암호화폐 시세 차익거래는 동일한 자산이 서로 다른 거래소에서 다른 가격으로 거래되는 현상을 이용하는 전략입니다. 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용하여 실시간으로 거래소 간 가격 데이터를 수집, 동기화, 분석하는 시스템을 구축하는 방법을 상세히 설명합니다.
1. 교차 거래소 시세 차익거래란?
시세 차익거래는 두 거래소 간의 일시적 가격 차이를 포착하여 위험 없이 수익을 실현하는 방법입니다. Binance와 Bybit는 세계 최대 암호화폐 거래소로, BTC/USDT 페어에서 수십~수백 달러의 가격 차이가 순간적으로 발생할 수 있습니다.
기본 원리
- 가격 발견 지연: 유동성이 낮은 거래소에서 가격 변동 발생
- 전파 지연: 다른 거래소에 동일한 가격으로 반영되기까지 수초~수십 초 소요
- 거래 기회: 가격 차이 > 거래 수수료일 때 수익 실현 가능
2. HolySheep AI vs 공식 API vs 다른 릴레이 서비스 비교
| 특징 | HolySheep AI | 공식 Binance/Bybit API | 일반 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| API 엔드포인트 | https://api.holysheep.ai/v1 | 별도 설정 필요 | 종속적 |
| 결제 방식 | 로컬 결제 (신용카드 불필요) | 거래소 별도 | 구독 기반 |
| AI 모델 통합 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 포함 | 없음 | 제한적 |
| 가격 분석 AI | 内置 | 별도 구현 필요 | 일부 제공 |
| 데이터 전처리 | 자동 정규화 | 직접 처리 | 제한적 |
| 가격 책정 | GPT-4.1 $8/MTok Claude Sonnet 4.5 $15/MTok Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok |
무료 (API 호출만) | 월 $50~$500 |
| 개발자 친화성 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 예시 지연 시간 | ~150ms | ~50ms (직접) | ~200~500ms |
3. 시스템 아키텍처
시세 차익거래 시스템을 구축하기 위해 HolySheep AI를 다음과 같이 활용합니다:
- 데이터 수집: Binance/Bybit WebSocket에서 Tick 데이터 실시간 수집
- AI 기반 분석: HolySheep AI로 가격 패턴 및 차익 기회 예측
- 신호 생성: DeepSeek V3.2로 시장 상황 분석 및 거래 신호 생성
- 실행: 차익 거래 신호에 따른 주문 실행
4. 핵심 구현 코드
4.1 Binance & Bybit Tick 데이터 수집
import asyncio
import websockets
import json
import aiohttp
from datetime import datetime
class TickDataCollector:
"""Binance와 Bybit에서 실시간 Tick 데이터 수집"""
BINANCE_WS_URL = "wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@ticker"
BYBIT_WS_URL = "wss://stream.bybit.com/v5/public/spot"
def __init__(self):
self.binance_data = None
self.bybit_data = None
self.price_history = {"binance": [], "bybit": []}
async def fetch_binance_tick(self):
"""Binance WebSocket에서 BTC/USDT Tick 데이터 수신"""
try:
async with websockets.connect(self.BINANCE_WS_URL) as ws:
while True:
message = await ws.recv()
data = json.loads(message)
self.binance_data = {
"exchange": "binance",
"symbol": data.get("s", "BTCUSDT"),
"price": float(data.get("c", 0)),
"bid_price": float(data.get("b", 0)),
"ask_price": float(data.get("a", 0)),
"volume": float(data.get("v", 0)),
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"server_time": data.get("E", 0)
}
self.price_history["binance"].append(self.binance_data)
# 최근 100개 데이터만 유지
if len(self.price_history["binance"]) > 100:
self.price_history["binance"].pop(0)
return self.binance_data
except Exception as e:
print(f"Binance WebSocket 오류: {e}")
return None
async def fetch_bybit_tick(self):
"""Bybit WebSocket에서 BTC/USDT Tick 데이터 수신"""
try:
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": ["tickers.BTCUSDT"]
}
async with websockets.connect(self.BYBIT_WS_URL) as ws:
await ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
async for message in ws:
data = json.loads(message)
if data.get("topic") == "tickers.BTCUSDT":
tick = data.get("data", {})
self.bybit_data = {
"exchange": "bybit",
"symbol": tick.get("symbol", "BTCUSDT"),
"price": float(tick.get("lastPrice", 0)),
"bid_price": float(tick.get("bid1Price", 0)),
"ask_price": float(tick.get("ask1Price", 0)),
"volume": float(tick.get("volume24h", 0)),
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
self.price_history["bybit"].append(self.bybit_data)
if len(self.price_history["bybit"]) > 100:
self.price_history["bybit"].pop(0)
return self.bybit_data
except Exception as e:
print(f"Bybit WebSocket 오류: {e}")
return None
async def collect_parallel(self):
"""양 거래소 동시 데이터 수집"""
await asyncio.gather(
self.fetch_binance_tick(),
self.fetch_bybit_tick()
)
def get_price_spread(self):
"""현재 두 거래소 간 스프레드 계산"""
if self.binance_data and self.bybit_data:
binance_price = self.binance_data["price"]
bybit_price = self.bybit_data["price"]
spread = abs(binance_price - bybit_price)
spread_percent = (spread / min(binance_price, bybit_price)) * 100
return {
"binance_price": binance_price,
"bybit_price": bybit_price,
"spread": spread,
"spread_percent": spread_percent,
"opportunity": spread_percent > 0.1 # 0.1% 이상 차이
}
return None
사용 예시
collector = TickDataCollector()
asyncio.run(collector.collect_parallel())
spread_info = collector.get_price_spread()
print(f"Binance: ${spread_info['binance_price']:,.2f}")
print(f"Bybit: ${spread_info['bybit_price']:,.2f}")
print(f"스프레드: ${spread_info['spread']:.2f} ({spread_info['spread_percent']:.4f}%)")4.2 HolySheep AI를 활용한 차익거래 신호 분석
import aiohttp
import json
from typing import Dict, List, Optional
class ArbitrageSignalAnalyzer:
"""
HolySheep AI API를 활용하여 교차 거래소 차익거래 기회 분석
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def analyze_arbitrage_opportunity(
self,
binance_data: Dict,
bybit_data: Dict,
historical_data: Dict
) -> Dict:
"""
HolySheep AI (DeepSeek V3.2)를 사용하여 차익거래 기회 분석
비용: $0.42/MTok (업계 최저가)
"""
# 프롬프트 구성
analysis_prompt = f"""
당신은 암호화폐 시세 차익거래 전문가입니다. 다음 데이터를 분석하여 거래 신호를 생성하세요.
[Binance BTC/USDT]
- 현재가: ${binance_data.get('price', 0):,.2f}
- Bid: ${binance_data.get('bid_price', 0):,.2f}
- Ask: ${binance_data.get('ask_price', 0):,.2f}
- 24시간 거래량: {binance_data.get('volume', 0):,.2f} BTC
[Bybit BTC/USDT]
- 현재가: ${bybit_data.get('price', 0):,.2f}
- Bid: ${bybit_data.get('bid_price', 0):,.2f}
- Ask: ${bybit_data.get('ask_price', 0):,.2f}
- 24시간 거래량: {bybit_data.get('volume', 0):,.2f} BTC
[분석 요청]
1. 현재 스프레드 계산 및 거래 가능 여부 판단
2. 수수료 고려 (Binance: 0.1%, Bybit: 0.1%)
3. 시장 안정성 및流动性 분석
4. 구체적인 거래 방향 추천 (Buy Binance/Sell Bybit 또는 역방향)
5. 리스크 평가 및 권장 거래 금액
JSON 형식으로 응답해주세요.
"""
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문적인 암호화폐 거래 분석가입니다."},
{"role": "user", "content": analysis_prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1000
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
ai_response = result["choices"][0]["message"]["content"]
# AI 응답 파싱
return self._parse_ai_signal(ai_response, binance_data, bybit_data)
else:
error_text = await response.text()
print(f"API 오류: {response.status} - {error_text}")
return None
except Exception as e:
print(f"분석 중 오류 발생: {e}")
return None
def _parse_ai_signal(
self,
ai_response: str,
binance_data: Dict,
bybit_data: Dict
) -> Dict:
"""AI 응답을 구조화된 신호로 변환"""
# 가격 차이 계산
spread = abs(binance_data['price'] - bybit_data['price'])
spread_pct = (spread / min(binance_data['price'], bybit_data['price'])) * 100
# 순이익 계산 (수수료 차감)
gross_profit_pct = spread_pct
fee_total = 0.2 # 양쪽 거래소 합산 수수료 0.2%
net_profit_pct = gross_profit_pct - fee_total
return {
"timestamp": binance_data.get("timestamp"),
"binance_price": binance_data.get("price"),
"bybit_price": bybit_data.get("price"),
"spread_usd": spread,
"spread_percent": round(spread_pct, 4),
"estimated_profit_percent": round(net_profit_pct, 4),
"ai_recommendation": ai_response,
"action": "BUY_BINANCE_SELL_BYBIT" if bybit_data['price'] > binance_data['price'] else "BUY_BYBIT_SELL_BINANCE",
"opportunity_score": min(net_profit_pct / 0.1, 100) # 0.1% 기준 점수화
}
async def generate_market_report(self, price_history: Dict) -> str:
"""
Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok)로 시장 분석 리포트 생성
"""
report_prompt = f"""
최근 BTC/USDT 시세 변동 데이터를 분석하여 시장 리포트를 작성하세요.
가격 히스토리 요약:
- Binance 평균가: ${sum(d['price'] for d in price_history.get('binance', [])) / max(len(price_history.get('binance', [])), 1):,.2f}
- Bybit 평균가: ${sum(d['price'] for d in price_history.get('bybit', [])) / max(len(price_history.get('bybit', [])), 1):,.2f}
- 데이터 포인트: {len(price_history.get('binance', []))}개
한국어로 간결한 시장 요약을 작성해주세요.
"""
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "gemini-2.0-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": report_prompt}
],
"max_tokens": 500
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
return None
except Exception as e:
print(f"리포트 생성 오류: {e}")
return None
===== 실제 사용 예시 =====
async def main():
# HolySheep AI API 키 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # https://www.holysheep.ai/register 에서 발급
analyzer = ArbitrageSignalAnalyzer(HOLYSHEEP_API_KEY)
# 시뮬레이션 데이터
binance_data = {
"price": 67500.00,
"bid_price": 67499.50,
"ask_price": 67500.50,
"volume": 12500.5,
"timestamp": "2025-01-15T10:30:00"
}
bybit_data = {
"price": 67532.50,
"bid_price": 67532.00,
"ask_price": 67533.00,
"volume": 8900.25,
"timestamp": "2025-01-15T10:30:00"
}
price_history = {
"binance": [binance_data] * 10,
"bybit": [bybit_data] * 10
}
# AI 분석 실행
signal = await analyzer.analyze_arbitrage_opportunity(
binance_data, bybit_data, price_history
)
if signal:
print("=" * 50)
print("📊 차익거래 신호 분석 결과")
print("=" * 50)
print(f"스프레드: ${signal['spread_usd']:.2f} ({signal['spread_percent']:.4f}%)")
print(f"예상 순이익: {signal['estimated_profit_percent']:.4f}%")
print(f"거래 방향: {signal['action']}")
print(f"기회 점수: {signal['opportunity_score']:.1f}/100")
print("=" * 50)
asyncio.run(main())
4.3 실시간 차익거래 봇 완성 코드
import asyncio
import websockets
import json
import aiohttp
from datetime import datetime, timedelta
from collections import deque
class ArbitrageBot:
"""
HolySheep AI 기반 실시간 차익거래 봇
- Binance & Bybit Tick 데이터 실시간 동기화
- AI 신호 분석 및 거래 기회 감지
- 안전한 자동 거래 실행
"""
def __init__(self, api_key: str, min_spread_percent: float = 0.15):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.min_spread = min_spread_percent
self.latest_data = {"binance": None, "bybit": None}
self.price_buffer = {
"binance": deque(maxlen=50),
"bybit": deque(maxlen=50)
}
self.trade_history = []
self.total_profit = 0.0
async def connect_websocket(self, exchange: str):
"""WebSocket 연결 및 실시간 데이터 수신"""
if exchange == "binance":
ws_url = "wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@ticker"
else:
ws_url = "wss://stream.bybit.com/v5/public/spot"
reconnect_delay = 1
max_reconnect_delay = 30
while True:
try:
async with websockets.connect(ws_url) as ws:
reconnect_delay = 1 # 연결 성공 시 지연 초기화
if exchange == "bybit":
await ws.send(json.dumps({
"op": "subscribe",
"args": ["tickers.BTCUSDT"]
}))
async for message in ws:
data = json.loads(message)
tick = self._parse_tick(exchange, data)
if tick:
self.latest_data[exchange] = tick
self.price_buffer[exchange].append(tick)
# 차익거래 기회 확인
await self.check_arbitrage_opportunity()
except (websockets.ConnectionClosed, aiohttp.ClientError) as e:
print(f"[{exchange}] 연결 끊김: {e}. {reconnect_delay}초 후 재연결...")
await asyncio.sleep(reconnect_delay)
reconnect_delay = min(reconnect_delay * 2, max_reconnect_delay)
def _parse_tick(self, exchange: str, data: dict) -> dict:
"""거래소별 데이터 파싱"""
try:
if exchange == "binance":
return {
"exchange": "binance",
"price": float(data.get("c", 0)),
"bid": float(data.get("b", 0)),
"ask": float(data.get("a", 0)),
"volume": float(data.get("v", 0)),
"timestamp": datetime.now()
}
else:
tick = data.get("data", {})
return {
"exchange": "bybit",
"price": float(tick.get("lastPrice", 0)),
"bid": float(tick.get("bid1Price", 0)),
"ask": float(tick.get("ask1Price", 0)),
"volume": float(tick.get("volume24h", 0)),
"timestamp": datetime.now()
}
except (KeyError, TypeError, ValueError):
return None
async def check_arbitrage_opportunity(self):
"""차익거래 기회 확인 및 AI 분석"""
binance = self.latest_data.get("binance")
bybit = self.latest_data.get("bybit")
if not binance or not bybit:
return
# 스프레드 계산
if bybit["price"] > binance["price"]:
spread_pct = ((bybit["price"] - binance["price"]) / binance["price"]) * 100
direction = "BUY_BINANCE_SELL_BYBIT"
else:
spread_pct = ((binance["price"] - bybit["price"]) / bybit["price"]) * 100
direction = "BUY_BYBIT_SELL_BINANCE"
# 순이익 계산
fee_rate = 0.1 + 0.1 # 양쪽 거래소
net_profit = spread_pct - fee_rate
print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')[:-3]}] "
f"스프레드: {spread_pct:.4f}% | 순이익: {net_profit:.4f}% | 방향: {direction}")
# HolySheep AI로 기회 분석 (기회가 클 때만)
if spread_pct > self.min_spread and len(self.price_buffer["binance"]) >= 10:
await self.analyze_with_ai(binance, bybit, direction, net_profit)
async def analyze_with_ai(
self,
binance: dict,
bybit: dict,
direction: str,
net_profit: float
):
"""HolySheep AI로 상세 분석 수행"""
prompt = f"""차익거래 기회 분석:
현재 상황:
- Binance: ${binance['price']:,.2f} (Bid: ${binance['bid']:,.2f}, Ask: ${binance['ask']:,.2f})
- Bybit: ${bybit['price']:,.2f} (Bid: ${bybit['bid']:,.2f}, Ask: ${bybit['ask']:,.2f})
- 스프레드: {net_profit:.4f}%
- 방향: {direction}
최근 거래량:
- Binance: {binance['volume']:,.2f} BTC
- Bybit: {bybit['volume']:,.2f} BTC
결론: 실행하시겠습니까? (YES/NO와 이유)
"""
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 150
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
ai_decision = result["choices"][0]["message"]["content"]
print(f"\n🤖 AI 분석 결과: {ai_decision}\n")
if "YES" in ai_decision.upper():
await self.execute_trade(binance, bybit, direction, net_profit)
except Exception as e:
print(f"AI 분석 실패: {e}")
async def execute_trade(
self,
binance: dict,
bybit: dict,
direction: str,
profit: float
):
"""거래 실행 (시뮬레이션)"""
trade = {
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
"direction": direction,
"binance_price": binance["price"],
"bybit_price": bybit["price"],
"profit_percent": profit,
"status": "SIMULATED"
}
self.trade_history.append(trade)
self.total_profit += profit
print(f"✅ 거래 실행됨! 누적 수익: {self.total_profit:.4f}%")
async def run(self):
"""메인 실행 함수"""
print("🚀 HolySheep AI 차익거래 봇 시작")
print("=" * 50)
# 동시에 두 거래소 연결
await asyncio.gather(
self.connect_websocket("binance"),
self.connect_websocket("bybit")
)
===== 봇 실행 =====
if __name__ == "__main__":
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
bot = ArbitrageBot(
api_key=API_KEY,
min_spread_percent=0.15 # 0.15% 이상 스프레드时才分析
)
# asyncio.run(bot.run())5. 이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 경우
| 프로그래머 | WebSocket/RestAPI 개발 경험이 있고 Python/JavaScript로 거래 봇 개발 가능 |
| AI 개발자 | 머신러닝 기반 시장 예측 모델을 차익거래 시스템에 통합하고 싶음 |
| 결제 환경 제한 | 해외 신용카드 없이 API 비용을 지불하고 싶은 한국 개발자 |
| 비용 최적화 추구 | 다중 AI 모델을 비교·활용하여 최고性价比로 거래 분석하고 싶음 |
| 테스트 환경 | 소액으로 실제 시장 데이터 기반 시뮬레이션 및 학습을 원하는 경우 |
❌ HolySheep AI가 비적합한 경우
| 초고주파 거래(HFT) | 수십 밀리초 단위의 초저지연 거래가 필요한 경우 (공식 API 직접 사용 권장) |
| 비프로그래머 | 코드 작성 없이 GUI 기반 자동거래를 원하는 경우 |
| 단일 기능만 필요 | AI 분석 기능 없이 단순히 거래소 API만 필요한 경우 |
| 한국어 불필요 | 영어만으로 충분한 글로벌 개발자 (공식 API 문서가 더 방대함) |
6. 가격과 ROI
비용 분석
| 항목 | 비용 | 비고 |
|---|---|---|
| HolySheep AI 가입 | 무료 | 초기 무료 크레딧 제공 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | 시장 분석·신호 생성용 (1회 ~500토큰) |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | 복잡한 시장 리포트용 |
| GPT-4.1 | $8/MTok | 최고 품질 분석이 필요할 때 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15/MTok | 고급 reasoning 분석용 |
실제 비용 시뮬레이션
1일 100회 분석 시나리오:
- DeepSeek V3.2: 100회 × 500토큰 = 50,000토큰 = $21/일
- 월간 비용: $630/월
- 1회 분석 비용: $0.21
ROI 계산:
- 평균 스프레드 0.15% × $10,000 거래 = $15 수익
- 수수료 차감 ($10) 후 순이익: $5/거래
- 손익분기점: 월 126회 성공 거래
7. 자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: WebSocket 연결 끊김 반복
# ❌ 문제: websockets.exceptions.ConnectionClosed 오류 발생
원인: 거래소 서버의 연결 제한 또는 네트워크 불안정
✅ 해결: 자동 재연결 로직 구현
import asyncio
import websockets
class ReconnectingWebSocket:
def __init__(self, url, max_retries=10, base_delay=1):
self.url = url
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
async def connect_with_retry(self):
retries = 0
while retries < self.max_retries:
try:
async with websockets.connect(self.url) as ws:
print(f"✅ 연결 성공: {self.url}")
async for message in ws:
# 메시지 처리
await self.process_message(message)
except (websockets.ConnectionClosed, ConnectionError) as e:
retries += 1
delay = min(self.base_delay * (2 ** retries), 60)
print(f"⚠️ 연결 실패 ({retries}/{self.max_retries}): {e}")
print(f"⏳ {delay}초 후 재연결 시도...")
await asyncio.sleep(delay)
print("❌ 최대 재시도 횟수 초과")오류 2: API 키 인증 실패 (401 Unauthorized)
# ❌ 문제: HolySheep API 호출 시 401 오류
원인: API 키 형식 오류 또는 만료
✅ 해결: 올바른 헤더 형식 확인
import aiohttp
async def test_api_connection(api_key: str) -> bool:
"""
HolySheep AI API 연결 테스트
"""
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}", # Bearer 접두사 필수!
"Content-Type": "application/json"
}
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": "test"}],
"max_tokens": 10
}
async with session.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)
) as response:
if response.status == 200:
print("✅ API 연결 성공!")
return True
elif response.status == 401:
print("❌ API 키 오류: 키를 확인해주세요")
print(" https://www.holysheep.ai/register 에서 새로 발급")
return False
elif response.status == 429:
print("⚠️ Rate limit 초과: 잠시 후 재시도")
return False
else:
print(f"❌ API 오류: {response.status}")
error_text = await response.text()
print(f" 상세: {error_text}")
return False
except aiohttp.ClientConnectorError:
print("❌ 연결 오류: 네트워크 상태 확인")
return False
except asyncio.TimeoutError:
print("❌ 타임아웃: API 서버 상태 확인")
return False오류 3: 데이터 정합성 불일치 (Price Mismatch)
# ❌ 문제: Binance와 Bybit 가격 비교 시 데이터 시간 차이로 인한 오류
원인: WebSocket 지연 또는 서버 시간 차이
✅ 해결: 시간 동기화 및 가격 검증 로직
from datetime import datetime, timedelta
import asyncio
class PriceValidator:
def __init__(self, max_time_diff_ms: int = 500):
self.max_time_diff = timedelta(milliseconds=max_time_diff_ms)
self.last_binance_ts = None
self.last_bybit_ts = None
def validate_and_sync(self, binance_data: dict, bybit_data: dict) -> dict:
"""
두 거래소 데이터의 시간 동기화 및 정합성 검증
"""
result = {
"valid": False,
"binance": binance_data,
"bybit": bybit_data,
"reason": None
}
# 타임스탬프 추출
binance_time = binance_data.get("timestamp")
bybit_time = bybit_data.get("timestamp")
if not binance_time or not bybit_time: