암호화폐 퀀트트레이딩을 시작하려는 개발자분들께 Binance K-라인(OHLCV) 데이터 수집부터 자동화된 백테스팅 시스템 구축까지 전 과정을 정리해 드리겠습니다. 특히 AI API를 활용한 시장 패턴 분석과 신호 생성까지 확장하는 방법도 함께 다룹니다.
HolySheep AI vs 공식 API vs 타 Relay 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | Binance 공식 API | 타 Relay 서비스 |
|---|---|---|---|
| 주요 용도 | AI 모델 통합 게이트웨이 | 거래소 API 직접 연동 | API 우회/중계 |
| K-라인 데이터 | AI 분석만 지원 | 무제한 원시 데이터 | 제한적 제공 |
| AI 분석 기능 | ✅ GPT-4.1, Claude, Gemini 통합 | ❌ 없음 | ❌ 없음 |
| 국내 결제 | ✅ 국내 결제 지원 | ❌ 해외 카드 필수 | 제한적 |
| 사용 난이도 | 쉬움 (단일 키) | 중간 (인증 복잡) | 보통 |
| 신뢰성 | 안정적 연결 | 공식 보장 | 불확실 |
핵심 포인트: Binance K-라인 데이터 수집은 Binance 공식 API로, 수집된 데이터의 AI 기반 패턴 분석과 신호 생성은 HolySheep AI로 처리하는 하이브리드 방식이 가장 효율적입니다.
이런 팀에 적합 / 비적용
✅ 이런 분들께 추천
- 퀀트 트레이딩 입문자: Python 기초만 있으면 시작 가능
- AI 활용 트레이딩 전략 개발자: HolySheep AI로 패턴 인식 모델 구축
- 국내 개발자: 해외 신용카드 없이 HolySheep 결제 이용
- 다중 모델 테스트 필요자: HolySheep 단일 키로 GPT-4.1, Claude, Gemini 비교
❌ 이런 분들께는 부적합
- 초저지연 HFT 트레이더: 네트워크 지연으로 실시간 거래 부적합
- 고용량 데이터 분석가: Binance WS 연동 통한 초당 수천 건 처리 불가
- 순수 백테스팅만 원하는 분: Backtrader, Zipline 등 전문 백테스팅 라이브러리 권장
Binance K-라인 데이터 Python 수집
저는 실제 암호화폐 백테스팅 시스템을 구축하면서 다양한 방법들을 테스트해 보았습니다. Binance 공식 REST API와 WebSocket을 활용한 데이터 수집 방법을 정리합니다.
필수 라이브러리 설치
pip install python-binance pandas numpy requests scheduleBinance REST API로 K-라인 데이터 수집
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
class BinanceDataFetcher:
"""Binance REST API를 활용한 K-라인 데이터 수집기"""
BASE_URL = "https://api.binance.com"
def __init__(self, symbol="BTCUSDT", interval="1h", limit=1000):
self.symbol = symbol.upper()
self.interval = interval
self.limit = limit
def get_klines(self, start_time=None, end_time=None):
"""
K-라인 데이터 조회
Parameters:
start_time: 시작 타임스탬프 (밀리초)
end_time: 종료 타임스탬프 (밀리초)
Returns:
pandas.DataFrame: OHLCV 데이터
"""
endpoint = f"{self.BASE_URL}/api/v3/klines"
params = {
"symbol": self.symbol,
"interval": self.interval,
"limit": self.limit
}
if start_time:
params["startTime"] = start_time
if end_time:
params["endTime"] = end_time
response = requests.get(endpoint, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# DataFrame 변환
df = pd.DataFrame(data, columns=[
"open_time", "open", "high", "low", "close", "volume",
"close_time", "quote_volume", "trades", "taker_buy_base",
"taker_buy_quote", "ignore"
])
#数据类型 변환
df["open_time"] = pd.to_datetime(df["open_time"], unit="ms")
df["close_time"] = pd.to_datetime(df["close_time"], unit="ms")
for col in ["open", "high", "low", "close", "volume", "quote_volume"]:
df[col] = df[col].astype(float)
return df
def get_historical_klines(self, start_str, end_str=None, limit=1000):
"""
과거 데이터全区間 수집
Parameters:
start_str: 시작 날짜 ("1 Jan, 2020" 형식)
end_str: 종료 날짜
limit: 한 번에 가져올 데이터 수 (최대 1000)
"""
# 타임스탬프 변환
start_ts = int(pd.Timestamp(start_str).timestamp() * 1000)
end_ts = int(pd.Timestamp(end_str).timestamp() * 1000) if end_str else None
all_klines = []
current_ts = start_ts
while True:
klines = self.get_klines(start_time=current_ts, end_time=end_ts)
if len(klines) == 0:
break
all_klines.append(klines)
# 다음 시작점 설정
current_ts = int(klines["open_time"].max().timestamp() * 1000) + 1
if end_ts and current_ts >= end_ts:
break
print(f"수집 완료: {len(all_klines) * limit}건 ({klines['open_time'].min()} ~ {klines['open_time'].max()})")
return pd.concat(all_klines, ignore_index=True).drop_duplicates()
使用例
if __name__ == "__main__":
fetcher = BinanceDataFetcher(symbol="BTCUSDT", interval="1h")
# 최근 30일 데이터 수집
df = fetcher.get_historical_klines(
start_str="30 days ago UTC",
limit=500
)
print(f"수집된 데이터: {len(df)}건")
print(df.tail())
df.to_csv("btcusdt_1h.csv", index=False)WebSocket 실시간 데이터 수집 (고급)
import websocket
import json
import pandas as pd
import threading
import time
class BinanceWebSocket:
"""Binance WebSocket을 활용한 실시간 K-라인 수신"""
def __init__(self, symbol="btcusdt", interval="1m"):
self.symbol = symbol.lower()
self.interval = interval
self.ws = None
self.df = pd.DataFrame(columns=[
"open_time", "open", "high", "low", "close", "volume"
])
self.lock = threading.Lock()
self.running = False
def on_message(self, ws, message):
"""메시지 수신 처리"""
data = json.loads(message)
if "k" in data:
k = data["k"]
candle = {
"open_time": pd.to_datetime(k["t"], unit="ms"),
"open": float(k["o"]),
"high": float(k["h"]),
"low": float(k["l"]),
"close": float(k["c"]),
"volume": float(k["v"])
}
with self.lock:
self.df = pd.concat([self.df, pd.DataFrame([candle])], ignore_index=True)
# 최근 100건만 유지
if len(self.df) > 100:
self.df = self.df.tail(100)
def on_error(self, ws, error):
print(f"WebSocket 오류: {error}")
def on_close(self, ws, close_status_code, close_msg):
print(f"WebSocket 연결 종료: {close_status_code} - {close_msg}")
def on_open(self, ws):
"""연결 시 구독 요청"""
subscribe_msg = {
"method": "SUBSCRIBE",
"params": [f"{self.symbol}@kline_{self.interval}"],
"id": 1
}
ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
print(f"구독 시작: {self.symbol} @ kline_{self.interval}")
def start(self):
"""WebSocket 연결 시작"""
self.running = True
self.ws = websocket.WebSocketApp(
f"wss://stream.binance.com:9443/ws",
on_message=self.on_message,
on_error=self.on_error,
on_close=self.on_close,
on_open=self.on_open
)
thread = threading.Thread(target=self.ws.run_forever)
thread.daemon = True
thread.start()
return self
def get_dataframe(self):
"""현재 수집된 데이터 반환"""
with self.lock:
return self.df.copy()
def stop(self):
"""연결 종료"""
self.running = False
if self.ws:
self.ws.close()
使用例
if __name__ == "__main__":
ws = BinanceWebSocket(symbol="btcusdt", interval="1m").start()
try:
while True:
time.sleep(10)
df = ws.get_dataframe()
print(f"수집된 데이터: {len(df)}건")
print(df.tail())
except KeyboardInterrupt:
ws.stop()
print("수집 종료")기본 퀀트 백테스팅 시스템 구축
import pandas as pd
import numpy as np
class SimpleBacktester:
"""단순 이동평균 교차 전략 백테스터"""
def __init__(self, df, initial_balance=10000):
self.df = df.copy()
self.initial_balance = initial_balance
self.balance = initial_balance
self.position = 0 # 보유 수량
self.trades = []
def add_indicators(self, short_window=20, long_window=50):
"""이동평균선 추가"""
self.df["SMA_short"] = self.df["close"].rolling(window=short_window).mean()
self.df["SMA_long"] = self.df["close"].rolling(window=long_window).mean()
self.df["returns"] = self.df["close"].pct_change()
self.df["signal"] = 0
# 골든크로스: 단기 > 장기 = 매수 신호
self.df.loc[self.df["SMA_short"] > self.df["SMA_long"], "signal"] = 1
# 데드크로스: 단기 < 장기 = 매도 신호
self.df.loc[self.df["SMA_short"] < self.df["SMA_long"], "signal"] = -1
return self
def run(self, commission=0.001):
"""백테스트 실행"""
self.df = self.df.dropna()
for i in range(1, len(self.df)):
current_price = self.df.iloc[i]["close"]
prev_signal = self.df.iloc[i-1]["signal"]
current_signal = self.df.iloc[i]["signal"]
# 매수 신호 (골든크로스)
if current_signal == 1 and prev_signal != 1 and self.position == 0:
self.position = self.balance / current_price * (1 - commission)
self.balance = 0
self.trades.append({
"type": "BUY",
"time": self.df.iloc[i]["open_time"],
"price": current_price,
"balance": 0,
"position": self.position
})
# 매도 신호 (데드크로스)
elif current_signal == -1 and prev_signal != -1 and self.position > 0:
self.balance = self.position * current_price * (1 - commission)
self.trades.append({
"type": "SELL",
"time": self.df.iloc[i]["open_time"],
"price": current_price,
"balance": self.balance,
"position": 0
})
self.position = 0
# 최종 포지션 정리
if self.position > 0:
final_price = self.df.iloc[-1]["close"]
self.balance = self.position * final_price * (1 - commission)
return self.get_results()
def get_results(self):
"""결과 계산"""
total_return = (self.balance - self.initial_balance) / self.initial_balance * 100
total_trades = len(self.trades)
# 승률 계산
buy_prices = []
profits = []
for trade in self.trades:
if trade["type"] == "BUY":
buy_prices.append(trade["price"])
elif trade["type"] == "SELL" and buy_prices:
profit = (trade["price"] - buy_prices[-1]) / buy_prices[-1] * 100
profits.append(profit)
win_rate = len([p for p in profits if p > 0]) / len(profits) * 100 if profits else 0
avg_profit = np.mean(profits) if profits else 0
return {
"initial_balance": self.initial_balance,
"final_balance": self.balance,
"total_return": total_return,
"total_trades": total_trades,
"win_rate": win_rate,
"avg_profit_per_trade": avg_profit,
"trades": self.trades
}
使用例
if __name__ == "__main__":
# CSV에서 데이터 로드
df = pd.read_csv("btcusdt_1h.csv")
# 백테스트 실행
backtester = SimpleBacktester(df, initial_balance=10000)
results = backtester.add_indicators(short_window=20, long_window=50).run()
print("=" * 50)
print("백테스트 결과")
print("=" * 50)
print(f"초기 자본: ${results['initial_balance']:,.2f}")
print(f"최종 자본: ${results['final_balance']:,.2f}")
print(f"총 수익률: {results['total_return']:.2f}%")
print(f"총 거래 횟수: {results['total_trades']}")
print(f"승률: {results['win_rate']:.2f}%")
print(f"평균 수익: {results['avg_profit_per_trade']:.2f}%")HolySheep AI로 K-라인 데이터 AI 분석하기
수집한 K-라인 데이터를 HolySheep AI의 GPT-4.1이나 Claude 모델을 활용하여 기술적 패턴 분석, 시장 센티멘트 평가, 자동화된 거래 신호 생성을 구현할 수 있습니다. 저는 실제 백테스팅 시스템에 HolySheep AI를 통합하여 패턴 인식 정확도를 크게 향상시켰습니다.
import requests
import pandas as pd
import json
from typing import Dict, List, Optional
class HolySheepAIAnalyzer:
"""HolySheep AI를 활용한 K-라인 데이터 분석기"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def analyze_market_sentiment(self, recent_klines: pd.DataFrame) -> Dict:
"""
최근 K-라인 데이터 기반 시장 센티멘트 분석
Parameters:
recent_klines: 최근 30개 K-라인 데이터프레임
Returns:
Dict: AI 분석 결과
"""
# K-라인 데이터 포맷팅
kline_text = self._format_klines_for_prompt(recent_klines)
prompt = f"""당신은 전문 암호화폐 트레이더입니다.
다음 BTC/USDT 1시간봉 K-라인 데이터를 분석하고 시장 센티멘트와 예상 방향을 알려주세요.
{kline_text}
다음 형식으로 응답해주세요:
{{
"sentiment": "bullish|bearish|neutral",
"confidence": 0.0~1.0,
"reason": "분석 근거",
"support_levels": [지지선 가격 리스트],
"resistance_levels": [저항선 가격 리스트],
"signal": "buy|sell|hold"
}}"""
response = self._call_chatgpt(prompt)
return json.loads(response)
def _call_chatgpt(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
"""HolySheep AI ChatGPT API 호출"""
payload = {
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 분석가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # 일관된 분석을 위해 낮은 온도
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
def _format_klines_for_prompt(self, df: pd.DataFrame, n: int = 30) -> str:
"""K-라인 데이터를 프롬프트용 문자열로 변환"""
recent = df.tail(n)
lines = []
for _, row in recent.iterrows():
line = f"시간: {row['open_time']}, 시가: {row['open']:.2f}, 고가: {row['high']:.2f}, 저가: {row['low']:.2f}, 종가: {row['close']:.2f}, 거래량: {row['volume']:.2f}"
lines.append(line)
return "\n".join(lines)
def generate_trading_signal(self, df: pd.DataFrame, strategy: str = "conservative") -> Dict:
"""
AI 기반 거래 신호 생성
Parameters:
df: K-라인 데이터프레임
strategy: 전략 유형 ("conservative", "moderate", "aggressive")
Returns:
Dict: 거래 신호 및 권장사항
"""
kline_text = self._format_klines_for_prompt(df, n=50)
prompts = {
"conservative": "낮은 리스크 장기 투자자 관점에서 분석",
"moderate": "중간 위험 선호 투자자 관점에서 분석",
"aggressive": "높은 위험 단기 트레이더 관점에서 분석"
}
prompt = f"""{prompts[strategy]}
다음 BTC/USDT 1시간봉 데이터를 분석하여 거래 신호를 생성해주세요:
{kline_text}
응답 형식:
{{
"action": "buy|sell|hold",
"entry_price": 진입 추천 가격,
"stop_loss": 손절 기준 가격,
"take_profit_1": 첫 번째 익절가,
"take_profit_2": 두 번째 익절가,
"position_size": 총 자본 대비 비율 (0.0~1.0),
"risk_reward_ratio": 리스크/리워드 비율,
"reason": "신호 생성 이유",
"timeframe": "단기|중기|장기"
}}"""
response = self._call_claude(prompt)
return json.loads(response)
def _call_claude(self, prompt: str) -> str:
"""HolySheep AI Claude API 호출"""
payload = {
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"max_tokens": 600
}
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
使用例
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep AI API 키로 교체
analyzer = HolySheepAIAnalyzer(api_key=API_KEY)
# CSV에서 데이터 로드
df = pd.read_csv("btcusdt_1h.csv")
# 시장 센티멘트 분석
print("=" * 50)
print("HolySheep AI 시장 분석 결과")
print("=" * 50)
sentiment = analyzer.analyze_market_sentiment(df)
print(f"센티멘트: {sentiment.get('sentiment', 'N/A')}")
print(f"신뢰도: {sentiment.get('confidence', 0):.0%}")
print(f"지지선: {sentiment.get('support_levels', [])}")
print(f"저항선: {sentiment.get('resistance_levels', [])}")
print(f"신호: {sentiment.get('signal', 'N/A')}")
# 거래 신호 생성
signal = analyzer.generate_trading_signal(df, strategy="moderate")
print("\n" + "=" * 50)
print("AI 거래 신호 (중간 전략)")
print("=" * 50)
print(f"진입 액션: {signal.get('action', 'N/A')}")
print(f"진입 가격: ${signal.get('entry_price', 0):,.2f}")
print(f"손절가: ${signal.get('stop_loss', 0):,.2f}")
print(f"익절1: ${signal.get('take_profit_1', 0):,.2f}")
print(f"익절2: ${signal.get('take_profit_2', 0):,.2f}")
print(f"포지션 크기: {signal.get('position_size', 0):.0%}")
print(f"리스크/리워드: {signal.get('risk_reward_ratio', 0):.2f}")완전한 AI 퀀트 백테스팅 시스템
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import time
class AIQuantBacktester:
"""
HolySheep AI 통합 퀀트 백테스팅 시스템
- Binance K-라인 데이터 수집
- AI 기반 패턴 분석
- 시뮬레이션 거래
- 성과 분석
"""
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str, symbol: str = "BTCUSDT", initial_balance: float = 10000):
self.api_key = api_key
self.symbol = symbol
self.initial_balance = initial_balance
self.balance = initial_balance
self.position = 0
self.trades = []
self.ai_decisions = []
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def fetch_klines(self, interval: str = "1h", limit: int = 200) -> pd.DataFrame:
"""Binance에서 K-라인 데이터 수집"""
url = "https://api.binance.com/api/v3/klines"
params = {
"symbol": self.symbol,
"interval": interval,
"limit": limit
}
response = requests.get(url, params=params)
response.raise_for_status()
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data, columns=[
"open_time", "open", "high", "low", "close", "volume",
"close_time", "quote_volume", "trades", "taker_buy_base",
"taker_buy_quote", "ignore"
])
for col in ["open", "high", "low", "close", "volume"]:
df[col] = df[col].astype(float)
df["open_time"] = pd.to_datetime(df["open_time"], unit="ms")
return df
def analyze_with_ai(self, df: pd.DataFrame) -> dict:
"""HolySheep AI로 시장 분석"""
kline_text = ""
for _, row in df.tail(20).iterrows():
kline_text += f"{row['open_time']}: O:{row['open']:.2f} H:{row['high']:.2f} L:{row['low']:.2f} C:{row['close']:.2f}\n"
prompt = f"""BTC/USDT 분석:
{kline_text}
JSON 응답:
{{"action": "buy", "confidence": 0.8, "reason": "상승 추세 확인"}}"""
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 100
}
try:
response = requests.post(
f"{self.HOLYSHEEP_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload,
timeout=20
)
response.raise_for_status()
result = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
# JSON 파싱 시도
import json
try:
return json.loads(result)
except:
return {"action": "hold", "confidence": 0.5, "reason": result[:100]}
except Exception as e:
print(f"AI 분석 오류: {e}")
return {"action": "hold", "confidence": 0.5, "reason": "분석 실패"}
def calculate_indicators(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""기술적 지표 계산"""
df = df.copy()
df["SMA_20"] = df["close"].rolling(20).mean()
df["SMA_50"] = df["close"].rolling(50).mean()
df["RSI"] = self._calculate_rsi(df["close"])
df["volume_avg"] = df["volume"].rolling(20).mean()
return df
def _calculate_rsi(self, prices: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series:
"""RSI 계산"""
delta = prices.diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(period).mean()
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(period).mean()
rs = gain / loss
return 100 - (100 / (1 + rs))
def run_backtest(self, data: pd.DataFrame, ai_weight: float = 0.5) -> dict:
"""
백테스트 실행
Parameters:
data: K-라인 데이터
ai_weight: AI 신호 가중치 (0.0~1.0)
"""
df = self.calculate_indicators(data)
df = df.dropna().reset_index(drop=True)
commission = 0.001
ai_calls = 0
for i in range(50, len(df)):
current_price = df.iloc[i]["close"]
window = df.iloc[:i+1].copy()
# 기술적 분석 신호
ta_signal = self._technical_analysis_signal(window)
# AI 신호 (5개 봉마다)
if i % 5 == 0 and ai_calls < 100:
ai_result = self.analyze_with_ai(window)
ai_signal = ai_result.get("action", "hold")
ai_confidence = ai_result.get("confidence", 0.5)
self.ai_decisions.append({
"index": i,
"ai_signal": ai_signal,
"confidence": ai_confidence,
"reason": ai_result.get("reason", "")
})
ai_calls += 1
time.sleep(0.5) # API 요청 제한
else:
ai_signal = "hold"
ai_confidence = 0.5
# 결합 신호 계산
final_signal = self._combine_signals(ta_signal, ai_signal, ai_confidence, ai_weight)
# 거래 실행
if final_signal == "buy" and self.position == 0:
self.position = self.balance / current_price * (1 - commission)
self.balance = 0
self.trades.append({
"index": i,
"type": "BUY",
"price": current_price,
"time": window.iloc[-1]["open_time"]
})
elif final_signal == "sell" and self.position > 0:
self.balance = self.position * current_price * (1 - commission)
profit = (current_price - self.trades[-1]["price"]) / self.trades[-1]["price"] * 100
self.trades.append({
"index": i,
"type": "SELL",
"price": current_price,
"time": window.iloc[-1]["open_time"],
"profit": profit
})
self.position = 0
# 최종 정리
if self.position > 0:
final_price = df.iloc[-1]["close"]
self.balance = self.position * final_price * (1 - commission)
return self._calculate_performance()
def _technical_analysis_signal(self, df: pd.DataFrame) -> str:
"""기술적 분석 기반 신호"""
if len(df) < 50:
return "hold"
last = df.iloc[-1]
prev = df.iloc[-2]
# 이동평균 교차
if last["SMA_20"] > last["SMA_50"] and prev["SMA_20"] <= prev["SMA_50"]:
return "buy"
elif last["SMA_20"] < last["SMA_50"] and prev["SMA_20"] >= prev["SMA_50"]:
return "sell"
# RSI 과매도/과매수
if last["RSI"] < 30:
return "buy"
elif last["RSI"] > 70:
return "sell"
return "hold"
def _combine_signals(self, ta_signal: str, ai_signal: str, ai_confidence: float, ai_weight: float) -> str:
"""TA 신호와 AI 신호 결합"""
if ai_signal == ta_signal:
return ai_signal
if ai_confidence > 0.7 and ai_weight > 0.5:
return ai_signal
return ta_signal
def _calculate_performance(self) -> dict:
"""성과 지표 계산"""
total_return = (self.balance - self.initial_balance) / self.initial_balance * 100
# 승률 계산
sell_trades = [t for t in self.trades if t["type"] == "SELL"]
wins = len([t for t in sell_trades if t.get("profit", 0) > 0])
win_rate = wins / len(sell_trades) * 100 if sell_trades else 0
# 최대 드로우다운
peak = self.initial_balance
max_dd = 0
running_balance = self.initial_balance
buy_prices = []
for trade in self.trades:
if trade["type"] == "BUY":
buy_prices.append(trade["price"])
elif trade["type"] == "SELL" and buy_prices:
entry = buy_prices.pop()
running_balance = running_balance * (trade["price"] / entry)
if running_balance > peak:
peak = running_balance
dd = (peak - running_balance) / peak * 100
if dd > max_dd:
max_dd = dd
return {
"initial_balance": self.initial_balance,
"final_balance": self.balance,
"total_return": total_return,
"total_trades": len(self.trades) // 2,
"win_rate": win_rate,
"max_drawdown": max_dd,
"ai_calls": len(self.ai_decisions)
}
使用例
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
backtester = AIQuantBacktester(
api_key=API_KEY,
symbol="BTCUSDT",
initial_balance=10000
)
print("데이터 수집 중...")
data = backtester.fetch_klines(interval="1h", limit=500)
print(f"수집 완료: {len(data)}건")
print("\n백테스트 실행 중...")
results = backtester.run_backtest(data, ai_weight=0.6)
print("\n" + "=" * 60)
print("HolySheep AI 퀀트 백테스트 결과")
print("=" * 60)
print(f"초기 자본: ${results['initial_balance']:,.2f}")
print(f"최종 자본: ${results['final_balance']:,.2f}")
print(f"총 수익률: {results['total_return']:.2f}%")
print(f"총 거래 횟수: {results['total_trades']}회")
print(f"승률: {results['win_rate']:.2f}%")
print(f"최대 드로우