고객 사례: 서울의 AI 퀀트 트레이딩 스타트업
저는 서울 강남에 본사를 둔 한 AI 기반 퀀트 트레이딩 스타트업과 6개월간 협업했습니다. 이 팀은 BTC/USDT 무기한 선물 마켓에서 아베야네다-스토이코프(Avellaneda-Stoikov) 마켓 메이킹 전략을 운영하며, 하루 평균 5억 원 상당의 거래량을 기록하고 있었습니다.
비즈니스 맥락: 이 팀은 Tardis Historical Data를 활용해 Bybit USDT Perp의 과거 오더북 스냅샷을 수집하고, 자체 백테스팅 엔진으로 일별 전략 파라미터(gamma, sigma, kappa)를 재최적화했습니다. 매매일 아침 백테스트 결과를 AI로 요약해 운용 보고서로 자동 변환하는 파이프라인이 핵심 경쟁력이었습니다.
기존 공급사 페인포인트: 2024년 하반기까지 OpenAI API를 직접 호출해 GPT-4.1로 백테스트 분석을 수행했습니다. 하지만 세 가지 문제가 발생했습니다.
- 한국에서 OpenAI 직접 호출 시 평균 지연시간 p50이 420ms로, 시장 오픈 전 30분 안에 200개 이상의 분석을 처리하기 어려웠습니다.
- 월 청구액이 약 $4,200까지 누적되어, 수익률이 낮은 날에는 분석 비용이 트레이딩 수익을 잠식했습니다.
- 결제 라인 수단 부족으로 인해 매월 해외 송금 수수료 $35가 추가로 발생했습니다.
HolySheep 선택 이유: 저는 pd.DataFrame:
url = "https://api.tardis.dev/v1/data-feeds/bybit-linear.book_snapshot_25"
headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
params = {"from": start, "to": end, "symbols": symbol}
rows = []
with requests.get(url, headers=headers, params=params, stream=True, timeout=60) as r:
r.raise_for_status()
for raw_line in r.iter_lines():
if not raw_line:
continue
# Tardis는 gzip NDJSON을 전송합니다
try:
decompressed = gzip.decompress(raw_line).decode("utf-8")
record = json.loads(decompressed)
rows.append({
"ts": record["timestamp"],
"symbol": record["symbol"],
"mid": (record["bids"][0][0] + record["asks"][0][0]) / 2,
"spread": record["asks"][0][0] - record["bids"][0][0],
"bid_depth": sum(level[1] for level in record["bids"][:5]),
"ask_depth": sum(level[1] for level in record["asks"][:5]),
})
except (OSError, json.JSONDecodeError, KeyError, IndexError):
# 손상된 레코드는 건너뜁니다
continue
df = pd.DataFrame(rows).sort_values("ts").reset_index(drop=True)
return df
if __name__ == "__main__":
df = download_bybit_snapshots()
print(f"수집된 스냅샷: {len(df):,}개")
print(f"평균 스프레드: {df['spread'].mean():.4f} USDT")
print(df.head())
정상 실행 시 콘솔에 다음과 같은 결과가 출력됩니다.
수집된 스