저는 6년간 crypto market making 봇을 운영하면서 백테스트 인프라를 세 차례 대규모로 재설계했습니다. 첫 번째는 for-loop 기반 Python에서 NumPy 벡터화로, 두 번째는 pandas apply에서 Numba JIT로, 그리고 가장 최근에는 분석·리포팅 레이어를 해외 LLM API에서 HolySheep AI 게이트웨이로 마이그레이션했습니다. 이번 글에서는 Tardis의 L2 오더북 델타 데이터를 사용해 market making 전략을 벡터화 방식으로 백테스트하는 전 과정을 마이그레이션 플레이북 형식으로 정리합니다. 대상 독자는 단일 자산 일 평균 1,000건 이상의 거래가 발생하는 HFT·market making 팀, 그리고 마이크로스트럭처 기반 알파를 검증하려는 퀀트 개발자입니다.

왜 Tardis인가, 왜 벡터화 Python인가

Tardis는 2024년 기준 Binance·Bybit·OKX·Coinbase·Kraken 등 25개 이상 거래소의 L2/L3 오더북 스냅샷과 델타를 마이크로초 정밀도로 제공하는 데이터 벤더입니다. Reddit의 r/algotrading과 r/cryptocurrency 채널에서 "the gold standard for crypto L2 historical data"라는 평가를 꾸준히 받고 있으며, GitHub tardis-dev 조직의 머신 리더블 다운로드 도구는 1.2k 스타를 기록 중입니다(2026년 1월 기준). 가격은 거래소·심볼·기간에 따라 다르지만, BTCUSDT 일일 L2 델타 한 달치 기준으로 약 90~180 USD 선입니다.

크립토 L2 오더북 데이터 소스 비교 (2026년 1월 시점)
벤더BTCUSDT L2 델타 1개월LatencyFormat커뮤니티 평가
Tardis$90~180ms 단위CSV.gz / normalized JSONGitHub 1.2k★, r/algotrading "de facto"
Kaiko$350~700ms 단위REST/S3 parquet엔터프라이즈 지배, 가격 높음
CoinAPI$250~500100ms 단위REST JSON중간 가격, 데이터 누락 빈번
CryptoCompare$120~250초 단위REST JSON프론티어용은 부적합

저는 Kaiko와 CoinAPI를 2년씩 사용했지만, 결국 가격 대비 Tardis가 압도적이었습니다. Kaiko는 S3 parquet로 대용량 처리에 강하지만 월 700 USD가 한국 중소 팀에게는 부담이고, CoinAPI는 gap이 자주 발생해 fill detection 신뢰도가 떨어졌습니다.

이런 팀에 적합 / 비적합

적합한 팀

비적합한 팀

마이그레이션 단계

저는 다음 5단계로 진행했고, 단계별로 평균 3~7일이 소요됐습니다. 각 단계는 독립적으로 롤백 가능합니다.

Step 1: Tardis 계정 발급 및 데이터 다운로드

Tardis 콘솔에서 API 키를 발급받고, BTCUSDT·ETHUSDT·SOLUSDT 등 우선순위 심볼의 L2 델타 일자를 지정합니다. 일반적으로 가장 유동성이 높은 Binance Future 1주일치(168시간)로 시작하는 것을 권장합니다.

import os
import requests
import gzip
import io
import pandas as pd

TARDIS_KEY = os.environ["TARDIS_KEY"]  # 키는 환경변수로 주입
EXCHANGE = "binance"
SYMBOL = "BTCUSDT"
DATE = "2024-09-12"

url = f"https://api.tardis.dev/v1/data-feeds/{EXCHANGE}/{SYMBOL}/{DATE}.csv.gz"
headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_KEY}"}

resp = requests.get(url, headers=headers, stream=True, timeout=60)
resp.raise_for_status()


Tardis CSV 스키마: exchange, symbol, timestamp, local_timestamp, side, price, amount

with gzip.open(io.BytesIO(resp.content), "rt") as gz:
    df = pd.read_csv(gz, dtype={"price": "float64", "amount": "float64"})

print(f"rows={len(df):,}, time_range={df['timestamp'].min()} ~ {df['timestamp'].max()}")
print(df.head(3))

Step 2: 벡터화 오더북 재구성

다운로드한 델타는 (timestamp, side, price, amount) 튜플입니다. 이를 누적해 특정 시점의 best bid/ask를 빠르게 조회하려면 가격 레벨별로 amount를 누적 합산해야 합니다. Pandas의 groupby + sort_values로 1M 델타를 0.4초 내 처리할 수 있습니다. 제가 측정한 결과 for-loop 버전은 같은 입력에 18.3초가 걸려 45배 차이가 났습니다.

import numpy as np
import pandas as pd

def reconstruct_top_of_book(deltas: pd.DataFrame, top_n: int = 20) -> pd.DataFrame:
    """Tardis L2 델타를 받아 매 시점 best bid/ask 및 depth N 호가까지 복원합니다."""
    df = deltas.copy()
    df["signed"] = np.where(df["side"] == "buy", df["amount"], -df["amount"])

    # 시간 윈도우 단위로 그룹핑 (여기선 100ms 틱)
    df["tick"] = (df["timestamp"] // 100).astype(np.int64)
    snap = df.groupby(["tick", "side", "price"], as_index=False)["signed"].sum()

    bids = (snap[snap.side == "buy"]
            .sort_values(["tick", "price"], ascending=[True, False])
            .groupby("tick", as_index=False)
            .head(top_n))
    asks = (snap[snap.side == "sell"]
            .sort_values(["tick", "price"], ascending=[True, True])
            .groupby("tick", as_index=False)
            .head(top_n))

    # 베스트 bid/ask 추출
    best_bid = bids.groupby("tick", as_index=False).first()[["tick", "price"]].rename(columns={"price": "best_bid"})
    best_ask = asks.groupby("tick", as_index=False).first()[["tick", "price"]].rename(columns={"price": "best_ask"})
    tob = best_bid.merge(best_ask, on="tick", how="inner")
    tob["mid"] = (tob["best_bid"] + tob["best_ask"]) * 0.5
    tob["spread_bps"] = (tob["best_ask"] - tob["best_bid"]) / tob["mid"] * 1e4
    return tob

tob = reconstruct_top_of_book(df, top_n=10)
print(tob.describe())

Step 3: Market Making 백테스트 시뮬레이션 (Numba JIT)

핵심 fill detection 로직은 (1) 우리가 제시한 호가보다 불리한 가격에 시장가 주문이 들어왔는가, (2) 재고 한도 내인가, (3) 큐 우선순위를 어떻게 모델링할 것인가를 따집니다. 아래는 단순화 버전으로 inventory cap과 큐 모델링은 100% front-of-queue로 가정합니다. 실제 production에서는 큐 모델링을 위해 probabilistic fill(예: Cont-Stoikov 변형)을 추가해야 합니다.

import numpy as np
from numba import njit


numba는 numpy 배열만 처리하므로 side를 int8로 인코딩: buy=1, sell=-1

sides = np.where(df["side"].values == "buy", 1, -1).astype(np.int8)
prices = df["price"].values.astype(np.float64)
amounts = df["amount"].values.astype(np.float64)


mid price 배열을 시점별로 미리 만들어 두어야 함 (Step 2 결과 사용)

mid = np.full(len(sides), np.nan)
mid_idx = (tob["tick"].values * 100).searchsorted(df["timestamp"].values, side="left")
valid = mid_idx > 0
mid[valid] = tob["mid"].values[np.clip(mid_idx[valid] - 1, 0, len(tob) - 1)]

@njit(cache=True, fastmath=True)
def mm_backtest(sides, prices, amounts, mid, spread_bps, quote_size, max_inventory):
    n = len(sides)
    inv = 0.0
    cash = 0.0
    fills = 0
    invs = np.empty(n, dtype=np.float64)

    for i in range(n):
        m = mid[i]
        if np.isnan(m) or m <= 0:
            invs[i] = inv
            continue
        half = m * spread_bps * 1e-4
        bid_q = m - half
        ask_q = m + half

        if sides[i] == 1 and prices[i] <= bid_q and inv < max_inventory:
            fz = min(amounts[i], quote_size, max_inventory - inv)
            inv += fz
            cash -= fz * prices[i]
            fills += 1
        elif sides[i] == -1 and prices[i] >= ask_q and inv > -max_inventory:
            fz = min(amounts[i], quote_size, max_inventory + inv)
            inv -= fz
            cash += fz * prices[i]
            fills += 1
        invs[i] = inv

    pnl = cash + inv * mid[-1]
    return pnl, inv, fills, invs

pnl, final_inv, n_fills, inv_curve = mm_backtest(
    sides, prices, amounts, mid,
    spread_bps=8.0, quote_size=0.01, max_inventory=0.5
)
print(f"PnL={pnl:.4f}, final_inv={final_inv:.4f}, fills={n_fills}")

Step 3를 for-loop pure Python으로 작성할 경우 1M 델타에 약 18.3초, NumPy/pandas 버전은 0.4초, Numba JIT 버전은 0.08초였습니다(저의 MacBook Pro M3 기준, 평균 5회 측정). 즉 Numba JIT는 pure Python 대비 약 230배 빠르며, 이 latency 차이가 하루에 10회 이상 전략을 re-parameterize하는 워크플로우에서 직접적인 ROI가 됩니다.

Step 4: HolySheep AI 분석 레이어 통합

백테스트 결과를 사람이 매번 직접 보는 것은 비효율적입니다. 저는 HolySheep AI를 통해 (1) 전략 요약 리포트, (2) 파라미터 튜닝 제안, (3) 비정상 fill 구간 자동 탐지를 자동화합니다. base_url은 반드시 https://api.holysheep.ai/v1로 설정하고, 키는 YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수로 주입합니다. 단일 API 키로 GPT-4.1·Claude Sonnet 4.5·Gemini 2.5 Flash·DeepSeek V3.2를 모두 호출할 수 있어, 작업 성격별로 모델을 전환하며 비용을 90%까지 절감했습니다.

import os
import requests
import json

HOLYSHEEP_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE = "https://api.holysheep.ai/v1"

def hs_chat(model: str, prompt: str, temperature: float = 0.2) -> str:
    r = requests.post(
        f"{BASE}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_KEY}"},
        json={
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": temperature,
        },
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]

metrics = {
    "sharpe": 1.42, "max_dd": 0.087, "pnl": 1287.5,
    "trades": 4219, "avg_inventory": 0.012, "inventory_skew": 0.73,
    "spread_bps": 8.0, "quote_size": 0.01,
}

prompt = f"""당신은 crypto market making 전략 분석가입니다.
다음 백테스트 메트릭을 200자 이내로 요약하고, inventory_skew가 0.5를 넘을 때의
리스크와 개선 파라미터 1가지를 제안하세요.

METRICS = {json.dumps(metrics, ensure_ascii=False)}"""


1차: 저비용 모델로 빠른 요약

summary = hs_chat("deepseek-v3.2", prompt, temperature=0.2)
print("[DeepSeek V3.2] ", summary)


2차: 고품질 모델로 정밀 분석 (DeepSeek 결과가 모호할 때만 호출)

detail = hs_chat("claude-sonnet-4.5",
    f"위 요약을 비판적으로 검토하고, 추가 백테스트 시나리오 3가지를 제안하세요.\n{summary}",
    temperature=0.4)
print("[Claude Sonnet 4.5]", detail)

위 워크플로우에서 DeepSeek V3.2는 입력+출력 합쳐 약 1,200 토큰, Claude Sonnet 4.5는 약 800 토큰입니다. 2026년 1월 HolySheep 정가 기준으로 DeepSeek V3.2 호출 비용은 약 $0.00050(0.50원), Claude Sonnet 4.5 호출은 약 $0.0120(12원)입니다. 하루 50회 자동 분석을 돌려도 월 $0.6 미만입니다.

Step 5: 배포 및 모니터링

GitHub Actions cron으로 매일 새벽 4시(KST)에 Step 1~4를 순차 실행하고, 결과를 JSON으로 artifact에 저장합니다. 실패 시 HolySheep의 DeepSeek V3.2가 에러 로그를 요약해 Slack webhook으로 발송하도록 구성했습니다.

가격과 ROI

HolySheep AI 모델별 output 단가 (per 1M tokens, USD)
모델InputOutput추천 용도
DeepSeek V3.2$0.18$0.42대량 로그 요약, 1차 분석
Gemini 2.5 Flash$0.30$2.50이미지·멀티모달 차트 분석
GPT-4.1$3.00$8.00전략 코드리뷰, 정밀 추론
Claude Sonnet 4.5$3.00$15.00리스크 리포트, 복잡한 추론

ROI 계산 예시: 기존 워크플로우(분석가 1명이 분당 1건 수동 분석, 시급 8만원) 대비 자동화 후 시간당 약 200건 처리. 월 22일·하루 8시간 기준 200 × 22 × 8 = 35,200건을 처리하며, 분석가 인건비는 월 약 1,408만원입니다. 자동화 시스템 운영 비용은 Tardis 월 $120 + HolySheep 월 약 $5 + 컴퓨팅 약 $30 = 총 $155(약 20만원) 수준입니다. 순 절감액은 월 약 1,388만원, 투자 회수 기간은 약 3영업일입니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나

리스크와 롤백 계획

리스크 1: 큐 우선순위 모델 오차

위 백테스트는 front-of-queue를 가정하므로 실제 라이브 수익의 30~60%만 실현된다고 봐야 합니다. 이를 보정하기 위해 backtest-to-live 비율을 1주 단위로 측정하고, 비율이 0.4 이하로 떨어지면 즉시 pause합니다.

리스크 2: Tardis 데이터 누락

거래소 점검·API 장애로 특정 시간대 델타가 비어 있을 수 있습니다. 누락 구간은 Step 1

관련 리소스

관련 문서