거래 데이터 분석에서 OHLCV(Open-High-Low-Close-Volume)는 시계열 데이터의 핵심 요소입니다. 저는 최근 Binance, OKX, Bybit 같은 주요 거래소에서 초저지연으로 Tick-by-Tick 데이터를 수신해야 하는 프로젝트를 진행했죠. 처음에는 WebSocket 연결만 안정적으로 유지하는 것이 어려웠고, 수신한 원시 데이터를 어떻게 효율적으로 OHLCV로 변환할지 고민이 많았습니다.

이 튜토리얼에서는 Tardis.dev의 Tick-by-Tick 스트리밍 데이터를 기반으로 실제 거래량(OHLCV)을 계산하는 완전한 솔루션을 소개합니다. HolySheep AI의 글로벌 AI API 게이트웨이와 결합하면, 시장 데이터 수집부터 AI 기반 분석까지 파이프라인을 원활하게 구축할 수 있습니다.

시작하기 전에: 실제 마주한 문제들

이 튜토리얼은 실제 프로덕션 환경에서 겪은 문제들을 기반으로 작성되었습니다. 처음 Tardis WebSocket에 연결했을 때 바로 이런 오류들을 만나게 되었습니다:

# 문제 1: ConnectionError: timeout
import asyncio
import websockets

async def connect_tardis():
    url = "wss://stream.tardis.dev/v1/stream"
    async for websocket in websockets.connect(url):
        try:
            await websocket.send('{"type":"subscribe","exchange":"binance","pairs":["BTC/USDT"]}')
        except websockets.ConnectionClosed:
            continue


실제 오류: asyncio.exceptions.TimeoutError: 


[WinError 10060] 연결된 구성원으로부터 응답이 없어서 연결하지 못했거나


호스트로부터 응답이 없어서 연결이 끊어졌습니다.
# 문제 2: 401 Unauthorized - 잘못된 API 키
import httpx

response = httpx.get(
    "https://api.tardis.dev/v1/capacity",
    headers={"Authorization": "Bearer my-wrong-api-key"}
)
print(response.status_code)  # 401
print(response.text)  # {"error":"Unauthorized"}
# 문제 3: 메시지 파싱 오류 - 잘못된 JSON 구조
import json

raw_message = '{"type":"trade","data":{missing_quote}}'
try:
    data = json.loads(raw_message)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"파싱 오류: {e}")
    # json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes

Tardis.dev란?

Tardis.dev는 CryptoCompare이 운영하는 고성능 암호화폐 마켓 데이터 스트리밍 플랫폼입니다. 주요 특징은:

환경 설정

필수 패키지 설치

# 프로젝트 디렉토리에서 가상환경 생성 및 패키지 설치
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate


핵심 의존성 설치

pip install websockets>=11.0
pip install pandas>=2.0
pip install numpy>=1.24
pip install ta>=0.10  # 기술적 지표 계산

Tardis API 키 발급

Tardis.dev 웹사이트에서 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다. 무료 티어에서는 Binance 단일 거래소, 1분 간격 실시간 데이터에 접근할 수 있습니다.

# API 키 설정 (환경 변수 권장)
import os


.env 파일에 저장 (python-dotenv 사용)


TARDIS_API_KEY=your_tardis_api_key


tardis_key = os.getenv("TARDIS_API_KEY", "your_tardis_api_key")
print(f"Tardis 키 로드 완료: {tardis_key[:8]}...")

Tick-by-Tick 데이터 구조 이해

Tardis에서 수신하는 거래 데이터 메시지 구조를 먼저 이해해야 합니다:

# Tardis 거래(Trade) 메시지 구조 예시
{
    "type": "trade",
    "exchange": "binance",
    "pair": "BTC-USDT",
    "data": {
        "id": 1234567890,
        "price": 67432.50,
        "amount": 0.15234,
        "side": "buy",           # buy 또는 sell
        "timestamp": 1700001234567,
        "local_timestamp": 1700001234570
    }
}


Tardis 주문서(Book) 메시지 구조

{
    "type": "book-snapshot",
    "exchange": "binance",
    "pair": "BTC-USDT",
    "data": {
        "timestamp": 1700001234567,
        "asks": [["67435.00", "1.2345"]],
        "bids": [["67430.00", "2.5678"]]
    }
}

OHLCV 계산 핵심 구현

이제 실제 OHLCV 계산 로직을 구현하겠습니다. 핵심은 Tick 데이터를 특정 시간 간격(예: 1분, 5분, 1시간)으로 집계하는 것입니다.

import json
import asyncio
import websockets
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional
import time

@dataclass
class OHLCVBar:
    """단일 OHLCV 캔들 데이터"""
    timestamp: int  # Unix 밀리초
    open: float = 0.0
    high: float = 0.0
    low: float = float('inf')
    close: float = 0.0
    volume: float = 0.0
    trades: int = 0
    
    def to_dict(self) -> dict:
        return {
            "timestamp": self.timestamp,
            "datetime": datetime.fromtimestamp(self.timestamp / 1000).isoformat(),
            "open": self.open,
            "high": self.high,
            "low": self.low if self.low != float('inf') else 0,
            "close": self.close,
            "volume": self.volume,
            "trades": self.trades
        }

class OHLCVCulator:
    """Tick-by-Tick 데이터에서 OHLCV 계산기"""
    
    def __init__(self, interval_seconds: int = 60):
        """
        Args:
            interval_seconds: 캔들 간격 (초). 60=1분, 300=5분, 3600=1시간
        """
        self.interval_ms = interval_seconds * 1000
        self.bars: Dict[int, OHLCVBar] = {}
        self.pending_trades: List[dict] = []
    
    def get_bar_timestamp(self, trade_timestamp_ms: int) -> int:
        """거래 타임스탬프를 해당 캔들의 시작 타임스탬프로 변환"""
        return (trade_timestamp_ms // self.interval_ms) * self.interval_ms
    
    def process_trade(self, trade: dict) -> Optional[OHLCVBar]:
        """
        단일 거래를 처리하고 완성된 캔들 반환
        
        Args:
            trade: Tardis 거래 메시지
            
        Returns:
            완성된(old) 캔들 또는 None
        """
        trade_price = float(trade["price"])
        trade_amount = float(trade["amount"])
        trade_time_ms = trade["timestamp"]
        
        current_bar_ts = self.get_bar_timestamp(trade_time_ms)
        
        # 이전 캔들 완결 체크 (시간이 경과한 경우)
        completed_bars = []
        for ts, bar in sorted(self.bars.items()):
            if ts < current_bar_ts and bar.trades > 0:
                completed_bars.append(bar)
        
        # 완료된 캔들 제거
        for ts in [bar.timestamp for bar in completed_bars]:
            del self.bars[ts]
        
        # 현재 거래 처리
        if current_bar_ts not in self.bars:
            self.bars[current_bar_ts] = OHLCVBar(timestamp=current_bar_ts)
        
        bar = self.bars[current_bar_ts]
        bar.trades += 1
        bar.volume += trade_amount
        
        # OHLC 갱신
        if bar.open == 0:
            bar.open = trade_price
        
        bar.high = max(bar.high, trade_price)
        bar.low = min(bar.low, trade_price)
        bar.close = trade_price
        
        return completed_bars[0] if completed_bars else None
    
    def get_current_bar(self) -> Optional[OHLCVBar]:
        """가장 최근 미완성 캔들 반환"""
        if self.bars:
            return self.bars[max(self.bars.keys())]
        return None
    
    def finalize_all(self) -> List[OHLCVBar]:
        """모든 미완성 캔들 완결"""
        result = list(self.bars.values())
        self.bars.clear()
        return [b for b in result if b.trades > 0]



======== 사용 예시 ========

if __name__ == "__main__":
    calculator = OHLCVCulator(interval_seconds=60)  # 1분 캔들
    
    # 테스트 거래 데이터
    test_trades = [
        {"id": 1, "price": "67400.00", "amount": "0.5", "timestamp": 1700001230000},
        {"id": 2, "price": "67450.00", "amount": "0.3", "timestamp": 1700001235000},
        {"id": 3, "price": "67420.00", "amount": "0.8", "timestamp": 1700001240000},  # 다음 캔들
        {"id": 4, "price": "67500.00", "amount": "0.2", "timestamp": 1700001245000},
    ]
    
    for trade in test_trades:
        completed = calculator.process_trade(trade)
        if completed:
            print(f"완성된 캔들: {completed.to_dict()}")
    
    current = calculator.get_current_bar()
    print(f"현재 캔들: {current.to_dict() if current else '없음'}")

Tardis 실시간 스트리밍 통합

실시간 Tick 데이터를 WebSocket으로 수신하고 처리하는 전체 파이프라인입니다:

import asyncio
import websockets
import json
import signal
from typing import Set, Callable, Optional
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class TardisStreamer:
    """Tardis.dev WebSocket 스트리밍 클라이언트"""
    
    BASE_WS_URL = "wss://stream.tardis.dev/v1/stream"
    MAX_RECONNECT_ATTEMPTS = 10
    RECONNECT_DELAY = 5  # 초
    
    def __init__(
        self, 
        api_key: str,
        exchanges: List[str],
        pairs: List[str],
        ohlcv_interval: int = 60
    ):
        self.api_key = api_key
        self.exchanges = exchanges
        self.pairs = pairs
        self.calculator = OHLCVCulator(interval_seconds=ohlcv_interval)
        self.subscribed: Set[str] = set()
        self._running = False
        self._ws: Optional[websockets.WebSocketClientProtocol] = None
        self._last_message_time = 0
        self._latencies: List[float] = []
        
        # 종료 시그널 핸들러
        signal.signal(signal.SIGINT, self._signal_handler)
        signal.signal(signal.SIGTERM, self._signal_handler)
    
    def _signal_handler(self, signum, frame):
        """ graceful shutdown """
        logger.info(f"신호 {signum} 수신, 연결 종료 중...")
        self._running = False
    
    def _build_subscription_message(self) -> dict:
        """구독 메시지 생성"""
        channels = []
        for exchange in self.exchanges:
            for pair in self.pairs:
                channels.append({
                    "type": "subscribe",
                    "exchange": exchange,
                    "channel": "trades",
                    "pair": pair
                })
        return channels
    
    async def _handle_message(self, raw_message: str) -> None:
        """수신 메시지 처리"""
        try:
            message = json.loads(raw_message)
            
            # 지연 시간 측정
            if "data" in message and "local_timestamp" in message["data"]:
                latency_ms = (time.time() * 1000) - message["data"]["local_timestamp"]
                self._latencies.append(latency_ms)
            
            # 거래 메시지 처리
            if message.get("type") == "trade":
                completed = self.calculator.process_trade(message["data"])
                if completed:
                    await self._on_candle_completed(completed)
            
            # 구독 확인
            elif message.get("type") == "subscribed":
                key = f"{message['exchange']}:{message['pair']}"
                self.subscribed.add(key)
                logger.info(f"구독 완료: {key}")
            
            # 오류 처리
            elif message.get("type") == "error":
                logger.error(f"Tardis 오류: {message.get('message')}")
        
        except json.JSONDecodeError as e:
            logger.warning(f"JSON 파싱 오류: {e}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"메시지 처리 오류: {e}", exc_info=True)
    
    async def _on_candle_completed(self, bar: OHLCVBar) -> None:
        """캔들 완성 시 콜백 (파생 클래스에서 오버라이드)"""
        data = bar.to_dict()
        logger.info(
            f"캔들 완성 | 시간: {data['datetime']} | "
            f"OHLC: {data['open']:.2f}/{data['high']:.2f}/"
            f"{data['low']:.2f}/{data['close']:.2f} | "
            f"볼륨: {data['volume']:.4f} ({data['trades']}건)"
        )
    
    async def connect(self) -> None:
        """WebSocket 연결 및 메시지 루프"""
        self._running = True
        reconnect_count = 0
        
        while self._running and reconnect_count < self.MAX_RECONNECT_ATTEMPTS:
            try:
                # 재연결 시 지수 백오프
                if reconnect_count > 0:
                    delay = self.RECONNECT_DELAY * (2 ** (reconnect_count - 1))
                    logger.info(f"{delay}초 후 재연결 시도 ({reconnect_count}/{self.MAX_RECONNECT_ATTEMPTS})")
                    await asyncio.sleep(delay)
                
                # WebSocket 연결
                headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
                async with websockets.connect(
                    self.BASE_WS_URL,
                    extra_headers=headers,
                    ping_interval=20,
                    ping_timeout=10,
                    open_timeout=30
                ) as ws:
                    self._ws = ws
                    reconnect_count = 0  # 연결 성공 시 카운터 리셋
                    logger.info("Tardis WebSocket 연결 성공")
                    
                    # 구독 요청 전송
                    subscriptions = self._build_subscription_message()
                    for sub_msg in subscriptions:
                        await ws.send(json.dumps(sub_msg))
                        await asyncio.sleep(0.1)  # rate limiting 방지
                    
                    # 메시지 수신 루프
                    while self._running:
                        try:
                            message = await asyncio.wait_for(
                                ws.recv(),
                                timeout=30.0
                            )
                            await self._handle_message(message)
                            self._last_message_time = time.time()
                        
                        except asyncio.TimeoutError:
                            # keepalive ping
                            if time.time() - self._last_message_time > 60:
                                logger.warning("30초 이상 메시지 수신 없음")
                
            except websockets.ConnectionClosed as e:
                reconnect_count += 1
                logger.warning(f"연결 종료: {e.code} {e.reason}")
            
            except asyncio.CancelledError:
                logger.info("연결 취소됨")
                break
            
            except Exception as e:
                reconnect_count += 1
                logger.error(f"연결 오류: {e}")
        
        # 최대 재시도 초과
        if reconnect_count >= self.MAX_RECONNECT_ATTEMPTS:
            logger.error("최대 재연결 횟수 초과, 스트리밍 중단")
    
    def get_stats(self) -> dict:
        """수집 통계 반환"""
        latencies = self._latencies
        return {
            "subscribed_channels": len(self.subscribed),
            "messages_received": len(self._latencies),
            "avg_latency_ms": sum(latencies) / len(latencies) if latencies else 0,
            "min_latency_ms": min(latencies) if latencies else 0,
            "max_latency_ms": max(latencies) if latencies else 0,
            "p95_latency_ms": sorted(latencies)[int(len(latencies) * 0.95)] if len(latencies) > 20 else 0
        }



======== 실제 사용 예시 ========

async def main():
    # API 키 설정
    api_key = "your_tardis_api_key_here"
    
    streamer = TardisStreamer(
        api_key=api_key,
        exchanges=["binance", "bybit"],
        pairs=["BTC-USDT", "ETH-USDT"],
        ohlcv_interval=60
    )
    
    try:
        await streamer.connect()
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        stats = streamer.get_stats()
        print(f"\n=== 수집 통계 ===")
        print(f"구독 채널: {stats['subscribed_channels']}")
        print(f"수신 메시지: {stats['messages_received']}")
        print(f"평균 지연: {stats['avg_latency_ms']:.1f}ms")
        print(f"P95 지연: {stats['p95_latency_ms']:.1f}ms")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

HolySheep AI + Tardis: AI 분석 파이프라인 구축

이제 Tardis로 수집한 OHLCV 데이터를 HolySheep AI의 다중 모델 통합 API를 통해 AI 분석하는 방법을 살펴보겠습니다. HolySheep는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 모델을 지원합니다.

import os
import json
import httpx
from typing import List, Optional
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class HolySheepClient:
    """HolySheep AI API 클라이언트 - 다중 모델 지원"""
    
    api_key: str
    base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
    timeout: float = 60.0
    
    # 지원 모델 및 가격 (2024년 12월 기준, $ per 1M tokens)
    MODELS = {
        "gpt-4.1": {"provider": "openai", "input": 8.00, "output": 32.00},
        "claude-sonnet-4": {"provider": "anthropic", "input": 15.00, "output": 75.00},
        "gemini-2.5-flash": {"provider": "google", "input": 2.50, "output": 10.00},
        "deepseek-v3.2": {"provider": "deepseek", "input": 0.42, "output": 1.68}
    }
    
    def __post_init__(self):
        self.client = httpx.Client(
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            timeout=self.timeout
        )
    
    def chat_completion(
        self,
        messages: List[dict],
        model: str = "deepseek-v3.2",  # 기본값: 가장 저렴
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 1024
    ) -> dict:
        """
        HolySheep AI 채팅 완료 API 호출
        
        Args:
            messages: [{"role": "system|user|assistant", "content": "..."}]
            model: 사용할 모델
            temperature: 생성 다양성 (0=결정적, 1=창의적)
            max_tokens: 최대 생성 토큰 수
            
        Returns:
            API 응답 딕셔너리
        """
        if model not in self.MODELS:
            raise ValueError(f"지원하지 않는 모델: {model}. 사용 가능: {list(self.MODELS.keys())}")
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens
        }
        
        response = self.client.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            json=payload
        )
        
        if response.status_code != 200:
            raise RuntimeError(f"API 오류: {response.status_code} - {response.text}")
        
        return response.json()
    
    def analyze_ohlcv(self, ohlcv_data: List[dict], model: str = "deepseek-v3.2") -> str:
        """
        OHLCV 데이터 기반 시장 분석 요청
        
        Args:
            ohlcv_data: OHLCVCulator에서 생성된 캔들 리스트
            model: 분석에 사용할 모델
            
        Returns:
            AI 분석 결과 텍스트
        """
        # 시스템 프롬프트
        system_prompt = """당신은 전문 암호화폐 거래 분석가입니다. 
주어진 OHLCV 데이터를 기반으로 시장 동향, 지지/저항 수준, 거래량 패턴을 분석해주세요.
분석은 한국어로 작성하고, 투자 조언이 아닌 객관적 데이터 해석을 제공합니다."""
        
        # 데이터 포맷팅 (최근 20개 캔들)
        recent_bars = ohlcv_data[-20:] if len(ohlcv_data) > 20 else ohlcv_data
        data_text = "\n".join([
            f"{bar['datetime'][:16]} | O:{bar['open']:.2f} H:{bar['high']:.2f} "
            f"L:{bar['low']:.2f} C:{bar['close']:.2f} V:{bar['volume']:.4f}"
            for bar in recent_bars
        ])
        
        messages = [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": f"다음 BTC/USDT 1분 캔들 데이터를 분석해주세요:\n\n{data_text}"}
        ]
        
        result = self.chat_completion(messages, model=model)
        return result["choices"][0]["message"]["content"]
    
    def estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> dict:
        """토큰 사용량 기반 비용 추정"""
        prices = self.MODELS[model]
        input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * prices["input"]
        output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
        return {
            "model": model,
            "input_tokens": input_tokens,
            "output_tokens": output_tokens,
            "input_cost_usd": round(input_cost, 4),
            "output_cost_usd": round(output_cost, 4),
            "total_cost_usd": round(input_cost + output_cost, 4)
        }
    
    def close(self):
        """클라이언트 종료"""
        self.client.close()



======== 사용 예시 ========

if __name__ == "__main__":
    # HolySheep API 키 설정
    holy_api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    holy_client = HolySheepClient(api_key=holy_api_key)
    
    # 테스트 OHLCV 데이터
    sample_ohlcv = [
        {"datetime": "2024-12-01T10:00:00", "open": 67400, "high": 67500, "low": 67300, "close": 67450, "volume": 125.5},
        {"datetime": "2024-12-01T10:01:00", "open": 67450, "high": 67600, "low": 67400, "close": 67550, "volume": 98.3},
        {"datetime": "2024-12-01T10:02:00", "open": 67550, "high": 67700, "low": 67500, "close": 67620, "volume": 156.7},
    ]
    
    try:
        # DeepSeek V3.2로 분석 (가장 경제적)
        print("DeepSeek V3.2로 분석 중...")
        analysis = holy_client.analyze_ohlcv(sample_ohlcv, model="deepseek-v3.2")
        print(f"\n분석 결과:\n{analysis}")
        
        # 비용 추정
        cost = holy_client.estimate_cost("deepseek-v3.2", input_tokens=800, output_tokens=500)
        print(f"\n예상 비용: ${cost['total_cost_usd']}")
        
        # GPT-4.1로 분석 (고품질)
        print("\n\nGPT-4.1로 분석 중...")
        analysis_gpt = holy_client.analyze_ohlcv(sample_ohlcv, model="gpt-4.1")
        print(f"\n분석 결과:\n{analysis_gpt}")
        
        cost_gpt = holy_client.estimate_cost("gpt-4.1", input_tokens=800, output_tokens=500)
        print(f"\n예상 비용: ${cost_gpt['total_cost_usd']}")
    
    except Exception as e:
        print(f"오류: {e}")
    finally:
        holy_client.close()

완전한 데이터 파이프라인 통합

import asyncio
import json
from typing import List
from datetime import datetime
import sqlite3
import threading

class OHLCVDatabase:
    """SQLite 기반 OHLCV 저장소"""
    
    def __init__(self, db_path: str = "ohlcv_data.db"):
        self.db_path = db_path
        self._local = threading.local()
        self._init_db()
    
    def _get_connection(self):
        if not hasattr(self._local, 'conn'):
            self._local.conn = sqlite3.connect(self.db_path, check_same_thread=False)
            self._local.conn.row_factory = sqlite3.Row
        return self._local.conn
    
    def _init_db(self):
        conn = self._get_connection()
        conn.execute("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS ohlcv (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                exchange TEXT NOT NULL,
                pair TEXT NOT NULL,
                interval TEXT NOT NULL,
                timestamp INTEGER NOT NULL,
                datetime TEXT NOT NULL,
                open REAL NOT NULL,
                high REAL NOT NULL,
                low REAL NOT NULL,
                close REAL NOT NULL,
                volume REAL NOT NULL,
                trades INTEGER NOT NULL,
                created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
                UNIQUE(exchange, pair, interval, timestamp)
            )
        """)
        conn.execute("""
            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ohlcv_lookup 
            ON ohlcv(exchange, pair, interval, timestamp)
        """)
        conn.commit()
    
    def insert_bar(self, exchange: str, pair: str, interval: str, bar: dict) -> bool:
        """단일 캔들 삽입 또는 업데이트"""
        conn = self._get_connection()
        cursor = conn.cursor()
        try:
            cursor.execute("""
                INSERT OR REPLACE INTO ohlcv 
                (exchange, pair, interval, timestamp, datetime, open, high, low, close, volume, trades)
                VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
            """, (
                exchange, pair, interval,
                bar["timestamp"], bar["datetime"],
                bar["open"], bar["high"], bar["low"], bar["close"],
                bar["volume"], bar["trades"]
            ))
            conn.commit()
            return True
        except Exception as e:
            print(f"DB 삽입 오류: {e}")
            return False
    
    def get_bars(
        self, 
        exchange: str, 
        pair: str, 
        interval: str,
        start_ts: int = 0,
        end_ts: int = 9999999999999,
        limit: int = 1000
    ) -> List[dict]:
        """기간 내 캔들 조회"""
        conn = self._get_connection()
        cursor = conn.execute("""
            SELECT * FROM ohlcv
            WHERE exchange = ? AND pair = ? AND interval = ?
            AND timestamp >= ? AND timestamp <= ?
            ORDER BY timestamp DESC
            LIMIT ?
        """, (exchange, pair, interval, start_ts, end_ts, limit))
        return [dict(row) for row in cursor.fetchall()]


class TradingAnalysisPipeline:
    """완전한 거래 분석 파이프라인"""
    
    def __init__(self, tardis_key: str, holy_api_key: str):
        self.streamer = TardisStreamer(
            api_key=tardis_key,
            exchanges=["binance"],
            pairs=["BTC-USDT"],
            ohlcv_interval=60
        )
        self.holy_client = HolySheepClient(api_key=holy_api_key)
        self.db = OHLCVDatabase()
        self.ohlcv_buffer: List[dict] = []
        self._analysis_interval = 300  # 5분마다 분석
        self._last_analysis_time = 0
    
    async def _on_candle_completed(self, bar) -> None:
        """캔들 완료 시 자동 저장 + 주기적 AI 분석"""
        bar_dict = bar.to_dict()
        
        # DB 저장
        self.db.insert_bar("binance", "BTC-USDT", "1m", bar_dict)
        
        # 버퍼에 추가 (최근 100개 유지)
        self.ohlcv_buffer.append(bar_dict)
        if len(self.ohlcv_buffer) > 100:
            self.ohlcv_buffer.pop(0)
        
        # 5분마다 AI 분석 실행
        current_time = bar.timestamp
        if current_time - self._last_analysis_time >= self._analysis_interval:
            await self._run_analysis()
            self._last_analysis_time = current_time
    
    async def _run_analysis(self):
        """HolySheep AI 기반 시장 분석"""
        if len(self.ohlcv_buffer) < 20:
            return
        
        try:
            # DeepSeek V3.2로 비용 효율적인 분석
            analysis = self.holy_client.analyze_ohlcv(
                self.ohlcv_buffer[-20:],
                model="deepseek-v3.2"
            )
            
            # 분석 결과 로깅 (실제 환경에서는 파일/DB/슬랙 등에 저장)
            print(f"\n{'='*50}")
            print(f"[{datetime.now().isoformat()}] 시장 분석")
            print(f"{'='*50}")
            print(analysis)
            
            # 비용 기록
            cost = self.holy_client.estimate_cost("deepseek-v3.2", 800, 500)
            print(f"\n분석 비용: ${cost['total_cost_usd']}")
            
        except Exception as e:
            print(f"분석 오류: {e}")
    
    async def start(self):
        """파이프라인 시작"""
        # 기존 on_candle_completed 오버라이드
        original_handler = self.streamer._on_candle_completed
        
        async def wrapped_handler(bar):
            await original_handler(bar)
            await self._on_candle_completed(bar)
        
        self.streamer._on_candle_completed = wrapped_handler
        
        print("거래 분석 파이프라인 시작...")
        await self.streamer.connect()



======== 메인 실행 ========

if __name__ == "__main__":
    import os
    
    tardis_key = os.getenv("TARDIS_API_KEY")
    holy_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    if not tardis_key or not holy_key:
        print("환경 변수 설정 필요:")
        print("  export TARDIS_API_KEY=your_tardis_key")
        print("  export HOLYSHEEP_API_KEY=your_holy_key")
    else:
        pipeline = TradingAnalysisPipeline(tardis_key, holy_key)
        asyncio.run(pipeline.start())

자주 발생하는 오류와 해결책

1. WebSocket 연결 타임아웃 (ConnectionTimeout)

# 문제: asyncio.exceptions.TimeoutError: 연결 시간 초과

원인: 방화벽, 네트워크 지연, 서버 과부하



해결 1: 타임아웃 시간 증가

async with websockets.connect(
    url,
    open_timeout=60,    # 연결 수립 타임아웃 (기본 10초)
    close_timeout=30,   # 종료 타임아웃
    ping_interval=30,   # ping 간격 줄이기
    ping_timeout=20
) as ws:
    pass


해결 2: 프록시 설정 (기업 환경)

import socks
import socket

proxy = socks.socksocket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
proxy.set_proxy(socks.SOCKS5, "proxy.example.com", 1080)


해결 3: 재시도 로직 with exponential backoff

async def connect_with_retry(url, max_retries=5):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            async with websockets.connect(url, open_timeout=30) as ws:
                return ws
        except Exception as e:
            wait_time = 2 ** attempt
            print(f"시도 {attempt+1} 실패, {wait_time}초 후 재시도...")
            await asyncio.sleep(wait_time)
    raise RuntimeError("최대 재시도 횟수 초과")

2. 401 Unauthorized - API 키 인증 실패

# 문제: {"error": "Unauthorized", "message": "Invalid API key"}

관련 리소스
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