암호화폐 선물 거래에서 Order Book(호가창) 스냅샷은 시장 깊이, 유동성 분포, 강제청산 Pressure를 분석하는 핵심 데이터입니다. 본 튜토리얼에서는 Binance Delivery(币本位) 선물 Order Book 스냅샷을 실시간으로 수집하고, AI를 활용하여 시장 구조를 분석하는 완전한 파이프라인을 구축합니다. HolySheep AI의低成本 API로 분석 비용을 최적화하는 방법까지 다루겠습니다.
Order Book 스냅샷 기본 구조 이해
Binance Delivery 선물은 USDT가 아닌 BTC 등加密화폐를 보증금으로 사용하는币本位 계약입니다. Order Book 스냅샷은 특정 시점의 매수/매도 주문을 계층화하여 보여주며, 다음과 같은 구조로 구성됩니다.
주요 필드 구성
- lastUpdateId: 스냅샷 고유 식별자, 메시지 순서 검증에 사용
- bids: 매수 주문 목록 [가격, 수량] 형식, 가격 내림차순 정렬
- asks: 매도 주문 목록 [가격, 수량] 형식, 가격 오름차순 정렬
- symbol: 계약 심볼 (예: BTCUSD_PERP)
- timestamp: 서버 타임스탬프 (밀리초)
Order Book 분석을 위한 핵심 지표
- Mid Price: (최고 매수가 + 최저 매도가) / 2
- Spread: 최저 매도가 - 최고 매수가
- Order Imbalance: (bidVolume - askVolume) / (bidVolume + askVolume)
- VWAP Depth: 특정 가격 구간에서의 평균 체결 가능 가격
실시간 Order Book 수집 시스템 구축
Binance WebSocket을 사용하여 실시간 Order Book 스냅샷을 수집하는 파이썬 클라이언트를 구현합니다. Order Book 업데이트는 100ms 간격으로 푸시되며, 전체 스냅샷은 1초마다 갱신됩니다.
import json
import time
import asyncio
from websocket import create_connection
from collections import defaultdict
import numpy as np
from datetime import datetime
class BinanceDeliveryOrderBook:
"""
Binance Delivery (币本位) 선물 Order Book 스냅샷 수집기
Multi-symbol 지원 및 실시간 Order Imbalance 계산
"""
WS_URL = "wss://dstream.binance.com/ws"
def __init__(self, symbols: list, depth: int = 20):
self.symbols = [s.lower() for s in symbols]
self.depth = depth
self.order_books = {}
self.last_update_ids = {}
self.snapshots = defaultdict(list)
def get_subscribe_message(self) -> str:
"""WebSocket 구독 메시지 생성"""
params = [f"{symbol}@depth@{self.depth}@100ms" for symbol in self.symbols]
return json.dumps({
"method": "SUBSCRIBE",
"params": params,
"id": int(time.time() * 1000)
})
async def connect(self):
"""WebSocket 연결 및 구독"""
self.ws = create_connection(self.WS_URL)
subscribe_msg = self.get_subscribe_message()
self.ws.send(subscribe_msg)
# 구독 확인 응답 수신
response = self.ws.recv()
print(f"[{datetime.now()}] 구독 완료: {response}")
def process_snapshot(self, data: dict):
"""Order Book 스냅샷 처리 및 분석"""
symbol = data.get('s', '').upper()
bids = [(float(p), float(q)) for p, q in data.get('b', [])]
asks = [(float(p), float(q)) for p, q in data.get('a', [])]
last_update_id = data.get('u') or data.get('lastUpdateId')
# 핵심 지표 계산
mid_price = (bids[0][0] + asks[0][0]) / 2 if bids and asks else 0
spread = asks[0][0] - bids[0][0] if bids and asks else 0
spread_bps = (spread / mid_price * 10000) if mid_price > 0 else 0
# Bid/Ask Volume 계산 (상위 5단계)
bid_volume = sum(q for _, q in bids[:5])
ask_volume = sum(q for _, q in asks[:5])
# Order Imbalance: -1 ~ 1 범위
total_volume = bid_volume + ask_volume
imbalance = (bid_volume - ask_volume) / total_volume if total_volume > 0 else 0
# 시장 깊이 분석 (VWAP)
bid_vwap = sum(p * q for p, q in bids[:10]) / sum(q for _, q in bids[:10]) if bids else 0
ask_vwap = sum(p * q for p, q in asks[:10]) / sum(q for _, q in asks[:10]) if asks else 0
analysis = {
'symbol': symbol,
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'mid_price': mid_price,
'spread': spread,
'spread_bps': spread_bps,
'bid_volume': bid_volume,
'ask_volume': ask_volume,
'order_imbalance': imbalance,
'bid_vwap': bid_vwap,
'ask_vwap': ask_vwap,
'depth_ratio': bid_volume / ask_volume if ask_volume > 0 else float('inf')
}
self.snapshots[symbol].append(analysis)
self.last_update_ids[symbol] = last_update_id
return analysis
def run(self, duration_seconds: int = 60):
"""수집 실행"""
self.connect()
start_time = time.time()
print(f"\n{'='*60}")
print(f"Binance Delivery Order Book 수집 시작")
print(f"대상 계약: {', '.join(self.symbols)}")
print(f"수집 기간: {duration_seconds}초")
print(f"{'='*60}\n")
try:
while time.time() - start_time < duration_seconds:
msg = self.ws.recv()
data = json.loads(msg)
if 'lastUpdateId' in data and 'bids' in data:
analysis = self.process_snapshot(data)
# 실시간 출력 (5초마다)
if len(self.snapshots[data.get('s', '').upper()]) % 50 == 0:
print(f"[{