저는 현재 QuantFund 레버리지 트레이딩 플랫폼을 운영하는 퀀트 개발자입니다. 3년 넘게 암호화폐 시장을 데이터 기반으로 분석하면서 통계 차익거래(statistical arbitrage) 전략을 구축해왔고, 그 과정에서 AI 기반 데이터 처리 파이프라인의 중요성을 체감했습니다. 이번 포스팅에서는 HolySheep AI를 활용하여 암호화폐 통계 차익거래에 필요한 데이터를 효과적으로 수집하고, 모델 학습에 적합한 피처를 엔지니어링하는 방법을 실전 코드와 함께 설명드리겠습니다.
통계 차익거래란 무엇인가
통계 차익거래는 두 개 이상의 자산 간 일시적인 가격 불균형(mispricing)을 통계적으로 탐지하여 수익을내는 전략입니다. 암호화폐 시장에서는:
- 교차 거래소 차익거래: Binance, Bybit, OKX 등 거래소 간 BTC/USDT 가격 차이 활용
- 쌍별 스프레드 거래: BTC/ETH, ETH/SOL 등 상관관계가 높은 쌍의 스프레드(mean reversion) 이용
- 기어율(Funding Rate) 차익: 선물 프리미엄 vs 현물 반감기 활용
- DEX-On-Chain arbitrage: Uniswap vs Binance 스마트 체인 간 가격 격차 포착
저는 HolySheep AI의 단일 API 키로 여러 AI 모델을 조합하여 시장 비효율성을 더 빠르게 탐지하는 파이프라인을 구축했습니다. 특히 Claude Sonnet 4.5의 장문 컨텍스트 처리로 복잡한 시장 패턴 분석과 HolySheep의 $0.42/MTok 초저가 DeepSeek V3.2를 활용한 대량 피처 생성 파이프라인을 병행하면 비용 대비 효율이 극대화됩니다.
필수 라이브러리 설치 및 환경 설정
# 프로젝트 초기 설정
pip install requests pandas numpy scipy statsmodels
pip install python-coinbaseadvanced python-binance python-okx
pip install asyncio aiohttp websockets pandas-profiling
import os
import json
import time
import asyncio
import requests
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass, field
from collections import deque
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
=============================================
HolySheep AI API 설정 — 모든 AI 모델 통합 엔드포인트
=============================================
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HolySheep에서 사용할 모델 선택 (비용 최적화 조합)
DeepSeek V3.2: $0.42/MTok — 대량 피처 생성·전처리용
Claude Sonnet 4.5: $15/MTok — 복잡한 시장 패턴·스enticiment 분석용
Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok — 실시간 신호 생성·요약용
class HolySheepAIClient:
"""HolySheep AI API 래퍼 — 단일 키로 모든 주요 모델 지원"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
def chat_completion(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
temperature: float = 0.7,
max_tokens: int = 2048
) -> dict:
"""AI 모델 호출 — HolySheep 단일 엔드포인트"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature": temperature,
"max_tokens": max_tokens
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
return response.json()
def batch_analysis(self, queries: List[str], model: str = "deepseek-chat") -> List[str]:
"""배치 분석 — HolySheep 비용 최적화 (DeepSeek V3.2)"""
results = []
for query in queries:
try:
response = self.chat_completion(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": query}]
)
results.append(
response["choices"][0]["message"]["content"]
)
except Exception as e:
print(f"[HolySheep 오류] {e}")
results.append("")
return results
HolySheep AI 클라이언트 초기화
holy_sheep = HolySheepAIClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
print("✅ HolySheep AI 클라이언트 초기화 완료")
print(f" 📡 Base URL: {HOLYSHEEP_BASE_URL}")
실시간 암호화폐 가격 데이터 수집 파이프라인
@dataclass
class CryptoTicker:
"""암호화폐 티커 데이터 구조"""
exchange: str
symbol: str
bid_price: float
ask_price: float
bid_volume: float
ask_volume: float
timestamp: int
mid_price: float = field(init=False)
def __post_init__(self):
self.mid_price = (self.bid_price + self.ask_price) / 2
self.spread = self.ask_price - self.bid_price
self.spread_bps = (self.spread / self.mid_price) * 10000
class MultiExchangeDataCollector:
"""
다중 거래소 실시간 데이터 수집기
Binance, Bybit, OKX, Coinbase에서 동시 수집
HolySheep AI로 시장 이벤트 자동 분석 파이프라인 통합
"""
BASE_URLS = {
"binance": "https://api.binance.com",
"bybit": "https://api.bybit.com",
"okx": "https://www.okx.com",
"coinbase": "https://api.exchange.coinbase.com",
}
def __init__(self, symbols: List[str], exchanges: List[str]):
self.symbols = symbols
self.exchanges = exchanges
self.ticker_buffer: Dict[str, deque] = {
ex: deque(maxlen=1000) for ex in exchanges
}
self.last_fetch_time: Dict[str, float] = {}
self.min_fetch_interval = 0.1 # 100ms
def fetch_binance_orderbook(self, symbol: str) -> Optional[CryptoTicker]:
"""Binance USDT-M 선물 호가창 조회"""
try:
url = f"{self.BASE_URLS['binance']}/api/v3/ticker/bookTicker"
params = {"symbol": symbol.replace("/", "")}
response = requests.get(url, params=params, timeout=5)
data = response.json()
return CryptoTicker(
exchange="binance",
symbol=symbol,
bid_price=float(data["bidPrice"]),
ask_price=float(data["askPrice"]),
bid_volume=float(data["bidQty"]),
ask_volume=float(data["askQty"]),
timestamp=int(time.time() * 1000)
)
except Exception as e:
print(f"[Binance 오류] {symbol}: {e}")
return None
def fetch_bybit_orderbook(self, symbol: str) -> Optional[CryptoTicker]:
"""Bybit 선물 호가창 조회"""
try:
url = f"{self.BASE_URLS['bybit']}/v5/market/tickers"
params = {
"category": "linear",
"symbol": symbol.replace("/", "").replace("USDT", "USDT")
}
response = requests.get(url, params=params, timeout=5)
data = response.json()["result"]["list"][0]
return CryptoTicker(
exchange="bybit",
symbol=symbol,
bid_price=float(data["bid1Price"]),
ask_price=float(data["ask1Price"]),
bid_volume=float(data["bid1Size"]),
ask_volume=float(data["ask1Size"]),
timestamp=int(time.time() * 1000)
)
except Exception as e:
print(f"[Bybit 오류] {symbol}: {e}")
return None
def fetch_okx_orderbook(self, symbol: str) -> Optional[CryptoTicker]:
"""OKX 선물 호가창 조회"""
try:
inst_id = f"{symbol.replace('/', '-')}-USDT-SWAP"
url = f"{self.BASE_URLS['okx']}/api/v5/market/ticker"
params = {"instId": inst_id}
response = requests.get(url, params=params, timeout=5)
data = response.json()["data"][0]
return CryptoTicker(
exchange="okx",
symbol=symbol,
bid_price=float(data["bidPx"]),
ask_price=float(data["askPx"]),
bid_volume=float(data["bidSz"]),
ask_volume=float(data["askSz"]),
timestamp=int(time.time() * 1000)
)
except Exception as e:
print(f"[OKX 오류] {symbol}: {e}")
return None
def fetch_all_orderbooks(self) -> pd.DataFrame:
"""모든 거래소 호가창 동시 조회 → DataFrame 변환"""
all_tickers = []
for symbol in self.symbols:
for exchange in self.exchanges:
# Rate limiting 적용
key = f"{exchange}_{symbol}"
current_time = time.time()
if (current_time - self.last_fetch_time.get(key, 0)) < self.min_fetch_interval:
continue
self.last_fetch_time[key] = current_time
# 거래소별 fetch
if exchange == "binance":
ticker = self.fetch_binance_orderbook(symbol)
elif exchange == "bybit":
ticker = self.fetch_bybit_orderbook(symbol)
elif exchange == "okx":
ticker = self.fetch_okx_orderbook(symbol)
else:
continue
if ticker:
self.ticker_buffer[exchange].append(ticker)
all_tickers.append({
"exchange": ticker.exchange,
"symbol": ticker.symbol,
"bid_price": ticker.bid_price,
"ask_price": ticker.ask_price,
"mid_price": ticker.mid_price,
"spread_bps": ticker.spread_bps,
"timestamp": ticker.timestamp
})
if not all_tickers:
return pd.DataFrame()
return pd.DataFrame(all_tickers)
def calculate_arbitrage_opportunities(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""거래소 간 차익거래 기회 계산"""
if df.empty or df["symbol"].nunique() < 2:
return pd.DataFrame()
opportunities = []
for symbol in df["symbol"].unique():
symbol_df = df[df["symbol"] == symbol]
for _, row_a in symbol_df.iterrows():
for _, row_b in symbol_df.iterrows():
if row_a["exchange"] == row_b["exchange"]:
continue
#-buy on A, sell on B → 최대 수익률
gross_profit_bps = (
(row_a["bid_price"] - row_b["ask_price"]) / row_b["ask_price"]
) * 10000
# 수수료 고려 (예: Binance 0.04%, Bybit 0.06%)
fees = 10 #bps
net_profit_bps = gross_profit_bps - fees
opportunities.append({
"symbol": symbol,
"buy_exchange": row_a["exchange"],
"sell_exchange": row_b["exchange"],
"buy_price": row_a["ask_price"],
"sell_price": row_b["bid_price"],
"gross_profit_bps": round(gross_profit_bps, 2),
"net_profit_bps": round(net_profit_bps, 2),
"signal": "BUY" if net_profit_bps > 0 else "HOLD",
"timestamp": max(row_a["timestamp"], row_b["timestamp"])
})
result = pd.DataFrame(opportunities)
if not result.empty:
result = result.sort_values("net_profit_bps", ascending=False)
return result
def continuous_monitoring(self, interval_seconds: int = 5, duration_minutes: int = 60):
"""연속 모니터링 모드 — HolySheep AI 신호 분석 통합"""
end_time = time.time() + duration_minutes * 60
holy_sheep_client = HolySheepAIClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
print(f"\n🔴 차익거래 모니터링 시작 (최대 {duration_minutes}분)")
print(f" 모니터링 대상: {self.symbols}")
print(f" 거래소: {self.exchanges}\n")
while time.time() < end_time:
try:
df = self.fetch_all_orderbooks()
if not df.empty:
opp = self.calculate_arbitrage_opportunities(df)
if not opp.empty:
profitable = opp[opp["net_profit_bps"] > 0]
if not profitable.empty:
print(f"\n📊 [{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] "
f"차익거래 기회 감지!")
print(opp.head(5).to_string(index=False))
# HolySheep AI로 시장 상황 자동 분석
prompt = (
f"현재 BTC/USDT 차익거래 기회:\n"
f"{opp.head(3).to_string()}\n\n"
f"분석: 이 기회의 신뢰도와 실행 위험도를 "
f"간단히 2문장으로 설명해줘."
)
try:
ai_response = holy_sheep_client.chat_completion(
model="deepseek-chat", # $0.42/MTok — 비용 최적화
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.3,
max_tokens=256
)
analysis = ai_response["choices"][0]["message"]["content"]
print(f"🤖 HolySheep AI 분석: {analysis}")
except Exception as ai_err:
print(f"[AI 분석 오류] {ai_err}")
time.sleep(interval_seconds)
except KeyboardInterrupt:
print("\n⏹️ 모니터링 중단")
break
except Exception as e:
print(f"[모니터링 오류] {e}")
time.sleep(interval_seconds)
=============================================
실행 예제
=============================================
if __name__ == "__main__":
symbols = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT"]
exchanges = ["binance", "bybit", "okx"]
collector = MultiExchangeDataCollector(symbols, exchanges)
# 1회성 스캔
df = collector.fetch_all_orderbooks()
if not df.empty:
print(f"✅ 수신 데이터 ({len(df)}건):")
print(df[["exchange", "symbol", "mid_price", "spread_bps"]].to_string(index=False))
opp = collector.calculate_arbitrage_opportunities(df)
if not opp.empty:
print(f"\n💰 차익거래 기회:")
print(opp.to_string(index=False))
# continuous_monitoring(interval_seconds=10, duration_minutes=5)
피처 엔지니어링: 통계 차익거래 모델용 특성 생성
class ArbitrageFeatureEngineer:
"""
통계 차익거래 전략용 피처 엔지니어링 파이프라인
HolySheep AI (DeepSeek V3.2 + Claude Sonnet)를 활용한
고급 피처 자동 생성 및 시장 패턴 레이블링
"""
def __init__(self, lookback_minutes: int = 60):
self.lookback = lookback_minutes
self.price_history: Dict[str, Dict[str, deque]] = {}
# ===== 기본 피처: 가격 기반 =====
def compute_spread_features(
self,
ticker_buffer: Dict[str, deque]
) -> pd.DataFrame:
"""거래소 간 스프레드 기반 피처"""
records = []
for exchange, tickers in ticker_buffer.items():
if len(tickers) < 5:
continue
prices = [t.mid_price for t in tickers]
spreads = [t.spread_bps for t in tickers]
timestamps = [t.timestamp for t in tickers]
# 시간 가중 평균 price
twap = np.average(prices[-20:])
# 이동 표준편차 (변동성 proxy)
volatility = np.std(prices[-60:]) if len(prices) >= 60 else np.std(prices)
# 스프레드 statistics
spread_mean = np.mean(spreads[-20:])
spread_std = np.std(spreads[-20:])
spread_max = np.max(spreads[-20:])
# 스프레드 정상성 (z-score)
z_score = (spreads[-1] - spread_mean) / (spread_std + 1e-10)
records.append({
"exchange": exchange,
"mid_price": prices[-1],
"twap_20": twap,
"price_volatility": volatility,
"spread_mean_bps": spread_mean,
"spread_std_bps": spread_std,
"spread_max_bps": spread_max,
"spread_zscore": z_score,
"momentum_5m": (prices[-1] / (prices[-6] + 1e-10) - 1) * 100
if len(prices) >= 6 else 0,
"timestamp": timestamps[-1]
})
return pd.DataFrame(records)
def compute_cross_exchange_features(
self,
symbols: List[str],
ticker_buffer: Dict[str, deque]
) -> pd.DataFrame:
"""거래소 간 가격 괴리 피처 — 차익거래 핵심 신호"""
records = []
for symbol in symbols:
exchange_prices = {}
for exchange, tickers in ticker_buffer.items():
symbol_tickers = [t for t in tickers if t.symbol == symbol]
if symbol_tickers:
exchange_prices[exchange] = symbol_tickers[-1].mid_price
if len(exchange_prices) < 2:
continue
prices = list(exchange_prices.values())
exchanges = list(exchange_prices.keys())
# 최대 괴리 (basis)
max_diff = max(prices) - min(prices)
max_diff_bps = (max_diff / min(prices)) * 10000
# 히스토리 기반 mean-reversion likelihood
mean_price = np.mean(prices)
current_max_deviation = (max(prices) - mean_price) / mean_price
records.append({
"symbol": symbol,
"max_price": max(prices),
"min_price": min(prices),
"max_diff_bps": max_diff_bps,
"mean_price": mean_price,
"deviation_bps": current_max_deviation * 10000,
"exchanges_count": len(exchange_prices),
"price_correlation": np.corrcoef(list(exchange_prices.values()),
range(len(exchange_prices)))[0, 1]
if len(exchange_prices) >= 3 else 1.0,
"timestamp": ticker_buffer[exchanges[0]][-1].timestamp
if exchange_prices else int(time.time() * 1000)
})
return pd.DataFrame(records)
# ===== HolySheep AI 기반 고급 피처 =====
def generate_ai_features(self, market_description: str) -> Dict[str, float]:
"""
HolySheep AI — 시장 기술 분석 기반 피처 생성
DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)로 비용 최적화
"""
prompt = (
f"다음 시장 상황을 분석하여 차익거래 신뢰도를 "
f"0~1 사이 점수로 반환해주세요.\n\n"
f"시장 상황:\n{market_description}\n\n"
f"JSON 형식으로만 응답:\n"
f'{{"liquidity_score": 0.0~1.0, '
f'"volatility_risk": 0.0~1.0, '
f'"arbitrage_probability": 0.0~1.0, '
f'"execution_risk": 0.0~1.0, '
f'"confidence": 0.0~1.0}}'
)
try:
response = holy_sheep.chat_completion(
model="deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.2,
max_tokens=256
)
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
# JSON 파싱
import re
json_match = re.search(r'\{.*\}', content, re.DOTALL)
if json_match:
return json.loads(json_match.group())
return {}
except Exception as e:
print(f"[AI 피처 생성 오류] {e}")
return {}
def generate_market_regime_labels(
self,
price_series: pd.Series,
volatility_window: int = 20
) -> pd.Series:
"""
HolySheep AI — 시장 레짐 자동 분류
Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok)로 정교한 컨텍스트 분석
"""
returns = price_series.pct_change().dropna()
volatility = returns.rolling(volatility_window).std() * np.sqrt(1440)
mean_ret = returns.rolling(volatility_window).mean() * 1440
regime_descriptions = []
for i in range(len(volatility)):
vol = volatility.iloc[i] if not np.isnan(volatility.iloc[i]) else 0.02
ret = mean_ret.iloc[i] if not np.isnan(mean_ret.iloc[i]) else 0
regime_descriptions.append(
f"변동성:{vol:.2%}, 일 수익률:{ret:.2%}"
)
# HolySheep AI 배치 분석 (10개 시계열씩 처리)
labels = []
batch_size = 10
for i in range(0, len(regime_descriptions), batch_size):
batch = regime_descriptions[i:i + batch_size]
batch_prompt = (
"각 시장 상황을 다음 중 하나로 분류:\n"
"HIGH_VOL_TREND(높은 변동성+트렌드),\n"
"LOW_VOL_RANGE(낮은 변동성+횡보),\n"
"CRISIS(위기), \n"
"RECOVERY(회복)\n\n"
f"시장 데이터:\n" + "\n".join(
[f"{j+1}. {d}" for j, d in enumerate(batch)]
)
)
try:
response = holy_sheep.chat_completion(
model="claude-sonnet-4-20250514",
messages=[{"role": "user", "content": batch_prompt}],
temperature=0.1,
max_tokens=256
)
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
for line in content.split("\n"):
line = line.strip()
if "HIGH_VOL" in line:
labels.append(0)
elif "LOW_VOL_RANGE" in line:
labels.append(1)
elif "CRISIS" in line:
labels.append(2)
elif "RECOVERY" in line:
labels.append(3)
else:
labels.append(1)
except Exception as e:
print(f"[AI 레이블링 오류] {e}")
labels.extend([1] * len(batch))
# 길이 맞추기
while len(labels) < len(volatility):
labels.append(1)
result = pd.Series(labels[:len(volatility)], index=volatility.index)
print(f" 📊 시장 레짐 레이블링 완료: {len(labels)}개 샘플")
return result
def build_training_dataset(
self,
ticker_buffer: Dict[str, deque],
symbols: List[str],
generate_labels: bool = True
) -> pd.DataFrame:
"""최종 학습 데이터셋 통합 구축"""
print("🔧 피처 엔지니어링 시작...")
# 1단계: 기본 피처
spread_features = self.compute_spread_features(ticker_buffer)
cross_features = self.compute_cross_exchange_features(symbols, ticker_buffer)
# 2단계: 시계열 피처
for symbol in symbols:
if symbol not in self.price_history:
self.price_history[symbol] = {
ex: deque(maxlen=500) for ex in ticker_buffer.keys()
}
for exchange, tickers in ticker_buffer.items():
symbol_tickers = [t for t in tickers if t.symbol == symbol]
self.price_history[symbol][exchange].extend(symbol_tickers)
# 3단계: HolySheep AI 기반 피처
if generate_labels and cross_features is not None:
all_features = []
for _, row in cross_features.iterrows():
market_desc = (
f"{row['symbol']} — 거래소 간 괴리: {row['max_diff_bps']:.2f}bps, "
f"가격 편차: {row['deviation_bps']:.2f}bps, "
f"참여 거래소: {row['exchanges_count']}개"
)
ai_feats = self.generate_ai_features(market_desc)
row_dict = row.to_dict()
row_dict.update(ai_feats)
all_features.append(row_dict)
final_df = pd.DataFrame(all_features)
else:
final_df = cross_features
print(f" ✅ 최종 피처셋: {len(final_df)}개 샘플, "
f"{len(final_df.columns)}개 피처")
print(f" 📋 피처 목록: {list(final_df.columns)}")
return final_df
def save_features(
self,
df: pd.DataFrame,
path: str = "arbitrage_features.parquet"
):
"""피처셋 저장 — parquet 포맷 (압축 효율 우수)"""
df.to_parquet(path, index=False)
print(f"💾 피처셋 저장 완료: {path}")
print(f" 크기: {os.path.getsize(path) / 1024:.1f} KB")
=============================================
피처 엔지니어링 실행
=============================================
feature_engineer = ArbitrageFeatureEngineer(lookback_minutes=60)
이미 수집된 ticker_buffer가 있다고 가정
final_features = feature_engineer.build_training_dataset(
ticker_buffer=collector.ticker_buffer,
symbols=["BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT"],
generate_labels=True
)
feature_engineer.save_features(final_features, "arb_features_20241201.parquet")
성능 검증 및 백테스팅 프레임워크
class ArbitrageBacktester:
"""통계 차익거래 백테스팅 엔진"""
def __init__(self, initial_capital: float = 10000, fee_rate: float = 0.001):
self.capital = initial_capital
self.fee_rate = fee_rate
self.trades = []
self.equity_curve = [initial_capital]
self.holding_period = 300 # 5분 내 청산
def simulate_trade(
self,
buy_exchange: str,
sell_exchange: str,
symbol: str,
entry_spread_bps: float,
entry_time: int
) -> Dict:
"""단일 차익거래 시뮬레이션"""
# 슬리피지 및 수수료 고려
execution_fee = self.fee_rate * 2 # 양쪽 거래소
slippage = 1.5 # bps
net_entry = entry_spread_bps - execution_fee - slippage
# 홀딩 기간 후 스프레드 수렴 가정
convergence_rate = 0.7 # 70% 수렴
exit_spread = entry_spread_bps * (1 - convergence_rate)
net_exit = exit_spread - execution_fee
pnl_bps = net_entry + net_exit
trade_result = {
"buy_exchange": buy_exchange,
"sell_exchange": sell_exchange,
"symbol": symbol,
"entry_spread_bps": entry_spread_bps,
"net_pnl_bps": pnl_bps,
"pnl_dollar": self.capital * (pnl_bps / 10000),
"timestamp": entry_time,
"win": pnl_bps > 0
}
self.trades.append(trade_result)
self.capital += trade_result["pnl_dollar"]
self.equity_curve.append(self.capital)
return trade_result
def run_backtest(self, opportunities: pd.DataFrame):
"""机会 DataFrame 기반 백테스트 실행"""
if opportunities.empty:
print("⚠️ 차익거래 기회 없음")
return
print(f"\n📈 백테스트 시작 — 초기 자본: ${self.capital:,.2f}")
print(f" 총 기회: {len(opportunities)}건")
# HolySheep AI로 시장 상황별 수익률 예측
holy_sheep_client = HolySheepAIClient(HOLYSHEEP_API_KEY)
for _, opp in opportunities.iterrows():
if opp.get("net_profit_bps", 0) <= 0:
continue
# AI 기반 리스크 분석 (DeepSeek V3.2 — $0.42/MTok)
risk_prompt = (
f"차익거래 신호 분석:\n"
f"기회: {opp['symbol']} | "
f"매수: {opp['buy_exchange']} @ {opp['buy_price']} | "
f"매도: {opp['sell_exchange']} @ {opp['sell_price']} | "
f"순수익: {opp['net_profit_bps']}bps\n\n"
f"예상 수익률과 위험도를 0~5 단계로 평가해줘. (형식: 수익률:X/5, 위험도:Y/5)"
)
try:
ai_analysis = holy_sheep_client.chat_completion(
model="deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": risk_prompt}],
temperature=0.3,
max_tokens=128
)
print(f" 🤖 AI 분석: {ai_analysis['choices'][0]['message']['content']}")
except Exception:
pass
# 거래 시뮬레이션
result = self.simulate_trade(
buy_exchange=opp["buy_exchange"],
sell_exchange=opp["sell_exchange"],
symbol=opp["symbol"],
entry_spread_bps=opp["net_profit_bps"],
entry_time=opp["timestamp"]
)
status = "✅ WIN" if result["win"] else "❌ LOSS"
print(f" {status} | PnL: ${result['pnl_dollar']:.2f} | "
f"{result['net_pnl_bps']:.2f}bps")
# 최종 결과
total_trades = len(self.trades)
wins = sum(1 for t in self.trades if t["win"])
win_rate = (wins / total_trades * 100) if total_trades > 0 else 0
print(f"\n📊 백테스트 결과:")
print(f" 총 거래: {total_trades}건")
print(f" 승률: {win_rate:.1f}%")
print(f" 최종 자본: ${self.capital:,.2f}")
print(f" 총 수익률: {((self.capital / 10000) - 1) * 100:.2f}%")