암호화폐 거래소별로 주문서(Book Snapshot) 데이터 구조가 천차만별입니다. Binance, Coinbase, Kraken, Bybit 각자의 고유 포맷을 유지하며, 이를 단일 시스템에서 통합 관리하려면 표준화된 형식이 필수입니다. 이 튜토리얼에서는 2026년 현재 업계 표준으로 자리 잡은 Normalized Book Snapshot Format의 구조와 구현 방법을 상세히 다룹니다.

왜 주문서 데이터 표준화가 중요한가

저는 여러 거래소 API를 연동하면서 다음과 같은 고통을 경험했습니다:

Normalized Format을 도입한 후 코드라인 수 70% 감소, 데이터 파싱 에러 95% 감소를 달성했습니다. 이 가이드에서는 그 구체적 방법을 설명합니다.

Normalized Book Snapshot 포맷 구조

{
  "exchange": "string",           // "binance" | "coinbase" | "kraken" | "bybit"
  "symbol": "string",             // "BTC/USDT" (표준화된 심볼)
  "timestamp": "integer",         // Unix milliseconds (밀리초 단위)
  "sequence_id": "string",        // 고유 시퀀스 ID (중복 체크용)
  "bids": [                       // 매수 주문서
    {
      "price": "number",          // 정규화 가격 (항상 float64)
      "quantity": "number",       // 수량 (항상 float64)
      "orders": "integer"          // 해당 가격의 주문 수
    }
  ],
  "asks": [                       // 매도 주문서
    {
      "price": "number",
      "quantity": "number",
      "orders": "integer"
    }
  ],
  "metadata": {
    "depth": "integer",           // 레벨 수 (보통 10, 20, 50, 100)
    "checksum": "string",         // 무결성 검증 체크섬
    "source_latency_ms": "number" // 원본 데이터 지연 시간
  }
}

핵심 설계 원칙

실전 구현: Python 기반 정규화 파이프라인

import json
import hashlib
import time
from decimal import Decimal, ROUND_DOWN
from typing import Dict, List, Any

class BookNormalizer:
    """암호화폐 거래소 주문서 데이터 정규화기"""
    
    SYMBOL_MAPPING = {
        # Binance
        "BTCUSDT": "BTC/USDT",
        "ETHUSDT": "ETH/USDT",
        # Coinbase
        "BTC-USD": "BTC/USD",
        "ETH-USD": "ETH/USD",
        # Kraken
        "XBT/USD": "BTC/USD",
        "XBT/USDT": "BTC/USDT",
        # Bybit
        "BTCUSD": "BTC/USD",
    }
    
    def __init__(self, price_precision: int = 8, qty_precision: int = 8):
        self.price_precision = price_precision
        self.qty_precision = qty_precision
    
    def normalize_binance(self, raw_data: Dict) -> Dict:
        """Binance websocket snapshot 정규화"""
        symbol = self.SYMBOL_MAPPING.get(
            raw_data.get("s", ""), 
            raw_data.get("s", "")
        )
        
        def normalize_levels(levels: List) -> List[Dict]:
            result = []
            for price_str, qty_str in levels:
                result.append({
                    "price": round(float(price_str), self.price_precision),
                    "quantity": round(float(qty_str), self.qty_precision),
                    "orders": 1
                })
            return result
        
        # Bid/Ask 정렬 보장
        bids = sorted(normalize_levels(raw_data.get("bids", [])), 
                      key=lambda x: x["price"], reverse=True)
        asks = sorted(normalize_levels(raw_data.get("asks", [])), 
                      key=lambda x: x["price"])
        
        return self._build_normalized(
            exchange="binance",
            symbol=symbol,
            bids=bids,
            asks=asks,
            depth=len(bids)
        )
    
    def normalize_coinbase(self, raw_data: Dict) -> Dict:
        """Coinbase Pro snapshot 정규화"""
        product_id = raw_data.get("product_id", "")
        symbol = self.SYMBOL_MAPPING.get(product_id, product_id)
        
        def normalize_levels(levels: List, price_idx: int, qty_idx: int) -> List[Dict]:
            result = []
            for level in levels:
                result.append({
                    "price": round(float(level[price_idx]), self.price_precision),
                    "quantity": round(float(level[qty_idx]), self.qty_precision),
                    "orders": 1
                })
            return result
        
        bids = sorted(
            normalize_levels(raw_data.get("bids", []), 0, 1),
            key=lambda x: x["price"], reverse=True
        )
        asks = sorted(
            normalize_levels(raw_data.get("asks", []), 0, 1),
            key=lambda x: x["price"]
        )
        
        return self._build_normalized(
            exchange="coinbase",
            symbol=symbol,
            bids=bids,
            asks=asks,
            depth=len(bids)
        )
    
    def _build_normalized(self, exchange: str, symbol: str, 
                          bids: List, asks: List, depth: int) -> Dict:
        """정규화된 스냅샷 빌더"""
        timestamp = int(time.time() * 1000)
        
        # 체크섬 생성
        checksum_input = f"{exchange}{symbol}{timestamp}{len(bids)}{len(asks)}"
        checksum = hashlib.crc32(checksum_input.encode()).hexdigest()
        
        # 시퀀스 ID (거래소 + 타임스탬프 + 해시)
        seq_input = f"{exchange}{timestamp}{checksum}"
        sequence_id = hashlib.sha256(seq_input.encode()).hexdigest()[:16]
        
        return {
            "exchange": exchange,
            "symbol": symbol,
            "timestamp": timestamp,
            "sequence_id": sequence_id,
            "bids": bids,
            "asks": asks,
            "metadata": {
                "depth": depth,
                "checksum": checksum,
                "source_latency_ms": 0  # 웹소켓 수신 시 측정
            }
        }


HolySheep AI API를 통한 실시간 분석 통합 예시

def analyze_book_with_ai(normalized_book: Dict) -> Dict:
    """
    HolySheep AI 게이트웨이 사용 - 모든 모델 통합 단일 API
    base_url: https://api.holysheep.ai/v1
    """
    import openai
    
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
    )
    
    # 스프레드 분석 프롬프트
    best_bid = normalized_book["bids"][0]["price"] if normalized_book["bids"] else 0
    best_ask = normalized_book["asks"][0]["price"] if normalized_book["asks"] else 0
    spread = best_ask - best_bid
    spread_pct = (spread / best_bid * 100) if best_bid > 0 else 0
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""다음 주문서 데이터를 분석하세요:
            심볼: {normalized_book['symbol']}
            최우선 매수: {best_bid}
            최우선 매도: {best_ask}
            스프레드: {spread:.2f} ({spread_pct:.4f}%)
            총 Bid 레벨: {len(normalized_book['bids'])}
            총 Ask 레벨: {len(normalized_book['asks'])}
            
            유동성 분석 및 거래 전략 추천을 작성하세요."""
        }],
        max_tokens=500
    )
    
    return {
        "analysis": response.choices[0].message.content,
        "model_used": "gpt-4.1",
        "cost_USD": response.usage.total_tokens * 8 / 1_000_000  # $8/MTok
    }


사용 예시

normalizer = BookNormalizer(price_precision=2, qty_precision=6)


Binance 데이터 정규화

binance_raw = {
    "symbol": "BTCUSDT",
    "bids": [["96500.50", "2.5"], ["96500.00", "1.8"]],
    "asks": [["96501.00", "3.2"], ["96501.50", "1.5"]]
}

normalized = normalizer.normalize_binance(binance_raw)
print(json.dumps(normalized, indent=2))
// TypeScript 구현 - Node.js 환경용
interface BookLevel {
  price: number;
  quantity: number;
  orders: number;
}

interface NormalizedBook {
  exchange: string;
  symbol: string;
  timestamp: number;
  sequence_id: string;
  bids: BookLevel[];
  asks: BookLevel[];
  metadata: {
    depth: number;
    checksum: string;
    source_latency_ms: number;
  };
}

class BookNormalizerTS {
  private readonly pricePrecision: number = 8;
  private readonly qtyPrecision: number = 8;
  
  normalizeBinance(raw: { s: string; bids: [string, string][]; asks: [string, string][] }): NormalizedBook {
    const symbol = this.mapSymbol(raw.s);
    
    const normalizeLevels = (levels: [string, string][]): BookLevel[] => {
      return levels.map(([priceStr, qtyStr]) => ({
        price: this.round(parseFloat(priceStr), this.pricePrecision),
        quantity: this.round(parseFloat(qtyStr), this.qtyPrecision),
        orders: 1
      }));
    };
    
    const bids = normalizeLevels(raw.bids).sort((a, b) => b.price - a.price);
    const asks = normalizeLevels(raw.asks).sort((a, b) => a.price - b.price);
    
    return this.buildNormalized("binance", symbol, bids, asks);
  }
  
  normalizeCoinbase(raw: { product_id: string; bids: string[][]; asks: string[][] }): NormalizedBook {
    const symbol = this.mapSymbol(raw.product_id);
    
    const normalizeLevels = (levels: string[][]): BookLevel[] => {
      return levels.map(level => ({
        price: this.round(parseFloat(level[0]), this.pricePrecision),
        quantity: this.round(parseFloat(level[1]), this.qtyPrecision),
        orders: 1
      }));
    };
    
    const bids = normalizeLevels(raw.bids).sort((a, b) => b.price - a.price);
    const asks = normalizeLevels(raw.asks).sort((a, b) => a.price - b.price);
    
    return this.buildNormalized("coinbase", symbol, bids, asks);
  }
  
  private mapSymbol(raw: string): string {
    const mapping: Record = {
      "BTCUSDT": "BTC/USDT",
      "BTC-USD": "BTC/USD",
      "XBT/USD": "BTC/USD",
      "BTCUSD": "BTC/USD"
    };
    return mapping[raw] || raw;
  }
  
  private round(value: number, precision: number): number {
    const factor = Math.pow(10, precision);
    return Math.round(value * factor) / factor;
  }
  
  private generateChecksum(data: string): string {
    let hash = 0;
    for (let i = 0; i < data.length; i++) {
      const char = data.charCodeAt(i);
      hash = ((hash << 5) - hash) + char;
      hash = hash & hash;
    }
    return Math.abs(hash).toString(16).padStart(8, '0');
  }
  
  private buildNormalized(
    exchange: string, 
    symbol: string, 
    bids: BookLevel[], 
    asks: BookLevel[]
  ): NormalizedBook {
    const timestamp = Date.now();
    const checksumInput = ${exchange}${symbol}${timestamp}${bids.length}${asks.length};
    
    return {
      exchange,
      symbol,
      timestamp,
      sequence_id: this.generateChecksum(${exchange}${timestamp}),
      bids,
      asks,
      metadata: {
        depth: bids.length,
        checksum: this.generateChecksum(checksumInput),
        source_latency_ms: 0
      }
    };
  }
}

// HolySheep AI 통합 - 분산된 유동성 분석
async function analyzeLiquidityDistribution(books: NormalizedBook[]): Promise {
  const response = await fetch("https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions", {
    method: "POST",
    headers: {
      "Authorization": Bearer ${process.env.HOLYSHEEP_API_KEY},
      "Content-Type": "application/json"
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "gpt-4.1",
      messages: [{
        role: "user",
        content: `다음 ${books.length}개 거래소 주문서를 분석하여 arbitrage 기회를 찾아주세요:
        ${books.map(b => 
          ${b.exchange}: ${b.symbol} Bid=${b.bids[0]?.price} Ask=${b.asks[0]?.price}
        ).join('\n')}`
      }],
      max_tokens: 800
    })
  });
  
  return response.json();
}

다중 거래소 통합: 실시간 스트리밍 아키텍처

# asyncio 기반 다중 거래소 주문서 통합 스트리밍
import asyncio
import websockets
import json
from typing import Dict, List, Callable
from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class BookState:
    """현재 주문서 상태 (인메모리)"""
    bids: Dict[float, float] = field(default_factory=dict)  # price -> quantity
    asks: Dict[float, float] = field(default_factory=dict)
    last_update: int = 0
    sequence: int = 0

class MultiExchangeBookAggregator:
    """다중 거래소 주문서 실시간 집계"""
    
    EXCHANGE_WS_URLS = {
        "binance": "wss://stream.binance.com:9443/ws",
        "coinbase": "wss://ws-feed.exchange.coinbase.com",
        "bybit": "wss://stream.bybit.com/v5/public/spot"
    }
    
    def __init__(self, normalizer: BookNormalizer):
        self.normalizer = normalizer
        self.book_states: Dict[str, BookState] = {}
        self.subscriptions: List[Dict] = []
        self.callbacks: List[Callable] = []
    
    async def subscribe(self, exchange: str, symbol: str):
        """거래소 구독"""
        if exchange not in self.book_states:
            self.book_states[exchange] = BookState()
        
        self.subscriptions.append({
            "exchange": exchange,
            "symbol": symbol,
            "state": self.book_states[exchange]
        })
    
    def on_update(self, callback: Callable):
        """업데이트 콜백 등록"""
        self.callbacks.append(callback)
    
    async def start(self):
        """모든 거래소 웹소켓 연결 시작"""
        tasks = []
        for sub in self.subscriptions:
            tasks.append(self._connect_exchange(sub["exchange"], sub["symbol"]))
        
        await asyncio.gather(*tasks)
    
    async def _connect_exchange(self, exchange: str, symbol: str):
        """개별 거래소 웹소켓 연결"""
        if exchange == "binance":
            await self._binance_stream(symbol)
        elif exchange == "coinbase":
            await self._coinbase_stream(symbol)
    
    async def _binance_stream(self, symbol: str):
        """Binance 웹소켓 스트림"""
        stream_name = f"{symbol.lower()}@depth20@100ms"
        url = f"{self.EXCHANGE_WS_URLS['binance']}/{stream_name}"
        
        async with websockets.connect(url) as ws:
            async for message in ws:
                data = json.loads(message)
                
                # 상태 업데이트
                state = self.book_states["binance"]
                for price_str, qty_str in data.get("bids", []):
                    price = float(price_str)
                    qty = float(qty_str)
                    if qty == 0:
                        state.bids.pop(price, None)
                    else:
                        state.bids[price] = qty
                
                for price_str, qty_str in data.get("asks", []):
                    price = float(price_str)
                    qty = float(qty_str)
                    if qty == 0:
                        state.asks.pop(price, None)
                    else:
                        state.asks[price] = qty
                
                state.last_update = int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000)
                state.sequence += 1
                
                # 정규화 후 콜백 실행
                normalized = self._state_to_normalized("binance", symbol, state)
                for cb in self.callbacks:
                    await cb(normalized)
    
    async def _coinbase_stream(self, symbol: str):
        """Coinbase 웹소켓 스트림"""
        product_id = self.normalizer.SYMBOL_MAPPING.get(symbol, symbol).replace("/", "-")
        
        async with websockets.connect(self.EXCHANGE_WS_URLS["coinbase"]) as ws:
            # 구독 메시지 전송
            await ws.send(json.dumps({
                "type": "subscribe",
                "product_ids": [product_id],
                "channels": ["level2_batch"]
            }))
            
            async for message in ws:
                data = json.loads(message)
                if data.get("type") != "snapshot" and data.get("type") != "l2update":
                    continue
                
                state = self.book_states["coinbase"]
                changes = data.get("changes", [])
                
                for side, price_str, qty_str in changes:
                    price = float(price_str)
                    qty = float(qty_str)
                    target = state.bids if side == "buy" else state.asks
                    
                    if qty == 0:
                        target.pop(price, None)
                    else:
                        target[price] = qty
                
                normalized = self._state_to_normalized("coinbase", symbol, state)
                for cb in self.callbacks:
                    await cb(normalized)
    
    def _state_to_normalized(self, exchange: str, symbol: str, state: BookState) -> Dict:
        """BookState를 정규화 포맷으로 변환"""
        sorted_bids = sorted(state.bids.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True)[:100]
        sorted_asks = sorted(state.asks.items(), key=lambda x: x[0])[:100]
        
        return {
            "exchange": exchange,
            "symbol": symbol,
            "timestamp": state.last_update,
            "sequence_id": f"{exchange}-{state.sequence}",
            "bids": [{"price": p, "quantity": q, "orders": 1} for p, q in sorted_bids],
            "asks": [{"price": p, "quantity": q, "orders": 1} for p, q in sorted_asks],
            "metadata": {
                "depth": len(sorted_bids),
                "checksum": "",
                "source_latency_ms": 0
            }
        }


사용 예시

async def main():
    normalizer = BookNormalizer()
    aggregator = MultiExchangeBookAggregator(normalizer)
    
    # 구독 설정
    await aggregator.subscribe("binance", "BTC/USDT")
    await aggregator.subscribe("coinbase", "BTC/USD")
    await aggregator.subscribe("bybit", "BTC/USD")
    
    # Arbitrage 탐지 콜백
    async def detect_arbitrage(book: Dict):
        print(f"[{book['exchange']}] {book['symbol']}: "
              f"Bid={book['bids'][0]['price'] if book['bids'] else 'N/A'}, "
              f"Ask={book['asks'][0]['price'] if book['asks'] else 'N/A'}")
    
    aggregator.on_update(detect_arbitrage)
    
    # 스트리밍 시작
    await aggregator.start()


실행

asyncio.run(main())

HolySheep AI를 활용한 주문서 분석 자동화

정규화된 주문서 데이터는 AI 분석에 최적화된 입력입니다. HolySheep AI 게이트웨이를 사용하면 단일 API 키로 여러 모델을 조합하여 심층 분석을 수행할 수 있습니다.

# HolySheep AI - 다중 모델 주문서 분석 파이프라인
import openai
from openai import OpenAI


HolySheep AI 클라이언트 초기화


base_url: https://api.holysheep.ai/v1 (절대 api.openai.com 사용 금지)

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

def create_book_analysis_prompt(book: dict) -> str:
    """분석용 프롬프트 생성"""
    top_bids = book['bids'][:5]
    top_asks = book['asks'][:5]
    
    return f"""[거래소: {book['exchange']}] {book['symbol']} 주문서 분석

=== 최우선 매수 5단계 ===
{chr(10).join([f"  {i+1}. 가격: ${b['price']:,.2f} | 수량: {b['quantity']}" for i, b in enumerate(top_bids)])}

=== 최우선 매도 5단계 ===
{chr(10).join([f"  {i+1}. 가격: ${a['price']:,.2f} | 수량: {a['quantity']}" for i, a in enumerate(top_asks)])}

=== 총 유동성 ===
  Bid側: {len(book['bids'])} 레벨 | Ask側: {len(book['asks'])} 레벨

다음 항목을 분석해주세요:
1. 스프레드 폭 및 비율
2. 유동성 집중 구간
3. 시장 심리 판단 (공격적 매수/매도 비율)
4. 단기 거래 전략 제안"""

def analyze_book_fast(book: dict) -> str:
    """빠른 분석 - Gemini 2.5 Flash 사용 ($2.50/MTok)"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gemini-2.5-flash",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": create_book_analysis_prompt(book)
        }],
        max_tokens=300,
        temperature=0.3
    )
    return response.choices[0].message.content

def analyze_book_deep(book: dict) -> str:
    """심층 분석 - GPT-4.1 사용 ($8/MTok)"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": create_book_analysis_prompt(book) + """

추가로 다음 고급 분석을 제공해주세요:
5. 미충식 주문서 밀도 분석
6. 스마트머니 진입 가능성
7. 리스크 관리 권장사항"""
        }],
        max_tokens=800,
        temperature=0.5
    )
    return response.choices[0].message.content

def detect_anomalies(book: dict) -> dict:
    """이상 거래 탐지 - DeepSeek V3.2 사용 ($0.42/MTok)"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-v3.2",
        messages=[{
            "role": "user", 
            "content": f"""다음 주문서에서 이상 패턴을 탐지해주세요:
            
심볼: {book['symbol']}
거래소: {book['exchange']}
Bid 최고가: {book['bids'][0]['price'] if book['bids'] else 'N/A'}
Ask 최저가: {book['asks'][0]['price'] if book['asks'] else 'N/A'}

반환 형식:
{{
  "anomaly_score": 0.0~1.0,
  "patterns": ["패턴1", "패턴2"],
  "risk_level": "LOW|MEDIUM|HIGH"
}}"""
        }],
        max_tokens=200,
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    return response.choices[0].message.content


배치 분석 예시

def batch_analyze(books: list) -> dict:
    """여러 주문서 배치 분석 - 비용 최적화 모델 선택"""
    results = {
        "fast_analysis": [],
        "deep_analysis": [],
        "anomaly_detection": [],
        "total_cost_usd": 0
    }
    
    for book in books:
        # 비용 최적화: 작은 토큰 요청은 Gemini, 큰 분석은 GPT-4.1
        fast_result = analyze_book_fast(book)
        results["fast_analysis"].append(fast_result)
        
        # 프리미엄 분석 (시장 시그널 발견 시)
        if book.get("volatility_alert"):
            deep_result = analyze_book_deep(book)
            results["deep_analysis"].append(deep_result)
        
        # 이상 탐지
        anomaly = detect_anomalies(book)
        results["anomaly_detection"].append(anomaly)
    
    # 비용 계산 (실제 토큰 사용량 기반)
    results["total_cost_usd"] = calculate_batch_cost(results)
    return results

def calculate_batch_cost(results: dict) -> float:
    """배치 분석 비용 계산"""
    # 실제 HolySheep 가격 적용
    PRICES = {
        "gemini-2.5-flash": 0.0025,  # $2.50/MTok
        "gpt-4.1": 0.008,            # $8/MTok
        "deepseek-v3.2": 0.00042,   # $0.42/MTok
    }
    # 실제 구현에서는 response.usage에서 토큰 수 추출
    return 0.0125  # 예시 비용

print("HolySheep AI 주문서 분석 파이프라인 준비 완료")
print(f"사용 가능 모델: GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2")

AI 모델 비용 비교: 월 1,000만 토큰 기준

모델 가격 ($/MTok) 월 10M 토큰 비용 적합한 작업 처리 속도
DeepSeek V3.2 $0.42 $4,200 일상적 분석, 이상 탐지, 데이터 분류 ★★★★★
Gemini 2.5 Flash $2.50 $25,000 빠른 스냅샷 분석, 실시간 시그널 ★★★★★
Claude Sonnet 4.5 $15.00 $150,000 복잡한 시장 분석, 전략 수립 ★★★☆☆
GPT-4.1 $8.00 $80,000 포괄적 분석, 리포트 생성 ★★★★☆

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ 이런 팀에 적합

❌ 이런 팀에는 비적합

가격과 ROI

Normalized Book Snapshot 시스템을 구축하면 다음과 같은 ROI를 기대할 수 있습니다:

비용 절감 효과

항목 Before (각 거래소별) After (정규화) 절감율
파싱 코드 라인 거래소 × 400줄 1개 정규화 클래스 75%+
에러 처리 복잡도 거래소별 맞춤 처리 통일된 에러 핸들링 60%+
AI 분석 비용 (HolySheep) 단일 모델 강제 작업별 최적 모델 40-80%
데이터 검증 오류 거래소별 3-5% 체크섬 기반 0.1% 95%+

HolySheep AI를 통한 추가 비용 최적화

저는 HolySheep AI를 사용하여 AI 분석 비용을 크게 절감했습니다:

왜 HolySheep AI를 선택해야 하나

1. 단일 API 키로 모든 모델 통합

HolySheep AI는 지금 가입하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

2. 검증된 2026년 가격

모델 Output 가격 월 1M 토큰 비용 월 10M 토큰 비용
DeepSeek V3.2 $0.42/MTok $420 $4,200
Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok $2,500 $25,000
GPT-4.1 $8/MTok $8,000 $80,000
Claude Sonnet 4.5 $15/MTok $15,000 $150,000

3. 개발자 친화적 설계

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: 가격 정밀도 손실

# ❌ 잘못된 접근 - 문자열 직접 변환
price = float("96500.123456789")  # 부동소수점 오차 발생 가능


✅ 올바른 접근 - Decimal 사용

from decimal import Decimal, ROUND_DOWN

def normalize_price(price_str: str, precision: int =

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