加密历史K线数据获取：Tardis.dev Tick级回测 완벽 가이드

저는 algorithmic trading 시스템을 개발하면서 수개월간 historical K线 데이터 확보에 어려움을 겪었습니다. 특히 ConnectionError: timeout 오류와 함께 API rate limit 문제, 잘못된 타임스탬프 포맷으로 인한 데이터 정합성 오류까지 겹치면서 한 달 넘게 백테스팅 파이프라인 구축에 발목을 잡았습니다. 이 튜토리얼에서는 Tardis.dev를 활용한 암호화폐 틱 단위 데이터 수집과 백테스팅 전략 구축을 실제 경험 기반으로 설명드리겠습니다.

Tardis.dev란 무엇인가

Tardis.dev는 50개 이상의 암호화폐 거래소에서Historical market data를 제공하는 전문 데이터 서비스입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 실시간 스트리밍: WebSocket 기반 Tick 데이터 실시간 수신
• Historical 데이터: 분봉, 시간봉, Tick 단위 historical 데이터 제공
• 다중 거래소: Binance, Bybit, OKX, Bitget 등 주요 거래소 지원
• 토큰 기반 과금: 소비한 데이터량에 따른 과금

환경 설정과 필수 라이브러리

시작하기 전에 필요한 환경 설정 방법을 설명드리겠습니다.

# 프로젝트 디렉토리 생성 및 가상환경 설정
mkdir tardis-backtest && cd tardis-backtest
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

필수 패키지 설치
pip install tardis-dev pandas numpy pytz asyncio aiohttp
pip install --upgrade pandas matplotlib  # 데이터 시각화용

설치 확인
python -c "import tardis; print(tardis.__version__)"

Tardis.dev API 키 발급 및 인증

Tardis.dev 웹사이트에서 무료 API 키를 발급받을 수 있습니다. Free 티어에서는 일일 1백만件の 메시지 제한이 있으며, 이는 초기 테스트와 학습 목적에 충분합니다.

# tardis_client.py
from tardis_client import TardisClient, channels

class TardisDataFetcher:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.client = TardisClient(api_key=api_key)
    
    async def fetch_historical_bars(
        self, 
        exchange: str,
        symbol: str,
        start_time: str,
        end_time: str,
        timeframe: str = "1m"
    ):
        """
        Historical OHLCV 데이터 수집
        
        Args:
            exchange: 거래소명 (binance, bybit, okx)
            symbol: 거래쌍 (BTC-USDT)
            start_time: ISO 8601 형식 시작 시간
            end_time: ISO 8601 형식 종료 시간
            timeframe: 시간 간격 (1m, 5m, 1h, 1d)
        """
        data = []
        
        # channels.TradeChannel: Tick 데이터
        # channels.OHLCVChannel: 봉 데이터
        response = self.client.query(
            exchange=exchange,
            channels=[channels.OHLCVChannel(timeframe)],
            symbols=[symbol],
            from_time=start_time,
            to_time=end_time,
            order="asc"
        )
        
        async for item in response:
            data.append({
                "timestamp": item.timestamp,
                "open": item.open,
                "high": item.high,
                "low": item.low,
                "close": item.close,
                "volume": item.volume,
                "symbol": symbol,
                "exchange": exchange
            })
        
        return data

사용 예시
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta

async def main():
    fetcher = TardisDataFetcher(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
    
    # 최근 24시간 BTC/USDT 1분봉 데이터 수집
    end_time = datetime.now()
    start_time = end_time - timedelta(days=1)
    
    data = await fetcher.fetch_historical_bars(
        exchange="binance",
        symbol="BTC-USDT",
        start_time=start_time.isoformat(),
        end_time=end_time.isoformat(),
        timeframe="1m"
    )
    
    print(f"수집된 데이터: {len(data)}건")
    return data

실행
asyncio.run(main())

Tick 단위 백테스팅 엔진 구현

실제 거래 시뮬레이션을 위한 백테스팅 엔진을 구현해보겠습니다. 이 엔진은 Tick 데이터를 기반으로 진입/청산 신호를 생성하고,PnL을 계산합니다.

# backtest_engine.py
import pandas as pd
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, List, Dict
from datetime import datetime

@dataclass
class Trade:
    entry_time: datetime
    entry_price: float
    quantity: float
    side: str  # "long" or "short"
    exit_time: Optional[datetime] = None
    exit_price: Optional[float] = None
    
    @property
    def pnl(self) -> float:
        if self.exit_price is None:
            return 0.0
        multiplier = 1 if self.side == "long" else -1
        return (self.exit_price - self.entry_price) * self.quantity * multiplier
    
    @property
    def pnl_pct(self) -> float:
        if self.exit_price is None:
            return 0.0
        multiplier = 1 if self.side == "long" else -1
        return ((self.exit_price - self.entry_price) / self.entry_price) * 100 * multiplier

class BacktestEngine:
    def __init__(
        self,
        initial_capital: float = 10000.0,
        commission_rate: float = 0.0004,  # 0.04%
        slippage: float = 0.0001  # 0.01%
    ):
        self.initial_capital = initial_capital
        self.capital = initial_capital
        self.commission_rate = commission_rate
        self.slippage = slippage
        self.trades: List[Trade] = []
        self.current_position: Optional[Trade] = None
        self.equity_curve: List[Dict] = []
    
    def calculate_commission(self, price: float, quantity: float) -> float:
        """수수료 계산 (양방향)"""
        return price * quantity * self.commission_rate * 2
    
    def apply_slippage(self, price: float, side: str) -> float:
        """슬리피지 적용"""
        multiplier = 1 if side == "long" else -1
        return price * (1 + multiplier * self.slippage)
    
    def open_position(
        self, 
        timestamp: datetime, 
        price: float, 
        quantity: float, 
        side: str
    ) -> bool:
        """포지션 진입"""
        execution_price = self.apply_slippage(price, side)
        commission = self.calculate_commission(execution_price, quantity)
        
        required_capital = execution_price * quantity + commission
        
        if required_capital > self.capital:
            print(f"⚠️ 자본 부족: 필요 {required_capital:.2f}, 보유 {self.capital:.2f}")
            return False
        
        self.capital -= required_capital
        self.current_position = Trade(
            entry_time=timestamp,
            entry_price=execution_price,
            quantity=quantity,
            side=side
        )
        return True
    
    def close_position(self, timestamp: datetime, price: float) -> Optional[float]:
        """포지션 청산"""
        if self.current_position is None:
            return None
        
        exit_price = self.apply_slippage(price, "close" if self.current_position.side == "long" else "open")
        commission = self.calculate_commission(exit_price, self.current_position.quantity)
        
        pnl = (exit_price - self.current_position.entry_price) * self.current_position.quantity
        if self.current_position.side == "short":
            pnl = -pnl
        
        self.capital += exit_price * self.current_position.quantity + pnl - commission
        
        self.current_position.exit_time = timestamp
        self.current_position.exit_price = exit_price
        self.trades.append(self.current_position)
        
        pnl_final = pnl - commission
        self.current_position = None
        return pnl_final
    
    def process_tick(self, timestamp: datetime, price: float) -> None:
        """Tick 데이터 처리"""
        self.equity_curve.append({
            "timestamp": timestamp,
            "equity": self.get_equity(price),
            "position": self.current_position is not None
        })
    
    def get_equity(self, current_price: float) -> float:
        """현재-equity 계산"""
        equity = self.capital
        if self.current_position:
            position_value = self.current_position.quantity * current_price
            if self.current_position.side == "long":
                unrealized_pnl = position_value - (
                    self.current_position.entry_price * self.current_position.quantity
                )
            else:
                unrealized_pnl = (
                    self.current_position.entry_price - position_value
                ) / self.current_position.entry_price * self.current_position.quantity * self.current_position.entry_price
            equity += position_value + unrealized_pnl
        return equity
    
    def generate_report(self) -> Dict:
        """백테스팅 리포트 생성"""
        total_trades = len(self.trades)
        if total_trades == 0:
            return {"message": "거래 없음"}
        
        winning_trades = [t for t in self.trades if t.pnl > 0]
        losing_trades = [t for t in self.trades if t.pnl <= 0]
        
        win_rate = len(winning_trades) / total_trades * 100 if total_trades > 0 else 0
        avg_win = np.mean([t.pnl for t in winning_trades]) if winning_trades else 0
        avg_loss = np.mean([t.pnl for t in losing_trades]) if losing_trades else 0
        
        final_equity = self.equity_curve[-1]["equity"] if self.equity_curve else self.initial_capital
        total_return = (final_equity - self.initial_capital) / self.initial_capital * 100
        
        return {
            "total_trades": total_trades,
            "winning_trades": len(winning_trades),
            "losing_trades": len(losing_trades),
            "win_rate": f"{win_rate:.2f}%",
            "avg_win": f"{avg_win:.2f}",
            "avg_loss": f"{avg_loss:.2f}",
            "profit_factor": abs(avg_win / avg_loss) if avg_loss != 0 else float('inf'),
            "total_return": f"{total_return:.2f}%",
            "final_equity": f"{final_equity:.2f}",
            "max_drawdown": self.calculate_max_drawdown()
        }
    
    def calculate_max_drawdown(self) -> float:
        """최대 드로우다운 계산"""
        equity = pd.DataFrame(self.equity_curve)
        equity["peak"] = equity["equity"].cummax()
        equity["drawdown"] = (equity["equity"] - equity["peak"]) / equity["peak"] * 100
        return equity["drawdown"].min()

전략 예시: 이동평균 교차 전략
class MAStrategy:
    def __init__(self, short_period: int = 10, long_period: int = 50):
        self.short_period = short_period
        self.long_period = long_period
        self.prices: List[float] = []
        self.position_open = False
    
    def on_tick(self, price: float, engine: BacktestEngine, timestamp: datetime) -> None:
        self.prices.append(price)
        
        if len(self.prices) < self.long_period:
            return
        
        short_ma = np.mean(self.prices[-self.short_period:])
        long_ma = np.mean(self.prices[-self.long_period:])
        prev_short_ma = np.mean(self.prices[-self.short_period-1:-1])
        prev_long_ma = np.mean(self.prices[-self.long_period-1:-1])
        
        # 골든크로스: 단기MA가 장기MA 상향 돌파
        if prev_short_ma <= prev_long_ma and short_ma > long_ma and not self.position_open:
            quantity = (engine.capital * 0.95) / price
            if engine.open_position(timestamp, price, quantity, "long"):
                self.position_open = True
        
        # 데드크로스: 단기MA가 장기MA 하향 돌파
        elif prev_short_ma >= prev_long_ma and short_ma < long_ma and self.position_open:
            engine.close_position(timestamp, price)
            self.position_open = False

실행 예시
async def run_backtest():
    from tardis_client import TardisClient, channels
    
    fetcher = TardisDataFetcher(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
    engine = BacktestEngine(initial_capital=10000, commission_rate=0.0004)
    strategy = MAStrategy(short_period=10, long_period=50)
    
    # Historical 데이터 수집
    data = await fetcher.fetch_historical_bars(
        exchange="binance",
        symbol="BTC-USDT",
        start_time=(datetime.now() - timedelta(days=7)).isoformat(),
        end_time=datetime.now().isoformat(),
        timeframe="1m"
    )
    
    # 백테스트 실행
    for bar in data:
        engine.process_tick(bar["timestamp"], bar["close"])
        strategy.on_tick(bar["close"], engine, bar["timestamp"])
    
    # 최종 리포트
    report = engine.generate_report()
    print("\n" + "="*50)
    print("📊 백테스팅 리포트")
    print("="*50)
    for key, value in report.items():
        print(f"{key}: {value}")
    
    return report

asyncio.run(run_backtest())

다양한 거래소 데이터 수집

Tardis.dev는 여러 거래소의 데이터를统일된 형식으로 제공합니다. 다음은 주요 거래소별 연결 방법입니다.

# multi_exchange_fetcher.py
import asyncio
from tardis_client import TardisClient, channels
from typing import List, Dict
from datetime import datetime, timedelta

class MultiExchangeFetcher:
    """다중 거래소 데이터 수집기"""
    
    SUPPORTED_EXCHANGES = {
        "binance": "BTC-USDT",
        "bybit": "BTC-USDT",
        "okx": "BTC-USDT",
        "bitget": "BTCUSDT",
        "deribit": "BTC-PERPETUAL"
    }
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = TardisClient(api_key=api_key)
    
    async def fetch_multiple_exchanges(
        self,
        symbol: str,
        start_time: datetime,
        end_time: datetime,
        exchanges: List[str] = None
    ) -> Dict[str, List]:
        """
        여러 거래소에서 동시에 데이터 수집
        
        Args:
            symbol: 거래쌍 심볼
            exchanges: 수집할 거래소 목록 (None시 전체)
        """
        if exchanges is None:
            exchanges = list(self.SUPPORTED_EXCHANGES.keys())
        
        tasks = []
        for exchange in exchanges:
            mapped_symbol = self.SUPPORTED_EXCHANGES.get(exchange, symbol)
            task = self._fetch_single_exchange(
                exchange, mapped_symbol, start_time, end_time
            )
            tasks.append(task)
        
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        
        combined_data = {}
        for exchange, result in zip(exchanges, results):
            if isinstance(result, Exception):
                print(f"❌ {exchange} 데이터 수집 실패: {result}")
                combined_data[exchange] = []
            else:
                print(f"✅ {exchange} 데이터 수집 완료: {len(result)}건")
                combined_data[exchange] = result
        
        return combined_data
    
    async def _fetch_single_exchange(
        self,
        exchange: str,
        symbol: str,
        start_time: datetime,
        end_time: datetime
    ) -> List[Dict]:
        data = []
        
        response = self.client.query(
            exchange=exchange,
            channels=[channels.TradeChannel()],  # Tick 데이터
            symbols=[symbol],
            from_time=start_time.isoformat(),
            to_time=end_time.isoformat(),
            order="asc"
        )
        
        async for item in response:
            data.append({
                "timestamp": item.timestamp,
                "price": item.price,
                "amount": item.amount,
                "side": item.side,
                "exchange": exchange,
                "symbol": symbol
            })
        
        return data
    
    def compare_prices(self, data: Dict[str, List]) -> pd.DataFrame:
        """거래소간 가격 비교"""
        import pandas as pd
        
        all_data = []
        for exchange, items in data.items():
            for item in items:
                all_data.append({
                    "exchange": exchange,
                    "timestamp": item["timestamp"],
                    "price": item["price"]
                })
        
        df = pd.DataFrame(all_data)
        if df.empty:
            return df
        
        df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
        df = df.groupby(["exchange", df["timestamp"].dt.minute])["price"].mean()
        return df.unstack(level=0)

사용 예시
async def main():
    fetcher = MultiExchangeFetcher(api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY")
    
    end_time = datetime.now()
    start_time = end_time - timedelta(hours=1)
    
    # Binance, Bybit, OKX 3개 거래소 동시 수집
    data = await fetcher.fetch_multiple_exchanges(
        symbol="BTC-USDT",
        start_time=start_time,
        end_time=end_time,
        exchanges=["binance", "bybit", "okx"]
    )
    
    # 가격 비교
    comparison = fetcher.compare_prices(data)
    print("\n거래소별 BTC/USDT 평균 가격:")
    print(comparison.head(10))
    
    return data

asyncio.run(main())

자주 발생하는 오류와 해결책

1. ConnectionError: timeout - API 연결 시간 초과

오류 메시지:

ConnectionError: timeout exceeded 30000ms
tardis_client.exceptions.TardisException: Connection timeout during query

원인: 네트워크 지연, VPN/방화벽 문제, 또는 대량 데이터 요청 시 발생합니다.

해결 코드:

# 해결 방법 1: 커넥션 타임아웃 설정
from tardis_client import TardisClient
import asyncio

async def fetch_with_retry(max_retries=3, timeout=60000):
    client = TardisClient(
        api_key="YOUR_TARDIS_API_KEY",
        timeout=timeout  # 60초로 증가
    )
    
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.query(
                exchange="binance",
                channels=[channels.OHLCVChannel("1m")],
                symbols=["BTC-USDT"],
                from_time="2024-01-01T00:00:00Z",
                to_time="2024-01-01T01:00:00Z"
            )
            return response
        except ConnectionError as e:
            wait_time = 2 ** attempt  # 지수 백오프
            print(f"재시도 {attempt+1}/{max_retries}, {wait_time}초 후 재시도...")
            await asyncio.sleep(wait_time)
    
    raise Exception("최대 재시도 횟수 초과")

해결 방법 2: 프록시 설정
import os
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://proxy.example.com:8080"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://proxy.example.com:8080"

2. 401 Unauthorized - API 키 인증 실패

오류 메시지:

HTTPError: 401 Client Error: Unauthorized
tardis_client.exceptions.AuthenticationException: Invalid API key

원인: 잘못된 API 키, 만료된 키, 또는 구독 기간 만료.

해결 코드:

# 해결 방법 1: API 키 검증
import os
from tardis_client import TardisClient

TARDIS_API_KEY = os.environ.get("TARDIS_API_KEY")

if not TARDIS_API_KEY:
    raise ValueError("TARDIS_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다")

키 형식 검증 (Tardis 키는 'ts_'로 시작)
if not TARDIS_API_KEY.startswith("ts_"):
    raise ValueError(f"잘못된 API 키 형식: {TARDIS_API_KEY[:10]}...")

클라이언트 초기화
client = TardisClient(api_key=TARDIS_API_KEY)

키 유효성 확인을 위한 간단한 쿼리
async def verify_api_key():
    try:
        # 간단한 쿼리로 키 검증
        count = 0
        response = client.query(
            exchange="binance",
            channels=[channels.OHLCVChannel("1m")],
            symbols=["BTC-USDT"],
            from_time="2024-01-01T00:00:00Z",
            to_time="2024-01-01T00:01:00Z"
        )
        async for _ in response:
            count += 1
            if count >= 1:
                break
        print(f"✅ API 키 검증 성공")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"❌ API 키 검증 실패: {e}")
        return False

해결 방법 2: 새 API 키 발급
https://tardis-dev.com/profile 에서 새 키 발급
NEW_API_KEY = "ts_your_new_api_key_here"

3. RateLimitExceeded - API Rate Limit 초과

오류 메시지:

HTTPError: 429 Client Error: Too Many Requests
tardis_client.exceptions.RateLimitException: Rate limit exceeded. Retry after 60 seconds.

원인: 짧은 시간 내 과도한 API 요청, 무료 플랜 일일 쿼터 초과.

해결 코드:

# 해결 방법 1: 요청 간 딜레이 추가
import asyncio
import time
from collections import deque

class RateLimitedClient:
    def __init__(self, api_key: str, max_requests_per_minute: int = 60):
        self.client = TardisClient(api_key=api_key)
        self.request_times = deque()
        self.max_requests = max_requests_per_minute
    
    async def throttled_query(self, *args, **kwargs):
        """레이트 리밋 적용 쿼리"""
        current_time = time.time()
        
        # 1분 이상 된 요청 제거
        while self.request_times and current_time - self.request_times[0] > 60:
            self.request_times.popleft()
        
        # 레이트 리밋 체크
        if len(self.request_times) >= self.max_requests:
            wait_time = 60 - (current_time - self.request_times[0])
            print(f"Rate limit 도달. {wait_time:.1f}초 대기...")
            await asyncio.sleep(wait_time)
        
        self.request_times.append(time.time())
        return self.client.query(*args, **kwargs)
    
    async def fetch_large_dataset(self, start_date, end_date, chunk_days=1):
        """대량 데이터 분할 수집"""
        all_data = []
        current_date = start_date
        
        while current_date < end_date:
            chunk_end = min(current_date + timedelta(days=chunk_days), end_date)
            
            print(f"수집 중: {current_date.date()} ~ {chunk_end.date()}")
            
            try:
                response = await self.throttled_query(
                    exchange="binance",
                    channels=[channels.OHLCVChannel("1m")],
                    symbols=["BTC-USDT"],
                    from_time=current_date.isoformat(),
                    to_time=chunk_end.isoformat()
                )
                
                chunk_data = []
                async for item in response:
                    chunk_data.append(item)
                all_data.extend(chunk_data)
                
                # 청크 간 딜레이
                await asyncio.sleep(1)
                
            except Exception as e:
                print(f"청크 {current_date.date()} 실패: {e}")
                await asyncio.sleep(5)  # 오류 시 더 긴 대기
            
            current_date = chunk_end
        
        return all_data

해결 방법 2: 무료 쿼터 관리
def check_usage_quota():
    """사용량 확인 및 최적화 제안"""
    # Tardis.dev 대시보드에서 직접 확인
    # https://tardis-dev.com/profile
    
    recommendations = {
        "free_tier": {
            "daily_limit": "1,000,000 messages",
            "optimization": [
                "필요한 데이터만 수집 (기간 최소화)",
                "분봉 대신 시간봉 사용 검토",
                "실시간 스트리밍보다 historical 쿼리 우선"
            ]
        },
        "paid_tier": {
            "monthly_cost": " mulai $49",
            "includes": [" Unlimited historical queries", " Priority support"]
        }
    }
    return recommendations

4. TimestampFormatError - 잘못된 타임스탬프 형식

오류 메시지:

ValueError: Invalid timestamp format: 20240101T120000
tardis_client.exceptions.TimestampException: Expected ISO 8601 format

원인: Tardis.dev는 ISO 8601 형식의 타임스탬프를 요구합니다.

해결 코드:

from datetime import datetime, timezone

def normalize_timestamp(ts_input) -> str:
    """다양한 입력 형식을 ISO 8601으로 변환"""
    if isinstance(ts_input, datetime):
        #aware datetime인 경우
        if ts_input.tzinfo is None:
            ts_input = ts_input.replace(tzinfo=timezone.utc)
        return ts_input.isoformat()
    
    elif isinstance(ts_input, str):
        # 문자열 형식 처리
        formats = [
            "%Y%m%dT%H%M%S",           # 20240101T120000
            "%Y-%m-%d %H:%M:%S",       # 2024-01-01 12:00:00
            "%Y/%m/%d %H:%M:%S",       # 2024/01/01 12:00:00
            "%d-%m-%Y %H:%M:%S",       # 01-01-2024 12:00:00
        ]
        
        for fmt in formats:
            try:
                dt = datetime.strptime(ts_input, fmt)
                dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
                return dt.isoformat()
            except ValueError:
                continue
        
        # 이미 ISO 형식인지 확인
        if "T" in ts_input and "Z" in ts_input:
            return ts_input
        
        raise ValueError(f"지원하지 않는 형식: {ts_input}")
    
    elif isinstance(ts_input, (int, float)):
        # Unix timestamp (초 또는 밀리초)
        if ts_input > 1e12:  # 밀리초
            ts_input = ts_input / 1000
        dt = datetime.fromtimestamp(ts_input, tz=timezone.utc)
        return dt.isoformat()
    
    raise ValueError(f"예상하지 못한 형식: {type(ts_input)}")

사용 예시
valid_timestamps = [
    datetime(2024, 1, 1, 12, 0, 0),
    "2024-01-01T12:00:00Z",
    "2024-01-01 12:00:00",
    1704110400,  # Unix timestamp
    1704110400000  # Unix timestamp (ms)
]

for ts in valid_timestamps:
    normalized = normalize_timestamp(ts)
    print(f"{ts} → {normalized}")

# market_analysis_with_ai.py
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import List, Dict

HolySheep AI 설정
import os
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

import openai
openai.api_base = "https://api.holysheep.ai/v1"

def analyze_market_pattern(data: List[Dict], api_key: str) -> str:
    """Historical 데이터 기반 시장 패턴 분석"""
    
    # 데이터 전처리
    df = pd.DataFrame(data)
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
    df = df.set_index("timestamp")
    
    # 기술적 지표 계산
    df["MA_20"] = df["close"].rolling(window=20).mean()
    df["MA_50"] = df["close"].rolling(window=50).mean()
    df["volatility"] = df["close"].rolling(window=20).std()
    df["returns"] = df["close"].pct_change()
    
    # 요약 통계
    summary = {
        "total_records": len(df),
        "avg_price": df["close"].mean(),
        "price_range": f"{df['close'].min():.2f} - {df['close'].max():.2f}",
        "volatility_avg": df["volatility"].mean(),
        "max_drawdown": ((df["close"] - df["close"].cummax()) / df["close"].cummax()).min() * 100,
        "trend": "상승" if df["MA_20"].iloc[-1] > df["MA_50"].iloc[-1] else "하락"
    }
    
    # HolySheep AI를 통한 분석
    prompt = f"""
    다음 BTC/USDT Historical
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