서론: 왜 암호화폐 리플레이 분석이 중요한가
암호화폐 시장에서는 밀리초 단위의 지연이 수익률에 직접적인 영향을 미칩니다. 저는 과거 3년간 다양한 거래소 API와 협력하며 수조 원 규모의 거래 데이터를 분석해왔는데, 이 과정에서 HolySheep AI의 통합 API 게이트웨이가 얼마나 효율적인지 확인했습니다. 이 튜토리얼에서는 암호화폐 역사 거래 데이터를 고빈도로 리플레이하고 지연 시간을 분석하는 시스템을 구축하는 방법을 상세히 설명드리겠습니다.
고빈도 트레이딩(HFT) 시스템에서 중요한 것은 Historical Tick Data를 실시간 환경에서 재현하고, 각 단계별 지연 시간을 정밀하게 측정하는 것입니다. HolySheep AI의 단일 API 키로 여러 모델을 활용하면 복잡한 백테스팅 파이프라인을 구축하면서도 비용을 최적화할 수 있습니다.
프로젝트 구조와 필수 환경
crypto-replay-system/
├── src/
│ ├── data_loader.py # 거래 데이터 로더
│ ├── replay_engine.py # 리플레이 엔진
│ ├── latency_analyzer.py # 지연 시간 분석기
│ ├── holysheep_client.py # HolySheep AI 통합 클라이언트
│ └── main.py # 메인 실행 파일
├── data/
│ └── historical_trades/ # 과거 거래 데이터 저장
├── results/
│ └── analysis_reports/ # 분석 결과 저장
├── requirements.txt
└── config.yaml
필수 라이브러리 설치
# requirements.txt
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
requests>=2.31.0
pyyaml>=6.0
python-dotenv>=1.0.0
websocket-client>=1.6.0
aiohttp>=3.9.0
asyncio-fastapi>=0.109.0
pydantic>=2.5.0
# 설치 명령어
pip install pandas numpy requests pyyaml python-dotenv websocket-client aiohttp pydantic
HolySheep AI 클라이언트 설정
먼저 HolySheep AI에 가입하고 API 키를 발급받아야 합니다. HolySheep AI는 海外 신용카드 없이 로컬 결제을 지원하여 개발자에게 매우 편리합니다. 가입 시 무료 크레딧도 제공되므로初期導入에 부담이 없습니다.
# src/holysheep_client.py
import requests
import time
from typing import Dict, List, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class ModelType(Enum):
GPT4 = "gpt-4.1"
CLAUDE = "claude-sonnet-4-5"
GEMINI = "gemini-2.5-flash"
DEEPSEEK = "deepseek-v3.2"
@dataclass
class ModelPricing:
name: str
price_per_mtok: float # 달러 단위 (per million tokens)
class HolySheepAIClient:
"""HolySheep AI 게이트웨이 클라이언트 - 단일 API 키로 모든 모델 통합"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
# 2026년 검증된 가격 데이터
PRICING = {
"gpt-4.1": ModelPricing("GPT-4.1", 8.0),
"claude-sonnet-4-5": ModelPricing("Claude Sonnet 4.5", 15.0),
"gemini-2.5-flash": ModelPricing("Gemini 2.5 Flash", 2.50),
"deepseek-v3.2": ModelPricing("DeepSeek V3.2", 0.42),
}
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
self.request_latencies: List[float] = []
self.total_tokens_used = 0
self.total_cost = 0.0
def estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int,
output_tokens: int) -> float:
"""호출 비용 추정 (달러 단위)"""
pricing = self.PRICING.get(model)
if not pricing:
raise ValueError(f"지원하지 않는 모델: {model}")
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing.price_per_mtok
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing.price_per_mtok
return input_cost + output_cost
def chat_completion(self, model: str, messages: List[Dict[str, str]],
temperature: float = 0.7) -> Dict[str, Any]:
"""AI 모델 호출 및 지연 시간 측정"""
start_time = time.perf_counter()
try:
response = self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json={
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature
},
timeout=30
)
response.raise_for_status()
end_time = time.perf_counter()
latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
result = response.json()
# 토큰 사용량 추적
usage = result.get("usage", {})
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
cost = self.estimate_cost(model, input_tokens, output_tokens)
self.request_latencies.append(latency_ms)
self.total_tokens_used += input_tokens + output_tokens
self.total_cost += cost
return {
"content": result["choices"][0]["message"]["content"],
"latency_ms": latency_ms,
"input_tokens": input_tokens,
"output_tokens": output_tokens,
"cost_usd": cost,
"model": model
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
end_time = time.perf_counter()
latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
raise ConnectionError(f"HolySheep AI 연결 실패: {e} (지연: {latency_ms:.2f}ms)")
def analyze_latency_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""지연 시간 통계 분석"""
if not self.request_latencies:
return {"error": "측정된 데이터 없음"}
import numpy as np
latencies = np.array(self.request_latencies)
return {
"count": len(latencies),
"mean_ms": float(np.mean(latencies)),
"median_ms": float(np.median(latencies)),
"p95_ms": float(np.percentile(latencies, 95)),
"p99_ms": float(np.percentile(latencies, 99)),
"min_ms": float(np.min(latencies)),
"max_ms": float(np.max(latencies)),
"std_ms": float(np.std(latencies)),
"total_cost_usd": round(self.total_cost, 6),
"total_tokens": self.total_tokens_used
}
def compare_models(self, test_prompt: str) -> Dict[str, Any]:
"""여러 모델 성능 비교"""
results = {}
for model_key in self.PRICING.keys():
try:
print(f"테스트 중: {model_key}")
result = self.chat_completion(
model=model_key,
messages=[{"role": "user", "content": test_prompt}]
)
results[model_key] = result
except Exception as e:
results[model_key] = {"error": str(e)}
return results
사용 예시
if __name__ == "__main__":
client = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 모델 비교 테스트
test_result = client.chat_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": "BTC/USDT 거래 패턴을 분석해주세요"}]
)
print(f"응답: {test_result['content'][:100]}...")
print(f"지연 시간: {test_result['latency_ms']:.2f}ms")
print(f"비용: ${test_result['cost_usd']:.6f}")
암호화폐 거래 데이터 로더 구현
# src/data_loader.py
import pandas as pd
import numpy as np
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Optional, Generator
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime, timedelta
import json
import asyncio
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
@dataclass
class TradeTick:
"""단일 거래 틱 데이터"""
timestamp: datetime
symbol: str # 예: BTC/USDT
price: float
volume: float
side: str # 'buy' or 'sell'
exchange: str
trade_id: str
class CryptoDataLoader:
"""암호화폐 과거 거래 데이터 로더"""
SUPPORTED_EXCHANGES = ["binance", "bybit", "okx", "coinbase"]
def __init__(self, data_dir: str = "./data/historical_trades"):
self.data_dir = Path(data_dir)
self.data_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.cache: Dict[str, pd.DataFrame] = {}
def load_from_csv(self, symbol: str, exchange: str,
start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
"""CSV 파일에서 거래 데이터 로드"""
cache_key = f"{exchange}_{symbol}_{start_date}_{end_date}"
if cache_key in self.cache:
return self.cache[cache_key]
file_path = self.data_dir / f"{exchange}_{symbol.replace('/', '_')}.csv"
if not file_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"데이터 파일 없음: {file_path}")
df = pd.read_csv(file_path, parse_dates=['timestamp'])
df = df[(df['timestamp'] >= start_date) & (df['timestamp'] <= end_date)]
self.cache[cache_key] = df
return df
def generate_synthetic_data(self, symbol: str, exchange: str,
start_date: datetime, end_date: datetime,
ticks_per_second: int = 100) -> pd.DataFrame:
"""테스트용 합성 데이터 생성"""
duration = (end_date - start_date).total_seconds()
num_ticks = int(duration * ticks_per_second)
# 기본 가격 설정 (BTC 기준)
base_prices = {
"BTC/USDT": 67500.0,
"ETH/USDT": 3800.0,
"SOL/USDT": 185.0
}
base_price = base_prices.get(symbol, 1000.0)
# 무작위 워크 시뮬레이션
np.random.seed(42)
returns = np.random.normal(0, 0.001, num_ticks)
prices = base_price * np.exp(np.cumsum(returns))
timestamps = pd.date_range(start=start_date, end=end_date,
periods=num_ticks)
df = pd.DataFrame({
'timestamp': timestamps,
'symbol': symbol,
'price': prices,
'volume': np.random.uniform(0.001, 2.0, num_ticks),
'side': np.random.choice(['buy', 'sell'], num_ticks, p=[0.52, 0.48]),
'exchange': exchange,
'trade_id': [f"{exchange}_{i:010d}" for i in range(num_ticks)]
})
return df
def batch_iterator(self, df: pd.DataFrame,
batch_size: int = 1000) -> Generator[pd.DataFrame, None, None]:
"""데이터프레임을 배치로 분할"""
for i in range(0, len(df), batch_size):
yield df.iloc[i:i+batch_size]
def calculate_features(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""거래 데이터에서 특성 추출"""
df = df.copy()
# 이동평균
df['ma_5'] = df['price'].rolling(window=5).mean()
df['ma_20'] = df['price'].rolling(window=20).mean()
# 변동성
df['volatility'] = df['price'].rolling(window=20).std()
# 거래 강도
df['trade_intensity'] = df['volume'].rolling(window=20).mean()
# 스프레드 추정
df['spread_estimate'] = df['price'] * 0.0001
# 시간 간격 (밀리초)
df['time_delta_ms'] = df['timestamp'].diff().dt.total_seconds() * 1000
return df.fillna(0)
사용 예시
if __name__ == "__main__":
loader = CryptoDataLoader()
#合成 데이터 생성 (1시간 분량, 초당 100틱)
end_time = datetime.now()
start_time = end_time - timedelta(hours=1)
df = loader.generate_synthetic_data(
symbol="BTC/USDT",
exchange="binance",
start_date=start_time,
end_date=end_time,
ticks_per_second=100
)
print(f"생성된 데이터: {len(df)} 건")
print(f"시간 범위: {df['timestamp'].min()} ~ {df['timestamp'].max()}")
print(f"가격 범위: {df['price'].min():.2f} ~ {df['price'].max():.2f}")
고빈도 리플레이 엔진 구현
# src/replay_engine.py
import asyncio
import time
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Callable, Optional, Any
from dataclasses import dataclass, field
from queue import Queue, Empty
from threading import Thread, Lock
import pandas as pd
from collections import deque
@dataclass
class ReplayConfig:
"""리플레이 설정"""
speed_multiplier: float = 1.0 # 1.0 = 실시간, 10.0 = 10배속
max_latency_buffer_ms: float = 100 # 최대 버퍼 지연
enable_parallel_execution: bool = True
batch_size: int = 50
look_ahead_ticks: int = 100 # 선조회 틱 수
@dataclass
class LatencyMeasurement:
"""지연 시간 측정 결과"""
event_type: str # 'data_load', 'process', 'response', 'total'
timestamp: datetime
latency_ms: float
tick_index: int
metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
class HighFrequencyReplayEngine:
"""고빈도 거래 데이터 리플레이 엔진"""
def __init__(self, config: Optional[ReplayConfig] = None):
self.config = config or ReplayConfig()
self.measurements: List[LatencyMeasurement] = []
self.tick_buffer: deque = deque(maxlen=1000)
self.is_running = False
self.current_index = 0
# 성능 메트릭
self.metrics = {
'total_ticks': 0,
'processed_ticks': 0,
'skipped_ticks': 0,
'total_latency_ms': 0.0,
'start_time': None,
'end_time': None
}
self._lock = Lock()
def start_replay(self, data: pd.DataFrame,
callback: Optional[Callable] = None) -> Dict[str, Any]:
"""리플레이 시작"""
self.is_running = True
self.metrics['start_time'] = time.perf_counter()
self.current_index = 0
results = []
batch_results = []
total_ticks = len(data)
self.metrics['total_ticks'] = total_ticks
for idx, row in data.iterrows():
if not self.is_running:
break
# 버퍼 선충전
if len(self.tick_buffer) < self.config.look_ahead_ticks:
self.tick_buffer.append(row)
continue
# 시간 동기화
if idx > 0:
time_delta = (row['timestamp'] - data.iloc[idx-1]['timestamp']).total_seconds()
adjusted_delay = time_delta / self.config.speed_multiplier
if adjusted_delay > 0:
time.sleep(min(adjusted_delay, 0.1))
# 데이터 로드 지연 측정
load_start = time.perf_counter()
# 처리
processed = self._process_tick(row)
load_end = time.perf_counter()
load_latency = (load_end - load_start) * 1000
# 측정 기록
self._record_measurement(
LatencyMeasurement(
event_type='tick_process',
timestamp=row['timestamp'],
latency_ms=load_latency,
tick_index=idx,
metadata={'price': row['price'], 'volume': row['volume']}
)
)
self.metrics['processed_ticks'] += 1
self.metrics['total_latency_ms'] += load_latency
# 콜백 실행
if callback:
callback_result = callback(row, processed)
if callback_result:
batch_results.append(callback_result)
# 배치 결과 수집
if len(batch_results) >= self.config.batch_size:
results.extend(batch_results)
batch_results = []
self.current_index = idx
self.metrics['end_time'] = time.perf_counter()
self.is_running = False
results.extend(batch_results)
return {
'results': results,
'metrics': self.get_performance_summary(),
'latency_stats': self.get_latency_statistics()
}
def _process_tick(self, tick: pd.Series) -> Dict[str, Any]:
"""단일 틱 처리"""
return {
'processed_at': datetime.now().isoformat(),
'symbol': tick['symbol'],
'price': float(tick['price']),
'volume': float(tick['volume']),
'side': tick['side'],
'estimated_mid_price': float(tick['price']) # 실제로는 호가 데이터 필요
}
async def start_replay_async(self, data: pd.DataFrame,
process_func: Callable) -> Dict[str, Any]:
"""비동기 리플레이 (고성능용)"""
self.is_running = True
self.metrics['start_time'] = time.perf_counter()
tasks = []
semaphore = asyncio.Semaphore(self.config.batch_size * 2)
async def process_with_semaphore(idx, row):
async with semaphore:
process_start = time.perf_counter()
result = await process_func(row)
process_end = time.perf_counter()
latency = (process_end - process_start) * 1000
self._record_measurement(
LatencyMeasurement(
event_type='async_tick',
timestamp=row['timestamp'],
latency_ms=latency,
tick_index=idx
)
)
return result
for idx, row in data.iterrows():
if not self.is_running:
break
task = asyncio.create_task(process_with_semaphore(idx, row))
tasks.append(task)
# 속도 조절
if len(tasks) >= self.config.batch_size:
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
tasks = []
# 남은 태스크 처리
if tasks:
await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
self.metrics['end_time'] = time.perf_counter()
self.is_running = False
return {
'metrics': self.get_performance_summary(),
'latency_stats': self.get_latency_statistics()
}
def _record_measurement(self, measurement: LatencyMeasurement):
"""지연 시간 측정 기록"""
with self._lock:
self.measurements.append(measurement)
def get_latency_statistics(self) -> Dict[str, Any]:
"""지연 시간 통계 반환"""
if not self.measurements:
return {"error": "측정 데이터 없음"}
latencies = [m.latency_ms for m in self.measurements]
import numpy as np
latencies_array = np.array(latencies)
return {
"count": len(latencies),
"mean_ms": float(np.mean(latencies_array)),
"median_ms": float(np.median(latencies_array)),
"p95_ms": float(np.percentile(latencies_array, 95)),
"p99_ms": float(np.percentile(latencies_array, 99)),
"min_ms": float(np.min(latencies_array)),
"max_ms": float(np.max(latencies_array)),
"std_ms": float(np.std(latencies_array))
}
def get_performance_summary(self) -> Dict[str, Any]:
"""성능 요약 반환"""
total_time = 0
if self.metrics['start_time'] and self.metrics['end_time']:
total_time = self.metrics['end_time'] - self.metrics['start_time']
avg_latency = 0
if self.metrics['processed_ticks'] > 0:
avg_latency = self.metrics['total_latency_ms'] / self.metrics['processed_ticks']
return {
"total_ticks": self.metrics['total_ticks'],
"processed_ticks": self.metrics['processed_ticks'],
"processing_rate": self.metrics['processed_ticks'] / total_time if total_time > 0 else 0,
"average_latency_ms": avg_latency,
"total_time_seconds": total_time
}
def stop(self):
"""리플레이 중지"""
self.is_running = False
사용 예시
if __name__ == "__main__":
engine = HighFrequencyReplayEngine(
ReplayConfig(speed_multiplier=10.0, batch_size=100)
)
# 테스트 데이터
test_data = pd.DataFrame({
'timestamp': pd.date_range(start='2024-01-01', periods=1000, freq='10ms'),
'symbol': ['BTC/USDT'] * 1000,
'price': [67500 + i * 0.1 for i in range(1000)],
'volume': [0.5] * 1000,
'side': ['buy'] * 1000,
'exchange': ['binance'] * 1000,
'trade_id': [f'test_{i}' for i in range(1000)]
})
def process_callback(tick, processed):
return processed
results = engine.start_replay(test_data, callback=process_callback)
print(f"처리 완료: {results['metrics']}")
print(f"지연 통계: {results['latency_stats']}")
AI 기반 지연 시간 분석 시스템
# src/latency_analyzer.py
from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime, timedelta
import json
import statistics
from collections import defaultdict
import pandas as pd
import numpy as np
@dataclass
class LatencyPoint:
"""지연 시간 데이터 포인트"""
timestamp: datetime
latency_ms: float
component: str # 'network', 'api', 'processing', 'total'
success: bool = True
error_message: str = ""
class LatencyAnalyzer:
"""AI 기반 지연 시간 분석기"""
def __init__(self, holysheep_client=None):
self.data_points: List[LatencyPoint] = []
self.holysheep = holysheep_client
self.thresholds = {
'excellent': 50, # < 50ms
'good': 100, # < 100ms
'acceptable': 200, # < 200ms
'poor': 500, # < 500ms
'critical': 500 # >= 500ms
}
def add_point(self, point: LatencyPoint):
"""데이터 포인트 추가"""
self.data_points.append(point)
def add_points_batch(self, points: List[LatencyPoint]):
"""배치로 데이터 포인트 추가"""
self.data_points.extend(points)
def calculate_statistics(self) -> Dict[str, Any]:
"""기본 통계 계산"""
if not self.data_points:
return {"error": "데이터 없음"}
latencies = [p.latency_ms for p in self.data_points]
return {
"count": len(latencies),
"mean_ms": statistics.mean(latencies),
"median_ms": statistics.median(latencies),
"stdev_ms": statistics.stdev(latencies) if len(latencies) > 1 else 0,
"min_ms": min(latencies),
"max_ms": max(latencies),
"p50_ms": np.percentile(latencies, 50),
"p90_ms": np.percentile(latencies, 90),
"p95_ms": np.percentile(latencies, 95),
"p99_ms": np.percentile(latencies, 99),
"p999_ms": np.percentile(latencies, 99.9)
}
def get_quality_score(self) -> Dict[str, Any]:
"""서비스 품질 점수 계산 (0-100)"""
if not self.data_points:
return {"score": 0, "grade": "N/A"}
stats = self.calculate_statistics()
# 점수 계산 로직
base_score = 100
# P99 기준 감점
if stats['p99_ms'] > 500:
base_score -= 30
elif stats['p99_ms'] > 200:
base_score -= 15
elif stats['p99_ms'] > 100:
base_score -= 5
# 에러율 감점
errors = sum(1 for p in self.data_points if not p.success)
error_rate = errors / len(self.data_points)
base_score -= error_rate * 50
# 일관성 감점 (표준편차)
if stats['stdev_ms'] > 100:
base_score -= 20
elif stats['stdev_ms'] > 50:
base_score -= 10
score = max(0, min(100, base_score))
if score >= 95:
grade = "A+"
elif score >= 90:
grade = "A"
elif score >= 80:
grade = "B"
elif score >= 70:
grade = "C"
else:
grade = "D"
return {
"score": round(score, 1),
"grade": grade,
"p99_ms": stats['p99_ms'],
"error_rate": f"{error_rate:.2%}"
}
def analyze_by_component(self) -> Dict[str, Dict[str, Any]]:
"""컴포넌트별 분석"""
component_data = defaultdict(list)
for point in self.data_points:
component_data[point.component].append(point.latency_ms)
results = {}
for component, latencies in component_data.items():
if latencies:
results[component] = {
"count": len(latencies),
"mean_ms": statistics.mean(latencies),
"median_ms": statistics.median(latencies),
"p99_ms": np.percentile(latencies, 99),
"contribution_pct": len(latencies) / len(self.data_points) * 100
}
return results
def detect_anomalies(self, threshold_sigma: float = 3.0) -> List[Dict[str, Any]]:
"""이상치 탐지 (Z-score 기반)"""
if len(self.data_points) < 10:
return []
latencies = [p.latency_ms for p in self.data_points]
mean = statistics.mean(latencies)
stdev = statistics.stdev(latencies)
anomalies = []
for i, point in enumerate(self.data_points):
z_score = abs((point.latency_ms - mean) / stdev) if stdev > 0 else 0
if z_score > threshold_sigma:
anomalies.append({
"index": i,
"timestamp": point.timestamp.isoformat(),
"latency_ms": point.latency_ms,
"z_score": round(z_score, 2),
"component": point.component,
"deviation_from_mean_pct": round((point.latency_ms - mean) / mean * 100, 1)
})
return anomalies
async def generate_ai_report(self) -> str:
"""AI 기반 상세 분석 리포트 생성"""
if not self.holysheep:
return "HolySheep AI 클라이언트 미연결"
stats = self.calculate_statistics()
quality = self.get_quality_score()
by_component = self.analyze_by_component()
anomalies = self.detect_anomalies()
prompt = f"""
암호화폐 거래 시스템 지연 시간 분석 리포트를 작성해주세요.
【기본 통계】
- 평균 지연: {stats['mean_ms']:.2f}ms
- 중앙값: {stats['median_ms']:.2f}ms
- P99: {stats['p99_ms']:.2f}ms
- 측정 수: {stats['count']}건
【품질 점수】
- 점수: {quality['score']} ({quality['grade']})
- 에러율: {quality['error_rate']}
【컴포넌트별 분석】
{json.dumps(by_component, indent=2, ensure_ascii=False)}
【탐지된 이상치】
{json.dumps(anomalies[:5], indent=2, ensure_ascii=False)}
다음 항목을 포함하여 상세 리포트를 작성해주세요:
1. 현재 성능 평가 및 등급
2. 주요 병목 지점 식별
3. 개선 권장사항
4. 예측される将来の問題
"""
result = self.holysheep.chat_completion(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.3
)
return result['content']
def export_to_dataframe(self) -> pd.DataFrame:
"""DataFrame으로 내보내기"""
data = [{
'timestamp': p.timestamp,
'latency_ms': p.latency_ms,
'component': p.component,
'success': p.success,
'error_message': p.error_message
} for p in self.data_points]
return pd.DataFrame(data)
def get_time_series_analysis(self,
window_seconds: int = 60) -> Dict[str, Any]:
"""시계열 분석 (시간대별)"""
if not self.data_points:
return {"error": "데이터 없음"}
df = self.export_to_dataframe()
df['time_bucket'] = df['timestamp'].dt.floor(f'{window_seconds}s')
grouped = df.groupby('time_bucket').agg({
'latency_ms': ['mean', 'std', 'count'],
'success': 'mean'
}).reset_index()
grouped.columns = ['time_bucket', 'mean_latency', 'std_latency',
'count', 'success_rate']
return {
"time_series": grouped.to_dict('records'),
"trend": "stable" if grouped['mean_latency'].std() < 10 else "volatile"
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
from src.holysheep_client import HolySheepAIClient
# HolySheep AI 클라이언트 초기화
holysheep = HolySheepAIClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
analyzer = LatencyAnalyzer(holysheep_client=holysheep)
# 테스트 데이터 추가
import random
for i in range(1000):
analyzer.add_point(LatencyPoint(
timestamp=datetime.now() - timedelta(seconds=i),
latency_ms=50 + random.gauss(0, 20),
component=random.choice(['network', 'api', 'processing']),
success=random.random() > 0.02
))
# 통계 분석
stats = analyzer.calculate_statistics()
print(f"평균 지연: {stats['mean_ms']:.2f}ms")
print(f"P99 지연: {stats['p99_ms']:.2f}ms")
# 품질 점수
quality = analyzer.get_quality_score()
print(f"품질 점수: {quality['score']} ({quality['grade']})")
# 이상치 탐지
anomalies = analyzer.detect_anomalies()
print(f"탐지된 이상치: {len(anomalies)}건")
메인 실행 파일
# src/main.py
import asyncio
import yaml
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path
import json
import pandas as pd
from holysheep_client import HolySheepAIClient
from data_loader import CryptoDataLoader
from replay_engine import HighFrequencyReplayEngine, ReplayConfig
from latency_analyzer import LatencyAnalyzer, LatencyPoint
class CryptoReplayPipeline:
"""암호화폐 리플레이 파이프라인 메인 클래스"""
def __init__(self, config_path: str = "config.yaml"):
self.config = self._load_config(config_path)
self.holysheep = HolySheepAIClient(
api_key=self.config['api_keys']['holysheep']
)
self.data_loader = CryptoDataLoader(
data_dir=self.config['data']['data_dir']
)
self.analyzer = LatencyAnalyzer(holysheep_client=self.holysheep)
def _load_config(self, path: str) -> dict:
"""설정 파일 로드"""
config_file = Path(path)
if config_file.exists():
with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
return yaml.safe_load(f)
# 기본 설정 반환
return {
'api_keys': {'holysheep': 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY'},
'data': {'data_dir': './data/historical_trades'},
'replay': {
'speed_multiplier': 10.0,
'batch_size': 100,
'look_ahead_ticks': 100
}
}
async def run_full_pipeline(self, symbol: str = "BTC/USDT",
duration_hours: int = 1,
ticks_per_second: int = 100) -> Dict:
"""전체 파이프라인 실행"""
print(f"=== 암호화폐 리플레이 파이프라인 시작 ===")
print(f"심볼: {symbol}")
print(f"기간: {duration_hours}시간")
print(f"틱/초: {ticks_per_second}")
# 1단계: 데이터 생성
print("\n[1/4] 거래 데이터 생성 중...")
end_time = datetime