지난 분기, 저는 개인 퀀트 트레이딩 봇 프로젝트를 운영하던 중 큰 벽에 부딪혔습니다. Bybit의 WebSocket 실시간 체결 데이터를 받아 매매 신호를 생성하는 전략을 만들었는데, 라이브 배포 후 3일 만에 누적 손실이 18%에 달했습니다. 문제는 코드의 로직이 아니라 틱 단위 체결 데이터의 정확성 검증 부재였습니다. 1분봉 캔들로 검증한 백테스트와 실제 틱 체결 환경의 슬리피지 차이를 간과했던 것입니다.
이 글에서는 Tardis에서 Bybit의 틱 데이터를 다운받아 정밀 백테스트를 수행하고, HolySheep AI의 통합 API 키로 연결된 Claude Sonnet 4.5 모델을 활용해 전략 스크립트를 자동 생성·리팩토링하는 전체 파이프라인을 공유합니다. 6주간 4개 전략을 실제 Bybit 테스트넷에서 검증한 결과를 바탕으로 작성했습니다.
왜 틱 데이터 백테스트인가 — 캔들 데이터의 한계
저는 처음에 Binance의 1분봉 캔들 API만으로 전략을 검증했습니다. 백테스트 수익률은 +34%, 실제 운용 수익률은 -18%. 이 괴리의 원인을 분석한 결과 다음 세 가지였습니다.
- 룩어헤드 바이어스: 캔들 종료 시점의 종가로 매매한다고 가정하지만, 실제 체결은 캔들 내부에서 발생합니다.
- 슬리피지 과소평가: OHLC 4개 값만으로는 호가창 깊이를 알 수 없어, 100BTC 이상 주문의 시장 충격을 반영하지 못합니다.
- 부분 체결 무시: 대량 주문이 여러 가격대에서 부분 체결되는 패턴을 캔들은 모두 한 줄로 압축합니다.
Tardis는 Bybit, Binance, OKX 등 주요 거래소의 정규 호가·체결·펀딩 데이터를 마이크로초 단위 타임스탬프와 함께 제공합니다. 저는 이 데이터를 사용해 실제 체결 가능성 99.2% 이상의 전략만 라이브 배포 대상으로 선정했습니다.
아키텍처 개요: Tardis + HolySheep Copilot 파이프라인
# 파이프라인 구조
1. Tardis에서 Bybit BTCUSDT perpetual 틱 데이터 다운로드 (CSV/NDJSON)
2. pandas로 틱 데이터를 1초 단위로 리샘플링 → 호가창 스냅샷 구성
3. 전략 시그니처(Python 함수)를 HolySheep Claude Sonnet 4.5에 전달
→ 시장 미시구조를 고려한 개선 스크립트 생성
4. 생성된 스크립트를 Tardis 데이터로 백테스트
5. 승률/샤프비율/최대낙폭 산출 후 라이브 배포 판정
1단계: Tardis 데이터 다운로드 및 전처리
Tardis는 S3 호환 스토리지에 일자별로 압축된 NDJSON 파일을 보관합니다. 무료 티어는 30일치 데이터를 제공하며, 저는 Pro 플랜($75/월)을 3개월 구독해 2024년 1분기 전체 데이터를 확보했습니다. 동일 구간을 Binance의 캔들 API로 받는다면 무료지만, 위에서 설명한 한계 때문에 퀀트 검증 단계에서는 Tardis가 사실상 표준입니다.
# tardis-client 설치
pip install tardis-client
import asyncio
from tardis_client import TardisClient
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
tardis = TardisClient(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
async def fetch_bybit_trades():
# 2024-03-15 일자의 Bybit BTCUSDT Perp 체결 데이터
messages = tardis.replays(
exchange="bybit",
from_date="2024-03-15",
to_date="2024-03-15",
filters=[{"channel": "trades", "symbols": ["BTCUSDT.P"}],
get_raw=True
)
rows = []
async for msg in messages:
# msg는 {'local_timestamp', 'symbol', 'side', 'price', 'amount'} 형태
rows.append(msg)
df = pd.DataFrame(rows)
df['ts'] = pd.to_datetime(df['local_timestamp'], unit='us')
return df
실행
df = asyncio.run(fetch_bybit_trades())
print(f"체결 건수: {len(df):,}")
print(f"평균 틱 간격: {df['ts'].diff().median().total_seconds()*1000:.2f}ms")
출력 예: 체결 건수: 18,429,103 / 평균 틱 간격: 12.40ms
위 코드는 24시간 동안 약 1,840만 건의 체결을 불러옵니다. Bybit BTCUSDT Perp는 초당 평균 200건의 체결이 발생하므로, 1초 단위 호가창 스냅샷을 구성하기에 충분한 밀도입니다. 평균 틱 간격이 12ms라는 것은 약 78Hz의 데이터 발생률을 의미하며, 캔들 기반(60Hz 캔들 주기)으로는 절대 잡을 수 없는 단기 모멘텀 신호를 포착할 수 있습니다.
2단계: 호가창 스냅샷 구성 및 백테스트 코어
import numpy as np
from collections import defaultdict
def build_orderbook_snapshots(trades_df, interval_ms=100):
"""100ms 단위로 호가창 스냅샷 구성"""
trades_df = trades_df.sort_values('local_timestamp').reset_index(drop=True)
start_ts = trades_df['local_timestamp'].iloc[0]
end_ts = trades_df['local_timestamp'].iloc[-1]
snapshots = []
bid_book = defaultdict(float)
ask_book = defaultdict(float)
bucket_start = start_ts
for _, row in trades_df.iterrows():
if row['local_timestamp'] - bucket_start >= interval_ms * 1000:
snapshots.append({
'ts': bucket_start,
'mid_price': (row['price'] + row['price']) / 2, # 단일 체결 가격 기반 근사
'volume': sum(bid_book.values()) + sum(ask_book.values())
})
bucket_start = row['local_timestamp']
if row['side'] == 'buy':
ask_book[row['price']] += row['amount']
else:
bid_book[row['price']] += row['amount']
return pd.DataFrame(snapshots)
snapshots = build_orderbook_snapshots(df, interval_ms=100)
print(f"스냅샷 수: {len(snapshots):,} | 시간 범위: {snapshots['ts'].min()} ~ {snapshots['ts'].max()}")