저는 최근 3개월간 고빈도 스캘핑 전략의 시장 영향력 분석 프로젝트를 진행했습니다. 문제는 분명했습니다. 시드머니 5만 달러 규모의 전략이 실제 거래소에서 작동할 때 슬리피지가 어느 정도인지, 유동성 집중 구간은 언제인지 파악해야 했는데, 기존 데이터 제공자의 L2 오더북 데이터는 지연이 500ms 이상이고 과거 데이터 접근이 제한적이었습니다.
결국 저는 HolySheep AI와 Tardis를 결합하여 Coinbase Spot과 Kraken Futures의 마이크로구조체 백테스팅 파이프라인을 구축했습니다. 이 글에서는 그 과정 전체를 상세히 설명드리겠습니다.
왜 Tardis + HolySheep인가?
마이크로구조체 연구에서 핵심적인 데이터는 세 가지입니다: 거래 내역(tick data), L2 오더북(호가창), 그리고 이 둘의 시간 동기화입니다. Tardis는 이 세 가지를 모두 API로 제공하고, HolySheep AI는 이를 AI 분석 파이프라인과 연결하여 패턴 인식과 이상 거래 탐지를 자동화합니다.
데이터 사양 비교
| 데이터 소스 | 틱 데이터 지연 | L2 오더북 깊이 | 과거 데이터 범위 | 월간 비용 |
|---|---|---|---|---|
| Tardis Enterprise | Real-time (<50ms) | 25레벨 | 최대 5년 | $500~ |
| CoinGecko API | ~2초 | 없음 | 90일 | 무료~ |
| Binance K线 | ~100ms | 5레벨 | 제한적 | 무료 |
| HolySheep + Tardis | Real-time + AI 분석 | 25레벨 + 패턴 | 최대 5년 | $200~(Tardis) + HolySheep 크레딧 |
실전 아키텍처: HolySheep AI + Tardis 통합 파이프라인
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 마이크로구조체 백테스팅 아키텍처 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ WebSocket ┌──────────────────────┐ │
│ │ Coinbase │ ──────────────→ │ Tardis │ │
│ │ Spot │ │ Replay Engine │ │
│ └──────────────┘ └──────────┬───────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────┐ WebSocket │ Historical │
│ │ Kraken │ ──────────────→ │ Data Feed │
│ │ Futures │ └───────┬───────┘ │
│ └──────────────┘ │ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ PostgreSQL │ │
│ │ TimescaleDB │ │
│ └────────┬─────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ HolySheep AI │ │
│ │ GPT-4.1 분석 │ │
│ │ 패턴 인식 │ │
│ └──────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────┐ │
│ │ 백테스팅 엔진 │ │
│ │ PyFalkor/Zipline│ │
│ └──────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘1단계: Tardis API 연결 및 데이터 수신
먼저 Tardis에서 Coinbase Spot과 Kraken Futures 데이터를 구독합니다. Tardis는 WebSocket 기반으로 실시간 스트리밍을 제공하며, HolySheep AI의 API를 통해 이 데이터를 AI 분석 파이프라인에 연결합니다.
# tardis_collector.py
Tardis API를 통한 마이크로구조체 데이터 수집
import asyncio
import json
import aiohttp
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional
import postgres_copy
from sqlalchemy import create_engine
import os
HolySheep AI 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class TardisMicrostructureCollector:
"""Tardis API에서 마이크로구조체 데이터 수집 및 HolySheep AI 분석 연동"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.db_url = os.getenv("DATABASE_URL")
self.engine = create_engine(self.db_url)
# 구독 설정: Coinbase Spot + Kraken Futures
self.subscriptions = {
"coinbase": {
"exchange": "coinbase",
"channels": ["ticker", "level2_batch"],
"symbols": ["BTC-USD", "ETH-USD"]
},
"kraken": {
"exchange": "krakenfutures",
"channels": ["trade", "book"],
"symbols": ["BTC-PERPETUAL", "ETH-PERPETUAL"]
}
}
async def fetch_historical_trades(
self,
exchange: str,
symbol: str,
from_ts: datetime,
to_ts: datetime
) -> List[Dict]:
"""과거 거래 내역 조회 (Tardis Historical API)"""
url = f"https://api.tardis.dev/v1/historical/{exchange}/trades"
params = {
"symbol": symbol,
"from": from_ts.isoformat(),
"to": to_ts.isoformat(),
"limit": 10000
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url, params=params) as resp:
if resp.status == 200:
data = await resp.json()
return data.get("trades", [])
else:
raise Exception(f"Tardis API 오류: {resp.status}")
async def fetch_l2_orderbook(
self,
exchange: str,
symbol: str,
ts: datetime
) -> Dict:
"""특정 시점의 L2 오더북 스냅샷 조회"""
url = f"https://api.tardis.dev/v1/historical/{exchange}/orderbooks"
params = {
"symbol": symbol,
"timestamp": ts.isoformat()
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url, params=params) as resp:
if resp.status == 200:
return await resp.json()
else:
raise Exception(f"Orderbook 조회 실패: {resp.status}")
def calculate_orderflow_metrics(self, trades: List[Dict]) -> Dict:
"""거래 흐름 지표 계산"""
if not trades:
return {}
# VWAP, Tick Rule, Order Imbalance 계산
buy_volume = sum(t["size"] for t in trades if t.get("side") == "buy")
sell_volume = sum(t["size"] for t in trades if t.get("side") == "sell")
total_volume = buy_volume + sell_volume
prices = [t["price"] for t in trades]
vwap = sum(p * t["size"] for p, t in zip(prices, trades)) / total_volume if total_volume > 0 else 0
# Tick Rule (거래 방향 추정)
tick_rule = (buy_volume - sell_volume) / total_volume if total_volume > 0 else 0
return {
"buy_volume": buy_volume,
"sell_volume": sell_volume,
"total_volume": total_volume,
"vwap": vwap,
"tick_rule": tick_rule,
"trade_count": len(trades),
"price_range": max(prices) - min(prices) if prices else 0
}
async def analyze_with_holysheep(self, market_data: Dict) -> Dict:
"""HolySheep AI를 통한 시장 구조 분석"""
prompt = f"""
다음 마이크로구조체 데이터를 분석하여 이상 패턴과 유동성 특징을 파악하세요:
거래량: {market_data.get('total_volume', 0):.4f}
VWAP: {market_data.get('vwap', 0):.2f}
Tick Rule: {market_data.get('tick_rule', 0):.4f}
가격 범위: {market_data.get('price_range', 0):.2f}
거래 횟수: {market_data.get('trade_count', 0)}
분석 항목:
1. 시장 영향력 수준 (높음/중간/낮음)
2. 유동성 편향 방향
3.潜在的 سفح (단기 방향성)
4. 권장 거래 전략
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 고빈도 거래 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
) as resp:
if resp.status == 200:
result = await resp.json()
return {
"analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": result.get("usage", {})
}
else:
raise Exception(f"HolySheep AI 오류: {resp.status}")
async def run_backtest_data_collection(
self,
exchange: str,
symbol: str,
days: int = 30
):
"""백테스팅용 과거 데이터 수집 및 분석"""
end_date = datetime.utcnow()
start_date = end_date - timedelta(days=days)
print(f"[{exchange}] {symbol} 데이터 수집 시작: {start_date} ~ {end_date}")
# 1시간 단위로 과거 데이터 조회
current = start_date
all_metrics = []
while current < end_date:
batch_end = min(current + timedelta(hours=1), end_date)
try:
# 거래 내역 조회
trades = await self.fetch_historical_trades(
exchange, symbol, current, batch_end
)
# 마이크로구조체 지표 계산
metrics = self.calculate_orderflow_metrics(trades)
metrics["timestamp"] = current
metrics["symbol"] = symbol
metrics["exchange"] = exchange
# HolySheep AI 분석 (100개 배치마다)
if len(all_metrics) % 100 == 0 and all_metrics:
analysis_result = await self.analyze_with_holysheep(metrics)
metrics["ai_analysis"] = analysis_result["analysis"]
print(f"AI 분석 완료: {current}")
all_metrics.append(metrics)
except Exception as e:
print(f"데이터 수집 오류 ({current}): {e}")
current = batch_end
# TimescaleDB에 저장
self._save_to_timescaledb(all_metrics)
return all_metrics
def _save_to_timescaledb(self, metrics: List[Dict]):
"""계산된 지표를 TimescaleDB에 저장"""
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(metrics)
df.to_sql(
"microstructure_metrics",
self.engine,
if_exists="append",
index=False,
method=postgres_copy.copy_from
)
print(f"{len(metrics)}개 레코드 저장 완료")
실행 예제
async def main():
collector = TardisMicrostructureCollector(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
# Coinbase Spot BTC/USD 30일 데이터 수집
await collector.run_backtest_data_collection(
exchange="coinbase",
symbol="BTC-USD",
days=30
)
# Kraken Futures BTC/PERPETUAL 데이터 수집
await collector.run_backtest_data_collection(
exchange="krakenfutures",
symbol="BTC-PERPETUAL",
days=30
)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())2단계: L2 오더북 데이터 처리 및 유동성 분석
L2 오더북(호가창)은 시장 깊이와 유동성 집중도를 파악하는 핵심 데이터입니다. Coinbase Spot의 경우 25레벨, Kraken Futures는 10레벨 깊이까지 제공되며, 이를 통해 주문서 흐름의 불균형(Order Flow Imbalance)을 계산할 수 있습니다.
# orderbook_analyzer.py
L2 오더북 분석 및 유동성 지표 계산
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
from datetime import datetime
import asyncio
import aiohttp
import os
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
@dataclass
class OrderbookLevel:
"""오더북 레벨 (가격, 수량)"""
price: float
size: float
side: str # 'bid' or 'ask'
@dataclass
class OrderbookSnapshot:
"""오더북 스냅샷"""
exchange: str
symbol: str
timestamp: datetime
bids: List[OrderbookLevel]
asks: List[OrderbookLevel]
@property
def spread(self) -> float:
"""스프레드 (bps)"""
if not self.bids or not self.asks:
return 0
mid_price = (self.bids[0].price + self.asks[0].price) / 2
return (self.asks[0].price - self.bids[0].price) / mid_price * 10000
@property
def mid_price(self) -> float:
"""중간가"""
if not self.bids or not self.asks:
return 0
return (self.bids[0].price + self.asks[0].price) / 2
def calculate_order_imbalance(self, depth: int = 5) -> float:
"""유동성 불균형 지표 계산 (OFI)
Args:
depth: 분석할 레벨 깊이 (기본값: 5)
Returns:
-1 ~ 1 사이의 값 (음수: 매도 압박, 양수: 매수 압박)
"""
bid_volume = sum(level.size for level in self.bids[:depth])
ask_volume = sum(level.size for level in self.asks[:depth])
total = bid_volume + ask_volume
if total == 0:
return 0
return (bid_volume - ask_volume) / total
def calculate_depth_weighted_imbalance(self, levels: int = 10) -> float:
"""레벨별 가중 유동성 불균형
가격 거리에 따라 가중치를 부여하여 계산
가까운 가격대의 유동성이 더 큰 영향력 보유
"""
bid_weighted = 0.0
ask_weighted = 0.0
for i, level in enumerate(self.bids[:levels]):
weight = 1.0 / (1.0 + i * 0.1) # 거리가 멀어질수록 낮은 가중치
bid_weighted += level.size * weight
for i, level in enumerate(self.asks[:levels]):
weight = 1.0 / (1.0 + i * 0.1)
ask_weighted += level.size * weight
total = bid_weighted + ask_weighted
if total == 0:
return 0
return (bid_weighted - ask_weighted) / total
def estimate_market_impact(self, order_size: float) -> float:
"""주문 시 예상 시장 영향력 추정 (Kyle's Lambda 기반)
Args:
order_size: 주문 수량 (BTC)
Returns:
예상 슬리피지 (bps)
"""
# 1단계 유동성 분석
if not self.bids or not self.asks:
return 0
# VWAP 방식으로 모의 실행
remaining = order_size
executed_cost = 0.0
executed_volume = 0.0
for level in self.asks:
fill_size = min(remaining, level.size)
executed_cost += fill_size * level.price
executed_volume += fill_size
remaining -= fill_size
if remaining <= 0:
break
if executed_volume == 0:
return 0
avg_exec_price = executed_cost / executed_volume
return (avg_exec_price - self.mid_price) / self.mid_price * 10000
class OrderbookAnalyzer:
"""오더북 분석기 + HolySheep AI 패턴 인식"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.history: List[OrderbookSnapshot] = []
async def fetch_tardis_realtime_orderbook(
self,
exchange: str,
symbol: str
) -> OrderbookSnapshot:
"""Tardis WebSocket에서 실시간 오더북 수신"""
# Tardis WebSocket 연결 (실제 구현에서는 aiohttp WebSocket 사용)
ws_url = f"wss://api.tardis.dev/v1/realtime/{exchange}"
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.ws_connect(ws_url) as ws:
# 구독 메시지 전송
await ws.send_json({
"type": "subscribe",
"channel": "orderbook",
"symbol": symbol
})
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
data = msg.json()
if data.get("type") == "snapshot":
return self._parse_orderbook_snapshot(
exchange, symbol, data
)
def _parse_orderbook_snapshot(
self,
exchange: str,
symbol: str,
data: Dict
) -> OrderbookSnapshot:
"""Tardis 데이터 파싱"""
bids = [
OrderbookLevel(price=b[0], size=b[1], side="bid")
for b in data.get("bids", [])[:25]
]
asks = [
OrderbookLevel(price=a[0], size=a[1], side="ask")
for a in data.get("asks", [])[:25]
]
return OrderbookSnapshot(
exchange=exchange,
symbol=symbol,
timestamp=datetime.utcnow(),
bids=bids,
asks=asks
)
async def analyze_orderbook_regime(
self,
snapshot: OrderbookSnapshot
) -> Dict:
"""HolySheep AI를 통한 시장 권태 분석"""
# 오더북 특징 데이터 구성
bid_volumes = [b.size for b in snapshot.bids[:10]]
ask_volumes = [a.size for a in snapshot.asks[:10]]
prompt = f"""
다음 L2 오더북 데이터를 분석하여 시장 권태 Regime을 분류하세요:
거래소: {snapshot.exchange}
심볼: {snapshot.symbol}
현재 스프레드: {snapshot.spread:.2f} bps
중간가: ${snapshot.mid_price:,.2f}
매수호가 수량 (1~10레벨):
{', '.join(f'{v:.4f}' for v in bid_volumes)}
매도호가 수량 (1~10레벨):
{', '.join(f'{v:.4f}' for v in ask_volumes)}
유동성 불균형 (OFI): {snapshot.calculate_order_imbalance():.4f}
가중 유동성 불균형: {snapshot.calculate_depth_weighted_imbalance():.4f}
분석 항목:
1. 시장 권태 (Contested / One-sided / Stacked)
2. 단기 방향성 Bias
3. 최적 주문 배치 전략 (TWAP/VWAP/아이스베르그)
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 마이크로구조체 분석 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
) as resp:
if resp.status == 200:
result = await resp.json()
return {
"regime_analysis": result["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": result.get("usage", {}),
"snapshot": {
"spread_bps": snapshot.spread,
"ofi": snapshot.calculate_order_imbalance(),
"mid_price": snapshot.mid_price
}
}
else:
raise Exception(f"HolySheep API 오류: {resp.status}")
def calculate_vwap_execution(
self,
snapshot: OrderbookSnapshot,
order_size: float,
side: str = "buy"
) -> Dict:
"""VWAP 실행 시뮬레이션"""
levels = snapshot.asks if side == "buy" else snapshot.bids
remaining = order_size
executed = []
for level in levels:
fill = min(remaining, level.size)
executed.append({
"price": level.price,
"size": fill,
"cost": fill * level.price
})
remaining -= fill
if remaining <= 0:
break
total_cost = sum(e["cost"] for e in executed)
total_size = sum(e["size"] for e in executed)
avg_price = total_cost / total_size if total_size > 0 else 0
return {
"average_price": avg_price,
"total_size": total_size,
"slippage_bps": (avg_price - snapshot.mid_price) / snapshot.mid_price * 10000,
"fill_rate": total_size / order_size * 100 if order_size > 0 else 0,
"execution_levels": len(executed)
}
async def main():
analyzer = OrderbookAnalyzer(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL
)
# Coinbase BTC/USD 오더북 분석
snapshot = await analyzer.fetch_tardis_realtime_orderbook(
exchange="coinbase",
symbol="BTC-USD"
)
print(f"스프레드: {snapshot.spread:.2f} bps")
print(f"OFI: {snapshot.calculate_order_imbalance():.4f}")
# 10 BTC 매수 시뮬레이션
exec_result = analyzer.calculate_vwap_execution(
snapshot=snapshot,
order_size=10.0,
side="buy"
)
print(f"예상 슬리피지: {exec_result['slippage_bps']:.2f} bps")
print(f"평균 실행가: ${exec_result['average_price']:,.2f}")
# HolySheep AI 분석
analysis = await analyzer.analyze_orderbook_regime(snapshot)
print(analysis["regime_analysis"])
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())3단계: HolySheep AI를 통한 자동化された 패턴 탐지
저는 HolySheep AI의 GPT-4.1 모델을 활용하여 실시간 시장 패턴을 탐지하고, 이상 거래 행위를 식별하는 자동화 시스템을 구축했습니다. HolySheep AI의 경우 Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok) 대비 절반 이하인 $8/MTok 비용으로 동일 수준의 분석 품질을 제공합니다.
# pattern_detector.py
HolySheep AI 기반 시장 패턴 탐지 및 이상 거래 탐지
import asyncio
import aiohttp
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Optional
import os
from dataclasses import dataclass
import json
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
@dataclass
class MarketPattern:
"""탐지된 시장 패턴"""
timestamp: datetime
pattern_type: str # 'momentum', 'reversal', 'liquidity_sweep', 'order_imbalance'
confidence: float
description: str
trading_signal: str
@dataclass
class AnomalyAlert:
"""이상 거래 알림"""
timestamp: datetime
exchange: str
symbol: str
anomaly_type: str # 'spoofing', 'layering', 'wash_trade', 'price_manipulation'
severity: str # 'low', 'medium', 'high'
evidence: Dict
class HolySheepPatternEngine:
"""HolySheep AI 기반 마이크로구조체 패턴 분석 엔진"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.pattern_history: List[MarketPattern] = []
self.anomaly_alerts: List[AnomalyAlert] = []
async def analyze_microstructure_sequence(
self,
orderbook_sequence: List[Dict],
trade_sequence: List[Dict]
) -> List[MarketPattern]:
"""시계열 마이크로구조체 데이터 분석"""
# 시퀀스 요약 생성
sequence_summary = self._summarize_sequence(orderbook_sequence, trade_sequence)
prompt = f"""
다음 마이크로구조체 시퀀스를 분석하여 패턴을 탐지하세요:
=== 오더북 시퀀스 (최근 10개 스냅샷) ===
{json.dumps(sequence_summary['orderbook'], indent=2, ensure_ascii=False)}
=== 거래 시퀀스 (최근 50개 거래) ===
{json.dumps(sequence_summary['trades'], indent=2, ensure_ascii=False)}
분석 요구사항:
1. Momentum / Reversal 패턴 탐지
2. Liquidity Sweep (유동성 청소) 식별
3. Order Flow Imbalance 변화점 탐지
4. 단기 거래 신호 생성 (매수/매도/관망)
출력 형식:
{{
"patterns": [
{{
"type": "pattern_name",
"confidence": 0.0~1.0,
"description": "설명",
"signal": "buy/sell/hold"
}}
]
}}
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 고빈도 거래 마이크로구조체 분석 전문가입니다. 정확한 데이터 기반 분석만 제공합니다."
},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.1,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
) as resp:
if resp.status == 200:
result = await resp.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
try:
analysis = json.loads(content)
patterns = [
MarketPattern(
timestamp=datetime.utcnow(),
pattern_type=p["type"],
confidence=p["confidence"],
description=p["description"],
trading_signal=p["signal"]
)
for p in analysis.get("patterns", [])
]
self.pattern_history.extend(patterns)
return patterns
except json.JSONDecodeError:
print(f"JSON 파싱 오류: {content[:200]}")
return []
else:
error_body = await resp.text()
raise Exception(f"HolySheep API 오류 ({resp.status}): {error_body}")
async def detect_market_anomalies(
self,
trades: List[Dict],
orderbook: Dict
) -> List[AnomalyAlert]:
"""시장 이상 거래 탐지 (Spoofing, Layering 등)"""
prompt = f"""
다음 거래 및 오더북 데이터를 분석하여 시장 조작 가능성을 탐지하세요:
=== 거래 데이터 (최근 100개) ===
{json.dumps(trades[-100:], indent=2, ensure_ascii=False)}
=== 현재 오더북 ===
Bids: {orderbook.get('bids', [])[:10]}
Asks: {orderbook.get('asks', [])[:10]}
탐지 대상 이상 패턴:
1. Spoofing: 대규모 호가 배치 후 취소
2. Layering: 여러 레벨에 호가 배치하여 유동성 위장
3. Wash Trading: 동일 주체 간 자기 거래
4. Price Manipulation: 급격한 가격 변동 유발
출력 형식:
{{
"anomalies": [
{{
"type": "anomaly_type",
"severity": "low/medium/high",
"evidence": {{"key": "value"}},
"description": "설명"
}}
]
}}
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 금융市场监管 전문가입니다. 시장 건전성 침해 가능성이 있는 이상 거래를 탐지합니다."
},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
) as resp:
if resp.status == 200:
result = await resp.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
try:
analysis = json.loads(content)
alerts = [
AnomalyAlert(
timestamp=datetime.utcnow(),
exchange=orderbook.get("exchange", "unknown"),
symbol=orderbook.get("symbol", "unknown"),
anomaly_type=a["type"],
severity=a["severity"],
evidence=a.get("evidence", {})
)
for a in analysis.get("anomalies", [])
]
self.anomaly_alerts.extend(alerts)
return alerts
except json.JSONDecodeError:
print(f"JSON 파싱 오류: {content[:200]}")
return []
else:
raise Exception(f"HolySheep API 오류: {resp.status}")
async def generate_trading_recommendations(
self,
patterns: List[MarketPattern],
anomalies: List[AnomalyAlert],
portfolio_state: Dict
) -> Dict:
"""HolySheep AI 기반 종합 거래 추천 생성"""
high_confidence_patterns = [
p for p in patterns if p.confidence >= 0.7
]
prompt = f"""
현재 시장 상태와 포트폴리오 상태를 고려하여 최적의 거래 전략을 추천하세요.
=== 포트폴리오 상태 ===
{json.dumps(portfolio_state, indent=2, ensure_ascii=False)}
=== 탐지된 패턴 ({len(high_confidence_patterns)}개) ===
{chr(10).join([
f"- {p.pattern_type}: {p.description} (신뢰도: {p.confidence:.0%})"
for p in high_confidence_patterns
])}
=== 이상 거래 알림 ({len(anomalies)}개) ===
{chr(10).join([
f"- {a.anomaly_type} ({a.severity})"
for a in anomalies
])}
추천 요구사항:
1. 최적 주문 유형 (Market / Limit / TWAP / VWAP)
2. 권장 주문 크기 및 분산 방식
3. 리스크 관리 지시사항 (손절/목표가)
4. 실행 타이밍 추천
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 퀀트 트레이딩 전략 전문가입니다. 리스크 관리와 수익성 균형을 고려한 실용적 추천을 제공합니다."
},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
json=payload,
headers=headers
)