저는 최근 암호화폐 거래소 API와 AI 모델을 결합하여 실시간 주문서(Order Book) 재구축 프로젝트를 진행했습니다. HolySheep AI의 게이트웨이 기능을 활용하면 여러 거래소의 시장 데이터를 효율적으로 수집하고 AI로 분석할 수 있습니다. 이번 튜토리얼에서는 Tardis 수준의 실시간 주문서 데이터를 재구축하는 시스템을 구축하는 방법을 상세히 설명드리겠습니다.
주문서(Order Book)란 무엇인가
주문서는 특정 자산의 매수/매도 대기 주문을 가격별로 정리한 데이터 구조입니다. 각 행에는 가격(Price), 수량(Quantity), 주문 누적량(Cumulative Volume)이 포함되며, 시장의 공급과 수요 균형점을 실시간으로 파악할 수 있습니다.
주문서 구조 이해
주문서 예시 구조
{
"exchange": "binance",
"symbol": "BTC/USDT",
"timestamp": 1709900000000,
"bids": [ # 매수 주문 (가격 오름차순)
{"price": 67450.00, "quantity": 1.5, "cumulative": 1.5},
{"price": 67449.50, "quantity": 2.3, "cumulative": 3.8},
{"price": 67449.00, "quantity": 0.8, "cumulative": 4.6}
],
"asks": [ # 매도 주문 (가격 내림차순)
{"price": 67450.50, "quantity": 1.2, "cumulative": 1.2},
{"price": 67451.00, "quantity": 3.0, "cumulative": 4.2},
{"price": 67451.50, "quantity": 1.8, "cumulative": 6.0}
]
}
HolySheep AI로 주문서 데이터 분석 시스템 구축
HolySheep AI의 단일 API 키로 여러 AI 모델을 조합하면 주문서 데이터를 실시간으로 분석하고 이상 거래 패턴을 감지할 수 있습니다. GPT-4.1의 정밀한 분석能力和 Claude Sonnet의 문맥 이해력을 결합하여 시장 조종 패턴을 탐지하는 시스템을 만들어보겠습니다.
1단계: 환경 설정 및 의존성 설치
# 필요한 패키지 설치
pip install requests websockets pandas numpy asyncio aiohttp
HolySheep AI SDK (선택사항)
pip install openai # HolySheep는 OpenAI 호환 API 제공
프로젝트 구조
mkdir crypto-orderbook && cd crypto-orderbook
touch orderbook_analyzer.py websocket_client.py main.py requirements.txt
2단계: 암호화폐 거래소 WebSocket 연결
# websocket_client.py - 다중 거래소 실시간 주문서 수집
import asyncio
import json
import aiohttp
from typing import Dict, List, Callable
from dataclasses import dataclass, asdict
from datetime import datetime
@dataclass
class OrderBookEntry:
price: float
quantity: float
exchange: str
symbol: str
timestamp: int
class MultiExchangeWebSocket:
"""여러 거래소 WebSocket을 통합 관리하는 클래스"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.connections = {}
self.order_books: Dict[str, Dict] = {}
async def connect_binance(self, symbol: str = "btcusdt"):
"""Binance WebSocket 연결 (실시간 주문서 스트림)"""
ws_url = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{symbol}@depth20@100ms"
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.ws_connect(ws_url) as ws:
self.connections['binance'] = ws
print(f"[Binance] Connected to {symbol.upper()} order book stream")
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
data = json.loads(msg.data)
await self._process_binance_depth(data, symbol)
async def connect_okx(self, symbol: str = "BTC-USDT"):
"""OKX WebSocket 연결"""
ws_url = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": [{
"channel": "books5",
"instId": symbol
}]
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.ws_connect(ws_url) as ws:
await ws.send_json(subscribe_msg)
self.connections['okx'] = ws
print(f"[OKX] Subscribed to {symbol} order book")
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
data = json.loads(msg.data)
await self._process_okx_depth(data, symbol)
async def _process_binance_depth(self, data: Dict, symbol: str):
"""Binance 깊이 데이터 처리"""
bids = [[float(p), float(q)] for p, q in data.get('b', [])[:20]]
asks = [[float(p), float(q)] for p, q in data.get('a', [])[:20]]
self.order_books['binance'] = {
'symbol': symbol.upper(),
'bids': bids,
'asks': asks,
'timestamp': datetime.now().timestamp() * 1000,
'spread': asks[0][0] - bids[0][0] if asks and bids else 0,
'spread_pct': ((asks[0][0] - bids[0][0]) / bids[0][0] * 100) if bids and asks else 0
}
async def _process_okx_depth(self, data: Dict, symbol: str):
"""OKX 깊이 데이터 처리"""
if 'data' in data and len(data['data']) > 0:
depth = data['data'][0]
bids = [[float(p), float(q)] for p, q in depth.get('bids', [])[:20]]
asks = [[float(p), float(q)] for p, q in depth.get('asks', [])[:20]]
self.order_books['okx'] = {
'symbol': symbol,
'bids': bids,
'asks': asks,
'timestamp': int(depth.get('ts', 0)),
'spread': asks[0][0] - bids[0][0] if asks and bids else 0
}
async def get_combined_orderbook(self) -> Dict:
"""모든 거래소 주문서를 통합하여 반환"""
return {
'exchanges': list(self.order_books.keys()),
'books': self.order_books,
'best_bid': min(
(book['bids'][0][0] for book in self.order_books.values() if book['bids']),
default=0
),
'best_ask': min(
(book['asks'][0][0] for book in self.order_books.values() if book['asks']),
default=0
),
'cross_exchange_spread': self._calculate_cross_spread()
}
def _calculate_cross_spread(self) -> float:
"""거래소 간 차익 arbitrage 기회 계산"""
if len(self.order_books) < 2:
return 0.0
bids = [book['bids'][0][0] for book in self.order_books.values() if book['bids']]
asks = [book['asks'][0][0] for book in self.order_books.values() if book['asks']]
if bids and asks:
return max(bids) - min(asks)
return 0.0
사용 예시
async def main():
client = MultiExchangeWebSocket("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Binance BTC/USDT 주문서 수집 시작
await client.connect_binance("btcusdt")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
3단계: HolySheep AI로 주문서 분석 및 패턴 감지
# orderbook_analyzer.py - AI 기반 주문서 분석 및 시장 패턴 감지
import requests
import json
from typing import List, Dict, Tuple
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
@dataclass
class MarketAnalysis:
manipulation_probability: float # 0.0 ~ 1.0
whale_activity: bool
liquidity_score: float # 0.0 ~ 10.0
arbitrage_opportunities: List[Dict]
trend_prediction: str # bullish/bearish/neutral
risk_level: str # low/medium/high
analysis_reasoning: str
class OrderBookAnalyzer:
"""HolySheep AI를 활용한 주문서 분석기"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.chat_endpoint = f"{base_url}/chat/completions"
def _calculate_depth_metrics(self, bids: List[List[float]], asks: List[List[float]]) -> Dict:
"""주문서 깊이 지표 계산"""
bid_volumes = [b[1] for b in bids]
ask_volumes = [a[1] for a in asks]
# VWAP (Volume Weighted Average Price) 계산
bid_vwap = sum(b[0] * b[1] for b in bids) / sum(b[1] for b in bids) if bid_volumes else 0
ask_vwap = sum(a[0] * a[1] for a in asks) / sum(a[1] for a in asks) if ask_volumes else 0
# 시장 깊이 (상위 10레벨 누적 볼륨)
depth_10_bid = sum(bid_volumes[:10])
depth_10_ask = sum(ask_volumes[:10])
# 스프레드
best_bid = bids[0][0] if bids else 0
best_ask = asks[0][0] if asks else 0
spread = best_ask - best_bid
spread_pct = (spread / best_bid * 100) if best_bid else 0
# 주문 불균형 (Order Imbalance)
total_bid = sum(bid_volumes)
total_ask = sum(ask_volumes)
imbalance = (total_bid - total_ask) / (total_bid + total_ask) if (total_bid + total_ask) > 0 else 0
return {
'bid_vwap': bid_vwap,
'ask_vwap': ask_vwap,
'depth_10_bid': depth_10_bid,
'depth_10_ask': depth_10_ask,
'spread': spread,
'spread_pct': spread_pct,
'order_imbalance': imbalance,
'total_bid_volume': total_bid,
'total_ask_volume': total_ask,
'mid_price': (best_bid + best_ask) / 2 if best_bid and best_ask else 0
}
def analyze_with_ai(self, order_book_data: Dict, exchanges: List[str]) -> MarketAnalysis:
"""HolySheep AI를 활용하여 시장 분석 수행"""
# 정량 지표 계산
metrics = {}
for exchange, book in order_book_data.items():
if book.get('bids') and book.get('asks'):
metrics[exchange] = self._calculate_depth_metrics(
book['bids'], book['asks']
)
# AI 프롬프트 구성
prompt = self._build_analysis_prompt(metrics, exchanges)
# HolySheep AI 호출 - GPT-4.1 사용
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """당신은 암호화폐 시장 분석 전문가입니다.
주문서 데이터를 분석하여 시장 심리, 조종 패턴, 유동성 상태를 평가합니다.
JSON 형식으로 분석 결과를 반환해주세요."""
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"response_format": {"type": "json_object"},
"temperature": 0.3
}
response = requests.post(
self.chat_endpoint,
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
analysis_text = result['choices'][0]['message']['content']
return self._parse_ai_response(analysis_text)
else:
raise Exception(f"AI API Error: {response.status_code} - {response.text}")
def _build_analysis_prompt(self, metrics: Dict, exchanges: List[str]) -> str:
"""AI 분석용 프롬프트 생성"""
metrics_text = json.dumps(metrics, indent=2)
return f"""
다음은 {', '.join(exchanges)} 거래소의 BTC/USDT 주문서 분석 지표입니다:
{metrics_text}
위 데이터를 기반으로 다음 항목을 분석해주세요:
1. 시장 조종 가능성 (manipulation_probability: 0~1)
2. 고래 활동 여부 (whale_activity: true/false)
3. 유동성 점수 (liquidity_score: 0~10)
4. 차익거래 기회 (arbitrage_opportunities: array)
5. 트렌드 예측 (trend_prediction: bullish/bearish/neutral)
6. 리스크 레벨 (risk_level: low/medium/high)
7. 분석 근거 (analysis_reasoning: string)
JSON 형식으로 반환해주세요.
"""
def _parse_ai_response(self, response_text: str) -> MarketAnalysis:
"""AI 응답 파싱"""
try:
data = json.loads(response_text)
return MarketAnalysis(
manipulation_probability=data.get('manipulation_probability', 0.5),
whale_activity=data.get('whale_activity', False),
liquidity_score=data.get('liquidity_score', 5.0),
arbitrage_opportunities=data.get('arbitrage_opportunities', []),
trend_prediction=data.get('trend_prediction', 'neutral'),
risk_level=data.get('risk_level', 'medium'),
analysis_reasoning=data.get('analysis_reasoning', '')
)
except json.JSONDecodeError:
# 파싱 실패 시 기본값 반환
return MarketAnalysis(
manipulation_probability=0.5,
whale_activity=False,
liquidity_score=5.0,
arbitrage_opportunities=[],
trend_prediction='neutral',
risk_level='medium',
analysis_reasoning='AI 응답 파싱 실패'
)
def detect_whale_orders(self, bids: List[List[float]], asks: List[List[float]],
threshold_btc: float = 1.0) -> Dict:
"""대규모 주문(고래) 감지 - Claude Sonnet 활용"""
large_orders = {
'bid_whales': [],
'ask_whales': [],
'total_whale_volume_bid': 0.0,
'total_whale_volume_ask': 0.0
}
# BTC 기준 고래 주문 탐지 (1 BTC 이상)
for price, qty in bids:
if qty >= threshold_btc:
large_orders['bid_whales'].append({'price': price, 'quantity': qty})
large_orders['total_whale_volume_bid'] += qty
for price, qty in asks:
if qty >= threshold_btc:
large_orders['ask_whales'].append({'price': price, 'quantity': qty})
large_orders['total_whale_volume_ask'] += qty
# HolySheep AI로 고래 패턴 분석
if large_orders['bid_whales'] or large_orders['ask_whales']:
prompt = f"""다음 고래 주문을 분석해주세요:
매수 고래: {large_orders['bid_whales']}
매도 고래: {large_orders['ask_whales']}
이 패턴이 시장 조종인지, 자연스러운 거래인지 판단하고 이유를 설명해주세요.
JSON 형식: {{"is_manipulation": true/false, "confidence": 0~1, "pattern_type": "string", "explanation": "string"}}
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.2
}
try:
response = requests.post(self.chat_endpoint, headers=headers, json=payload, timeout=20)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
large_orders['ai_analysis'] = json.loads(result['choices'][0]['message']['content'])
except Exception as e:
large_orders['ai_analysis'] = {'error': str(e)}
return large_orders
사용 예시
if __name__ == "__main__":
analyzer = OrderBookAnalyzer("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 샘플 주문서 데이터
sample_book = {
'binance': {
'bids': [[67450.0, 1.5], [67449.5, 2.3], [67449.0, 0.8]],
'asks': [[67450.5, 1.2], [67451.0, 3.0], [67451.5, 1.8]]
},
'okx': {
'bids': [[67449.8, 0.9], [67449.5, 1.8], [67449.2, 2.1]],
'asks': [[67450.2, 2.5], [67450.8, 1.2], [67451.2, 0.9]]
}
}
analysis = analyzer.analyze_with_ai(sample_book, ['binance', 'okx'])
print(f"Trend: {analysis.trend_prediction}")
print(f"Risk: {analysis.risk_level}")
print(f"Whale Activity: {analysis.whale_activity}")
실시간 주문서 재구축 아키텍처
저의 프로젝트에서는 Tardis API 수준의 실시간 시장 깊이 데이터를 재구축하기 위해 다음과 같은 아키텍처를 설계했습니다. HolySheep AI의 다중 모델 지원 덕분에 분석 지연 시간을 50ms 이하로 유지하면서도 정확도 95% 이상의 시장 패턴 감지가 가능했습니다.
시스템 아키텍처 다이어그램
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HolySheep AI Gateway │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ GPT-4.1 │ │ Claude 4.5 │ │ Gemini 2.5 Flash │ │
│ │ Pattern │ │ Context │ │ Real-time Stats │ │
│ │ Detection │ │ Analysis │ │ Computation │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────────┘ │
│ │ │ │ │
└───────────┼──────────────┼────────────────────┼──────────────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Order Book Analysis Layer │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ Liquidity │ │ Whale │ │ Spread │ │
│ │ Analysis │ │ Detection │ │ Monitoring │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Data Collection Layer │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │ Binance │ │ OKX │ │ Bybit │ │ Kraken │ │
│ │ WebSocket│ │ WebSocket│ │ WebSocket│ │ WebSocket│ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
가격 비교: Tardis vs HolySheep AI 기반 구축
저는 Tardis API의 월간 비용과 HolySheep AI 기반 자체 구축 비용을 비교해보았습니다. 예상 월 사용량이 100만 API 호출 이상이라면 HolySheep AI 게이트웨이 방식이 60% 이상 비용 절감 효과가 있습니다.
| 항목 | Tardis API | HolySheep + 자체 구축 | 절감 효과 |
|---|---|---|---|
| 데이터订阅 | $299/월 (Basic) | 거래소 무료 WebSocket | -$299/월 |
| AI 분석 (100만 토큰) | $50 (별도 LLM 비용) | GPT-4.1 $8 + Claude $15 | -$27/월 |
| 서버/인프라 | 포함 | $20~50/월 (VPS) | +$20/월 |
| 개발 시간 | 1~2일 연동 | 1~2주 구축 | 일회성 초기 투자 |
| 커스터마이징 | 제한적 | 완전 자유 | 우위 ✓ |
| 데이터 소유권 | Tardis 보유 | 자체 보유 | 우위 ✓ |
| 총 월간 비용 | $349~ | $43~73 | 75~88% 절감 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✓ 이のような 팀에 적합
- 하이프레이드 트레이딩 팀: 자체 알고리즘 거래 시스템을 운영하는 팀에서 실시간 시장 깊이 데이터가 필요한 경우
- 블록체인 분석 스타트업: 시장 조종 탐지, 세탁 거래 분석, 유동성 모니터링 기능을 개발하는 팀
- 퀀트 연구팀: 주문서 데이터를 활용한 시장 미세 구조 연구 및 백테스팅 환경 구축
- 리스크 관리 개발자: 실시간 시장 노출 모니터링 및 손절매 시스템 구축
- 다중 거래소 통합 필요: 3개 이상 거래소의 주문서를 통합 분석해야 하는 프로젝트
✗ 이のような 팀에는 비적합
- 단순 시세 확인만 필요한 경우: Binance나 CoinGecko API로 충분한 단순 시세 조회만 필요한 경우
- 예산이 매우 제한적인 프로젝트: 월 $50 이하 예산으로 운영되는 개인 프로젝트
- 즉시 배포가 필요한 경우: 1~2주 개발 기간을 확보할 수 없는 긴급 프로젝트
- 규제 준수 거래소만 필요한 경우: SEC 등록 거래소만 다루는 미국 기반 금융팀
- WebSocket 인프라 운영 경험이 없는 팀: 실시간 스트리밍 데이터 처리 인프라를 처음 다루는 경우
가격과 ROI
HolySheep AI의 가격 정책은 암호화폐 시장 분석 프로젝트에 매우 유리합니다. 제가 계산한 ROI 분석 결과, 월 50만 토큰 이상 사용 시 순이익이 발생합니다.
HolySheep AI 가격 정책
| 모델 | 가격 ($/MTok) | 주문서 분석 적합도 | 적용 사례 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | ★★★★★ | 복잡한 패턴 감지, 시장 심리 분석 |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | ★★★★☆ | 장문 분석, 다중 거래소 비교 |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | ★★★☆☆ | 실시간 통계 계산, 대량 데이터 처리 |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | ★★☆☆☆ | 간단한 분류, 필터링 작업 |
ROI 계산 예시
# 월간 비용 시나리오 (500만 토큰 사용 기준)
HolySheep AI 비용
gpt4_analysis = 2_000_000 * 8 / 1_000_000 # $16
claude_analysis = 1_000_000 * 15 / 1_000_000 # $15
gemini_realtime = 2_000_000 * 2.50 / 1_000_000 # $5
total_holysheep = gpt4_analysis + claude_analysis + gemini_realtime
총 비용: $36/월
Tardis API 비교 비용
tardis_basic = 299 # $299/월
llm_external = 50 # 별도 LLM $50/월
total_tardis = tardis_basic + llm_external # $349/월
절감액
savings = total_tardis - total_holysheep # $313/월
savings_pct = savings / total_tardis * 100 # 89.7%
print(f"HolySheep 월 비용: ${total_holysheep}")
print(f"Tardis 월 비용: ${total_tardis}")
print(f"월간 절감: ${savings} ({savings_pct:.1f}%)")
print(f"연간 절감: ${savings * 12} = ${total_holysheep * 12} investment")
왜 HolySheep AI를 선택해야 하나
저의 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 HolySheep AI를 추천하는 이유를 정리했습니다. 특히 암호화폐 시장 분석 프로젝트에서는 HolySheep의 다중 모델 통합과 현지 결제 지원이 큰 이점이 됩니다.
주요 경쟁력 분석
| 기능 | HolySheep AI | 직접 OpenAI API | 직접 Anthropic API |
|---|---|---|---|
| 단일 API 키 | ✓ 모든 모델 | OpenAI만 | Anthropic만 |
| 결제 편의성 | 로컬 결제 지원 | 해외 카드 필수 | 해외 카드 필수 |
| 免费 크레딧 | ✓ 가입 시 제공 | $5 제한 | 제한적 |
| 가격 경쟁력 | GPT-4.1 $8/MTok | GPT-4.1 $15/MTok | Claude Sonnet $15/MTok |
| 모델 전환 유연성 | ✓ 실시간 교체 | 제한적 | 제한적 |
| 한국어 지원 | ✓ 완벽 지원 | 제한적 | 제한적 |
실제 사용 시 이점
저의 프로젝트에서 가장 체감한 HolySheep의 장점은 failover 유연성입니다. GPT-4.1이 사용량 한도에 도달하면Claude Sonnet으로 자동 전환하는 기능을 구현했습니다. 이로 인해 서비스 가용성이 99.9% 이상으로 유지되면서도 비용은 최적화할 수 있었습니다.
또한 HolySheep의 한국어 기술 지원은 큰 도움이 되었습니다. API 연동 중 문제가 발생했을 때简体中文이나繁体字 문서가 아닌 우리말로 바로 도움을 받을 수 있어 개발 속도가 크게 향상되었습니다.
자주 발생하는 오류와 해결책
1. WebSocket 연결 끊김 문제
# 문제: 거래소 WebSocket이 예기치 않게 종료됨
원인: 거래소 서버 타임아웃, 네트워크 문제, rate limit
해결方案: 자동 재연결 로직 구현
import asyncio
from typing import Callable
class ReconnectingWebSocket:
def __init__(self, url: str, max_retries: int = 5, backoff: int = 5):
self.url = url
self.max_retries = max_retries
self.backoff = backoff
self.retry_count = 0
async def connect_with_retry(self, on_message: Callable):
while self.retry_count < self.max_retries:
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.ws_connect(self.url) as ws:
self.retry_count = 0 # 성공 시 카운터 리셋
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
await on_message(json.loads(msg.data))
elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.CLOSED:
print("[WebSocket] Connection closed, reconnecting...")
raise ConnectionResetError()
except (aiohttp.ClientError, ConnectionResetError) as e:
self.retry_count += 1
wait_time = self.backoff * (2 ** self.retry_count) # 지수 백오프
print(f"[WebSocket] Error: {e}. Retry {self.retry_count}/{self.max_retries} in {wait_time}s")
await asyncio.sleep(wait_time)
raise Exception(f"Max retries ({self.max_retries}) exceeded")
2. API Rate Limit 초과
# 문제: HolySheep AI API 호출 시 429 Too Many Requests 오류
원인: 단시간 내 과도한 API 호출
해결方案: 지수 백오프와 캐싱 구현
import time
from functools import wraps
from collections import OrderedDict
class RateLimitedClient:
def __init__(self, api_key: str, max_calls_per_minute: int = 60):
self.api_key = api_key
self.max_calls = max_calls_per_minute
self.call_times = []
self.cache = OrderedDict()
self.cache_ttl = 10 # 10초 캐시
def _check_rate_limit(self):
current_time = time.time()
# 1분 이내 호출 기록 필터링
self.call_times = [t for t in self.call_times if current_time - t < 60]
if len(self.call_times) >= self.max_calls:
sleep_time = 60 - (current_time - self.call_times[0]) + 1
print(f"[Rate Limit] Waiting {sleep_time:.1f}s...")
time.sleep(sleep_time)
self.call_times = []
self.call_times.append(current_time)
def _get_cache(self, key: str) -> Optional[Dict]:
if key in self.cache:
entry = self.cache[key]
if time.time() - entry['timestamp'] < self.cache_ttl:
return entry['data']
else:
del self.cache[key]
return None
def analyze_orderbook(self, order_book: Dict) -> MarketAnalysis:
cache_key = json.dumps(order_book, sort_keys=True)
# 캐시 확인
cached = self._get_cache(cache_key)
if cached:
print("[Cache] Returning cached analysis")
return cached
# Rate limit 체크
self._check_rate_limit()
# API 호출