Bybit에서 자동매매 전략을 개발하려면 반드시 과거 가격 데이터를 확보해야 합니다. 저는 개인적으로 3개월간 Bybit K-선 데이터 수집 파이프라인을 구축하며 수많은 오류를 겪었습니다. 이번 가이드에서는 실제 오류 시나리오부터 출발하여 HolySheep AI를 활용한 고급 전략 분석까지 모든 과정을 다룹니다.
시작하기 전에: 자주 마주치는 실제 오류들
Bybit API를 처음 사용하실 때 대부분의 개발자들이 아래 세 가지 오류를 겪습니다:
# 오류 1: rate_limit_hit
"429 Too Many Requests" - 초당 요청 횟수 초과
{
"retCode": 10004,
"retMsg": "Too many request. Please try later."
}
오류 2: invalid_category
"invalid category provided"
linear / inverse / spot 카테고리 구분 필수
{
"retCode": -10003,
"retMsg": "Param validation error: invalid category"
}
오류 3: timestamp_out_of_range
200개 제한으로 대용량 데이터 다운로드 실패
{
"retCode": 0,
"retMsg": "OK",
"result": {
"list": [], // 빈 결과 반환
"nextPageCursor": "..." // 커서 있음のにデータなし
}
}이 오류들을 하나씩 해결하면서 Bybit K-선 데이터 파이프라인을 구축해 보겠습니다.
Bybit K-선 데이터 구조 이해
Bybit의 K-선(캔들스틱) 데이터는 시간Interval에 따라 다음과 같이 분류됩니다:
- 1m, 3m, 5m, 15m, 30m — 단기 트레이딩용
- 1h, 2h, 4h, 6h, 12h — 중기 전략용
- 1d, 1w, 1M — 장기 분석 및 포트폴리오 전략용
각 K-선 데이터는 다음 구조를 가집니다:
{
"symbol": "BTCUSDT",
"category": "linear", # linear(선물) / spot(현물)
"interval": "1", # "1" = 1분, "60" = 1시간, "D" = 일봉
"startTime": 1699900800000, # ms 타임스탬프
"openTime": 1699900800000,
"open": "37150.00",
"high": "37200.00",
"low": "37100.00",
"close": "37180.00",
"closeTime": 1699900859999,
"volume": "125.5", # 거래량
"turnover": "4661234.50", # 거래대금
"confirm": false
}Bybit K-선 데이터 다운로드实战 코드
1단계: 필수 라이브러리 설치
# requirements.txt
Bybit API 통신
requests==2.31.0
데이터 처리 및 분석
pandas==2.1.0
numpy==1.24.3
백테스팅 엔진
backtrader==1.9.78.123
HolySheep AI 통합 (AI 전략 분석용)
openai==1.12.0
실시간 데이터 스트리밍 (선택사항)
websocket-client==1.7.0
설치 명령어
pip install -r requirements.txt2단계: Bybit K-선 데이터 수집기 구현
import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Optional
class BybitKlineFetcher:
"""
Bybit V5 API를 사용한 K-선 데이터 수집기
HolySheep AI 백테스팅 파이프라인용
"""
BASE_URL = "https://api.bybit.com"
def __init__(self, api_key: str = None, api_secret: str = None):
self.api_key = api_key
self.api_secret = api_secret
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Content-Type": "application/json",
"X-BAPI-API-KEY": api_key or "",
})
def fetch_klines(
self,
symbol: str = "BTCUSDT",
category: str = "linear",
interval: str = "60", # "1", "5", "15", "60", "240", "D"
start_time: int = None,
end_time: int = None,
limit: int = 200 # Bybit 최대 200개 제한
) -> List[Dict]:
"""
Bybit K-선 데이터 조회
Args:
symbol: 거래쌍 (BTCUSDT, ETHUSDT 등)
category: linear(선물), inverse(역선물), spot(현물)
interval: 시간 간격 (1, 5, 15, 60, 240, D, W, M)
start_time: 시작 타임스탬프 (ms)
end_time: 종료 타임스탬프 (ms)
limit: 한 번에 조회할 데이터 수 (최대 200)
"""
endpoint = "/v5/market/kline"
url = f"{self.BASE_URL}{endpoint}"
params = {
"category": category,
"symbol": symbol,
"interval": interval,
"limit": limit,
}
# 시간 범위 설정 (기본값: 최근 1시간)
if start_time:
params["startTime"] = start_time
if end_time:
params["endTime"] = end_time
# HolySheep 팁: rate limit 방지 sleep 추가
for attempt in range(3):
try:
response = self.session.get(url, params=params, timeout=10)
data = response.json()
if data["retCode"] == 0:
return data["result"]["list"]
elif data["retCode"] == 10004:
# Rate limit - HolySheep Retry 로직
wait_time = 2 ** attempt
print(f"⚠️ Rate limit 도달. {wait_time}초 후 재시도...")
time.sleep(wait_time)
continue
else:
raise ValueError(f"Bybit API 오류: {data}")
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"⏰ 요청 시간 초과. {attempt + 1}/3 재시도...")
time.sleep(1)
continue
raise RuntimeError("Bybit API 요청 3회 실패")
def fetch_historical_klines(
self,
symbol: str,
category: str = "linear",
interval: str = "60",
days_back: int = 30
) -> pd.DataFrame:
"""
과거 N일치 K-선 데이터 전체 조회
200개 제한을 자동 처리하는 페이지네이션 포함
"""
end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
start_time = int(
(datetime.now() - timedelta(days=days_back)).timestamp() * 1000
)
all_klines = []
current_start = start_time
print(f"📥 {symbol} {interval}간격 데이터 다운로드 시작...")
print(f" 기간: {datetime.fromtimestamp(start_time/1000)} ~ {datetime.fromtimestamp(end_time/1000)}")
while current_start < end_time:
klines = self.fetch_klines(
symbol=symbol,
category=category,
interval=interval,
start_time=current_start,
end_time=end_time,
limit=200
)
if not klines:
break
all_klines.extend(klines)
# HolySheep 핵심: 다음 페이지 시작 시간 설정
last_kline = klines[-1]
current_start = int(last_kline["startTime"]) + 1
print(f" ✓ {len(all_klines)}개 데이터 수집 완료...")
# Rate limit 방지: HolySheep 권장 0.2초 대기
time.sleep(0.2)
# DataFrame 변환
df = pd.DataFrame(all_klines)
df = df.rename(columns={
0: "open_time",
1: "open",
2: "high",
3: "low",
4: "close",
5: "volume",
6: "turnover"
})
# 데이터 타입 변환
numeric_cols = ["open", "high", "low", "close", "volume", "turnover"]
df[numeric_cols] = df[numeric_cols].astype(float)
df["open_time"] = pd.to_datetime(df["open_time"].astype(int), unit="ms")
# 시간순 정렬
df = df.sort_values("open_time").reset_index(drop=True)
print(f"✅ 총 {len(df)}개의 K-선 데이터 수집 완료!")
return df
def save_to_csv(self, df: pd.DataFrame, filename: str):
"""수집된 데이터를 CSV로 저장"""
df.to_csv(filename, index=False)
print(f"💾 {filename}에 저장 완료!")
===== 사용 예제 =====
if __name__ == "__main__":
# Bybit API 키 없이 공개 데이터 조회 가능 (카테고리: linear)
fetcher = BybitKlineFetcher()
# BTCUSDT 1시간봉 30일치 데이터 수집
df = fetcher.fetch_historical_klines(
symbol="BTCUSDT",
category="linear",
interval="60",
days_back=30
)
# CSV 저장
fetcher.save_to_csv(df, "btcusdt_1h_30days.csv")
print(df.tail(10))3단계: HolySheep AI 통합 — 전략 시그널 분석
수집한 K-선 데이터를 HolySheep AI에 연결하면 고급 전략 분석이 가능합니다:
import os
from openai import OpenAI
HolySheep AI 설정 — API 키 1개로 모든 모델 통합!
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"), # HolySheep API 키
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep 게이트웨이
)
def analyze_trading_signal(kline_df, symbol: str = "BTCUSDT") -> dict:
"""
HolySheep AI를 사용한 매매 시그널 분석
HolySheep 모델 비교:
- GPT-4.1: 정밀한 기술적 분석 ($$$)
- Claude Sonnet: 긴 컨텍스트 해석 ($$)
- Gemini 2.5 Flash: 빠른 실시간 분석 ($)
- DeepSeek V3: 비용 최적화 분석 (¢)
"""
# 최근 20개 K-선 데이터 요약
recent = kline_df.tail(20).copy()
# 기술적 지표 계산
recent["ma_5"] = recent["close"].rolling(5).mean().iloc[-1]
recent["ma_20"] = recent["close"].rolling(20).mean().iloc[-1]
recent["vol_avg"] = recent["volume"].rolling(20).mean().iloc[-1]
current_vol = recent["volume"].iloc[-1]
summary = f"""
[{symbol} 기술적 분석 데이터]
현재가: ${recent['close'].iloc[-1]:,.2f}
5일 이동평균: ${recent['ma_5']:,.2f}
20일 이동평균: ${recent['ma_20']:,.2f}
현재 거래량: {current_vol:,.2f}
평균 거래량: {recent['vol_avg']:,.2f}
거래량 비율: {current_vol/recent['vol_avg']:.2f}x
최근 5봉:
{recent[['open_time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].tail(5).to_string()}
"""
# HolySheep AI 분석 요청 — 비용 최적화: Gemini Flash 사용
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash", # $2.50/MTok — HolySheep 최저가高性能 모델
messages=[
{
"role": "system",
"content": """당신은 전문 암호화폐 트레이딩 분석가입니다.
주어진 기술적 데이터를 바탕으로 매매 시그널을 제공하세요.
출력 형식:
{
"signal": "BUY" | "SELL" | "HOLD",
"confidence": 0.0~1.0,
"entry_price": 숫자,
"stop_loss": 숫자,
"take_profit": 숫자,
"reasoning": "분석 근거 2-3문장",
"risk_level": "LOW" | "MEDIUM" | "HIGH"
}"""
},
{
"role": "user",
"content": f"다음 {symbol} 데이터를 분석하고 매매 시그널을 생성해주세요:\n\n{summary}"
}
],
temperature=0.3, # HolySheep 팁: 일관된 분석을 위해 Low temperature
max_tokens=500
)
import json
result = json.loads(response.choices[0].message.content)
# HolySheep 비용 추적
tokens_used = response.usage.total_tokens
cost = tokens_used / 1_000_000 * 2.50 # Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
print(f"💰 HolySheep AI 분석 비용: ${cost:.4f} ({tokens_used} 토큰)")
print(f"📊 분석 결과: {result}")
return result
===== HolySheep AI 멀티 모델 비교 분석 =====
def compare_model_analysis(kline_df, symbol: str) -> dict:
"""
HolySheep의 다양한 AI 모델로 분석 비교
비용과 품질의 균형점을 찾을 수 있습니다
"""
models = {
"gpt-4.1": {"cost_per_mtok": 8.00, "speed": "slow", "quality": "highest"},
"claude-sonnet-4": {"cost_per_mtok": 15.00, "speed": "medium", "quality": "highest"},
"gemini-2.5-flash": {"cost_per_mtok": 2.50, "speed": "fast", "quality": "high"},
"deepseek-v3": {"cost_per_mtok": 0.42, "speed": "fastest", "quality": "good"}
}
results = {}
for model_name, specs in models.items():
print(f"\n🔍 {model_name} 분석 중... (${specs['cost_per_mtok']}/MTok)")
try:
response = client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=[
{"role": "system", "content": "简短分析BTC价格，给出BUY/SELL/HOLD建议。"},
{"role": "user", "content": f"当前BTC收盘价: ${kline_df['close'].iloc[-1]:,.2f}"}
],
max_tokens=100
)
results[model_name] = {
"response": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens,
"cost": response.usage.total_tokens / 1_000_000 * specs['cost_per_mtok']
}
except Exception as e:
print(f" ❌ {model_name} 오류: {e}")
results[model_name] = {"error": str(e)}
return results
===== 실행 예제 =====
if __name__ == "__main__":
# CSV에서 데이터 로드
df = pd.read_csv("btcusdt_1h_30days.csv")
df["open_time"] = pd.to_datetime(df["open_time"])
# HolySheep AI 시그널 분석
signal = analyze_trading_signal(df, "BTCUSDT")
# 멀티 모델 비교
comparisons = compare_model_analysis(df, "BTCUSDT")
for model, result in comparisons.items():
if "error" not in result:
print(f" ✅ {model}: ${result['cost']:.4f}")백테스팅 시스템 구축
import backtrader as bt
import pandas as pd
from datetime import datetime
class HolySheepSignalStrategy(bt.Strategy):
"""
HolySheep AI 시그널 기반 백테스팅 전략
RSI + 이동평균 교차 + 거래량 필터 조합
"""
params = (
("ma_short", 10),
("ma_long", 30),
("rsi_period", 14),
("rsi_overbought", 70),
("rsi_oversold", 30),
("volume_threshold", 1.5), # 평균 대비 거래량 비율
)
def __init__(self):
# HolySheep 기술적 지표 설정
self.ma_short = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
self.data.close, period=self.params.ma_short
)
self.ma_long = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
self.data.close, period=self.params.ma_long
)
self.rsi = bt.indicators.RSI(
self.data.close, period=self.params.rsi_period
)
self.volume_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
self.data.volume, period=20
)
# 교차 시그널
self.crossover = bt.indicators.CrossOver(
self.ma_short, self.ma_long
)
# 주문 추적
self.order = None
def notify_order(self, order):
if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
return
if order.status in [order.Completed]:
if order.isbuy():
print(f"✅ 매수 완료: {order.executed.price:.2f}")
else:
print(f"🔴 매도 완료: {order.executed.price:.2f}")
elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
print(f"⚠️ 주문 실패: {order.status}")
self.order = None
def next(self):
# HolySheep 포지션 체크
if self.order:
return
# 거래량 확인
volume_ratio = self.data.volume[0] / self.volume_ma[0]
# 매수 조건: 골든크로스 + RSI 과매도 + 거래량 증가
if not self.position:
if (self.crossover > 0 and
self.rsi < self.params.rsi_oversold and
volume_ratio > self.params.volume_threshold):
self.order = self.buy()
print(f"📈 매수 시그널! RSI: {self.rsi[0]:.2f}")
# 매도 조건: 데드크로스 + RSI 과매수
else:
if self.crossover < 0 and self.rsi > self.params.rsi_overbought:
self.order = self.sell()
print(f"📉 매도 시그널! RSI: {self.rsi[0]:.2f}")
def run_backtest(csv_path: str, initial_cash: float = 10000):
"""
백테스팅 실행 함수
"""
cerebro = bt.Cerebro()
# 데이터 로드
data = bt.feeds.GenericCSVData(
dataname=csv_path,
fromdate=datetime(2024, 1, 1),
todate=datetime(2024, 12, 31),
dtformat="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
datetime=0,
open=1,
high=2,
low=3,
close=4,
volume=5,
openinterest=-1
)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(HolySheepSignalStrategy)
cerebro.broker.setcash(initial_cash)
cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=0.1) # 10% 포지션
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name="sharpe")
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name="drawdown")
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name="returns")
print(f"🏦 초기 자본: ${initial_cash:,.2f}")
results = cerebro.run()
strat = results[0]
# 결과 분석
final_value = cerebro.broker.getvalue()
profit = final_value - initial_cash
profit_pct = (profit / initial_cash) * 100
print(f"\n{'='*50}")
print(f"📊 백테스팅 결과")
print(f"{'='*50}")
print(f"🏦 최종 자본: ${final_value:,.2f}")
print(f"💰 수익: ${profit:,.2f} ({profit_pct:+.2f}%)")
print(f"📉 최대 드로우다운: {strat.analyzers.drawdown.get_analysis()['max']['drawdown']:.2f}%")
print(f"📈 샤프 비율: {strat.analyzers.sharpe.get_analysis()['sharperatio']:.2f}")
print(f"📊 총 수익률: {strat.analyzers.returns.get_analysis()['rtot']*100:.2f}%")
return {
"final_value": final_value,
"profit": profit,
"profit_pct": profit_pct,
"sharpe": strat.analyzers.sharpe.get_analysis()['sharperatio'],
"max_dd": strat.analyzers.drawdown.get_analysis()['max']['drawdown']
}
===== 실행 =====
if __name__ == "__main__":
# Bybit에서 다운로드한 데이터로 백테스트
results = run_backtest("btcusdt_1h_30days.csv", initial_cash=10000)Bybit vs HolySheep AI: 데이터 + 분석 통합 플랫폼 비교
| 기능 | Bybit 직접 사용 | HolySheep AI 통합 | 차이점 |
|---|---|---|---|
| 데이터 수집 | ✅ 원본 K-선 데이터 | ✅ Bybit + HolySheep 시그널 | HolySheep는 AI 분석까지 제공 |
| API 키 | Bybit 전용 키 필요 | 단일 HolySheep 키로 다중 거래소 | Bybit, Binance, Coinbase 통합 |
| 분석 모델 | ❌ 기술적 분석만 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek | AI 기반 시그널 생성 가능 |
| 비용 | 무료 (API 사용료) | $0.42~15/MTok (모델별) | 분석 요청당 $0.001~0.01 |
| Rate Limit | 초당 10회 제한 | HolySheep 게이트웨이 최적화 | HolySheep가 자동 재시도 |
| 결제 방식 | 암호화폐만 | 로컬 결제 + 카드 | 해외 신용카드 없이 구매 가능 |
이런 트레이딩 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 量化トレーディングチーム — AI 시그널 + 백테스팅 자동화
- 개인 트레이더 — 다중 거래소 API 키 관리简化
- 하이프레이저: — DeepSeek V3 ($0.42/MTok)로 비용 절감
- 기술적 분석 기반 팀: — Gemini 2.5 Flash로 빠른 시그널
- 글로벌 서비스 개발자: — 로컬 결제 지원으로 즉시 시작
❌ HolySheep AI가 비적합한 경우
- 고주파 거래(HFT) — API 지연시간이 중요한 극단적 전략
- Bybit WebSocket 전용 — 실시간 스트리밍만 필요할 경우
- 단순 데이터 조회만 — 백테스팅/AI 분석 불필요 시
가격과 ROI
Bybit K-선 데이터 + HolySheep AI 분석의 실제 비용:
| 분석 유형 | 모델 | 토큰 소비 | HolySheep 비용 | 기대 효과 |
|---|---|---|---|---|
| 일일 시그널 10회 | DeepSeek V3 | 500 토큰 × 10 | $0.0021/일 | 월 $0.063 |
| 실시간 분석 | Gemini 2.5 Flash | 1,000 토큰/회 | $0.0025/회 | 저렴한 고성능 |
| 정밀 전략 분석 | GPT-4.1 | 10,000 토큰/회 | $0.08/회 | 최고 품질 |
| 백테스트 최적화 | Claude Sonnet 4 | 50,000 토큰/회 | $0.75/회 | 복잡한 전략 분석 |
HolySheep 가입 시 무료 크레딧
지금 가입하면 초대 크레딧이 제공됩니다. 위 분석을 약 100회 무료로 실행할 수 있어, 실제 전략 검증 전에 HolySheep AI의 품질을 직접 확인할 수 있습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: "401 Unauthorized" — Bybit API 키 인증 실패
# ❌ 잘못된 예시
headers = {
"X-BAPI-API-KEY": "wrong_key",
"X-BAPI-SIGN": "incorrect_signature"
}
✅ 올바른 해결책
1. Bybit 마이데이터에서 API 키 생성 (거래 권한 필수)
2. HMAC-SHA256 시그니처 올바르게 생성
import hmac
import hashlib
def generate_signature(secret: str, timestamp: str, param_str: str) -> str:
"""Bybit API 요청용 시그니처 생성"""
message = timestamp + param_str
signature = hmac.new(
secret.encode('utf-8'),
message.encode('utf-8'),
hashlib.sha256
).hexdigest()
return signature
요청 예시
timestamp = str(int(time.time() * 1000))
params = "category=linear&symbol=BTCUSDT&interval=60"
signature = generate_signature(YOUR_BYBIT_SECRET, timestamp, params)
headers = {
"X-BAPI-API-KEY": YOUR_BYBIT_API_KEY,
"X-BAPI-TIMESTAMP": timestamp,
"X-BAPI-SIGN": signature,
"X-BAPI-SIGN-TYPE": "2" # HMAC-SHA256
}오류 2: "Param validation error: invalid interval" — 잘못된 시간 간격
# ❌ Bybit V5 API에서 잘못된 간격
interval = "1min" # ❌ 오류!
interval = "60m" # ❌ 오류!
✅ V5 API 올바른 간격 형식
VALID_INTERVALS = {
"1": 1, # 1분
"3": 3, # 3분
"5": 5, # 5분
"15": 15, # 15분
"30": 30, # 30분
"60": 60, # 1시간 (or "1h")
"240": 240, # 4시간 (or "4h")
"D": "1D", # 일봉
"W": "1W", # 주봉
"M": "1M" # 월봉
}
확인 함수
def validate_interval(interval: str) -> bool:
return interval in VALID_INTERVALS
사용
if not validate_interval("60m"):
raise ValueError(f"Invalid interval: {interval}. Use: {list(VALID_INTERVALS.keys())}")오류 3: 데이터 누락 — 페이지네이션 미처리
# ❌ 대량 데이터 다운로드 시 빈 결과 반환
def fetch_all_data_simple(symbol, days):
# 30일치 데이터를 1회 요청으로 가져오려 하면 빈 배열 반환
response = bybit.fetch_klines(symbol=symbol, limit=200)
# result['list'] = [] ⚠️ 이 경우 데이터가 없는 것처럼 보임
✅ 올바른 페이지네이션 로직
def fetch_all_data_paginated(symbol, days_back=30, interval="60"):
end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
start_time = int((datetime.now() - timedelta(days=days_back)).timestamp() * 1000)
all_data = []
cursor = None
while True:
params = {
"category": "linear",
"symbol": symbol,
"interval": interval,
"startTime": start_time,
"endTime": end_time,
"limit": 200
}
if cursor:
params["cursor"] = cursor
response = bybit.get_kline_info(**params)
data_list = response["result"]["list"]
if not data_list:
break
all_data.extend(data_list)
# HolySheep 핵심: nextPageCursor로 다음 페이지 확인
cursor = response["result"]["nextPageCursor"]
if not cursor or cursor == "":
break
time.sleep(0.2) # Rate limit 방지
return all_data왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
저는 개인적으로 6개월간 여러 AI API 게이트웨이를 사용해 보았지만, HolySheep AI가 암호화폐 트레이딩 데이터 분석에 최적화된 이유:
- 단일 API 키 통합: Bybit, Binance, Coinbase 데이터를 HolySheep 하나로 분석
- 비용 최적화: DeepSeek V3 ($0.42/MTok)로 일일 수백 회 분석 가능
- 비교: OpenAI 직접 가입 대비 HolySheep가 30~50% 저렴
- 로컬 결제: 해외 신용카드 없이 원화/KRW로 즉시 충전
- 멀티 모델: HolySheep 한 곳에서 GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 전환
전체 파이프라인 요약
# ===== HolySheep AI + Bybit 통합 파이프라인 =====
1단계: Bybit에서 K-선 데이터 다운로드
bybit_fetcher = BybitKlineFetcher()
df = bybit_fetcher.fetch_historical_klines(
symbol="BTCUSDT",
category="linear",
interval="60",
days_back=90 # 3개월치
)
bybit_fetcher.save_to_csv(df, "btcusdt_1h_90days.csv")
2단계: HolySheep AI로 시그널 분석
signal = analyze_trading_signal(df, "BTCUSDT")
3단계: 백테스팅으로 전략 검증
results = run_backtest("btcusdt_1h_90days.csv", initial_cash=10000)
4단계: HolySheep 멀티 모델 비교
comparisons = compare_model_analysis(df, "BTCUSDT")
print(f"""
{'='*60}
📊 Bybit + HolySheep AI 파이프라인 완료
{'='*60}
수집 데이터: {len(df)}건
HolySheep 모델: {len(comparisons)}개 비교
예상 분석 비용: ${results['profit']*0.01:.4f} (수익의 1%)
최종 수익률: {results['profit_pct']:.2f}%
""")결론
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