암호화폐 시장에서 효율적인 做市(market making)는 유동성 제공과 수익 창출의 핵심 전략입니다. 이 튜토리얼에서는 Order Book 깊이 데이터를 재구축하고 做市 전략을 백테스팅하는 완전한 시스템을 구축합니다. HolySheep AI의 글로벌 AI API 게이트웨이를 활용하여 시장 상태 분석, 전략 최적화, 실시간 모니터링을 통합하는 방법을 다루겠습니다.
1. Order Book 데이터 구조 이해
做市 전략 백테스팅의 핵심은 Order Book의 깊이 데이터를 정확하게 재구축하는 것입니다. Order Book은 특정 가격 수준에서 대기 중인 매수호가(bid)와 매도호가(ask)의 누적 수량을 나타냅니다.
"""
암호화폐 Order Book 데이터 구조 및 깊이 분석
HolySheep AI Gateway를 활용한 실시간 시장 데이터 처리
"""
import json
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
from datetime import datetime
from enum import Enum
class OrderSide(Enum):
BID = "bid" # 매수 호가
ASK = "ask" # 매도 호가
@dataclass
class OrderLevel:
"""단일 가격 수준의 주문 정보"""
price: float
quantity: float
order_count: int # 주문 개수
@property
def notional_value(self) -> float:
"""명목 가치 (price * quantity)"""
return self.price * self.quantity
@dataclass
class OrderBookSnapshot:
"""Order Book 스냅샷 전체 구조"""
symbol: str
timestamp: datetime
bids: List[OrderLevel] # 매수호가列表 (가격 내림차순)
asks: List[OrderLevel] # 매도호가列表 (가격 오름차순)
@property
def best_bid(self) -> float:
"""최고 매수호가"""
return self.bids[0].price if self.bids else 0.0
@property
def best_ask(self) -> float:
"""최저 매도호가"""
return self.asks[0].price if self.asks else 0.0
@property
def spread(self) -> float:
"""스프레드 (매도호가 - 매수호가)"""
return self.best_ask - self.best_bid
@property
def mid_price(self) -> float:
"""중간가 (최고 매수호가 + 최저 매도호가) / 2"""
return (self.best_bid + self.best_ask) / 2
def get_depth_levels(
self,
side: OrderSide,
levels: int = 10
) -> List[OrderLevel]:
"""특정 수준의 깊이 데이터 추출"""
if side == OrderSide.BID:
return self.bids[:levels]
return self.asks[:levels]
def calculate_cumulative_depth(
self,
side: OrderSide,
max_price: Optional[float] = None
) -> List[Tuple[float, float]]:
"""
누적 깊이 계산 (가격, 누적 수량)
做市 전략에서 필수적인 지표
"""
levels = self.get_depth_levels(side, levels=100)
cumulative = 0.0
result = []
for level in levels:
if max_price and side == OrderSide.ASK and level.price > max_price:
break
cumulative += level.quantity
result.append((level.price, cumulative))
return result
Order Book 깊이 시각화를 위한 유틸리티
def visualize_order_book(snapshot: OrderBookSnapshot, levels: int = 15) -> str:
"""텍스트 기반 Order Book 시각화"""
bids = snapshot.get_depth_levels(OrderSide.BID, levels)
asks = snapshot.get_depth_levels(OrderSide.ASK, levels)
# 최대 누적 깊이에 따른 정규화
all_quantities = [level.quantity for level in bids + asks]
max_qty = max(all_quantities) if all_quantities else 1
lines = []
lines.append(f"\n{'='*60}")
lines.append(f"{snapshot.symbol} - Order Book Visualization")
lines.append(f"Time: {snapshot.timestamp.isoformat()}")
lines.append(f"Spread: {snapshot.spread:.4f} ({snapshot.spread/snapshot.mid_price*100:.4f}%)")
lines.append(f"{'='*60}")
# Ask 쪽 (역순으로 표시)
lines.append("\n--- Asks (매도호가) ---")
for i, level in enumerate(reversed(asks[:levels])):
bar_length = int(level.quantity / max_qty * 30)
bar = "█" * bar_length
lines.append(f" ${level.price:>10.4f} | {level.quantity:>12.4f} | {bar}")
lines.append(f"\n {'BID':>10} | {'QTY':>12} | {'DEPTH':>30}")
lines.append("-" * 60)
# Bid 쪽
lines.append("\n--- Bids (매수호가) ---")
for level in bids[:levels]:
bar_length = int(level.quantity / max_qty * 30)
bar = "█" * bar_length
lines.append(f" ${level.price:>10.4f} | {level.quantity:>12.4f} | {bar}")
return "\n".join(lines)
print("Order Book 데이터 구조 로딩 완료")2. Binance/Bybit API에서 실시간 Order Book 데이터 수집
본격적인 백테스팅 시스템을 구축하기 전에, 실제 거래소에서 Order Book 깊이 데이터를 수집하는 모듈을 만들어야 합니다. Binance WebSocket과 REST API를 활용한 안정적인 데이터 수집 방법을 구현합니다.
"""
Binance/Bybit WebSocket을 통한 실시간 Order Book 데이터 수집
HolySheep AI Gateway와 연동하여 시장 상황 자동 분석
"""
import asyncio
import aiohttp
import websockets
import json
from typing import AsyncGenerator, Dict, Optional
from collections import deque
import hmac
import hashlib
import time
class CryptoOrderBookFetcher:
"""암호화폐 거래소 Order Book 데이터 수집기"""
def __init__(
self,
exchange: str = "binance",
symbol: str = "BTCUSDT",
depth_limit: int = 100
):
self.exchange = exchange.lower()
self.symbol = symbol.upper()
self.depth_limit = depth_limit
self.order_book_history = deque(maxlen=10000) # 최근 10000개 스냅샷 저장
if self.exchange == "binance":
self.ws_url = f"wss://stream.binance.com:9443/ws"
self.rest_url = "https://api.binance.com/api/v3"
self.ws_stream = f"{self.symbol.lower()}@depth{depth_limit}@100ms"
elif self.exchange == "bybit":
self.ws_url = "wss://stream.bybit.com/v5/public/spot"
self.rest_url = "https://api.bybit.com/v5"
else:
raise ValueError(f"지원하지 않는 거래소: {exchange}")
async def fetch_initial_order_book(self) -> Dict:
"""REST API로 초기 Order Book 상태 조회"""
if self.exchange == "binance":
endpoint = f"{self.rest_url}/depth"
params = {"symbol": self.symbol, "limit": self.depth_limit}
else: # bybit
endpoint = f"{self.rest_url}/market/orderbook"
params = {"category": "spot", "symbol": self.symbol, "limit": "100"}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(endpoint, params=params) as response:
data = await response.json()
return self._normalize_order_book(data)
def _normalize_order_book(self, raw_data: Dict) -> Dict:
"""거래소별原生 데이터를 표준 형식으로 변환"""
normalized = {
"symbol": self.symbol,
"timestamp": int(time.time() * 1000),
"bids": [],
"asks": []
}
if self.exchange == "binance":
for price, qty in raw_data.get("bids", []):
normalized["bids"].append([float(price), float(qty)])
for price, qty in raw_data.get("asks", []):
normalized["asks"].append([float(price), float(qty)])
elif self.exchange == "bybit":
for item in raw_data.get("result", {}).get("b", []):
normalized["bids"].append([float(item[0]), float(item[1])])
for item in raw_data.get("result", {}).get("a", []):
normalized["asks"].append([float(item[0]), float(item[1])])
return normalized
async def stream_order_book(self) -> AsyncGenerator[Dict, None]:
"""WebSocket을 통한 실시간 Order Book 스트림"""
ws_url = f"{self.ws_url}/{self.ws_stream}"
async with websockets.connect(ws_url) as websocket:
print(f"[{self.exchange.upper()}] WebSocket 연결됨: {self.symbol}")
while True:
try:
message = await asyncio.wait_for(
websocket.recv(),
timeout=30.0
)
data = json.loads(message)
normalized = self._normalize_order_book(data)
# Order Book 히스토리에 저장
self.order_book_history.append(normalized)
yield normalized
except asyncio.TimeoutError:
print(f"[{self.exchange.upper()}] Heartbeat 확인 중...")
continue
except Exception as e:
print(f"[{self.exchange.upper()}] 오류 발생: {e}")
await asyncio.sleep(5)
continue
async def calculate_market_depth_metrics(self) -> Dict:
"""시장 깊이 지표 계산"""
if len(self.order_book_history) < 2:
return {}
current = self.order_book_history[-1]
previous = self.order_book_history[-2]
# 기본 스프레드 분석
best_bid = current["bids"][0][0] if current["bids"] else 0
best_ask = current["asks"][0][0] if current["asks"] else 0
spread = best_ask - best_bid
spread_pct = (spread / ((best_bid + best_ask) / 2)) * 100
# 누적 깊이 분석 (0.1%, 0.5%, 1% 수준)
mid_price = (best_bid + best_ask) / 2
def calc_depth_at_pct(side: str, pct: float) -> float:
target_price = mid_price * (1 + pct / 100) if side == "ask" else mid_price * (1 - pct / 100)
levels = current["asks"] if side == "ask" else current["bids"]
depth = 0.0
for price, qty in levels:
if side == "ask" and price > target_price:
break
if side == "bid" and price < target_price:
break
depth += qty
return depth
return {
"timestamp": current["timestamp"],
"best_bid": best_bid,
"best_ask": best_ask,
"spread": spread,
"spread_pct": spread_pct,
"mid_price": mid_price,
"depth_0.1pct": {
"bid": calc_depth_at_pct("bid", 0.1),
"ask": calc_depth_at_pct("ask", 0.1)
},
"depth_0.5pct": {
"bid": calc_depth_at_pct("bid", 0.5),
"ask": calc_depth_at_pct("ask", 0.5)
},
"depth_1.0pct": {
"bid": calc_depth_at_pct("bid", 1.0),
"ask": calc_depth_at_pct("ask", 1.0)
}
}
HolySheep AI Gateway를 활용한 시장 상황 자동 분석
class MarketAnalysisAgent:
"""HolySheep AI 기반 시장 상황 분석 에이전트"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
async def analyze_market_conditions(
self,
depth_metrics: Dict,
recent_trades: list = None
) -> Dict:
"""
HolySheep AI Gateway를 통해 시장 상황 자동 분석
做市 전략 최적화 제안 생성
"""
prompt = f"""
암호화폐 시장 깊이 분석 결과를 바탕으로 做市 전략 최적화建议를生成해주세요.
현재 시장 데이터:
- 심볼: {depth_metrics.get('symbol', 'BTCUSDT')}
- 중간가: ${depth_metrics.get('mid_price', 0):,.2f}
- 스프레드: ${depth_metrics.get('spread', 0):.4f} ({depth_metrics.get('spread_pct', 0):.4f}%)
- 0.1% 깊이 - Bid: {depth_metrics.get('depth_0.1pct', {}).get('bid', 0):.4f} / Ask: {depth_metrics.get('depth_0.1pct', {}).get('ask', 0):.4f}
- 0.5% 깊이 - Bid: {depth_metrics.get('depth_0.5pct', {}).get('bid', 0):.4f} / Ask: {depth_metrics.get('depth_0.5pct', {}).get('ask', 0):.4f}
다음 항목을JSON 형태로返回해주세요:
1. volatility_assessment: volatility 등급 (low/medium/high)
2. liquidity_assessment: liquidity 등급 (low/medium/high)
3. recommended_spread_bps: 做市 추천 스프레드 (bps 단위)
4. position_size_recommendation: 포지션 크기建议
5. risk_factors: 위험 요소 배열
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 做市 전략 분석가입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 1000
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
# JSON 파싱 시도
try:
return json.loads(content)
except:
return {"analysis": content}
else:
return {"error": f"API 호출 실패: {response.status}"}
실행 예제
async def main():
# Order Book 수집기 초기화
fetcher = CryptoOrderBookFetcher(
exchange="binance",
symbol="BTCUSDT",
depth_limit=100
)
# HolySheep AI 분석 에이전트 초기화
analyzer = MarketAnalysisAgent(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
print("Order Book 실시간 수집 및 분석 시작...")
# 100개의 스냅샷 수집 후 분석
snapshot_count = 0
async for order_book in fetcher.stream_order_book():
snapshot_count += 1
if snapshot_count % 100 == 0:
metrics = await fetcher.calculate_market_depth_metrics()
print(f"\n[스냅샷 #{snapshot_count}] 시장 깊이 지표:")
print(f" 스프레드: {metrics.get('spread_pct', 0):.4f}%")
# HolySheep AI를 통한 전략 분석
analysis = await analyzer.analyze_market_conditions(metrics)
if "recommended_spread_bps" in analysis:
print(f" AI 추천 스프레드: {analysis['recommended_spread_bps']} bps")
if snapshot_count >= 500:
break
print(f"\n총 {snapshot_count}개의 Order Book 스냅샷 수집 완료")
asyncio.run(main()) # 실제 실행 시 활성화
3. 做市 전략 백테스팅 엔진 구현
이제 수집된 Order Book 데이터를 바탕으로 做市 전략의 백테스팅 엔진을 구현합니다. 핵심적인 做市 전략인 스프레드 기반 전략, 균형 전략, 그리고 동적 전략을 백테스팅할 수 있는 프레임워크를 구축합니다.
"""
암호화폐 做市 전략 백테스팅 엔진
Order Book 깊이 데이터를 활용한 수익률 및 리스크 분석
HolySheep AI Gateway를 통한 전략 최적화
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
from datetime import datetime, timedelta
from enum import Enum
import json
import aiohttp
class StrategyType(Enum):
SPREAD_ONLY = "spread_only" # 단순 스프레드 수익
BALANCED = "balanced" # 균형형
VOLATILITY_ADAPTIVE = "vol_adaptive" # 변동성 적응형
DEEP_LIQUIDITY = "deep_liquidity" # 심층 유동성 제공
AI_OPTIMIZED = "ai_optimized" # AI 최적화
@dataclass
class MarketMakingOrder:
"""개별 做市 주문"""
order_id: str
side: str # "bid" or "ask"
price: float
quantity: float
timestamp: datetime
status: str = "pending" # pending, filled, cancelled, expired
@dataclass
class Position:
"""포지션 상태"""
base_quantity: float = 0.0 # 기초자산 수량
quote_quantity: float = 0.0 # 달러/ stablecoin 수량
avg_base_price: float = 0.0 # 평균 매수 단가
avg_quote_price: float = 0.0 # 평균 매도 단가
@property
def net_value(self, current_price: float) -> float:
"""순자산가치 (PAV) 계산"""
return self.base_quantity * current_price + self.quote_quantity
@dataclass
class BacktestResult:
"""백테스팅 결과"""
strategy_name: str
total_pnl: float = 0.0
total_trades: int = 0
win_rate: float = 0.0
sharpe_ratio: float = 0.0
max_drawdown: float = 0.0
avg_spread_capture: float = 0.0
inventory_pnl: float = 0.0
spread_pnl: float = 0.0
final_position: Optional[Position] = None
trade_history: List[Dict] = field(default_factory=list)
equity_curve: List[float] = field(default_factory=list)
class MarketMakingStrategy:
"""做市 전략 기본 클래스"""
def __init__(
self,
name: str,
base_spread_bps: float = 10.0,
order_size_pct: float = 0.01,
inventory_target: float = 0.0
):
self.name = name
self.base_spread_bps = base_spread_bps
self.order_size_pct = order_size_pct
self.inventory_target = inventory_target
self.orders: List[MarketMakingOrder] = []
def calculate_order_prices(
self,
mid_price: float,
volatility: float
) -> Tuple[float, float]:
"""매수/매도 주문 가격 계산"""
spread = self.base_spread_bps / 10000 * mid_price
bid_price = mid_price - spread / 2
ask_price = mid_price + spread / 2
return bid_price, ask_price
def calculate_order_size(
self,
mid_price: float,
available_capital: float
) -> float:
"""주문 수량 계산"""
return (available_capital * self.order_size_pct) / mid_price
class VolatilityAdaptiveStrategy(MarketMakingStrategy):
"""변동성 적응형 做市 전략"""
def __init__(
self,
name: str = "Volatility Adaptive",
min_spread_bps: float = 5.0,
max_spread_bps: float = 50.0,
volatility_window: int = 20
):
super().__init__(name, base_spread_bps=15.0)
self.min_spread_bps = min_spread_bps
self.max_spread_bps = max_spread_bps
self.volatility_window = volatility_window
self.price_history: List[float] = []
def update_volatility(self, price: float):
"""변동성 지표 업데이트"""
self.price_history.append(price)
if len(self.price_history) > self.volatility_window:
self.price_history.pop(0)
def calculate_volatility(self) -> float:
"""과거 수익률 표준편차 기반 변동성 계산"""
if len(self.price_history) < 2:
return 0.0
prices = np.array(self.price_history)
returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
return np.std(returns) * np.sqrt(1440) # 일간 변동성으로 변환
def calculate_dynamic_spread(self, mid_price: float) -> float:
"""동적 스프레드 계산"""
volatility = self.calculate_volatility()
# 변동성에 따른 스프레드 조정 (Kelly Criterion 기반)
base_spread = self.base_spread_bps
vol_adjustment = volatility * 10000 * 2 # 변동성에 2배 계수 적용
dynamic_spread = max(
self.min_spread_bps,
min(self.max_spread_bps, base_spread + vol_adjustment)
)
return dynamic_spread
class BacktestingEngine:
"""백테스팅 엔진"""
def __init__(
self,
initial_capital: float = 100000.0,
maker_fee: float = 0.001,
taker_fee: float = 0.002
):
self.initial_capital = initial_capital
self.maker_fee = maker_fee
self.taker_fee = taker_fee
self.position = Position()
self.trades: List[Dict] = []
self.equity_history: List[float] = []
def simulate_fill(
self,
order: MarketMakingOrder,
order_book: Dict,
fill_probability: float = 0.7
) -> bool:
"""
주문 체결 시뮬레이션
Order Book 깊이에 따른 체결 확률 모델
"""
if np.random.random() > fill_probability:
return False
# 매수 주문의 경우 Ask 쪽 价格와 비교
if order.side == "bid":
best_ask = order_book["asks"][0][0] if order_book["asks"] else float('inf')
if order.price >= best_ask:
return True
# 매도 주문의 경우 Bid 쪽 价格와 비교
else:
best_bid = order_book["bids"][0][0] if order_book["bids"] else 0
if order.price <= best_bid:
return True
return np.random.random() < 0.5 # 깊이에 따른 확률적 체결
def execute_trade(
self,
order: MarketMakingOrder,
execution_price: float,
timestamp: datetime
):
"""거래 실행 및 포지션 업데이트"""
trade_value = order.quantity * execution_price
fee = trade_value * self.maker_fee
trade_record = {
"timestamp": timestamp,
"side": order.side,
"price": execution_price,
"quantity": order.quantity,
"value": trade_value,
"fee": fee,
"pnl": 0.0 # 미실현损益
}
if order.side == "bid":
# 매수: quote_currency 소모, base_currency 획득
self.position.quote_quantity -= (trade_value + fee)
self.position.base_quantity += order.quantity
# 평균 단가 업데이트
total_base = self.position.base_quantity
if total_base > 0:
self.position.avg_base_price = (
(self.position.avg_base_price * (total_base - order.quantity) +
execution_price * order.quantity) / total_base
)
else: # ask
# 매도: base_currency 소모, quote_currency 획득
self.position.base_quantity -= order.quantity
self.position.quote_quantity += (trade_value - fee)
# 평균 단가 업데이트
total_base = -self.position.base_quantity # 절대값
if total_base > 0:
self.position.avg_quote_price = (
(self.position.avg_quote_price * (total_base - order.quantity) +
execution_price * order.quantity) / total_base
)
trade_record["position_after"] = {
"base": self.position.base_quantity,
"quote": self.position.quote_quantity
}
self.trades.append(trade_record)
def calculate_metrics(self) -> BacktestResult:
"""성과 지표 계산"""
if not self.trades:
return BacktestResult(strategy_name="No Trades")
#PnL 계산
df = pd.DataFrame(self.trades)
# 스프레드 수익 vs 재고 수익 분리
spread_pnl = df["fee"].sum() # maker fee 리베이트
# 재고 변동에 따른 PnL
if len(df) > 1:
final_price = df.iloc[-1]["price"]
initial_value = self.initial_capital
final_value = self.position.net_value(final_price)
inventory_pnl = final_value - initial_value
else:
inventory_pnl = 0
total_pnl = spread_pnl + inventory_pnl
# Sharpe Ratio 계산
if len(self.equity_history) > 1:
returns = np.diff(self.equity_history) / self.equity_history[:-1]
sharpe = np.mean(returns) / np.std(returns) * np.sqrt(1440) if np.std(returns) > 0 else 0
else:
sharpe = 0
# Max Drawdown 계산
equity = np.array(self.equity_history)
running_max = np.maximum.accumulate(equity)
drawdowns = (equity - running_max) / running_max
max_dd = abs(np.min(drawdowns)) if len(drawdowns) > 0 else 0
return BacktestResult(
strategy_name="Market Making",
total_pnl=total_pnl,
total_trades=len(self.trades),
win_rate=len(df[df["pnl"] > 0]) / len(df) if len(df) > 0 else 0,
sharpe_ratio=sharpe,
max_drawdown=max_dd,
avg_spread_capture=df["fee"].mean() if len(df) > 0 else 0,
inventory_pnl=inventory_pnl,
spread_pnl=spread_pnl,
final_position=self.position,
trade_history=self.trades,
equity_curve=self.equity_history
)
class AIOptimizedStrategy(MarketMakingStrategy):
"""HolySheep AI Gateway를 활용한 전략 최적화"""
def __init__(self, api_key: str):
super().__init__(name="AI Optimized Market Making")
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.current_params = {
"spread_bps": 10.0,
"order_size_pct": 0.01,
"inventory_limit": 0.2
}
self.performance_history: List[Dict] = []
async def optimize_strategy(
self,
recent_performance: Dict,
market_conditions: Dict
) -> Dict:
"""
HolySheep AI Gateway를 통해 做市 전략 파라미터 자동 최적화
"""
prompt = f"""
암호화폐 做市 전략의 파라미터를 최적화해주세요.
최근 성과:
- 총PnL: ${recent_performance.get('total_pnl', 0):.2f}
- 거래 횟수: {recent_performance.get('total_trades', 0)}
- Sharpe Ratio: {recent_performance.get('sharpe_ratio', 0):.4f}
- Max Drawdown: {recent_performance.get('max_drawdown', 0):.4f}
시장 환경:
- 변동성: {market_conditions.get('volatility', 'medium')}
- 유동성: {market_conditions.get('liquidity', 'medium')}
- 스프레드: {market_conditions.get('spread', 0):.4f}%
다음 파라미터를JSON 형태로返回:
- spread_bps: 새 스프레드 (bps)
- order_size_pct: 주문 크기 비율
- inventory_limit: 재고 한계
- reason: 최적화 이유 설명
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "system", "content": "당신은 전문 做市 알고리즘 트레이더입니다."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 500
}
async with session.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
) as response:
if response.status == 200:
result = await response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
try:
optimization = json.loads(content)
self.current_params.update(optimization)
return optimization
except:
return {"error": "JSON 파싱 실패"}
else:
return {"error": f"API 오류: {response.status}"}
백테스트 실행 예제
def run_backtest(
order_book_data: List[Dict],
strategy: MarketMakingStrategy,
initial_capital: float = 100000
) -> BacktestResult:
"""백테스트 실행"""
engine = BacktestingEngine(initial_capital=initial_capital)
mid_prices = []
for i, snapshot in enumerate(order_book_data):
if not snapshot.get("bids") or not snapshot.get("asks"):
continue
bids = snapshot["bids"]
asks = snapshot["asks"]
mid_price = (bids[0][0] + asks[0][0]) / 2
mid_prices.append(mid_price)
timestamp = datetime.fromtimestamp(snapshot.get("timestamp", 0) / 1000)
# 스프레드 기반 주문 생성
if isinstance(strategy, VolatilityAdaptiveStrategy):
strategy.update_volatility(mid_price)
dynamic_spread = strategy.calculate_dynamic_spread(mid_price)
spread = dynamic_spread / 10000 * mid_price
else:
spread = strategy.base_spread_bps / 10000 * mid_price
bid_price = mid_price - spread / 2
ask_price = mid_price + spread / 2
# 주문 수량 계산
available_quote = engine.position.quote_quantity if engine.position.quote_quantity > 0 else initial_capital
order_size = strategy.calculate_order_size(mid_price, available_quote)
# Bid 주문
bid_order = MarketMakingOrder(
order_id=f"bid_{i}",
side="bid",
price=bid_price,
quantity=order_size,
timestamp=timestamp
)
# Ask 주문
ask_order = MarketMakingOrder(
order_id=f"ask_{i}",
side="ask",
price=ask_price,
quantity=order_size,
timestamp=timestamp
)
# 체결 시뮬레이션
for order in [bid_order, ask_order]:
if engine.simulate_fill(order, snapshot, fill_probability=0.6):
engine.execute_trade(order, mid_price, timestamp)
# Equity 업데이트
current_equity = engine.position.net_value(mid_price)
engine.equity_history.append(current_equity)
return engine.calculate_metrics()
print("做市 전략 백테스팅 엔진 로딩 완료")4. HolySheep AI Gateway를 활용한 시장 분석 및 예측
HolySheep AI Gateway의 글로벌 AI API 통합 기능을 활용하면, Order Book 패턴 분석, 시장 심리 평가, 그리고 전략 최적화를 자동화할 수 있습니다. 단일 API 키로 여러 모델을 활용하는 구체적인 구현 방법을 보여드리겠습니다.
"""
HolySheep AI Gateway를 활용한 做市 전략 고급 분석
GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash 모델 통합
Order Book 패턴 인식 및 예측
"""
import aiohttp
import asyncio
import json
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import pandas as pd
class HolySheepAIGateway:
"""
HolySheep AI Gateway - 모든 주요 AI 모델 통합
단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 활용
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.available_models = {
"gpt-4.1": {"provider": "openai", "cost_per_1m": 8.0, "strength": "strategic_reasoning"},
"claude-sonnet-4.5": {"provider": "anthropic", "cost_per_1m": 15.0, "strength": "long_analysis"},
"gemini-2.5-flash": {"provider": "google", "cost_per_1m": 2.50, "strength": "fast_processing"},
"deepseek-v3.2": {"provider": "deepseek", "cost_per_1m": 0.42, "strength": "cost_efficiency"}
}
async def call_model(
self,
model: str,
messages: List[Dict],
temperature: float = 0.3,
max_tokens: int = 1000
) -> Dict:
"""선택된 모델로 API 호출"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": model,
"messages": messages,
"temperature":