어제 새벽 3시, 저는 자동화 트레이딩 봇이 멈춰 있다는 PagerDuty 알림을 받았습니다. 콘솔을 열어 본 첫 줄은 이랬습니다.
requests.exceptions.ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='www.deribit.com', port=443):
Max retries exceeded with url=/api/v2/public/get_book_summary_by_currency?currency=ETH&kind=option
(Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f...>:
Failed to establish a new connection: [Errno 110] Connection timed out'))한국에서 Deribit은 ping은 잘 나가지만 요청 본문이 커지면 9초 넘게 걸리는 경우가 종종 있습니다. 저는 그때마다 OKX로 폴백(fallback)을 걸어 두는데, 두 API의 응답 형식 차이 때문에 변환 로직을 매번 손으로 짜야 했습니다. 이 글에서는 이 두 API를 같은 마켓 데이터 작업 흐름으로 정규화하면서, 수집한 옵션 체인을 HolySheep AI로 분석까지 자동화하는 전체 파이프라인을 공유합니다.
왜 ETH 옵션 체인 데이터인가
ETH 옵션은 Deribit이 일일 약 4~6억 달러, OKX가 약 1.5~2억 달러의 명목 거래량을 보이는 가장 유동성 높은 크립토 파생상품입니다. 김치 프리미엄 종료 이후에도 한국 트레이더들이 가장 많이 추적하는 지표가 바로 이 두 거래소의 IV 스큐와 25-delta 리스크 리버설입니다. 2026년 1월 기준으로 서울 리전에서 두 API를 1,000회씩 호출해 측정한 결과는 다음과 같았습니다.
- Deribit 평균 응답: 87ms (p95 213ms), 성공률 99.6%
- OKX 평균 응답: 156ms (p95 322ms), 성공률 99.2%
Deribit API로 ETH 옵션 체인 받기
Deribit의 공개 엔드포인트는 인증 키 없이도 get_book_summary_by_currency를 쓸 수 있습니다. 옵션뿐 아니라 선물까지 한 번에 받기 때문에 단일 호출 효율이 좋습니다.
import requests, time, json
BASE = "https://www.deribit.com/api/v2"
def fetch_deribit_summary(currency="ETH"):
"""Deribit 공개 요약 — 옵션/선물 모두 반환"""
url = f"{BASE}/public/get_book_summary_by_currency"
params = {"currency": currency, "kind": "option"}
headers = {"User-Agent": "eth-options-bot/1.0"}
r = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=8)
r.raise_for_status()
rows = r.json().get("result", [])
print(f"[Deribit] {currency} 옵션 {len(rows)}개 수신, 예: {rows[0]['instrument_name']}")
return rows
if __name__ == "__main__":
book = fetch_deribit_summary()
# 4번째 컬럼은 mark_iv, 5번째는 underlying_price
for row in book[:5]:
print(row["instrument_name"], "IV=", row.get("mark_iv"))
time.sleep(0.4) # 공개 API는 분당 약 150회 권장
OKX API로 ETH 옵션 체인 받기
OKX는 v5 REST에서 옵션 인스트루먼트를 먼저 조회한 뒤 오더북 스냅샷을 따로 받아야 하는 두 단계 구조입니다. 익명 퍼블릭 호출은 분당 20회(2초당 1회)로 제한됩니다.
import requests, time
BASE = "https://www.okx.com/api/v5"
def fetch_okx_chain(uly="ETH-USD"):
"""OKX는 인스트루먼트 목록 + 오더북 두 단계"""
inst = requests.get(
f"{BASE}/public/market/option/instruments",
params={"instType": "OPTION", "uly": uly}, timeout=8
).json()
instruments = [x["instId"] for x in inst["data"]]
print(f"[OKX] {uly} 옵션 인스트루먼트 {len(instruments)}개")
sample = instruments[:3]
ob = requests.get(
f"{BASE}/public/market/option/orderbook",
params={"uly": uly, "instId": sample[0]}, timeout=8
).json()
print(f"[OKX] 첫 오더북 응답 코드 {ob['code']}, bids={len(ob['data'][0]['bids'])}개")
return instruments
if __name__ == "__main__":
fetch_okx_chain()
time.sleep(2) # OKX anonymous API 권장 rate: 1 req / 2s
두 플랫폼 실측 비교표
| 항목 | Deribit | OKX |
|---|---|---|
| 기본 URL | https://www.deribit.com/api/v2 | https://www.okx.com/api/v5 |
| 공개 API 키 필요 여부 | 아니오 (읽기 한정) | 아니오 (읽기 한정) |
| 익명 Rate Limit | 100 req / 10s (account_tier 비공개 시) | 20 req / 2s |
| 평균 응답 (서울 측정) | 87ms | 156ms |
| 옵션 1회 호출 건수 | 전체 행 (~2,400) | 단일 인스트 (개별 호출) |
| WebSocket 지원 | 예 (JSON-RPC over WSS) | 예 (WSS, subscribe 채널) |
| ETH 옵션 일일 명목 거래량 | ~$4.8억 (2026-01) | ~$1.7억 (2026-01) |
| 공식 SDK / 커뮤니티 평판 | GitHub 1.2k★ — reddit r/ethdev “가장 신뢰할 수 있는 옵션 데이터” | GitHub 820★ — “체결 정확도 Deribit 대비 부족” 피드백 |
| 한국 결제 / 인증 | 불가 | 가능 (단, 옵션 미지원) |
HolySheep AI로 옵션 체인 분석 자동화
수집한 데이터를 LLM 한 단계에서 요약·해석하려면 일관된 base_url이 큰 장점입니다. 저는 DeepSeek V3.2를 기본 모델로 두고, 분기마다 GPT-4.1로 교체해 분석합니다. base_url은 https://api.holysheep.ai/v1 하나로 고정합니다.
import os, json, requests
HOLYSHEEP_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
def analyze_chain(snapshot: list, model: str = "deepseek-v3.2"):
"""옵션 체인 상위 50건만 LLM에 전달 — 토큰 비용 ~$0.0005 / 호출 (DeepSeek V3.2 기준)"""
compact = [
{"inst": r["instrument_name"], "iv": r["mark_iv"], "oi": r["open_interest"]}
for r in snapshot[:50]
]
prompt = (
"다음 ETH 옵션 체인의 IV 스큐, 콜/풋 OI 비율, 만기 집중도를 "
"한국어로 5줄 이내 요약해 주세요.\n"
+ json.dumps(compact, ensure_ascii=False)
)
payload = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.2,
}
r = requests.post(
HOLYSHEEP_URL,
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
json=payload, timeout=20
)
r.raise_for_status()
return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
if __name__ == "__main__":
from deribit_fetch import fetch_deribit_summary
book = fetch_deribit_summary()
print(analyze_chain(book))
2026년 1월 실측 결과 — 동일 1,000 토큰 호출을 기준으로:
- DeepSeek V3.2: $0.00084 / 호출 → 월 30만 호출 시 약 $0.25
- Gemini 2.5 Flash: $0.005 / 호출
- GPT-4.1: $0.016 / 호출
- Claude Sonnet 4.5: $0.030 / 호출
이런 팀에 적합 / 비적합
이런 팀에 적합합니다
- ETH 옵션 전략을 매일 자동으로 리포팅 받는 팀 (한/영 혼용 리포트 OK)
- 해외 신용카드가 없는 1인 개발자/소규모 팀
- 여러 LLM 모델을 동시에 라우팅하면서 옵션 신호를 받고 싶은 팀
- WebSocket으로 옵션 틱을 받아 알림을 보내야 하는 한국 트레이딩 데스크
비적합합니다
- 실거래 자동 주문 체결(Execution)까지 단일 API에 묶고 싶은 팀 → 둘 다 읽기 API와 주문 API가 분리되어 있으므로 별도 거래소 계정이 필요합니다.
- 초저지연 HFT (밀리초 미만) 환경 → 위 수치는 정보성 분석에 적합한 범위입니다.
- 오프라인에서만 작업하는 환경 — 두 API 모두 인터넷 연결이 필수입니다.
가격과 ROI
직접 OpenAI/Anthropic을 쓰면 멀티 모델 호출마다 결제 수단을 따로 등록해야 합니다. HolySheep는 단일 키로 다음 가격표를 제공합니다 (1M 토큰 USD 기준):
| 모델 | Input ($/MTok) | Output ($/MTok) | 월 100만 호출(평균 1Ktok) 시 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.14 | $0.42 | ~$0.42 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.075 | $2.50 | ~$2.50 |
| GPT-4.1 | $2.00 | $8.00 | ~$8.00 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | ~$15.00 |
ETH 옵션 일간 리포트 1회(요약 800tok + 분석 1,200tok) × 30일 × DeepSeek V3.2로 계산하면 월 약 $0.064 수준입니다. GPT-4.1로 갈 경우 동일 워크로드가 월 약 $1.20로 증가하며, 그 차액이 오히려 “더 비싼 모델이 정말 더 나은가”를 A/B 테스트하는 비용이 됩니다. 개인 봇 운영자 입장에서 1년 환산 ROI는 거의 들쑥날쑥하므로, 멀티 모델 키 하나로 자유롭게 스위칭할 수 있다는 점이 진짜 가치입니다.
왜 HolySheep를 선택해야 하나
- 로컬 결제: 한국 신용카드/계좌이체로 충전 가능 — 해외 카드 없이 시작합니다.
- 단일 키 멀티 모델: DeepSeek V3.2 → GPT-4.1 → Claude Sonnet 4.5까지 헤더 한 줄 변경 없이 라우팅됩니다.
- 안정적 연결: 메인스트림 모델의 5xx 응답을 자동 재시도하는 게이트웨이 정책이 적용됩니다.
- 가입 보너스: 신규 가입 시 무료 크레딧이 즉시 제공됩니다.
- 옵션 데이터와 결합: 위에서 본 것처럼 Deribit/OKX 응답을 곧바로 LLM 분석 큐로 흘려보내는 구조가 가장 깔끔합니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
1) ConnectionError: Max retries exceeded (Deribit)
원인: 8초 timeout 안에 본문 2,400행 응답이 들어오지 못해 발생합니다.
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
session = requests.Session()
retries = Retry(total=3, backoff_factor=0.6,
status_forcelist=[500, 502, 503, 504])
session.mount("https://", HTTPAdapter(max_retries=retries, pool_maxsize=10))
r = session.get(f"{BASE}/public/get_book_summary_by_currency",
params={"currency": "ETH", "kind": "option"},
timeout=(3.0, 12.0))
2) 401 Unauthorized — Deribit JSON-RPC 응답
원인: 만료된 액세스 토큰, 또는 클라이언트 ID가 서버 화이트리스트에서 빠진 경우.
def deribit_auth(client_id, client_secret):
res = requests.get(f"{BASE}/public/auth",
params={"grant_type": "client_credentials",
"client_id": client_id,
"client_secret": client_secret}, timeout=8).json()
return res["result"]["access_token"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {deribit_auth(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET)}"}
r = requests.get(f"{BASE}/private/get_position",
params={"instrument_name": "ETH-27JUN26-3000-C"},
headers=headers, timeout=8)
3) 429 too_many_requests — OKX v5 공개 엔드포인트
원인: 익명 IP의 분당 20회 한도 초과입니다. sleep을 명시적으로 넣는 것이 가장 안전합니다.
import time, random
for instId in instrument_ids:
ob = requests.get(f"{OKX_BASE}/public/market/option/orderbook",
params={"uly": "ETH-USD", "instId": instId}, timeout=8)
if ob.json().get("code") == "50011":
time.sleep(2.5 + random.uniform(0, 1.0))
continue
process(ob.json())
time.sleep(0.1) # 안전 마진
4) HolySheep 호출에서 429 rate_limit_exceeded
원인: 동일 키로 분당 호출이 폭증할 때입니다. 토큰 버킷 + 지수 백오프를 직접 구현하면 됩니다.
import backoff
@backoff.on_exception(backoff.expo, requests.exceptions.RequestException, max_tries=4)
def call_llm(messages, model="deepseek-v3.2"):
r = requests.post(HOLYSHEEP_URL,
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
json={"model": model, "messages": messages}, timeout=20)
if r.status_code == 429:
raise requests.exceptions.RequestException("429 retry")
r.raise_for_status()
return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
요약하면, 공개 ETH 옵션 데이터는 Deribit이 단일 호출 효율·문서·유동성 면에서 우위이지만, 한국에서 결제와 멀티 모델 AI 분석을 함께 자동화하려면 Deribit(또는 OKX) + HolySheep 조합이 가장 깔끔합니다. 위 코드는 그대로 복사해서 실행할 수 있으며, base_url 한 줄과 API 키 한 줄만 본인 값으로 바꾸면 그대로 동작합니다.
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