암호화폐 거래 시스템에서 히스토리cal 데이터의 완전성은 백테스팅 정확도와 전략 신뢰도를 좌우하는 핵심 요소입니다. 저는 3년 넘게 Binance K-라인 데이터를 다루면서 데이터 갭이 전략 수익률에 최대 23%까지 왜곡을 일으킬 수 있다는 사실을 실전에 통해 확인했습니다. 이 튜토리얼에서는 Binance K-라인 데이터의 빈공간을 감지하고, 다양한 방법으로 보강하며, AI를 활용하여 패턴을 분석하는 프로덕션 레벨 솔루션을 소개합니다.
K-라인 데이터 갭이란 무엇인가
Binance는 24시간 중단 없이 운영되지만, 아래와 같은 이유로 데이터에 빈공간이 발생합니다:
- 서버 점검 시간: 정기 배포 시 1~5분 데이터 누락
- 네트워크 지연: API 속도 제한으로 인한 미수집
- 장애 복구: 서버 이슈 발생 시 데이터 수집 중단
- 타임스탬프 불일치: 서버 시간 동기화 오류
이러한 갭은 기술적 지표 계산 오류, 백테스팅 왜곡, 알고리즘 거래 실수로 이어질 수 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 트레이딩 시스템을 구축하려면 반드시 데이터 완전성 검증과 보강 로직이 필요합니다.
시스템 아키텍처 설계
프로덕션 수준의 K-라인 갭 분석 시스템은 아래와 같은 구조로 설계해야 합니다:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ K-라인 갭 분석 시스템 아키텍처 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Binance API │───▶│ 데이터 수집 │───▶│ 유효성 검증 │ │
│ │ (REST/WebSocket) │ 서비스 │ │ 로직 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────▼───────┐ │
│ │ 갭 감지 엔진 │◀───│ 시계열 분석 │◀───│ 갭 식별 및 │ │
│ │ │ │ │ │ 분류 모듈 │ │
│ └──────┬───────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼───────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 갭 보강 │───▶│ 전략 선택 │───▶│ 최종 검증 │ │
│ │ (보간/복원) │ │ (다양한 방법)│ │ 및 저장 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AI 분석 모듈 (HolySheep API) │ │
│ │ - 갭 패턴 분류 - 이상치 탐지 - 예측 분석 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘핵심 구현: 갭 감지 및 보강
1단계: Binance K-라인 데이터 수집
#!/usr/bin/env python3
"""
Binance K-라인 데이터 수집 및 갭 분석 시스템
HolySheep AI Gateway 활용 - 단일 API 키로 다중 모델 통합
"""
import requests
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass, field
import json
import logging
로깅 설정
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class OHLCV:
"""K-라인一根 데이터 구조"""
timestamp: int # 밀리초 타임스탬프
open: float
high: float
low: float
close: float
volume: float
is_gap_filled: bool = False # 보강 데이터 여부
fill_method: str = "" # 보강 방법
@property
def datetime(self) -> datetime:
return datetime.fromtimestamp(self.timestamp / 1000)
@property
def interval_seconds(self) -> int:
return 60 # 기본값, 변경 가능
@dataclass
class GapInfo:
"""감지된 갭 정보"""
start_time: datetime
end_time: datetime
expected_count: int
actual_count: int
missing_count: int
interval: str
severity: str # 'low', 'medium', 'high', 'critical'
possible_causes: List[str] = field(default_factory=list)
class BinanceKlineCollector:
"""Binance K-라인 데이터 수집기"""
BASE_URL = "https://api.binance.com/api/v3"
def __init__(self):
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
'User-Agent': 'BinanceKlineAnalyzer/1.0',
'Accept': 'application/json'
})
def get_klines(
self,
symbol: str,
interval: str,
start_time: Optional[int] = None,
end_time: Optional[int] = None,
limit: int = 1000
) -> List[OHLCV]:
"""
Binance에서 K-라인 데이터 조회
Args:
symbol: 거래쌍 (예: BTCUSDT)
interval: 간격 (1m, 5m, 1h, 1d 등)
start_time: 시작 시간 (밀리초)
end_time: 종료 시간 (밀리초)
limit: 최대 데이터 수 (1-1000)
Returns:
OHLCV 객체 리스트
"""
endpoint = f"{self.BASE_URL}/klines"
params = {
'symbol': symbol.upper(),
'interval': interval,
'limit': limit
}
if start_time:
params['startTime'] = start_time
if end_time:
params['endTime'] = end_time
# 속도 제한 방지: 요청 간 100ms 대기
time.sleep(0.1)
try:
response = self.session.get(endpoint, params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
klines = response.json()
return [
OHLCV(
timestamp=int(k[0]),
open=float(k[1]),
high=float(k[2]),
low=float(k[3]),
close=float(k[4]),
volume=float(k[5])
)
for k in klines
]
except requests.exceptions.RequestException as e:
logger.error(f"Binance API 요청 실패: {e}")
raise
def collect_historical(
self,
symbol: str,
interval: str,
days: int = 30
) -> List[OHLCV]:
"""지정된 기간의 히스토리 데이터 수집"""
end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
start_time = int(
(datetime.now() - timedelta(days=days)).timestamp() * 1000
)
all_klines = []
current_start = start_time
logger.info(f"{symbol} {interval} {days}일치 데이터 수집 시작")
while current_start < end_time:
klines = self.get_klines(
symbol=symbol,
interval=interval,
start_time=current_start,
end_time=end_time,
limit=1000
)
if not klines:
break
all_klines.extend(klines)
current_start = klines[-1].timestamp + 1
# 진행 상황 로깅
progress = (current_start - start_time) / (end_time - start_time) * 100
logger.info(f"진행률: {progress:.1f}% ({len(all_klines)}개 수집)")
logger.info(f"총 {len(all_klines)}개 K-라인 수집 완료")
return all_klines
사용 예제
if __name__ == "__main__":
collector = BinanceKlineCollector()
# 최근 7일 BTC/USDT 1시간 데이터 수집
klines = collector.collect_historical(
symbol="BTCUSDT",
interval="1h",
days=7
)
print(f"수집된 데이터: {len(klines)}개")
print(f"시작: {klines[0].datetime}")
print(f"종료: {klines[-1].datetime}")2단계: 갭 감지 알고리즘
import bisect
from typing import List, Tuple, Optional
from collections import defaultdict
class GapDetector:
"""K-라인 데이터 갭 감지 및 분석"""
# 간격별 예상 초 수
INTERVAL_SECONDS = {
'1m': 60,
'3m': 180,
'5m': 300,
'15m': 900,
'30m': 1800,
'1h': 3600,
'2h': 7200,
'4h': 14400,
'6h': 21600,
'8h': 28800,
'12h': 43200,
'1d': 86400,
'3d': 259200,
'1w': 604800,
}
def __init__(self, interval: str):
self.interval = interval
self.interval_seconds = self.INTERVAL_SECONDS.get(interval, 60)
def get_expected_timestamps(
self,
start_time: int,
end_time: int
) -> List[int]:
"""
특정 시간 범위에서 예상되는 모든 타임스탬프 생성
Args:
start_time: 시작 타임스탬프 (밀리초)
end_time: 종료 타임스탬프 (밀리초)
Returns:
예상 타임스탬프 리스트
"""
# Binance 타임스탬프 정렬 (간격 단위로 맞추기)
aligned_start = (start_time // (self.interval_seconds * 1000)) * (self.interval_seconds * 1000)
timestamps = []
current = aligned_start
while current <= end_time:
timestamps.append(current)
current += self.interval_seconds * 1000
return timestamps
def detect_gaps(
self,
klines: List[OHLCV]
) -> List[GapInfo]:
"""
K-라인 데이터에서 갭 감지
Args:
klines: 정렬된 K-라인 데이터 리스트
Returns:
GapInfo 리스트
"""
if len(klines) < 2:
return []
gaps = []
timestamps = [k.timestamp for k in klines]
# 바이너리 서치를 위한 정렬된 타임스탬프
sorted_timestamps = sorted(timestamps)
# 첫 번째부터 마지막까지 모든 간격 검증
for i in range(len(sorted_timestamps) - 1):
current_ts = sorted_timestamps[i]
next_ts = sorted_timestamps[i + 1]
expected_diff = self.interval_seconds * 1000
actual_diff = next_ts - current_ts
# 간격의 1.5배 이상 차이나면 갭으로 판단
if actual_diff > expected_diff * 1.5:
gap_start = current_ts + expected_diff
gap_end = next_ts - expected_diff
# 예상 누락 개수 계산
missing_count = int((actual_diff - expected_diff) / expected_diff)
expected_count = int(actual_diff / expected_diff) + 1
# 심각도 판단
severity = self._calculate_severity(missing_count, actual_diff)
# 가능성 있는 원인 분석
causes = self._analyze_causes(actual_diff, expected_diff)
gap_info = GapInfo(
start_time=datetime.fromtimestamp(gap_start / 1000),
end_time=datetime.fromtimestamp(gap_end / 1000),
expected_count=expected_count,
actual_count=0,
missing_count=missing_count,
interval=self.interval,
severity=severity,
possible_causes=causes
)
gaps.append(gap_info)
return gaps
def _calculate_severity(
self,
missing_count: int,
actual_diff_ms: int
) -> str:
"""갭 심각도 계산"""
if missing_count >= 100 or actual_diff_ms >= 86400000: # 1일 이상
return 'critical'
elif missing_count >= 24 or actual_diff_ms >= 3600000: # 1시간 이상
return 'high'
elif missing_count >= 5:
return 'medium'
else:
return 'low'
def _analyze_causes(
self,
actual_diff: int,
expected_diff: int
) -> List[str]:
"""갭 원인 분석"""
causes = []
ratio = actual_diff / expected_diff
if ratio > 1440: # 1일 이상
causes.extend([
"장기 서버 장애 가능성",
"바이낸스 API 서비스 중단",
"데이터 수집 시스템 장시간 중단"
])
elif ratio > 60: # 1시간 이상
causes.extend([
"바이낸스 서버 점검",
"네트워크 단절 또는 타임아웃",
"API 속도 제한 초과"
])
elif ratio > 5:
causes.extend([
"일시적 네트워크 지연",
"API 일시적 오류",
"수집 주기 불일치"
])
else:
causes.extend([
"단시간 네트워크 지연",
"마이크로초 단위 타임스탬프 불일치"
])
return causes
def verify_data_completeness(
self,
klines: List[OHLCV],
start_time: datetime,
end_time: datetime
) -> Dict:
"""
데이터 완전성 검증 리포트 생성
Returns:
{
'total_expected': int,
'total_actual': int,
'completeness_rate': float,
'gaps': List[GapInfo],
'severity_distribution': Dict
}
"""
start_ts = int(start_time.timestamp() * 1000)
end_ts = int(end_time.timestamp() * 1000)
expected = self.get_expected_timestamps(start_ts, end_ts)
actual = set(k.timestamp for k in klines)
expected_set = set(expected)
missing = expected_set - actual
# 갭 감지
gaps = self.detect_gaps(klines)
# 심각도 분포
severity_dist = defaultdict(int)
for gap in gaps:
severity_dist[gap.severity] += 1
return {
'total_expected': len(expected),
'total_actual': len(klines),
'missing_count': len(missing),
'completeness_rate': len(klines) / len(expected) * 100 if expected else 0,
'gaps': gaps,
'severity_distribution': dict(severity_dist),
'missing_timestamps': sorted(list(missing))[:10] # 최대 10개만 표시
}
사용 예제
if __name__ == "__main__":
collector = BinanceKlineCollector()
detector = GapDetector(interval='1h')
# 30일 데이터 수집
klines = collector.collect_historical(
symbol="BTCUSDT",
interval="1h",
days=30
)
# 완전성 검증
report = detector.verify_data_completeness(
klines=klines,
start_time=datetime.now() - timedelta(days=30),
end_time=datetime.now()
)
print(f"데이터 완전성: {report['completeness_rate']:.2f}%")
print(f"누락된 데이터: {report['missing_count']}개")
print(f"감지된 갭: {len(report['gaps'])}개")
for gap in report['gaps']:
print(f" [{gap.severity.upper()}] {gap.start_time} ~ {gap.end_time} ({gap.missing_count}개 누락)")3단계: 갭 보강 전략
import numpy as np
from typing import List, Callable, Optional
from enum import Enum
class FillMethod(Enum):
"""갭 보강 방법枚举"""
LINEAR = "linear" # 선형 보간
PREVIOUS = "previous" # 이전 값 반복
NEXT = "next" # 다음 값 사용
AVERAGE = "average" # 평균값
SMA = "sma" # 단순이동평균
EMA = "ema" # 지수이동평균
OHLC_BASED = "ohlc_based" # OHLC 기반 추정
FRACTAL = "fractal" # 프랙탈 기반
VOLUME_WEIGHTED = "volume_weighted" # 거래량 가중
class GapFiller:
"""K-라인 갭 보강 엔진"""
def __init__(self, interval: str):
self.interval = interval
self.interval_seconds = GapDetector.INTERVAL_SECONDS.get(interval, 60)
def fill_gaps(
self,
klines: List[OHLCV],
method: FillMethod = FillMethod.LINEAR,
context_window: int = 10
) -> List[OHLCV]:
"""
K-라인 데이터의 갭을 보강
Args:
klines: 원본 K-라인 데이터 (정렬 필수)
method: 보강 방법
context_window: 주변 데이터 참조 개수
Returns:
갭이 보강된 K-라인 데이터
"""
if len(klines) < 2:
return klines
filled_klines = []
detector = GapDetector(self.interval)
gaps = detector.detect_gaps(klines)
if not gaps:
return klines
# 원본 데이터 타임스탬프 집합
original_timestamps = {k.timestamp for k in klines}
# 예상 전체 타임스탬프 범위
all_expected = detector.get_expected_timestamps(
klines[0].timestamp,
klines[-1].timestamp
)
# 보강 로직 선택
fill_func = self._get_fill_function(method)
prev_kline = None
for ts in all_expected:
if ts in original_timestamps:
# 원본 데이터
kline = next(k for k in klines if k.timestamp == ts)
prev_kline = kline
filled_klines.append(kline)
else:
# 보강 필요
next_ts = self._find_next_original(ts, original_timestamps)
next_kline = next((k for k in klines if k.timestamp == next_ts), None)
if prev_kline and next_kline:
filled = fill_func(prev_kline, next_kline, ts)
filled.is_gap_filled = True
filled.fill_method = method.value
filled_klines.append(filled)
prev_kline = filled
elif prev_kline:
# 다음 값이 없으면 이전 값 반복
filled = self._fill_with_previous(prev_kline, ts)
filled.is_gap_filled = True
filled.fill_method = "previous"
filled_klines.append(filled)
return filled_klines
def _get_fill_function(
self,
method: FillMethod
) -> Callable:
"""보강 방법에 따른 함수 반환"""
functions = {
FillMethod.LINEAR: self._fill_linear,
FillMethod.PREVIOUS: self._fill_with_previous,
FillMethod.NEXT: self._fill_with_next,
FillMethod.AVERAGE: self._fill_average,
FillMethod.OHLC_BASED: self._fill_ohlc_based,
FillMethod.VOLUME_WEIGHTED: self._fill_volume_weighted,
}
return functions.get(method, self._fill_linear)
def _fill_linear(
self,
prev: OHLCV,
next_kline: OHLCV,
target_ts: int
) -> OHLCV:
"""선형 보간법"""
# 시간 비율 계산
total_diff = next_kline.timestamp - prev.timestamp
target_diff = target_ts - prev.timestamp
ratio = target_diff / total_diff if total_diff > 0 else 0.5
return OHLCV(
timestamp=target_ts,
open=prev.close + (next_kline.open - prev.close) * ratio,
high=prev.high + (next_kline.high - prev.high) * ratio,
low=prev.low + (next_kline.low - prev.low) * ratio,
close=prev.close + (next_kline.close - prev.close) * ratio,
volume=prev.volume * (1 - ratio) + next_kline.volume * ratio,
is_gap_filled=True,
fill_method="linear"
)
def _fill_with_previous(
self,
prev: OHLCV,
target_ts: int
) -> OHLCV:
"""이전 값 반복"""
return OHLCV(
timestamp=target_ts,
open=prev.close,
high=prev.high,
low=prev.low,
close=prev.close,
volume=0,
is_gap_filled=True,
fill_method="previous"
)
def _fill_with_next(
self,
prev: OHLCV,
next_kline: OHLCV,
target_ts: int
) -> OHLCV:
"""다음 값 사용"""
return OHLCV(
timestamp=target_ts,
open=next_kline.open,
high=next_kline.high,
low=next_kline.low,
close=next_kline.close,
volume=0,
is_gap_filled=True,
fill_method="next"
)
def _fill_average(
self,
prev: OHLCV,
next_kline: OHLCV,
target_ts: int
) -> OHLCV:
"""평균값 보간"""
return OHLCV(
timestamp=target_ts,
open=(prev.open + next_kline.open) / 2,
high=max(prev.high, next_kline.high),
low=min(prev.low, next_kline.low),
close=(prev.close + next_kline.close) / 2,
volume=(prev.volume + next_kline.volume) / 2,
is_gap_filled=True,
fill_method="average"
)
def _fill_ohlc_based(
self,
prev: OHLCV,
next_kline: OHLCV,
target_ts: int
) -> OHLCV:
"""
OHLC 기반 추정 보강
실제 가격 변동 패턴을 고려한 합성 K-라인 생성
"""
# 전후 캔들 범위 계산
prev_range = prev.high - prev.low
next_range = next_kline.high - next_kline.low
avg_range = (prev_range + next_range) / 2
# 중심선 계산
prev_center = (prev.high + prev.low) / 2
next_center = (next_kline.high + next_kline.low) / 2
# 추세 방향 판단
trend = 1 if next_kline.close > prev.close else -1
# 추정 중심점
center = (prev.center if hasattr(prev, 'center') else (prev.high + prev.low) / 2)
center = (center + (next_kline.high + next_kline.low) / 2) / 2
# 범위 내 랜덤 위치 (실제 패턴 흉내)
noise = np.random.uniform(-0.3, 0.3)
adjusted_range = avg_range * (1 + noise)
high = center + adjusted_range / 2
low = center - adjusted_range / 2
# Open과 Close 결정
direction = np.random.choice([1, -1], p=[0.5, 0.5])
open_price = center - direction * adjusted_range * 0.2
close_price = center + direction * adjusted_range * 0.3
return OHLCV(
timestamp=target_ts,
open=open_price,
high=high,
low=low,
close=close_price,
volume=avg_range * np.random.uniform(0.5, 1.5),
is_gap_filled=True,
fill_method="ohlc_based"
)
def _fill_volume_weighted(
self,
prev: OHLCV,
next_kline: OHLCV,
target_ts: int
) -> OHLCV:
"""거래량 가중 보간"""
total_volume = prev.volume + next_kline.volume
if total_volume == 0:
total_volume = 1
prev_weight = prev.volume / total_volume
next_weight = next_kline.volume / total_volume
return OHLCV(
timestamp=target_ts,
open=prev.close * prev_weight + next_kline.open * next_weight,
high=prev.high * prev_weight + next_kline.high * next_weight,
low=prev.low * prev_weight + next_kline.low * next_weight,
close=prev.close * prev_weight + next_kline.close * next_weight,
volume=(prev.volume + next_kline.volume) / 2,
is_gap_filled=True,
fill_method="volume_weighted"
)
def _find_next_original(
self,
target_ts: int,
original_timestamps: set
) -> int:
"""다음 원본 데이터 타임스탬프 찾기"""
for ts in sorted(original_timestamps):
if ts > target_ts:
return ts
return target_ts + self.interval_seconds * 1000
종합 보강 파이프라인
class GapFillingPipeline:
"""갭 보강 종합 파이프라인"""
def __init__(self, interval: str):
self.interval = interval
self.collector = BinanceKlineCollector()
self.detector = GapDetector(interval)
self.filler = GapFiller(interval)
def process(
self,
symbol: str,
days: int = 30,
methods: List[FillMethod] = None
) -> Dict[str, List[OHLCV]]:
"""
전체 갭 보강 파이프라인 실행
Returns:
각 방법별 보강 결과
"""
if methods is None:
methods = [FillMethod.LINEAR, FillMethod.OHLC_BASED]
# 1단계: 데이터 수집
logger.info(f"{symbol} 데이터 수집 중...")
klines = self.collector.collect_historical(
symbol=symbol,
interval=self.interval,
days=days
)
# 2단계: 갭 감지
logger.info("갭 감지 중...")
gaps = self.detector.detect_gaps(klines)
logger.info(f"총 {len(gaps)}개 갭 감지")
# 3단계: 방법별 보강
results = {
'original': klines,
'gap_count': len(gaps)
}
for method in methods:
logger.info(f"{method.value} 방법 보강 중...")
filled = self.filler.fill_gaps(klines, method)
results[method.value] = filled
# 통계
filled_count = sum(1 for k in filled if k.is_gap_filled)
logger.info(f" 보강 완료: {filled_count}개 추가")
return results
def generate_report(
self,
results: Dict[str, List[OHLCV]],
gaps: List[GapInfo]
) -> str:
"""보강 결과 리포트 생성"""
report = []
report.append("=" * 60)
report.append("K-라인 갭 분석 및 보강 리포트")
report.append("=" * 60)
report.append(f"\n[원본 데이터]")
report.append(f"총 데이터: {len(results['original'])}개")
report.append(f"감지된 갭: {results['gap_count']}개")
for gap in gaps:
report.append(f"\n [{gap.severity.upper()}] {gap.start_time} ~ {gap.end_time}")
report.append(f" 누락: {gap.missing_count}개")
report.append(f" 가능 원인: {', '.join(gap.possible_causes)}")
report.append(f"\n[보강 결과]")
for key, value in results.items():
if key not in ['original', 'gap_count']:
filled_count = sum(1 for k in value if k.is_gap_filled)
report.append(f" {key}: {len(value)}개 (보강 {filled_count}개)")
return "\n".join(report)
if __name__ == "__main__":
pipeline = GapFillingPipeline(interval='1h')
results = pipeline.process(
symbol="ETHUSDT",
days=14,
methods=[FillMethod.LINEAR, FillMethod.OHLC_BASED, FillMethod.VOLUME_WEIGHTED]
)
# 갭 정보
gaps = GapDetector('1h').detect_gaps(results['original'])
# 리포트 출력
print(pipeline.generate_report(results, gaps))AI 활용: HolySheep API로 갭 패턴 분석
저는 HolySheep AI의 게이트웨이 서비스를 활용하여 데이터 갭의 패턴을 분석하고 있습니다. 지금 가입하면 단일 API 키로 Claude, GPT-4, Gemini 등 다양한 모델을 사용할 수 있어, 상황에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.
import os
import json
import requests
from typing import List, Dict, Optional
from datetime import datetime
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI Gateway를 통한 K-라인 갭 패턴 분석
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
})
def analyze_gaps_with_claude(
self,
gaps: List[GapInfo],
market_context: Dict
) -> Dict:
"""
Claude를 사용한 갭 패턴 분석
비용: Claude Sonnet 4.5 - $15/MTok (HolySheep 게이트웨이)
Returns:
{
'pattern_analysis': str,
'market_impact': str,
'recommendations': List[str],
'risk_level': str
}
"""
endpoint = f"{self.BASE_URL}/chat/completions"
# 프롬프트 구성
gap_summary = self._summarize_gaps(gaps)
system_prompt = """당신은 암호화폐 데이터 분석 전문가입니다.
K-라인 데이터 갭을 분석하고 트레이딩 전략에 미치는 영향을 평가합니다.
한국어로 명확하고 실용적인 분석을 제공하세요."""
user_prompt = f"""
분석 대상 데이터
- 거래쌍: {market_context.get('symbol', 'N/A')}
- 시간대: {market_context.get('interval', 'N/A')}
- 분석 기간: {market_context.get('period', 'N/A')}
감지된 갭 정보
{gap_summary}
분석 요청
1. 이 갭들의 패턴을 분석해주세요 (시간대, 빈도, 크기)
2. 시장 상황에 미치는 영향을 평가해주세요
3. 백테스팅 시 주의사항을 제안해주세요
4. 데이터 완전성 등급(1~5)을 매겨주세요
JSON 형식으로 응답해주세요."""
payload = {
'model': 'claude-sonnet-4-20250514',
'messages': [
{'role': 'system', 'content': system_prompt},
{'role': 'user', 'content': user_prompt}
],
'temperature': 0.3,
'max_tokens': 2000
}
try:
response = self.session.post(endpoint, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# JSON 파