symbol, side, size, entry, exit, pnl, timestamp}]
        self.costs = {"holysheep": 0.0, "tardis": 0.0}
        self.latencies = []

    async def run_backtest(
        self,
        symbols: List[str],
        start_time: datetime,
        duration_minutes: int = 120
    ):
        """
        백테스트 실행
        
        Args:
            symbols: 거래 심볼 목록 ["btcusdt_perpetual", "ethusdt_perpetual"]
            start_time: 백테스트 시작 시간
            duration_minutes: 테스트 기간 (분)
        """
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"HolySheep AI × Tardis Binance USDM 백테스트 시작")
        print(f"{'='*60}")
        print(f"초기 자본: ${self.initial_capital:,.2f}")
        print(f"레버리지: {self.leverage}x")
        print(f"대상 심볼: {symbols}")
        print(f"기간: {duration_minutes}분")

        # 1단계: 역사적 펀딩료 데이터 수집
        print("\n[1/3] Tardis에서 역사적 펀딩료 데이터 수집...")
        all_funding_data = {}
        for symbol in symbols:
            funding = await self.tardis_collector.fetch_historical_funding(
                symbol=symbol,
                start_date=start_time - timedelta(days=7),
                end_date=start_time
            )
            all_funding_data[symbol] = funding

        # HolySheep AI: 펀딩 패턴 분석
        print("\n[2/3] HolySheep AI 펀딩료 패턴 분석...")
        analysis_results = {}
        for symbol, funding_history in all_funding_data.items():
            if len(funding_history) < 5:
                continue

            result = await self.ai_client.analyze_funding_pattern(funding_history)
            analysis_results[symbol] = result
            self.costs["holysheep"] += result.get("cost", 0)

        # 2단계: 실시간 데이터 스트림 + AI 시그널
        print("\n[3/3] 실시간 데이터 스트림 + AI 시그널 생성...")
        signal_count = 0
        analysis_count = 0

        async for market_data in self.tardis_collector.stream_realtime(
            instruments=symbols,
            duration_minutes=duration_minutes
        ):
            signal_count += 1

            # 10개 데이터마다 AI 분석 수행 (비용 최적화)
            if signal_count % 10 == 0 and market_data["funding_rate"]:
                analysis_count += 1
                funding = market_data["funding_rate"]

                # HolySheep AI 리스크 평가
                position_sample = {
                    "mark_price": market_data["mark_price"]["mark_price"]
                                   if market_data["mark_price"] else 50_000,
                    "index_price": market_data["index_price"]["index_price"]
                                    if market_data["index_price"] else 49_950,
                    "funding_rate": funding["funding_rate"],
                    "entry_price": self.initial_capital,
                    "size": self.capital * 0.1,
                    "leverage": self.leverage
                }

                risk_result = await self.ai_client.evaluate_risk(position_sample)

                # 간단한 거래 시뮬레이션
                self._simulate_trade(market_data, funding, risk_result)

                # 지연 시간 측정
                if hasattr(self.ai_client, '_last_request_time'):
                    latency = (datetime.utcnow() - self.ai_client._last_request_time).total_seconds() * 1000
                    self.latencies.append(latency)

        # 결과 산출
        return self._calculate_results(start_time, duration_minutes)

    def _simulate_trade(
        self,
        market_data: dict,
        funding: dict,
        ai_signal: dict
    ):
        """간단한 거래 시뮬레이션"""
        if not funding or not market_data["mark_price"]:
            return

        mark_price = market_data["mark_price"]["mark_price"]
        spread = market_data["latest_spread"]["spread_bps"] \
                 if market_data["latest_spread"] else 0

        # 펀딩료 기반 포지션 결정
        funding_rate = funding["funding_rate"]

        # 간단 로직: 펀딩률이 높으면 숏, 낮으면 롱 (실제 전략은 더 복잡)
        if funding_rate > 0.0003:  # Funding > 0.03%
            action = "SHORT"
            pnl_factor = -1
        elif funding_rate < -0.0003:
            action = "LONG"
            pnl_factor = 1
        else:
            action = "FLAT"
            pnl_factor = 0

        # 포지션 크기: 자본의 10%
        position_size = self.capital * 0.1
        contracts = position_size / mark_price

        # 펀딩료 수익/비용
        funding_pnl = funding_rate * position_size * pnl_factor * self.leverage

        # 스프레드 기반 추가 수익 (마크-인덱스 베이시스)
        basis_pnl = spread / 10_000 * position_size * pnl_factor

        total_pnl = funding_pnl + basis_pnl
        self.capital += total_pnl

        self.trades.append({
            "timestamp": funding["timestamp"],
            "action": action,
            "mark_price": mark_price,
            "funding_rate": funding_rate,
            "spread_bps": spread,
            "pnl": total_pnl,
            "capital": self.capital
        })

    def _calculate_results(
        self,
        start_time: datetime,
        duration_minutes: int
    ) -> BacktestResult:
        """백테스트 결과 산출"""
        if not self.trades:
            return BacktestResult(
                period_start=start_time.isoformat(),
                period_end=(start_time + timedelta(minutes=duration_minutes)).isoformat(),
                total_trades=0,
                win_rate=0.0,
                avg_pnl_pct=0.0,
                max_drawdown_pct=0.0,
                sharpe_ratio=0.0,
                holy_sheep_cost=self.costs["holysheep"],
                tardis_cost=self.costs["tardis"],
                latency_avg_ms=sum(self.latencies) / len(self.latencies) if self.latencies else 0,
                strategy_name="HolySheep+Tardis Funding Strategy"
            )

        # 수익률 계산
        returns = [t["pnl"] / self.initial_capital * 100 for t in self.trades]
        winning_trades = [r for r in returns if r > 0]

        # 최대 낙폭 (MDD)
        capital_series = [self.initial_capital]
        for trade in self.trades:
            capital_series.append(trade["capital"])

        peak = capital_series[0]
        max_drawdown = 0
        for capital in capital_series:
            if capital > peak:
                peak = capital
            drawdown = (peak - capital) / peak * 100
            if drawdown > max_drawdown:
                max_drawdown = drawdown

        # 샤프 비율 (간이)
        if len(returns) > 1:
            mean_ret = np.mean(returns)
            std_ret = np.std(returns)
            sharpe = (mean_ret / std_ret * np.sqrt(252 * 24 * 3)) if std_ret > 0 else 0
        else:
            sharpe = 0

        result = BacktestResult(
            period_start=start_time.isoformat(),
            period_end=(start_time + timedelta(minutes=duration_minutes)).isoformat(),
            total_trades=len(self.trades),
            win_rate=len(winning_trades) / len(self.trades) * 100 if self.trades else 0,
            avg_pnl_pct=np.mean(returns) if returns else 0,
            max_drawdown_pct=max_drawdown,
            sharpe_ratio=sharpe,
            holy_sheep_cost=self.costs["holysheep"],
            tardis_cost=self.costs["tardis"],
            latency_avg_ms=sum(self.latencies) / len(self.latencies) if self.latencies else 0,
            strategy_name="HolySheep+Tardis Funding Strategy"
        )

        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"백테스트 결과 요약")
        print(f"{'='*60}")
        print(f"총 거래 횟수: {result.total_trades}")
        print(f"승률: {result.win_rate:.1f}%")
        print(f"평균 수익률: {result.avg_pnl_pct:.4f}%")
        print(f"최대 낙폭: {result.max_drawdown_pct:.2f}%")
        print(f"샤프 비율: {result.sharpe_ratio:.2f}")
        print(f"HolySheep 비용: ${result.holy_sheep_cost:.4f}")
        print(f"평균 지연: {result.latency_avg_ms:.0f}ms")
        print(f"최종 자본: ${self.capital:,.2f}")

        return result


async def main():
    """메인 실행 함수"""
    import os

    holysheep_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    tardis_key = os.getenv("TARDIS_API_KEY", "YOUR_TARDIS_API_KEY")

    if holysheep_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
        print("⚠️ HolySheep API 키를 .env 파일에 설정하세요.")
        print("   https://www.holysheep.ai/register 에서 가입하세요.")
        return

    backtester = HolySheepTardisBacktester(
        holysheep_key=holysheep_key,
        tardis_key=tardis_key,
        initial_capital=100_000.0,
        leverage=3
    )

    result = await backtester.run_backtest(
        symbols=["btcusdt_perpetual", "ethusdt_perpetual"],
        start_time=datetime.utcnow() - timedelta(hours=2),
        duration_minutes=120
    )

    # 결과를 DataFrame으로 변환
    df = pd.DataFrame([asdict(result)])
    df.to_csv("backtest_results.csv", index=False)
    print("\n결과가 backtest_results.csv에 저장되었습니다.")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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