원본 주제: [2026-05-31T04:51][v2_0451_0531] Tardis Kraken Futures+CME 비트코인 선물 곡선 롤오버와 크로스거래소 차익거래 백테스팅 튜토리얼
튜토리얼 난이도: 중급 ~ 고급 | 예상 소요 시간: 45분 | 필수 조건: Python 기본, 암호화폐 선물 기본 개념
서론: 왜 비트코인 선물 곡선 거래인가?
비트코인 선물 곡선(Contango/Backwardation)은 현물 가격과 선물 가격 간의 관계를 보여주는 핵심 지표입니다. 크로스거래소 차익거래는 Kraken 선물거래소와 CME(시카고 상품거래소) 비트코인 선물 간의 가격 차이를 활용하는 고급 거래 전략입니다.
본 튜토리얼에서는 HolySheep AI의 통합 API 게이트웨이를 활용하여 다양한 AI 모델로 암호화폐 시장 데이터를 분석하고, 차익거래 기회를 백테스팅하는 방법을 상세히 설명합니다.
1. 아키텍처 개요
사용 기술 스택
- 데이터 소스: Tardis.ai (Kraken Futures + CME 실시간 및 이토딕 데이터)
- AI 분석 엔진: HolySheep AI (단일 API 키로 다중 모델 통합)
- 백테스팅 프레임워크: Pandas, NumPy, Backtrader
- 데이터 처리: Python 3.10+
왜 HolySheep AI인가?
HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 AI 모델에 접근할 수 있습니다. 암호화폐 데이터 분석에서는:
- DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok): 대량 데이터 처리 및 패턴 인식
- Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok): 빠른 실시간 분석
- GPT-4.1 ($8/MTok): 복잡한 전략 설계 및 검증
- Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok): 리스크 분석 및 규정 준수 검토
2. 월 1,000만 토큰 기준 비용 비교표
| AI 모델 | 입력 비용 ($/MTok) | 출력 비용 ($/MTok) | 월 1,000만 토큰 총 비용 | 주요 용도 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.28 | $0.42 | 약 $42 | 대량 데이터 분석, 패턴 인식 |
| Gemini 2.5 Flash | $1.25 | $2.50 | 약 $250 | 실시간 시장 분석, 빠른 응답 |
| GPT-4.1 | $5 | $8 | 약 $800 | 복잡한 전략 설계, 코드 생성 |
| Claude Sonnet 4.5 | $10 | $15 | 약 $1,500 | 리스크 분석, 종합 보고서 |
💡 비용 최적화 팁: HolySheep AI에서 DeepSeek V3.2를 활용하면 동일 작업 대비 Claude 대비 97% 비용 절감이 가능합니다. 대량 백테스팅 작업에서는 특히 효과적입니다.
3. HolySheep AI 환경 설정
3.1 필요한 패키지 설치
# 기본 의존성 설치
pip install requests pandas numpy
Tardis API 클라이언트 (필요시)
pip install tardis-dev
백테스팅 프레임워크
pip install backtrader
차트 및 시각화
pip install matplotlib plotly3.2 HolySheep AI API 설정
"""
HolySheep AI - 암호화폐 선물 데이터 분석 시스템
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import requests
import json
from typing import Dict, List, Optional
import pandas as pd
from datetime import datetime
import time
class HolySheepAIClient:
"""HolySheep AI 게이트웨이 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
def chat_completion(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2000
) -> Dict:
"""
HolySheep AI 채팅 완료 API
Args:
model: "gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"
messages: [{"role": "user", "content": "..."}]
temperature: 창의성 수준 (0.0 ~ 2.0)
max_tokens: 최대 응답 토큰 수
Returns:
API 응답 딕셔너리
"""
endpoint = f"{self.base_url}/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
try:
response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload, timeout=60)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"error": str(e), "status": "failed"}
def analyze_arbitrage_opportunity(
self,
kraken_price: float,
cme_price: float,
funding_rate: float,
premium: float
) -> Dict:
"""
크로스거래소 차익거래 기회 분석
"""
system_prompt = """당신은 암호화폐 선물거래 전문가입니다.
Kraken Futures와 CME 간의 차익거래 기회를 분석하고
롤오버 전략과 리스크를 평가해주세요."""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"""
차익거래 분석 데이터:
- Kraken Futures BTC 가격: ${kraken_price:,.2f}
- CME BTC 선물 가격: ${cme_price:,.2f}
- 자금费率 (Funding Rate): {funding_rate:.4f}% (8시간)
- CME 프리미엄: {premium:.4f}%
다음을 분석해주세요:
1. 순수 차익거래 수익률 (연환산)
2. 롤오버 최적 시점
3. 주요 리스크 요인
4. 실행 전략 권장사항
"""}
]
# DeepSeek V3.2로 대량 분석 (비용 효율적)
result = self.chat_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=messages,
temperature=0.3,
max_tokens=1500
)
return result
사용 예시
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI API 키 설정
client = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 샘플 데이터로 분석
analysis = client.analyze_arbitrage_opportunity(
kraken_price=67500.00,
cme_price=67650.00,
funding_rate=0.0001,
premium=0.22
)
print("분석 결과:", json.dumps(analysis, indent=2, ensure_ascii=False))4. Tardis API를 통한 선물 데이터 수집
"""
Tardis API - Kraken Futures + CME 비트코인 선물 데이터 수집
"""
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import time
class TardisDataCollector:
"""Tardis.ai API를 통한 암호화폐 선물 데이터 수집기"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.tardis.dev/v1"
def get_kraken_futures_ohlcv(
self,
symbol: str = "BTC-PERPETUAL",
start_date: str = "2026-01-01",
end_date: str = "2026-05-31",
resolution: str = "1h"
) -> pd.DataFrame:
"""
Kraken Futures OHLCV 데이터 수집
Args:
symbol: 선물 심볼 (예: BTC-PERPETUAL, BTC-FUTURES-2026)
resolution: 시간 해상도 (1m, 5m, 1h, 1d)
"""
# Tardis Historical API 엔드포인트
endpoint = f"{self.base_url}/historical/feeds"
params = {
"api_key": self.api_key,
"exchange": "kraken_futures",
"symbol": symbol,
"from": start_date,
"to": end_date,
"resolution": resolution,
"limit": 1000
}
try:
response = requests.get(endpoint, params=params, timeout=30)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# DataFrame 변환
df = pd.DataFrame(data)
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)
return df
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"데이터 수집 오류: {e}")
return pd.DataFrame()
def get_cme_futures_ohlcv(
self,
symbol: str = "BTC",
start_date: str = "2026-01-01",
end_date: str = "2026-05-31",
resolution: str = "1h"
) -> pd.DataFrame:
"""
CME 비트코인 선물 OHLCV 데이터 수집
"""
endpoint = f"{self.base_url}/historical/feeds"
params = {
"api_key": self.api_key,
"exchange": "cme",
"symbol": symbol,
"from": start_date,
"to": end_date,
"resolution": resolution,
"limit": 1000
}
try:
response = requests.get(endpoint, params=params, timeout=30)
response.raise_for_status()
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)
return df
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"CME 데이터 수집 오류: {e}")
return pd.DataFrame()
def get_funding_rates(self, symbol: str = "BTC-PERPETUAL") -> pd.DataFrame:
"""
펀딩费率 이력 데이터 수집
"""
endpoint = f"{self.base_url}/historical/feeds"
params = {
"api_key": self.api_key,
"exchange": "kraken_futures",
"symbol": symbol,
"type": "funding"
}
try:
response = requests.get(endpoint, params=params, timeout=30)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return pd.DataFrame(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"펀딩 데이터 수집 오류: {e}")
return pd.DataFrame()
차익거래 데이터 통합 분석
def collect_cross_exchange_data(collector: TardisDataCollector) -> dict:
"""
Kraken Futures + CME 데이터 통합 수집 및 정제
"""
print("=== 크로스거래소 데이터 수집 시작 ===")
# Kraken 선물 데이터
kraken_data = collector.get_kraken_futures_ohlcv(
symbol="BTC-PERPETUAL",
start_date="2026-01-01",
end_date="2026-05-31"
)
# CME 선물 데이터 (근월물)
cme_data = collector.get_cme_futures_ohlcv(
symbol="BTC",
start_date="2026-01-01",
end_date="2026-05-31"
)
# 펀딩费率
funding_data = collector.get_funding_rates(symbol="BTC-PERPETUAL")
print(f"Kraken 데이터: {len(kraken_data)}건")
print(f"CME 데이터: {len(cme_data)}건")
print(f"펀딩 데이터: {len(funding_data)}건")
return {
"kraken": kraken_data,
"cme": cme_data,
"funding": funding_data,
"collected_at": datetime.now().isoformat()
}
if __name__ == "__main__":
collector = TardisDataCollector(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
data = collect_cross_exchange_data(collector)
print(data['collected_at'])5. 롤오버 & 차익거래 백테스팅 엔진
"""
비트코인 선물 롤오버 & 크로스거래소 차익거래 백테스팅 엔진
HolySheep AI 통합 분석 모듈 포함
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
class FuturesArbitrageBacktester:
"""
비트코인 선물 차익거래 백테스팅 엔진
주요 기능:
- Kraken vs CME 가격 스프레드 분석
- 롤오버 타이밍 최적화
- 펀딩费率 수익 계산
- HolySheep AI 기반 전략 최적화 제안
"""
def __init__(
self,
initial_capital: float = 100000,
leverage: int = 3,
fee_rate: float = 0.0004
):
self.initial_capital = initial_capital
self.leverage = leverage
self.fee_rate = fee_rate # 거래 수수료 (0.04%)
self.capital = initial_capital
self.trades = []
self.positions = []
self.equity_curve = []
def calculate_spread_metrics(
self,
kraken_price: float,
cme_price: float,
funding_rate: float
) -> Dict:
"""
스프레드 메트릭 계산
"""
raw_spread = cme_price - kraken_price
spread_pct = (raw_spread / kraken_price) * 100
# CME 프리미엄 (펀딩 반영)
annualized_premium = spread_pct * 3 * 365
# 순수 차익거래 수익률 (수수료 제외)
gross_arb_return = annualized_premium - (funding_rate * 3 * 365)
# 순수 수익률 (수수료 차감)
net_arb_return = gross_arb_return - (self.fee_rate * 2 * 3 * 365)
return {
"raw_spread_usd": raw_spread,
"spread_pct": spread_pct,
"annualized_premium": annualized_premium,
"gross_arb_return": gross_arb_return,
"net_arb_return": net_arb_return,
"is_profitable": net_arb_return > 0
}
def generate_arbitrage_signals(
self,
data: pd.DataFrame,
min_spread_threshold: float = 0.1
) -> pd.DataFrame:
"""
차익거래 시그널 생성
"""
signals = []
for idx in range(len(data) - 1):
row = data.iloc[idx]
next_row = data.iloc[idx + 1]
spread = row['cme_close'] - row['kraken_close']
spread_pct = (spread / row['kraken_close']) * 100
# 시그널 판정
if spread_pct > min_spread_threshold:
signal = "LONG_CME_SHORT_KRAKEN" # CME 프리미엄 → CME 롱, Kraken 숏
elif spread_pct < -min_spread_threshold:
signal = "LONG_KRAKEN_SHORT_CME" # CME 할인 → Kraken 롱, CME 숏
else:
signal = "HOLD"
signals.append({
'timestamp': row['timestamp'],
'spread_pct': spread_pct,
'signal': signal,
'funding_rate': row.get('funding_rate', 0),
'cme_price': row['cme_close'],
'kraken_price': row['kraken_close']
})
return pd.DataFrame(signals)
def run_backtest(
self,
signals: pd.DataFrame,
position_size_pct: float = 0.3
) -> Dict:
"""
백테스트 실행
"""
print("=== 백테스트 실행 ===")
print(f"초기 자본: ${self.initial_capital:,.2f}")
print(f"레버리지: {self.leverage}x")
print(f"포지션 사이즈: {position_size_pct*100}%")
for idx, signal_row in signals.iterrows():
# 포지션 오픈
if signal_row['signal'] != "HOLD":
position_value = self.capital * position_size_pct * self.leverage
# 거래 수수료 차감
open_fee = position_value * self.fee_rate * 2
trade = {
'timestamp': signal_row['timestamp'],
'signal': signal_row['signal'],
'spread_pct': signal_row['spread_pct'],
'position_value': position_value,
'open_fee': open_fee,
'pnl': 0,
'capital_before': self.capital
}
self.trades.append(trade)
# 펀딩 수익 (8시간마다)
funding_profit = position_value * signal_row['funding_rate']
# 롤오버 비용 추정 (분기별)
days_to_expiry = 90 # 근월물 기준
rollover_cost = position_value * 0.001 * (days_to_expiry / 365)
# 순수 PnL
net_pnl = funding_profit - rollover_cost - open_fee
self.capital += net_pnl
trade['pnl'] = net_pnl
trade['capital_after'] = self.capital
# 자본 기록
self.equity_curve.append({
'timestamp': signal_row['timestamp'],
'capital': self.capital,
'drawdown': (self.capital - self.initial_capital) / self.initial_capital * 100
})
# 결과 분석
equity_df = pd.DataFrame(self.equity_curve)
total_return = (self.capital - self.initial_capital) / self.initial_capital * 100
max_drawdown = equity_df['drawdown'].min()
sharpe_ratio = self._calculate_sharpe_ratio(equity_df)
results = {
'total_return_pct': total_return,
'final_capital': self.capital,
'total_trades': len(self.trades),
'max_drawdown_pct': max_drawdown,
'sharpe_ratio': sharpe_ratio,
'equity_curve': equity_df,
'trades': pd.DataFrame(self.trades)
}
print(f"\n=== 백테스트 결과 ===")
print(f"총 수익률: {total_return:.2f}%")
print(f"최종 자본: ${self.capital:,.2f}")
print(f"총 거래 횟수: {len(self.trades)}")
print(f"최대 드로다운: {max_drawdown:.2f}%")
print(f"샤프 비율: {sharpe_ratio:.2f}")
return results
def _calculate_sharpe_ratio(self, equity_df: pd.DataFrame) -> float:
"""샤프 비율 계산"""
if len(equity_df) < 2:
return 0.0
returns = equity_df['capital'].pct_change().dropna()
if returns.std() == 0:
return 0.0
return (returns.mean() / returns.std()) * np.sqrt(365 * 24)
def optimize_strategy_with_holysheep(
backtester: FuturesArbitrageBacktester,
holysheep_client,
historical_data: pd.DataFrame
) -> Dict:
"""
HolySheep AI를 활용한 전략 최적화
"""
print("=== HolySheep AI 전략 최적화 시작 ===")
# 분석용 프롬프트 구성
analysis_prompt = f"""
비트코인 선물 차익거래 백테스팅 결과를 분석해주세요.
백테스트 조건:
- 초기 자본: ${backtester.initial_capital:,.2f}
- 레버리지: {backtester.leverage}x
- 총 거래 횟수: {len(backtester.trades)}
최근 데이터 샘플:
{historical_data.tail(10).to_string()}
다음을 제안해주세요:
1. 최적 스프레드 임계값
2. 권장 포지션 사이즈
3. 롤오버 타이밍 최적화
4. 리스크 관리 방안
"""
messages = [
{"role": "system", "content": "당신은 암호화폐 퀀트 트레이딩 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": analysis_prompt}
]
# DeepSeek V3.2로 최적화 분석
response = holysheep_client.chat_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=messages,
temperature=0.5,
max_tokens=2000
)
return response
if __name__ == "__main__":
# HolySheep AI 클라이언트 초기화
from holy_sheep_client import HolySheepAIClient
holysheep = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 백테스터 초기화
backtester = FuturesArbitrageBacktester(
initial_capital=100000,
leverage=3,
fee_rate=0.0004
)
# 샘플 데이터 (실제 데이터로 교체 필요)
sample_data = pd.DataFrame({
'timestamp': pd.date_range('2026-01-01', periods=100, freq='h'),
'kraken_close': np.random.uniform(65000, 70000, 100),
'cme_close': np.random.uniform(65000, 71000, 100),
'funding_rate': np.random.uniform(0.0001, 0.0003, 100)
})
# 시그널 생성
signals = backtester.generate_arbitrage_signals(sample_data)
# 백테스트 실행
results = backtester.run_backtest(signals)
# HolySheep AI 최적화
optimization = optimize_strategy_with_holysheep(backtester, holysheep, sample_data)
print(optimization)6. HolySheep AI 통합: 고급 분석 모듈
"""
HolySheep AI - 고급 암호화폐 선물 분석 모듈
다중 모델 활용 최적화 전략
"""
import json
from typing import Dict, List, Optional
from enum import Enum
class AIModel(Enum):
"""HolySheep AI 지원 모델"""
DEEPSEEK_V32 = "deepseek-v3.2"
GEMINI_25_FLASH = "gemini-2.5-flash"
GPT_41 = "gpt-4.1"
CLAUDE_SONNET_45 = "claude-sonnet-4.5"
class CryptoFuturesAnalyzer:
"""
HolySheep AI를 활용한 암호화폐 선물 분석기
각 모델의 강점을 활용한 최적의 분석 파이프라인:
- DeepSeek V3.2: 대량 데이터 처리, 패턴 인식 (비용 효율적)
- Gemini 2.5 Flash: 실시간 시장 판단
- GPT-4.1: 복잡한 전략 설계
- Claude Sonnet 4.5: 리스크 분석, 규정 준수
"""
def __init__(self, holysheep_client):
self.client = holysheep_client
self.analysis_cache = {}
def analyze_curve_rollover_opportunity(
self,
front_month_price: float,
next_month_price: float,
days_to_expiry: int,
funding_rate: float
) -> Dict:
"""
곡선 롤오버 기회 분석
Args:
front_month_price: 근월물 선물 가격
next_month_price: 차월물 선물 가격
days_to_expiry: 만기까지 남은 일수
funding_rate: 자금费率 (8시간 단위)
Returns:
롤오버 전략 분석 결과
"""
system_prompt = """당신은 비트코인 선물 거래 전문가입니다.
곡선 구조(Contango/Backwardation)를 분석하여
최적의 롤오버 전략을 수립해주세요."""
user_prompt = f"""
선물 곡선 데이터:
- 근월물 (당월) 가격: ${front_month_price:,.2f}
- 차월물 가격: ${next_month_price:,.2f}
- 만기까지: {days_to_expiry}일
- 자금费率: {funding_rate:.6f} (8시간)
분석 항목:
1. 현재 곡선 구조 판정 (Contango/Backwardation)
2. 롤오버 손실/수익 예상
3. 최적 롤오버 시점
4. 순수 롤오버 전략 수익률 (년환산)
"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
]
# DeepSeek V3.2로 분석 (비용 효율적)
response = self.client.chat_completion(
model=AIModel.DEEPSEEK_V32.value,
messages=messages,
temperature=0.3,
max_tokens=1500
)
return self._parse_analysis_response(response)
def generate_risk_report(
self,
position_size: float,
leverage: float,
market_volatility: float,
correlation_data: Dict
) -> Dict:
"""
HolySheep AI Claude 모델을 활용한 상세 리스크 보고서 생성
Returns:
종합 리스크 분석 보고서
"""
system_prompt = """당신은 암호화폐 리스크 관리 전문가입니다.
상세한 리스크 분석과 규제 준수 검토를 수행해주세요."""
user_prompt = f"""
포지션 정보:
- 포지션 규모: ${position_size:,.2f}
- 레버리지: {leverage}x
- 시장 변동성 (연간): {market_volatility:.2f}%
상관관계 데이터:
{json.dumps(correlation_data, indent=2)}
다음을 포함한 상세 보고서를 작성해주세요:
1. VaR (Value at Risk) 계산
2. 최대 손실 예상 시나리오
3. 마진 콜 발생 확률
4. 규제 준수 체크리스트
5. 완화 전략 권장사항
"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
]
# Claude Sonnet 4.5로 리스크 분석
response = self.client.chat_completion(
model=AIModel.CLAUDE_SONNET_45.value,
messages=messages,
temperature=0.2,
max_tokens=2500
)
return self._parse_risk_report(response)
def optimize_trading_strategy(
self,
historical_results: Dict,
market_conditions: Dict
) -> Dict:
"""
HolySheep AI GPT-4.1을 활용한 전략 최적화
Returns:
최적화된 거래 전략
"""
system_prompt = """당신은 고급 퀀트 트레이딩 전문가입니다.
역사적 데이터와 시장 상황을 분석하여
최적화된 거래 전략을 설계해주세요."""
user_prompt = f"""
백테스팅 결과:
{json.dumps(historical_results, indent=2, ensure_ascii=False)}
현재 시장 환경:
{json.dumps(market_conditions, indent=2, ensure_ascii=False)}
다음 사항을 포함하여 최적 전략을 제안해주세요:
1. 파라미터 최적화 값
2. 동적 포지션 조절 로직
3. 시장 환경별 대체 전략
4. 예상 연간 수익률 범위
5. 구현을 위한 의사결정 트리
"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
]
# GPT-4.1로 복잡한 전략 설계
response = self.client.chat_completion(
model=AIModel.GPT_41.value,
messages=messages,
temperature=0.6,
max_tokens=2000
)
return self._parse_strategy_response(response)
def _parse_analysis_response(self, response: Dict) -> Dict:
"""API 응답 파싱"""
if "error" in response:
return {"status": "error", "message": response["error"]}
return {
"status": "success",
"analysis": response.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", ""),
"usage": response.get("usage", {}),
"model": response.get("model", "unknown")
}
def _parse_risk_report(self, response: Dict) -> Dict:
"""리스크 보고서 응답 파싱"""
return self._parse_analysis_response(response)
def _parse_strategy_response(self, response: Dict) -> Dict:
"""전략 최적화 응답 파싱"""
return self._parse_analysis_response(response)
비용 최적화 분석 함수
def calculate_monthly_cost(model_usage: Dict) -> Dict:
"""
HolySheep AI 월간 비용 계산
Args:
model_usage: {"model_name": {"input_tokens": int, "output_tokens": int}}
Returns:
월간 비용 분석 리포트
"""
pricing = {
"deepseek-v3.2": {"input": 0.28, "output": 0.42}, # $/MTok
"gemini-2.5-flash": {"input": 1.25, "output": 2.50},
"gpt-4.1": {"input": 5.0, "output": 8.0},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 10.0, "output": 15.0}
}
total_cost = 0
breakdown = {}
for model, usage in model_usage.items():
input_cost = (usage.get("input_tokens", 0) / 1_000_000) * pricing[model]["input"]
output_cost = (usage.get("output_tokens", 0) / 1_000_000) * pricing[model]["output"]
model_cost = input_cost + output_cost
breakdown[model] = {
"input_cost": input_cost,
"output_cost": output_cost,
"total_cost": model_cost,
"input_tokens": usage.get("input_tokens", 0),
"output_tokens": usage.get("output_tokens", 0)
}
total_cost += model_cost
return {
"total_monthly_cost": total_cost,
"breakdown": breakdown,
"currency": "USD"
}
if __name__ == "__main__":
# 사용 예시
from holy_sheep_client import HolySheepAIClient
client = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
analyzer = CryptoFuturesAnalyzer(client)
# 곡선 롤오버 분석
rollover_analysis = analyzer.analyze_curve_rollover_opportunity(
front_month_price=67500.00,
next_month_price=67800.00,
days_to_expiry=25,
funding_rate=0.000152
)
print("=== 롤오버 분석 결과 ===")
print(json.dumps(rollover_analysis, indent=