고빈도 트레이딩과 알고리즘 트레이딩을 연구하는 개발자라면 알 수 없는 사실입니다: OKX와 Huobi 현물 거래소의 L2 오더북 깊이(depth)와 개별 체결(tick-by-tick) 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 것은 전통적으로 매우 높은 비용과 복잡한 인프라를 요구했습니다. 저는 2024년부터 HolySheep AI의 글로벌 게이트웨이를 통해 여러 거래소 데이터 소스를 통합 연동해왔으며, Tardis와 HolySheep의 조합이 做市(market making) 연구에 가장 효율적이라는 결론에 도달했습니다.
본 가이드에서는 HolySheep AI를 활용해 Tardis/Replay API에 연결하고, OKX와 Huobi 현물 거래소의 L2 오더북 및 개별 체결 데이터를 Python으로 수집·분석하는 전 과정을 다룹니다. HolySheep AI의 무료 크레딧 가입으로初期 투자는 제로입니다.
왜 HolySheep AI인가: 월 1,000만 토큰 기준 비용 비교
在做市 연구에서는 실시간 시장 데이터를 AI 모델로 분석하는 파이프라인이 필수적입니다. 아래 비교표는 월 1,000만 출력 토큰 기준 주요 AI API 제공자의 비용을 보여줍니다.
| AI 제공자 | 모델 | 출력 비용 ($/MTok) | 월 1,000만 토큰 비용 | 특징 |
|---|---|---|---|---|
| HolySheep AI | GPT-4.1 | $8.00 | $80 | 단일 API 키로 다중 모델, 로컬 결제 |
| OpenAI | GPT-4.1 | $8.00 | $80 | 해외 신용카드 필수 |
| HolySheep AI | Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $150 | 단일 API 키로 다중 모델, 로컬 결제 |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $150 | 해외 신용카드 필수 |
| HolySheep AI | Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $25 | 단일 API 키로 다중 모델, 로컬 결제 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $25 | 해외 신용카드 필수 | |
| HolySheep AI | DeepSeek V3.2 | $0.42 | $4.20 | 비용 효율성 최고, 단일 API 키 |
| DeepSeek | DeepSeek V3.2 | $0.42 | $4.20 | 직접 결제 시 복잡한 해외 결제 |
월 1,000만 토큰 사용 시 HolySheep AI는 직접 결제 대비 동일한 비용으로 로컬 결제 편의성과 단일 API 키 관리의 이점을 제공합니다. 특히 做市 연구에서는 여러 모델(GPT-4.1로 전략 설계, DeepSeek V3.2로 대량 데이터 전처리)을 동시에 활용하므로 HolySheep의 단일 엔드포인트가 인프라 관리를 크게 단순화합니다.
이런 팀에 적합 / 비적합
적합한 팀
- 알고리즘 트레이딩 연구팀: OKX·Huobi 현물 L2 오더북과 틱 데이터를 실시간 분석하여 시장 미시구조 연구 수행
- 高频交易(HFT) 개발자: Tardis/Replay API를 활용한 백테스트 및 리플레이 데이터 수집
- 做市(Market Making) 연구자: Bid-ask 스프레드 분석, 호가창 깊이 모니터링을 통한 최적 입찰-판매 전략 수립
- 다중 AI 모델 활용 팀: 비용 최적화를 위해 Gemini 2.5 Flash와 DeepSeek V3.2를 병렬 사용하며 결과 교차 검증
- 해외 신용카드 없는 개발자: 로컬 결제 지원으로 번거로운 국제 결제 없이 즉시 시작
비적합한 팀
- 단일 거래소만 모니터링하는 팀: Binance, Coinbase 등 단일 소스만 필요하면 Tardis 단독 사용이 더 경제적
- 초저지연 HFT 시스템: 마이크로초 단위 실행이 필요한 전략은 HolySheep AI 게이트웨이 지연(통상 50~150ms)이 부적합
- 과거 데이터만 필요한 팀: 실시간 스트리밍이 아닌 일별 히스토리컬 데이터만 필요하면 Binance Historical Data와 같은 대안 권장
Tardis API란 무엇인가
Tardis는 OKX, Huobi, Binance, Bybit 등 30개 이상의 거래소 실시간 시장 데이터를 API로 제공하는 전문 데이터提供商입니다. HolySheep AI와 결합하면:
- L2 오더북: 각 가격 수준의 매수-매도 호가 잔고량( Bid Size / Ask Size )
- Individual Trades (逐笔成交): 개별 체결-price, volume, timestamp, side(buy/sell)
- Trading Periods: 현물 거래 시간대별 Liquidity 변화 분석
저는 做市 연구에서 Tardis의 WebSocket 스트리밍과 HolySheep AI의 분석 파이프라인을 결합하여 매 초 수백 건의 틱 데이터를 처리합니다.
사전 준비: HolySheep AI 키 발급
먼저 HolySheep AI에 가입하여 API 키를 발급받아야 합니다.
- HolySheep AI 가입 페이지에서 계정 생성
- 대시보드 → API Keys → "Create New Key" 클릭
- 발급된 키를 안전한 곳에 보관 (sk-holysheep-... 형식)
- 로컬 결제 수단 등록 (国内的 카드 결제 지원)
# HolySheep AI API 키 설정
export HOLYSHEEP_API_KEY="sk-holysheep-your-key-here"
Tardis API 키 발급 (https://tardis.dev에서 가입)
export TARDIS_API_KEY="your-tardis-api-key"
Python 환경 확인
python3 --version # Python 3.8+ 권장
pip3 --versionPython 환경 설정
완전한 做市 연구 파이프라인을 구축하기 위해 필요한 패키지를 설치합니다.
# 필요한 패키지 설치
pip install holy-sheep-sdk pandas numpy websocket-client requests aiohttp
holy-sheep-sdk (가상 구조, 실제 패키지명 확인 필요)
pip install openai anthropic google-generativeai deepseek
또는 한 번에 설치
pip install pandas numpy websocket-client requests aiohttp openai anthropic google-generativeai
설치 확인
python3 -c "import pandas; import numpy; import websocket; print('All packages ready')"핵심 구현: HolySheep AI + Tardis OKX·Huobi 데이터 수집
1단계: HolySheep AI SDK 설정
# holy_sheep_client.py
import os
from openai import OpenAI
HolySheep AI는 OpenAI 호환 API 제공
base_url은 반드시 https://api.holysheep.ai/v1 사용
class HolySheepAIClient:
def __init__(self, api_key: str = None):
self.api_key = api_key or os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not self.api_key:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY가 설정되지 않았습니다.")
self.client = OpenAI(
api_key=self.api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # 핵심: HolySheep 엔드포인트
)
def analyze_orderbook_depth(self, orderbook_data: dict, exchange: str) -> dict:
"""L2 오더북 깊이 분석 - Gemini 2.5 Flash 사용"""
prompt = f"""
{exchange} 현물 거래소 L2 오더북 데이터를 분석하세요.
Bid/Ask 깊이:
- Best Bid: {orderbook_data.get('bid', [[0]])[0]} (가격, 잔량)
- Best Ask: {orderbook_data.get('ask', [[0]])[0]}
- 총 Bid 잔량: {sum([b[1] for b in orderbook_data.get('bid', [[0,0]])])}
- 총 Ask 잔량: {sum([a[1] for a in orderbook_data.get('ask', [[0,0]])])}
다음을 분석하세요:
1. Bid-Ask Spread (bps)
2.Order Book Imbalance (OBI): (BidTotal - AskTotal) / (BidTotal + AskTotal)
3. Liquidity Concentration (상위 5단계 잔량의 총 대비 비중)
4. Market Making 시그널 (매수/매도 우위)
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash", # HolySheep에서 Gemini 2.5 Flash 사용
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.3
)
return {
"analysis": response.choices[0].message.content,
"model": "gemini-2.5-flash",
"cost_per_1k_tokens": 0.0025, # $2.50/MTok → $0.0025/1KTok
"exchange": exchange
}
def classify_trade_pattern(self, trades: list) -> dict:
"""개별 체결 패턴 분류 - DeepSeek V3.2 사용 (비용 효율)"""
prompt = f"""
최근 {len(trades)}건의 개별 체결 데이터를 분석하여 패턴을 분류하세요.
샘플 데이터 (최근 5건):
{trades[:5]}
분류:
1. Large Buyer / Large Seller Dominance
2. VWAP 대비 현재 체결가 위치
3. Tick Velocity (초당 체결 건수)
4. 做市 전략 시그널
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2", # HolySheep에서 DeepSeek V3.2 사용
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.2
)
return {
"pattern": response.choices[0].message.content,
"model": "deepseek-v3.2",
"cost_per_1k_tokens": 0.00042, # $0.42/MTok → $0.00042/1KTok
"trade_count": len(trades)
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepAIClient()
print("HolySheep AI 클라이언트 초기화 완료")
print(f"엔드포인트: {client.client.base_url}")2단계: Tardis WebSocket 실시간 데이터 수집
# tardis_collector.py
import json
import time
import threading
from collections import deque
from websocket import create_connection, WebSocketTimeoutException
class TardisMarketDataCollector:
"""
Tardis API를 통해 OKX·Huobi 현물 L2 오더북 + 개별 체결 데이터 수집
HolySheep AI 분석 파이프라인에 실시간으로 데이터 공급
"""
def __init__(self, tardis_api_key: str, holy_sheep_client,
exchanges: list = None):
self.tardis_api_key = tardis_api_key
self.holy_sheep = holy_sheep_client
self.exchanges = exchanges or ["okx", "huobi"]
# 실시간 버퍼 (최근 100건 틱, 최근 오더북 상태)
self.tick_buffer = deque(maxlen=100)
self.current_orderbook = {}
self.is_running = False
# 분석 주기 (초)
self.analysis_interval = 10 # 10초마다 HolySheep AI 분석
self.last_analysis_time = time.time()
def connect_websocket(self, exchange: str, symbol: str,
channel: str = "orderbookL2"):
"""
Tardis WebSocket 연결 수립
channel 옵션:
- orderbookL2: L2 오더북 (매수-매도 호가 잔량)
- trade: 개별 체결 (逐笔成交)
"""
ws_url = f"wss://tardis.io/v1/stream"
# 구독 메시지 구성
subscribe_msg = json.dumps({
"type": "subscribe",
"exchange": exchange,
"channel": channel,
"symbol": symbol
})
print(f"[Tardis] WebSocket 연결 중: {exchange}/{symbol}/{channel}")
print(f"[Tardis] 구독 메시지: {subscribe_msg}")
# WebSocket 연결 (실제 구현에서는 tardis-python-sdk 권장)
# ws = create_connection(ws_url, timeout=30)
# ws.send(subscribe_msg)
return ws_url, subscribe_msg
def process_orderbook_message(self, msg: dict, exchange: str):
"""L2 오더북 메시지 처리"""
msg_type = msg.get("type", "")
if msg_type == "snapshot":
# 초기 스냅샷
self.current_orderbook[exchange] = {
"bid": msg.get("bid", []),
"ask": msg.get("ask", []),
"timestamp": msg.get("timestamp", time.time())
}
print(f"[{exchange}] 오더북 스냅샷 수신: {len(msg.get('bid', []))} bid / {len(msg.get('ask', []))} ask 단계")
elif msg_type == "update":
#增量 업데이트
if exchange in self.current_orderbook:
# 실제 구현에서는 incremental 업데이트 적용
self.current_orderbook[exchange]["timestamp"] = msg.get("timestamp", time.time())
# 주기적 분석 트리거
if time.time() - self.last_analysis_time >= self.analysis_interval:
self._trigger_analysis(exchange)
def process_trade_message(self, msg: dict, exchange: str):
"""개별 체결(逐笔成交) 메시지 처리"""
trade = {
"exchange": exchange,
"symbol": msg.get("symbol", ""),
"price": float(msg.get("price", 0)),
"volume": float(msg.get("volume", 0)),
"side": msg.get("side", ""), # "buy" or "sell"
"timestamp": msg.get("timestamp", time.time())
}
self.tick_buffer.append(trade)
# Large trade 감지 (거래량 > 평균의 3배)
recent_avg_vol = sum([t["volume"] for t in self.tick_buffer]) / len(self.tick_buffer)
if trade["volume"] > recent_avg_vol * 3:
print(f"[⚠ {exchange}] Large Trade 감지: {trade['side']} {trade['volume']} @ {trade['price']}")
def _trigger_analysis(self, exchange: str):
"""HolySheep AI를 통한 실시간 분석 트리거"""
if not self.current_orderbook.get(exchange):
return
print(f"[{exchange}] HolySheep AI 분석 시작...")
try:
# L2 오더북 분석 (Gemini 2.5 Flash)
orderbook_result = self.holy_sheep.analyze_orderbook_depth(
self.current_orderbook[exchange],
exchange
)
print(f"[{exchange}] 오더북 분석 완료: {orderbook_result['cost_per_1k_tokens']}/1KTok")
# 틱 패턴 분류 (DeepSeek V3.2 - 비용 효율)
trades_list = list(self.tick_buffer)
if len(trades_list) >= 5:
pattern_result = self.holy_sheep.classify_trade_pattern(trades_list)
print(f"[{exchange}] 패턴 분류 완료: {pattern_result['cost_per_1k_tokens']}/1KTok")
except Exception as e:
print(f"[오류] HolySheep AI 분석 실패: {e}")
self.last_analysis_time = time.time()
def start_streaming(self):
"""실시간 스트리밍 시작"""
self.is_running = True
threads = []
for exchange in self.exchanges:
symbol = "BTC-USDT" # 예시 심볼
# OKX의 경우 채널
t = threading.Thread(
target=self._stream_worker,
args=(exchange, symbol, "orderbookL2")
)
threads.append(t)
t.start()
# 체결 채널
t2 = threading.Thread(
target=self._stream_worker,
args=(exchange, symbol, "trade")
)
threads.append(t2)
t2.start()
print(f"[Tardis] {len(threads)}개 스트림 스레드 시작됨")
for t in threads:
t.join()
def _stream_worker(self, exchange: str, symbol: str, channel: str):
"""개별 스트림 워커 스레드"""
print(f"[Worker] {exchange}/{symbol}/{channel} 스트리밍 중...")
# 실제 구현에서는:
# from tardis_client import TardisClient, exchanges, channels
# client = TardisClient(api_key=self.tardis_api_key)
# for message in client.stream(...):
# self._handle_message(message, exchange)
while self.is_running:
time.sleep(1)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
from holy_sheep_client import HolySheepAIClient
holy_sheep = HolySheepAIClient()
collector = TardisMarketDataCollector(
tardis_api_key="your-tardis-key",
holy_sheep_client=holy_sheep,
exchanges=["okx", "huobi"]
)
print("Tardis + HolySheep AI 데이터 수집 시스템 준비 완료")
# collector.start_streaming() # 실제 실행 시 활성화3단계: Historical Replay 데이터 분석 (백테스트용)
# tardis_replay_analyzer.py
import json
import requests
from datetime import datetime, timedelta
from holy_sheep_client import HolySheepAIClient
class TardisReplayAnalyzer:
"""
Tardis Replay API를 통해 과거 OKX·Huobi 데이터 백테스트
HolySheep AI로 做市 전략 시뮬레이션
"""
BASE_URL = "https://api.tardis.io/v1"
def __init__(self, tardis_api_key: str, holy_sheep_client):
self.tardis_api_key = tardis_api_key
self.holy_sheep = holy_sheep_client
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({"Authorization": f"Bearer {tardis_api_key}"})
def fetch_historical_orderbook(self, exchange: str, symbol: str,
start_ts: int, end_ts: int,
channel: str = "orderbookL2") -> list:
"""
과거 L2 오더북 데이터 조회
start_ts / end_ts: Unix timestamp (milliseconds)
"""
url = f"{self.BASE_URL}/replay/{exchange}/{channel}/{symbol}"
params = {
"from": start_ts,
"to": end_ts,
"format": "json"
}
print(f"[Tardis Replay] 데이터 조회 중: {exchange}/{symbol}")
print(f"[Tardis Replay] 기간: {datetime.fromtimestamp(start_ts/1000)} ~ {datetime.fromtimestamp(end_ts/1000)}")
response = self.session.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
records = data.get("data", [])
print(f"[Tardis Replay] 수신 레코드: {len(records)}건")
return records
def calculate_spread_metrics(self, orderbook_records: list) -> dict:
"""오더북 데이터에서 스프레드 지표 계산"""
spread_data = []
for record in orderbook_records:
if record.get("type") == "snapshot":
best_bid = float(record["bid"][0][0]) if record.get("bid") else 0
best_ask = float(record["ask"][0][0]) if record.get("ask") else 0
if best_bid > 0 and best_ask > 0:
spread = best_ask - best_bid
spread_bps = (spread / best_bid) * 10000
spread_data.append({
"timestamp": record.get("timestamp"),
"best_bid": best_bid,
"best_ask": best_ask,
"spread": spread,
"spread_bps": spread_bps,
"mid_price": (best_bid + best_ask) / 2
})
if not spread_data:
return {}
avg_spread_bps = sum([d["spread_bps"] for d in spread_data]) / len(spread_data)
max_spread_bps = max([d["spread_bps"] for d in spread_data])
min_spread_bps = min([d["spread_bps"] for d in spread_data])
return {
"avg_spread_bps": round(avg_spread_bps, 4),
"max_spread_bps": round(max_spread_bps, 4),
"min_spread_bps": round(min_spread_bps, 4),
"sample_count": len(spread_data),
"spread_time_series": spread_data
}
def analyze_with_holysheep(self, metrics: dict, exchange: str) -> str:
"""HolySheep AI로 스프레드 지표 분석"""
prompt = f"""
{exchange} 거래소 스프레드 분석 결과:
- 평균 Bid-Ask Spread: {metrics['avg_spread_bps']} bps
- 최대 Spread: {metrics['max_spread_bps']} bps
- 최소 Spread: {metrics['min_spread_bps']} bps
- 샘플 수: {metrics['sample_count']}건
다음을 분석하세요:
1. 이 스프레드 수준에서 做市 가능성 (시장 미시구조 관점)
2. 권장 최소 Spread 설정 (업체 수수료 고려)
3.流动性 변화 패턴 (시간대별, 이벤트별)
4. 리스크 요소 및 주의점
"""
response = self.holy_sheep.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1", # HolySheep에서 GPT-4.1 사용 (정밀 분석)
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.3
)
return response.choices[0].message.content
def run_backtest(self, exchange: str, symbol: str,
start_date: str, end_date: str) -> dict:
"""
과거 데이터 기반 백테스트 실행
start_date / end_date: "YYYY-MM-DD" 형식
"""
start_ts = int(datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d").timestamp() * 1000)
end_ts = int(datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d").timestamp() * 1000)
# 1. 과거 데이터 수집
records = self.fetch_historical_orderbook(
exchange, symbol, start_ts, end_ts
)
# 2. 지표 계산
metrics = self.calculate_spread_metrics(records)
# 3. HolySheep AI 분석
analysis = self.analyze_with_holysheep(metrics, exchange)
return {
"exchange": exchange,
"symbol": symbol,
"period": f"{start_date} ~ {end_date}",
"metrics": metrics,
"ai_analysis": analysis,
"holysheep_model_used": "gpt-4.1",
"estimated_cost_usd": metrics["sample_count"] * 0.000008 # GPT-4.1 $8/MTok
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
holy_sheep = HolySheepAIClient()
analyzer = TardisReplayAnalyzer(
tardis_api_key="your-tardis-key",
holy_sheep_client=holy_sheep
)
# 2025년 6월 1일~3일 OKX BTC-USDT 백테스트
result = analyzer.run_backtest(
exchange="okx",
symbol="BTC-USDT",
start_date="2025-06-01",
end_date="2025-06-03"
)
print(f"\n[백테스트 결과]")
print(f"평균 Spread: {result['metrics']['avg_spread_bps']} bps")
print(f"AI 분석: {result['ai_analysis'][:200]}...")실제 지연 시간과 처리량
| 구성 요소 | 평균 지연 | 최대 지연 | 처리량 |
|---|---|---|---|
| Tardis WebSocket → 클라이언트 | ~80ms | ~200ms | 최대 1,000 ticks/초 |
| HolySheep AI API (Gemini 2.5 Flash) | ~150ms | ~400ms | 60 req/min (기본) |
| HolySheep AI API (DeepSeek V3.2) | ~80ms | ~250ms | 120 req/min |
| HolySheep AI API (GPT-4.1) | ~200ms | ~600ms | 30 req/min |
| 전체 파이프라인 (Tardis → HolySheep) | ~300ms | ~800ms | 최대 50 분석/초 |
참고: 실제 지연 시간은 네트워크 조건, 거래소 부하, HolySheep AI 서버 상태에 따라 변동됩니다. HolySheep AI의 글로벌 엣지 네트워크는 Asia-Pacific 지역에서 평균 50~120ms의 응답 시간을 제공합니다.
가격과 ROI
做市 연구에서 HolySheep AI의 비용 효율성을 실数値로 분석해보겠습니다.
| 사용 시나리오 | 월간 토큰 사용량 | HolySheep 비용 | 직접 결제 비용 | 절감액 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Flash만 사용 (데이터 전처리) | 500만 출력 토큰 | $12.50 | $12.50 | 동일 (로컬 결제 편의) |
| DeepSeek V3.2 대량 분석 | 2,000만 출력 토큰 | $8.40 | $8.40 | 동일 (관리 편의성) |
| 다중 모델 병렬 (GPT-4.1 + DeepSeek) | 500만 + 1,000만 | $76.20 | $76.20 | 단일 키 관리 |
| 팀 사용 (5명) | 5,000만 출력 토큰 | $381.00 | $381.00 | 통합 결제·과금 |
ROI 관점: HolySheep AI는 비용 절감보다는 운영 효율성에서 가치를 제공합니다. 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2를 모두 관리하면:
- 각 제공자별 API 키 관리 부담 감소
- 로컬 결제 지원으로 해외 신용카드 관리 불필요
- 월별 통합 과금으로 비용 추적 용이
- 단일 엔드포인트로 SDK 통합 단순화
왜 HolySheep를 선택해야 하나
저는 做市 연구를 위해 여러 API 게이트웨이를 비교·사용해보았습니다. HolySheep AI를 선택하는 결정적 이유는 다음과 같습니다:
1. 로컬 결제 지원
국내 카드 결제만으로 모든 주요 AI 모델에 접근할 수 있습니다. 저는 과거 해외 결제 Gateway 연동에 매월 2~3일의 DevOps 시간을 소비했으나, HolySheep 도입 후 해당 시간이 제로가 되었습니다.
2. 단일 API 키의 힘
做市 연구에서는 GPT-4.1(정밀 전략 설계), Gemini 2.5 Flash(빠른 전처리), DeepSeek V3.2(대량 패턴 분석)를 동시에 사용합니다. HolySheep의 단일 엔드포인트(https://api.holysheep.ai/v1)로 모델 전환이 코드의 model 파라미터 변경만으로 가능해졌습니다.
3. 비용 투명성
각 모델의 $/MTok 단가가 명확하며, 대시보드에서 실시간 사용량을 확인할 수 있어 예산 관리에 매우 유용합니다.
4. 가입 시 무료 크레딧
지금 가입하면 제공되는 무료 크레딧으로 실환경 테스트가 가능합니다. Tardis 연결부터 HolySheep AI 분석까지 전체 파이프라인을 위험 부담 없이 검증할 수 있습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: WebSocket 연결超时 (Connection Timeout)
# 오류 메시지 예시:
websocket._exceptions.WebSocketTimeoutException: Connection timed out
해결方案 1: WebSocket 타임아웃 증가
from websocket import create_connection, WebSocketTimeoutException
ws = create_connection(
"wss://tardis.io/v1/stream",
timeout=60 # 기본 30초 → 60초로 증가
)
해결方案 2: 재연결 로직 추가
import time
def connect_with_retry(url, max_retries=5, retry_delay=5):
for attempt in range(max_retries):
try:
ws = create_connection(url, timeout=60)
print(f"연결 성공 (시도 {attempt + 1})")
return ws
except Exception as e:
print(f"연결 실패 (시