저자 경험: 저는 3년간 글로벌 헤지펀드에서 글로벌 AI API 게이트웨이 서비스를 활용하며 암호화폐 시장 분석 시스템을 구축해왔습니다. HolySheep AI를 실제로 프로덕션 환경에 도입한 경험과 실무적 통찰을 공유합니다.
⚠️ 중요 안내: HolySheep AI는 AI 모델 API(OpenAI, Anthropic, Google 등)를 통합 제공하는 게이트웨이입니다. Bybit API와 직접 연동하는 것이 아니라, HolySheep AI의 AI 기능을 활용하여 암호화폐 시장 데이터 분석, 감정 분석, 차익거래 기회 탐지, 자동 매매 전략 수립을 지원합니다. 이 튜토리얼에서는 Bybit REST API로 시장 데이터를 수집하고, HolySheep AI로 분석하는 하이브리드 아키텍처를 설명합니다.
목차
- 개요: AI 기반 암호화폐 차익거래 전략
- 시스템 아키텍처
- Bybit API 연동 설정
- HolySheep AI 분석 엔진 연동
- 차익거래 전략 구현
- 실전 코드 예제
- 가격과 ROI
- 솔직한 리뷰 및 평가
- 자주 발생하는 오류 해결
- 구매 권고
1. AI 기반 암호화폐 차익거래 전략이란?
암호화폐 차익거래(Arbitrage)란 서로 다른 거래소 간의 가격 차이를 활용하여 위험 없이 수익을 내는 전략입니다.HolySheep AI를 활용하면:
- 실시간 시장 감정 분석: DeepSeek V3.2 모델로 소셜 미디어·뉴스에서 시장 심리 실시간 분석
- 가격 이상 탐지: Gemini 2.5 Flash로 다중 거래소 시세 데이터 패턴 분석
- 거래 전략 최적화: Claude Sonnet으로 복잡한 차익거래 시나리오 시뮬레이션
- 예측 분석: GPT-4.1으로 시장 흐름 예측 및 리스크 평가
2. 시스템 아키텍처
+------------------+ +-------------------+ +------------------+
| Bybit API | | HolySheep AI | | 실행 엔진 |
| (시장 데이터) |---->| (AI 분석) |---->| (거래 실행) |
+------------------+ +-------------------+ +------------------+
| | |
실시간 시세 차익거래 기회 주문 실행
수집 (WebSocket) 탐지 & 추천 (Bybit API)
| | |
가격 차이 계산 감정 분석 포지션 관리
분산 저장 리스크 예측 실시간 모니터링
3. Bybit API 연동 설정
3.1 Bybit API 키 발급
- Bybit 공식 웹사이트 접속 후 회원가입
- API 키 발급: 마이페이지 → API 관리 → 새 API 키 생성
- 필요 권한 선택: 읽기 전용(시장 데이터용) 또는 전체 권한(거래용)
- 보안 경고: IP 화이트리스트 설정 필수
3.2 Bybit API 기본 정보
# Bybit API 엔드포인트
BASE_URL = "https://api.bybit.com"
주요 엔드포인트
- 시장 데이터: GET /v5/market/tickers?category=perpetual
- 선물 가격: GET /v5/market/tickers?category=linear
- 웹소켓: wss://stream.bybit.com/v5/public/linear
- 계정 정보: GET /v5/account/wallet-balance
Rate Limit 주의사항
- 읽기 요청: 600 requests/분
- 쓰기 요청: 60 requests/분
- WebSocket: 동시 연결 10개 제한
4. HolySheep AI 분석 엔진 연동
4.1 HolySheep AI 설정
HolySheep AI에 지금 가입하여 무료 크레딧을 받고 시작하세요.
# HolySheep AI 설정
import requests
import json
from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime
import asyncio
import aiohttp
HolySheep AI API 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # HolySheep에서 발급받은 API 키
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class HolySheepAIClient:
"""
HolySheep AI 게이트웨이 클라이언트
암호화폐 분석 전용 래퍼 클래스
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async def analyze_market_sentiment(
self,
news_data: List[Dict],
social_data: List[Dict]
) -> Dict:
"""
DeepSeek V3.2를 사용한 시장 감정 분석
비용: $0.42/MTok - 가장 경제적
Args:
news_data: 뉴스 기사 목록
social_data: 소셜 미디어 데이터
Returns:
감정 점수와 분석 결과
"""
prompt = self._build_sentiment_prompt(news_data, social_data)
payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 시장 분석가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1000
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
) as response:
if response.status != 200:
error = await response.text()
raise Exception(f"HolySheep API 오류: {error}")
result = await response.json()
return self._parse_sentiment_result(result)
def detect_arbitrage_opportunity(
self,
bybit_price: float,
other_exchange_price: float,
funding_rate: float,
volatility: float
) -> Dict:
"""
Gemini 2.5 Flash를 사용한 차익거래 기회 탐지
비용: $2.50/MTok - 빠른 실시간 분석
Args:
bybit_price: Bybit 현재 가격
other_exchange_price: 다른 거래소 가격
funding_rate: 펀딩비율
volatility: 변동성指數
Returns:
차익거래 기회 분석 결과
"""
payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은高频交易 전문가입니다. 차익거래 기회를 분석하세요."
},
{
"role": "user",
"content": f"""
Bybit BTC/USDT 영구계약: ${bybit_price}
竞争交易所 가격: ${other_exchange_price}
펀딩비율 (8시간): {funding_rate}%
변동성指數: {volatility}
다음 JSON 형식으로 분석하세요:
{{
"机会存在": true/false,
"预期收益": "숫자%",
"风险等级": "低/中/高",
"建议行动": "진행/보류/취소",
"理由": "상세 설명"
}}
"""
}
],
"temperature": 0.1,
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
)
return response.json()
def backtest_strategy(
self,
historical_data: List[Dict],
strategy_params: Dict
) -> Dict:
"""
Claude Sonnet을 사용한 전략 백테스팅
비용: $15/MTok - 복잡한 분석에 적합
Args:
historical_data: 과거 시장 데이터
strategy_params: 전략 파라미터
Returns:
백테스트 결과 및 최적화 제안
"""
payload = {
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 퀀트 트레이딩 전문가입니다. 백테스트 결과를 분석하고 최적화建议를 제공하세요."
},
{
"role": "user",
"content": f"""
과거 데이터 분석:
{json.dumps(historical_data[:100], indent=2)}
전략 파라미터:
{json.dumps(strategy_params, indent=2)}
다음 항목 포함하여 상세 분석:
1. 총 수익률
2. 최대 드로우다운
3. 샤프 비율
4. 승률
5. 최적화建议
"""
}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 1500
}
response = requests.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=self.headers,
json=payload
)
return response.json()
def _build_sentiment_prompt(
self,
news: List[Dict],
social: List[Dict]
) -> str:
"""감정 분석용 프롬프트 구성"""
return f"""
암호화폐 시장 감정 분석을 수행해주세요.
최근 뉴스:
{chr(10).join([f"- {n.get('title', '')}: {n.get('summary', '')}" for n in news[:10]])}
소셜 미디어 트렌드:
{chr(10).join([f"- @{n.get('user', '')}: {n.get('text', '')}" for n in social[:20]])}
JSON 형식으로 응답:
{{
"overall_sentiment": "bullish/bearish/neutral",
"sentiment_score": 0.0 ~ 1.0,
"key_themes": ["주요 트렌드"],
"risk_factors": ["위험 요소"],
"opportunity_areas": ["기회 영역"]
}}
"""
def _parse_sentiment_result(self, response: Dict) -> Dict:
"""응답 결과 파싱"""
content = response.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
try:
return json.loads(content)
except:
return {"raw_response": content}
글로벌 인스턴스
ai_client = HolySheepAIClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
5. 차익거래 전략 구현
"""
암호화폐 차익거래 전략 모듈
Bybit API + HolySheep AI 통합
"""
import asyncio
import aiohttp
import time
import logging
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class ArbitrageOpportunity:
"""차익거래 기회 데이터 클래스"""
timestamp: datetime
symbol: str
buy_exchange: str
sell_exchange: str
buy_price: float
sell_price: float
price_diff_pct: float
estimated_profit_pct: float
confidence: float
ai_recommendation: str
risk_level: str
class CryptoArbitrageEngine:
"""
차익거래 엔진
Bybit 시장 데이터 + HolySheep AI 분석
"""
def __init__(
self,
holysheep_client: HolySheepAIClient,
min_profit_threshold: float = 0.1,
max_position_size: float = 1000.0
):
self.ai_client = holysheep_client
self.min_profit_threshold = min_profit_threshold
self.max_position_size = max_position_size
# Bybit WebSocket 연결
self.bybit_ws_url = "wss://stream.bybit.com/v5/public/linear"
self.bybit_rest_url = "https://api.bybit.com"
# 시장 데이터 캐시
self.price_cache: Dict[str, Dict] = {}
self.last_update: Dict[str, datetime] = {}
# 활성 기회 목록
self.active_opportunities: List[ArbitrageOpportunity] = []
# 성능 지표
self.metrics = {
"total_scans": 0,
"opportunities_found": 0,
"trades_executed": 0,
"total_profit": 0.0,
"api_calls": 0,
"api_cost": 0.0
}
async def start_monitoring(self):
"""시장 모니터링 시작"""
logger.info("암호화폐 차익거래 모니터링 시작")
# 태스크 실행
await asyncio.gather(
self._monitor_bybit_prices(),
self._scan_arbitrage_opportunities(),
self._ai_analysis_loop(),
self._cleanup_old_data()
)
async def _monitor_bybit_prices(self):
"""Bybit 가격 모니터링 (WebSocket)"""
while True:
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.ws_connect(self.bybit_ws_url) as ws:
# 구독 요청
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": ["tickers.BTCUSDT", "tickers.ETHUSDT", "tickers.SOLUSDT"]
}
await ws.send_json(subscribe_msg)
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
data = json.loads(msg.data)
await self._process_ticker_data(data)
except Exception as e:
logger.error(f"Bybit WebSocket 오류: {e}")
await asyncio.sleep(5)
async def _process_ticker_data(self, data: Dict):
"""티커 데이터 처리"""
try:
if data.get("topic", "").startswith("tickers."):
ticker = data.get("data", {})
symbol = ticker.get("symbol", "")
self.price_cache[symbol] = {
"bid1_price": float(ticker.get("bid1Price", 0)),
"ask1_price": float(ticker.get("ask1Price", 0)),
"last_price": float(ticker.get("lastPrice", 0)),
"funding_rate": float(ticker.get("fundingRate", 0)),
"volume_24h": float(ticker.get("volume24h", 0)),
"timestamp": datetime.now()
}
self.last_update[symbol] = datetime.now()
except Exception as e:
logger.warning(f"데이터 처리 오류: {e}")
async def _scan_arbitrage_opportunities(self):
"""차익거래 기회 주기적 스캔"""
while True:
try:
self.metrics["total_scans"] += 1
# 주요 거래소 가격 조회 (Bybit + 시뮬레이션)
opportunities = []
for symbol in ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT"]:
if symbol in self.price_cache:
bybit_data = self.price_cache[symbol]
# HolySheep AI를 통한 분석
# 실제 환경에서는 다른 거래소 API도 호출
analysis = self._simulate_other_exchange(symbol)
if analysis:
opp = await self._analyze_opportunity(
symbol,
bybit_data,
analysis
)
if opp:
opportunities.append(opp)
# AI 기반 최적 기회 선택
if opportunities:
best = await self._select_best_opportunity(opportunities)
if best:
self.active_opportunities.append(best)
self.metrics["opportunities_found"] += 1
logger.info(f"차익거래 기회 발견: {best.symbol}")
# 30초 간격으로 스캔
await asyncio.sleep(30)
except Exception as e:
logger.error(f"스캔 오류: {e}")
await asyncio.sleep(5)
def _simulate_other_exchange(self, symbol: str) -> Optional[Dict]:
"""
다른 거래소 가격 시뮬레이션
실제 환경에서는 Binance, OKX 등 API 호출
"""
if symbol not in self.price_cache:
return None
bybit_price = self.price_cache[symbol]["last_price"]
# 미세한 가격 차이 시뮬레이션 (-0.05% ~ +0.05%)
import random
diff_pct = random.uniform(-0.05, 0.05) / 100
return {
"exchange": "simulated_exchange",
"bid_price": bybit_price * (1 + diff_pct - 0.001),
"ask_price": bybit_price * (1 + diff_pct + 0.001),
"volume_24h": 50000000,
"latency_ms": 45
}
async def _analyze_opportunity(
self,
symbol: str,
bybit_data: Dict,
other_data: Dict
) -> Optional[ArbitrageOpportunity]:
"""HolySheep AI를 통한 기회 분석"""
try:
# 가격 차이 계산
price_diff_pct = (
(other_data["bid_price"] - bybit_data["ask1_price"])
/ bybit_data["ask1_price"] * 100
)
# 펀딩비 고려 수익 추정
funding_cost = bybit_data["funding_rate"] * 3 # 24시간
net_profit_est = price_diff_pct - funding_cost
# AI 분석 (Gemini 2.5 Flash 사용)
analysis_result = self.ai_client.detect_arbitrage_opportunity(
bybit_price=bybit_data["ask1_price"],
other_exchange_price=other_data["bid_price"],
funding_rate=funding_cost * 100,
volatility=bybit_data["volume_24h"] / 1e8
)
self.metrics["api_calls"] += 1
self.metrics["api_cost"] += 0.0025 # Gemini Flash 비용
# 기회 객체 생성
opportunity = ArbitrageOpportunity(
timestamp=datetime.now(),
symbol=symbol,
buy_exchange="bybit",
sell_exchange=other_data["exchange"],
buy_price=bybit_data["ask1_price"],
sell_price=other_data["bid_price"],
price_diff_pct=round(price_diff_pct, 4),
estimated_profit_pct=round(net_profit_est, 4),
confidence=0.85,
ai_recommendation="WAIT",
risk_level="MEDIUM"
)
return opportunity
except Exception as e:
logger.error(f"기회 분석 오류: {e}")
return None
async def _select_best_opportunity(
self,
opportunities: List[ArbitrageOpportunity]
) -> Optional[ArbitrageOpportunity]:
"""AI 기반 최적 기회 선택"""
# 수익률 기준 필터링
viable = [
o for o in opportunities
if o.estimated_profit_pct >= self.min_profit_threshold
]
if not viable:
return None
# 최고 수익률 선택
return max(viable, key=lambda x: x.estimated_profit_pct)
async def _ai_analysis_loop(self):
"""AI 감정 분석 루프"""
while True:
try:
# 5분마다 전체 시장 감정 분석
# HolySheep AI DeepSeek V3.2 사용
sentiment = await self.ai_client.analyze_market_sentiment(
news_data=self._get_recent_news(),
social_data=self._get_social_data()
)
logger.info(f"시장 감정: {sentiment.get('overall_sentiment', 'UNKNOWN')}")
self.metrics["api_calls"] += 1
self.metrics["api_cost"] += 0.00042 # DeepSeek 비용
await asyncio.sleep(300) # 5분 대기
except Exception as e:
logger.error(f"AI 분석 오류: {e}")
await asyncio.sleep(60)
def _get_recent_news(self) -> List[Dict]:
"""최근 뉴스 데이터 (시뮬레이션)"""
return [
{"title": "BTC 기관 투자 증가", "summary": "주요 은행들 BTC 보유량 확대"},
{"title": "ETH 2.0 업그레이드 기대", "summary": "투자자들 ETH 선買い加速"},
]
def _get_social_data(self) -> List[Dict]:
"""소셜 미디어 데이터 (시뮬레이션)"""
return [
{"user": "crypto_trader", "text": "#BTC 상승 돌파 예상"},
{"user": "defi_analyst", "text": "ETH 차익거래 기회가 많음"},
]
async def _cleanup_old_data(self):
"""오래된 데이터 정리"""
while True:
try:
cutoff = datetime.now() - timedelta(minutes=10)
self.active_opportunities = [
o for o in self.active_opportunities
if o.timestamp > cutoff
]
await asyncio.sleep(300)
except Exception as e:
logger.error(f"정리 오류: {e}")
def get_metrics(self) -> Dict:
"""성능 지표 반환"""
return {
**self.metrics,
"active_opportunities": len(self.active_opportunities),
"cost_per_opportunity": (
self.metrics["api_cost"] / max(self.metrics["opportunities_found"], 1)
)
}
실행 예제
async def main():
"""메인 실행 함수"""
client = HolySheepAIClient("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
engine = CryptoArbitrageEngine(
holysheep_client=client,
min_profit_threshold=0.15,
max_position_size=5000.0
)
logger.info("차익거래 엔진 시작...")
await engine.start_monitoring()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
6. 실전 통합 예제: 완전한 차익거래 봇
"""
완전한 차익거래 봇 구현
Bybit + HolySheep AI 통합
Author: HolySheep AI 기술 블로그
"""
import os
import asyncio
import aiohttp
import ccxt
import pandas as pd
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
========================================
HolySheep AI 클라이언트 설정
========================================
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
class HolySheepAnalyzer:
"""
HolySheep AI 분석기
암호화폐 트레이딩 특화
"""
# 모델 비용 참조 ($/MTok)
MODEL_COSTS = {
"deepseek-chat": 0.42,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4-20250514": 15.00
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.total_cost = 0.0
self.total_tokens = 0
async def chat_completion(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
temperature: float = 0.3,
max_tokens: int = 1000
) -> Dict:
"""HolySheep AI 채팅 완성 API"""
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
if response.status != 200:
error_text = await response.text()
raise Exception(f"HolySheep API Error {response.status}: {error_text}")
result = await response.json()
# 비용 추적
usage = result.get("usage", {})
tokens = usage.get("total_tokens", 0)
self.total_tokens += tokens
self.total_cost += (tokens / 1_000_000) * self.MODEL_COSTS.get(model, 1.0)
return result
async def analyze_arbitrage(
self,
symbol: str,
bybit_data: Dict,
binance_data: Dict,
okx_data: Dict
) -> Dict:
"""Gemini 2.5 Flash로 차익거래 분석"""
system_prompt = """당신은 암호화폐 차익거래 전문가입니다.
삼각 차익거래(三角套利) 기회를 분석하고 최적의 경로를 추천합니다.
한국어로 응답하고, 반드시 유효한 JSON만 반환하세요."""
user_prompt = f"""
분석 대상: {symbol}
거래소별 시세:
- Bybit: 매수 {bybit_data['bid']} / 매도 {bybit_data['ask']}
- Binance: 매수 {binance_data['bid']} / 매도 {binance_data['ask']}
- OKX: 매수 {okx_data['bid']} / 매도 {okx_data['ask']}
분석 항목:
1. 차익거래 기회 존재 여부
2. 예상 수익률 (%)
3. 최적 거래 경로
4. 리스크 평가
5. 실행 추천 (진행/보류/취소)
JSON 형식으로 응답:
{{
"has_opportunity": true/false,
"profit_rate": 0.00,
"best_route": "매수@거래소 → 매도@거래소",
"risk_score": "低/中/高",
"recommendation": "진행/보류/취소",
"reason": "상세 이유"
}}
"""
return await self.chat_completion(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
temperature=0.1,
max_tokens=800
)
async def generate_trading_signal(
self,
market_data: Dict,
sentiment: Dict
) -> Dict:
"""GPT-4.1로 거래 시그널 생성"""
system_prompt = """당신은 전문 퀀트 트레이더입니다.
시장 데이터와 감정 분석을 기반으로 거래 시그널을 생성합니다.
한국어로 응답하고, 반드시 유효한 JSON만 반환하세요."""
user_prompt = f"""
시장 데이터:
{market_data}
감정 분석:
{sentiment}
거래 시그널 생성:
{{
"signal": "BUY/SELL/HOLD",
"confidence": 0.0 ~ 1.0,
"entry_price": 숫자,
"stop_loss": 숫자,
"take_profit": 숫자,
"position_size_pct": 0 ~ 100,
"reason": "상세 이유"
}}
"""
return await self.chat_completion(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
temperature=0.2,
max_tokens=1000
)
async def analyze_market_sentiment(
self,
news_items: List[Dict],
social_items: List[Dict]
) -> Dict:
"""DeepSeek V3.2로 시장 감정 분석"""
system_prompt = """당신은 암호화폐 시장 분석 전문가입니다.
뉴스와 소셜 미디어 데이터를 분석하여 시장 심리 지표를 생성합니다.
한국어로 응답하고, 반드시 유효한 JSON만 반환하세요."""
news_text = "\n".join([f"- {n['title']}: {n['summary']}" for n in news_items])
social_text = "\n".join([f"- @{n['user']}: {n['text']}" for n in social_items])
user_prompt = f"""
뉴스:
{news_text}
소셜 미디어:
{social_text}
분석 결과:
{{
"sentiment": "강력한 상승/상승/중립/하락/강력한 하락",
"score": -1.0 ~ 1.0,
"bullish_signals": ["상승 신호들"],
"bearish_signals": ["하락 신호들"],
"key_themes": ["주요 트렌드"],
"confidence": 0.0 ~ 1.0
}}
"""
return await self.chat_completion(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
temperature=0.3,
max_tokens=800
)
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""비용 보고서 반환"""
return {
"total_tokens": self.total_tokens,
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 6),
"avg_cost_per_request": round(
self.total_cost / max(self.total_tokens / 1000, 1), 6
)
}
========================================
거래소 연동
========================================
class ExchangeConnector:
"""거래소 커넥터 (Bybit, Binance, OKX)"""
def __init__(self):
self.exchanges = {
"bybit": ccxt.bybit({
"enableRateLimit": True,
"options": {"defaultType": "future"}
}),
"binance": ccxt.binance({
"enableRateLimit": True,
"options": {"defaultType": "future"}
}),
"okx": ccxt.okx({
"enableRateLimit": True,
"options": {"defaultType": "swap"}
})
}
async def get_orderbook(self, exchange_id: str, symbol: str) -> Optional[Dict]:
"""호가창 조회"""
try:
exchange = self.exchanges.get(exchange_id)
if not exchange:
return None
orderbook = await exchange.fetch_order_book(symbol)
return {
"bid": orderbook["bids"][0][0] if orderbook["bids"] else 0,
"ask": orderbook["asks"][0][0] if orderbook["asks"] else 0,
"bid_volume": orderbook["bids"][0][1] if orderbook["bids"] else 0,
"ask_volume": orderbook["asks"][0][1] if orderbook["asks"] else 0,
"timestamp": orderbook.get("timestamp", 0)
}
except Exception as e:
logger.error(f"{exchange_id} 호가창 조회 오류: {e}")
return None
async def get_all_orderbooks(self, symbol: str) -> Dict[str, Dict]:
"""모든 거래소 호가창 조회"""
tasks = [
self.get_orderbook(exchange_id, symbol)
for exchange_id in self.exchanges.keys()
]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
orderbooks = {}
for exchange_id, result in zip(self.exchanges.keys(), results):
if isinstance(result, dict):
orderbooks[exchange_id] = result
return orderbooks
========================================
메인 차익거래 봇
========================================
@dataclass
class ArbitrageResult:
"""차익거래 결과"""
symbol: str
has_opportunity: bool
profit_rate: float
best_route: str
risk_level: str
recommendation: str
confidence: float
execution_time_ms: int
class ArbitrageBot:
"""암호화폐 차익거래 봇"""
def __init__(self, holysheep_key: str):
self.analyzer = HolySheepAnalyzer(holysheep_key)
self.connector = ExchangeConnector()
self.is_running = False
self.execution_count = 0
self.total_profit = 0.0
async def start(self, symbols: List[str] = None):
"""봇 시작"""
if symbols is None:
symbols = ["BTC/USDT:USDT", "ETH/USDT:USDT", "SOL/USDT:USDT"]
self.is_running = True
logger.info(f"차익거래 봇 시작 - 모니터링.symbols: {symbols}")
while self.is_running:
try:
for symbol in symbols:
await self._scan_opportunity(symbol)
# 30초 간격
await asyncio.sleep(30)
except Exception as e:
logger.error(f"봇 실행 오류: {e}")
await asyncio.sleep(5)
async def _scan_opportunity(self, symbol: str):
"""기회 스캔"""
import time
start_time = time.time()
# 모든 거래소 호가창 조회
orderbooks = await self.connector.get_all_orderbooks(symbol)
if len(orderbooks) < 2:
logger.warning(f"호가창 데이터 부족: {symbol}")
return
# HolySheep AI 분석
analysis = await self.analyzer.analyze_arbitrage(
symbol=symbol,
bybit_data=orderbooks.get("bybit", {}),
binance_data=orderbooks.get("binance", {}),
okx_data=orderbooks.get("okx