암호화폐 시장 조성은 고频 거래와 정교한 리스크 관리가 결합된 고급 전략입니다. 본 튜토리얼에서는 OKX 선물 API를 활용해 실시간 시장 데이터를 수집하고, HolySheep AI의 게이트웨이 서비스를 통해 AI 기반 의사결정 모델을 통합하는 전체 파이프라인을 구축합니다.
HolySheep AI vs 공식 OKX API vs 기타 릴레이 서비스 비교
| 비교 항목 | HolySheep AI | 공식 OKX API | 기타 릴레이 서비스 |
|---|---|---|---|
| API 연결 안정성 | 99.9% uptime 보장 | 변동적 ( Rate Limit 엄격) | 서비스별 상이 |
| Rate Limit | 宽松 (AI 모델 호출 최적화) | 초당 20-100회 제한 | 불안정 |
| AI 모델 통합 | GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 단일 키 | 불가능 (별도 서비스 필요) | 제한적 |
| 결제 방식 | 로컬 결제 지원 (해외 카드 불필요) | 암호화폐만 | 다양 (불안정) |
| 가격 | DeepSeek V3.2 $0.42/MTok | 무료 (API만) | $0.5-2/MTok |
| 시장 데이터 전처리 | AI 모델이 자동 분석 | RAW 데이터만 제공 | 제한적 가공 |
| 마켓 메이킹 특화 기능 | 실시간 분석 + 주문 실행 파이프라인 | 데이터 수집만 | 부분적 |
이런 팀에 적합 / 비적합
✅ HolySheep AI가 적합한 팀
- 퀀트 트레이딩 팀: AI 기반 시장 조성 전략을 빠른迭代로 개발해야 하는 팀
- Algo 트레이딩 스타트업: 단일 API로 다중 AI 모델을 테스트하고 싶으신 분
- 개인 트레이더: 해외 신용카드 없이 간편하게 AI API를 통합하고 싶으신 분
- 리스크 관리 솔루션: 실시간 시장 분석과 주문 실행이 통합된 파이프라인이 필요한 팀
❌ HolySheep AI가 비적합한 팀
- 순수 데이터 수집만 필요: OKX 공식 API로 충분한 단순 수집 작업
- 초저지연 HFT: 모든 AI 연동을 제거한 직접 거래가 필요한 경우
- 대규모 기관: 전용 인프라와 레이트 리밋 관리가 자체적으로 가능한 경우
아키텍처 개요: 마켓 메이킹 데이터 파이프라인
제가 실제 프로젝트에서 구축한 마켓 메이킹 시스템의 전체 데이터 플로우는 다음과 같습니다:
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ OKX WebSocket │────▶│ 데이터 파이프라인 │────▶│ HolySheep AI │
│ 선물 실시간 데이터 │ │ (전처리/집계) │ │ (의사결정 모델) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
│
▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 슬리피지 │◀────│ 주문 실행 로직 │◀────│ 호가 생성 로직 │
│ 계산/보고 │ │ (OKX REST API) │ │ (Spread 설정) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
핵심 아이디어는 OKX WebSocket으로 실시간 ticker와 orderbook을 수집하고, 이를 HolySheep AI의 GPT-4.1 또는 DeepSeek V3.2 모델에 전달하여 최적의 매수/매도 호가를 계산하는 것입니다.
1단계: OKX 선물 API 데이터 수집
먼저 OKX의 WebSocket API를 통해 선물 시장의 실시간 데이터를 구독합니다. 마켓 메이킹에서는:
- Ticker 데이터: 현재가, 24시간 변동률, 거래량
- Orderbook 데이터: 호가창의 매수/매수 잔량
- Trade 데이터: 최근 체결 내역
#!/usr/bin/env python3
"""
OKX Futures WebSocket 데이터 수집기
마켓 메이킹 전략용 실시간 시장 데이터 파이프라인
"""
import json
import hmac
import hashlib
import base64
import time
import threading
from websocket import create_connection, WebSocketTimeoutException
import requests
class OKXFuturesCollector:
"""OKX 선물 시장 데이터 수집기"""
def __init__(self, api_key, secret_key, passphrase, use_sandbox=False):
self.api_key = api_key
self.secret_key = secret_key
self.passphrase = passphrase
self.base_url = "https://www.okx.com" if not use_sandbox else "https://www.okx.com"
self.wss_url = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public" if not use_sandbox else "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
# 실시간 데이터 버퍼
self.ticker_data = {}
self.orderbook_data = {}
self.trade_data = {}
self.last_update = {}
# 연결 상태
self.ws = None
self.running = False
def _get_timestamp(self):
"""서명 생성용 타임스탬프"""
return int(time.time() * 1000)
def _create_signature(self, timestamp, method, request_path, body=""):
"""HMAC SHA256 서명 생성"""
message = f"{timestamp}{method}{request_path}{body}"
mac = hmac.new(
self.secret_key.encode('utf-8'),
message.encode('utf-8'),
hashlib.sha256
)
return base64.b64encode(mac.digest()).decode('utf-8')
def connect(self):
"""WebSocket 연결 수립"""
try:
self.ws = create_connection(
self.wss_url,
timeout=30,
enable_multithread=True
)
self.running = True
print("✓ OKX WebSocket 연결 성공")
return True
except Exception as e:
print(f"✗ WebSocket 연결 실패: {e}")
return False
def subscribe_orderbook(self, inst_id="BTC-USDT-SWAP"):
"""호가창 데이터 구독"""
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": [{
"channel": "books5", # 5단계 호가창
"instId": inst_id
}]
}
self.ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
print(f"✓ 호가창 구독 완료: {inst_id}")
def subscribe_ticker(self, inst_id="BTC-USDT-SWAP"):
"""티커 데이터 구독"""
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": [{
"channel": "tickers",
"instId": inst_id
}]
}
self.ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
print(f"✓ 티커 구독 완료: {inst_id}")
def subscribe_trades(self, inst_id="BTC-USDT-SWAP"):
"""체결 데이터 구독"""
subscribe_msg = {
"op": "subscribe",
"args": [{
"channel": "trades",
"instId": inst_id
}]
}
self.ws.send(json.dumps(subscribe_msg))
print(f"✓ 체결 구독 완료: {inst_id}")
def _parse_orderbook(self, data):
"""호가창 데이터 파싱"""
if "data" in data:
for item in data["data"]:
inst_id = item["instId"]
self.orderbook_data[inst_id] = {
"bids": [[float(x[0]), float(x[1])] for x in item["bids"][:10]],
"asks": [[float(x[0]), float(x[1])] for x in item["asks"][:10]],
"timestamp": int(item["ts"])
}
self.last_update[inst_id] = time.time()
def _parse_ticker(self, data):
"""티커 데이터 파싱"""
if "data" in data:
for item in data["data"]:
inst_id = item["instId"]
self.ticker_data[inst_id] = {
"last": float(item["last"]),
"bid": float(item["bidPx"]),
"ask": float(item["askPx"]),
"volume24h": float(item["vol24h"]),
"change24h": float(item["sodUtc0"]) - float(item["sodUtc8"]),
"timestamp": int(item["ts"])
}
def _parse_trade(self, data):
"""체결 데이터 파싱"""
if "data" in data:
for item in data["data"]:
inst_id = item["instId"]
if inst_id not in self.trade_data:
self.trade_data[inst_id] = []
self.trade_data[inst_id].append({
"price": float(item["px"]),
"size": float(item["sz"]),
"side": item["side"],
"timestamp": int(item["ts"])
})
# 최근 100개만 유지
self.trade_data[inst_id] = self.trade_data[inst_id][-100:]
def receive_loop(self):
"""데이터 수신 루프"""
while self.running:
try:
result = self.ws.recv()
data = json.loads(result)
# 구독 확인 응답
if "event" in data:
if data["event"] == "subscribe":
print(f"구독 성공: {data.get('arg', {}).get('channel')}")
continue
# 데이터 파싱
channel = data.get("arg", {}).get("channel", "")
if "books" in channel:
self._parse_orderbook(data)
elif "tickers" in channel:
self._parse_ticker(data)
elif "trades" in channel:
self._parse_trade(data)
except WebSocketTimeoutException:
continue
except Exception as e:
print(f"수신 오류: {e}")
time.sleep(1)
def get_mid_price(self, inst_id="BTC-USDT-SWAP"):
"""중간가 계산"""
if inst_id in self.orderbook_data:
bids = self.orderbook_data[inst_id]["bids"]
asks = self.orderbook_data[inst_id]["asks"]
if bids and asks:
return (bids[0][0] + asks[0][0]) / 2
return None
def get_spread_bps(self, inst_id="BTC-USDT-SWAP"):
"""스프레드 계산 (bps 단위)"""
if inst_id in self.orderbook_data:
bids = self.orderbook_data[inst_id]["bids"]
asks = self.orderbook_data[inst_id]["asks"]
if bids and asks:
mid = (bids[0][0] + asks[0][0]) / 2
spread = asks[0][0] - bids[0][0]
return (spread / mid) * 10000 # bps 변환
return None
def get_depth(self, inst_id="BTC-USDT-SWAP", levels=5):
"""호가창 깊이 분석"""
if inst_id in self.orderbook_data:
data = self.orderbook_data[inst_id]
bid_volume = sum([x[1] for x in data["bids"][:levels]])
ask_volume = sum([x[1] for x in data["asks"][:levels]])
return {"bid_volume": bid_volume, "ask_volume": ask_volume, "imbalance": (bid_volume - ask_volume) / (bid_volume + ask_volume) if (bid_volume + ask_volume) > 0 else 0}
return None
def disconnect(self):
"""연결 해제"""
self.running = False
if self.ws:
self.ws.close()
print("✓ WebSocket 연결 해제")
사용 예시
if __name__ == "__main__":
collector = OKXFuturesCollector(
api_key="YOUR_OKX_API_KEY",
secret_key="YOUR_OKX_SECRET_KEY",
passphrase="YOUR_OKX_PASSPHRASE"
)
if collector.connect():
collector.subscribe_orderbook("BTC-USDT-SWAP")
collector.subscribe_ticker("BTC-USDT-SWAP")
collector.subscribe_trades("BTC-USDT-SWAP")
# 10초간 데이터 수집
import threading
recv_thread = threading.Thread(target=collector.receive_loop)
recv_thread.start()
time.sleep(10)
print("\n=== 수집 데이터 요약 ===")
mid = collector.get_mid_price("BTC-USDT-SWAP")
spread = collector.get_spread_bps("BTC-USDT-SWAP")
depth = collector.get_depth("BTC-USDT-SWAP")
print(f"중간가: ${mid:,.2f}" if mid else "중간가: N/A")
print(f"스프레드: {spread:.2f} bps" if spread else "스프레드: N/A")
print(f"호가창 불균형: {depth['imbalance']:.4f}" if depth else "호가창: N/A")
collector.disconnect()
2단계: HolySheep AI를 활용한 마켓 메이킹 의사결정
이제 수집된 시장 데이터를 HolySheep AI의 GPT-4.1 또는 DeepSeek V3.2 모델에 전달하여:
- 변동성 기반 스프레드 동적 조절
- 호가창 불균형 분석
- 리스크 조절 주문 사이즈 결정
을 수행하는 AI 에이전트를 구축합니다.
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI 기반 마켓 메이킹 의사결정 시스템
Market Making Strategy Engine with AI Analysis
"""
import requests
import json
import time
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class StrategyMode(Enum):
"""마켓 메이킹 전략 모드"""
STABLE = "stable" # 저변동성 안정형
AGGRESSIVE = "aggressive" # 고변동성 공격형
NEUTRAL = "neutral" # 중립형
@dataclass
class MarketSnapshot:
"""시장 스냅샷"""
inst_id: str
mid_price: float
spread_bps: float
bid_volume: float
ask_volume: float
imbalance: float
volatility_1m: float
volatility_5m: float
recent_trades: List[Dict]
@dataclass
class QuoteDecision:
"""호가 결정 결과"""
bid_price: float
ask_price: float
bid_size: float
ask_size: float
spread_bps: float
confidence: float
reasoning: str
class HolySheepMarketMaker:
"""HolySheep AI 기반 마켓 메이킹 엔진"""
def __init__(self, api_key: str, model: str = "deepseek/deepseek-chat-v3"):
"""
초기화
Args:
api_key: HolySheep AI API 키
model: 사용할 AI 모델 (deepseek/deepseek-chat-v3 권장)
"""
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep 게이트웨이
self.model = model
# HolySheep 가격 (참고용)
self.pricing = {
"deepseek/deepseek-chat-v3": 0.42, # $0.42/MTok - 최저가
"gpt-4.1": 8.0, # $8/MTok
"claude-sonnet-4": 15.0, # $15/MTok
"gemini-2.5-flash": 2.50 # $2.50/MTok
}
# 기본 설정
self.base_spread_bps = 5.0 # 기본 스프레드 (bps)
self.max_position_size = 1.0 # 최대 포지션 사이즈 (BTC)
self.risk_limit = 0.02 # 최대 손실 허용 비율
# 메트릭스
self.total_requests = 0
self.total_cost = 0.0
def _call_ai(self, system_prompt: str, user_message: str) -> str:
"""HolySheep AI API 호출"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_message}
],
"temperature": 0.3, # 마켓 메이킹은 낮은 temperature 권장
"max_tokens": 500
}
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# 비용 계산
tokens_used = result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
cost_per_token = self.pricing.get(self.model, 0.42) / 1_000_000
cost = tokens_used * cost_per_token
self.total_requests += 1
self.total_cost += cost
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
print(f"[HolySheep] 모델: {self.model} | 토큰: {tokens_used} | 비용: ${cost:.6f} | 지연: {latency_ms:.0f}ms")
return result["choices"][0]["message"]["content"]
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"[HolySheep] API 호출 실패: {e}")
raise
def analyze_market(self, snapshot: MarketSnapshot) -> QuoteDecision:
"""시장 분석 및 호가 결정
HolySheep AI를 활용하여 실시간 시장 상황에 맞는 최적의 호가를 결정합니다.
"""
system_prompt = """당신은 전문 마켓 메이커입니다.
암호화폐 선물 시장에서 최적의 매수/매도 호가를 결정하는 역할을 합니다.
분석 시 고려사항:
1. 스프레드가 너무 좁으면 유동성 제공 리스크 증가
2. 스프레드가 너무 넓으면 거래량 감소
3. 호가창 불균형이 심하면 해당 방향 노출 제한 필요
4. 변동성이 높으면 더 넓은 스프레드로 리스크 헤지
출력 형식 (JSON만 반환):
{
"bid_price": number,
"ask_price": number,
"bid_size": number,
"ask_size": number,
"spread_bps": number,
"confidence": 0.0-1.0,
"reasoning": "설명"
}"""
user_message = f"""시장 데이터:
- 거래쌍: {snapshot.inst_id}
- 중간가: ${snapshot.mid_price:,.2f}
- 현재 스프레드: {snapshot.spread_bps:.2f} bps
- 매수 잔량: {snapshot.bid_volume:.4f} BTC
- 매도 잔량: {snapshot.ask_volume:.4f} BTC
- 호가창 불균형: {snapshot.imbalance:.4f} (양수=매수 우세, 음수=매도 우세)
- 1분 변동성: {snapshot.volatility_1m:.4f}
- 5분 변동성: {snapshot.volatility_5m:.4f}
- 최근 체결 수: {len(snapshot.recent_trades)}
기본 스프레드: {self.base_spread_bps} bps
최대 포지션: {self.max_position_size} BTC
"""
response = self._call_ai(system_prompt, user_message)
try:
# JSON 파싱
decision_data = json.loads(response)
return QuoteDecision(
bid_price=decision_data["bid_price"],
ask_price=decision_data["ask_price"],
bid_size=decision_data["bid_size"],
ask_size=decision_data["ask_size"],
spread_bps=decision_data["spread_bps"],
confidence=decision_data["confidence"],
reasoning=decision_data["reasoning"]
)
except json.JSONDecodeError:
# 파싱 실패 시 기본값 반환
print("[경고] AI 응답 파싱 실패, 폴백策略 적용")
return self._fallback_decision(snapshot)
def _fallback_decision(self, snapshot: MarketSnapshot) -> QuoteDecision:
"""폴백 전략 (AI 호출 실패 시)"""
spread_multiplier = 1 + abs(snapshot.imbalance) * 2
adjusted_spread = self.base_spread_bps * spread_multiplier
half_spread = (snapshot.mid_price * adjusted_spread / 10000) / 2
return QuoteDecision(
bid_price=round(snapshot.mid_price - half_spread, 2),
ask_price=round(snapshot.mid_price + half_spread, 2),
bid_size=min(self.max_position_size, snapshot.bid_volume * 0.1),
ask_size=min(self.max_position_size, snapshot.ask_volume * 0.1),
spread_bps=adjusted_spread,
confidence=0.5,
reasoning="폴백 전략 - AI 분석 불가"
)
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""비용 보고서"""
avg_cost = self.total_cost / self.total_requests if self.total_requests > 0 else 0
return {
"total_requests": self.total_requests,
"total_cost_usd": self.total_cost,
"avg_cost_per_request": avg_cost,
"model": self.model,
"cost_per_million_tokens": self.pricing.get(self.model, 0.42)
}
===== 실제 사용 예시 =====
if __name__ == "__main__":
# HolySheep API 키 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # https://www.holysheep.ai/register 에서 가입
# 마켓 메이커 초기화
market_maker = HolySheepMarketMaker(
api_key=HOLYSHEEP_API_KEY,
model="deepseek/deepseek-chat-v3" # $0.42/MTok - 가장economical
)
# 시뮬레이션: 시장 데이터 수집 (실제로는 OKXCollector에서 가져옴)
sample_snapshot = MarketSnapshot(
inst_id="BTC-USDT-SWAP",
mid_price=67500.00,
spread_bps=3.5,
bid_volume=15.5,
ask_volume=14.2,
imbalance=0.045, # 약간 매수 우세
volatility_1m=0.0012,
volatility_5m=0.0045,
recent_trades=[
{"price": 67495.50, "side": "buy", "size": 0.5},
{"price": 67502.30, "side": "sell", "size": 0.3},
{"price": 67498.00, "side": "buy", "size": 0.8}
]
)
print("=" * 50)
print("HolySheep AI 마켓 메이킹 분석")
print("=" * 50)
# AI 기반 호가 결정
decision = market_maker.analyze_market(sample_snapshot)
print(f"\n📊 호가 결정 결과:")
print(f" 매수 호가: ${decision.bid_price:,.2f}")
print(f" 매도 호가: ${decision.ask_price:,.2f}")
print(f" 매수 사이즈: {decision.bid_size:.4f} BTC")
print(f" 매도 사이즈: {decision.ask_size:.4f} BTC")
print(f" 스프레드: {decision.spread_bps:.2f} bps")
print(f" 신뢰도: {decision.confidence:.1%}")
print(f" 사유: {decision.reasoning}")
# 비용 보고
cost_report = market_maker.get_cost_report()
print(f"\n💰 HolySheep AI 비용 보고:")
print(f" 총 요청 수: {cost_report['total_requests']}")
print(f" 총 비용: ${cost_report['total_cost_usd']:.6f}")
print(f" 모델: {cost_report['model']}")
print(f" 토큰당 비용: ${cost_report['cost_per_million_tokens']}/MTok")
3단계: OKX 주문 실행과의 통합
HolySheep AI가 결정한 호가를 OKX REST API를 통해 실제 주문으로 실행합니다.
#!/usr/bin/env python3
"""
OKX REST API 주문 실행 모듈
Market Making 주문 실행 및 포지션 관리
"""
import requests
import json
import hmac
import hashlib
import base64
import time
from typing import Dict, Optional
import urllib.parse
class OKXOrderExecutor:
"""OKX 주문 실행기"""
def __init__(self, api_key: str, secret_key: str, passphrase: str, use_sandbox=False):
self.api_key = api_key
self.secret_key = secret_key
self.passphrase = passphrase
self.use_sandbox = use_sandbox
self.base_url = "https://www.okx.com" if not use_sandbox else "https://www.okx.com"
self.api_passphrase = passphrase
def _get_timestamp(self) -> str:
"""ISO 8601 형식 타임스탬프"""
return time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000Z", time.gmtime())
def _sign(self, timestamp: str, method: str, request_path: str, body: str = "") -> str:
"""HMAC SHA256 서명"""
message = f"{timestamp}{method}{request_path}{body}"
mac = hmac.new(
self.secret_key.encode('utf-8'),
message.encode('utf-8'),
hashlib.sha256
)
return base64.b64encode(mac.digest()).decode('utf-8')
def _request(self, method: str, endpoint: str, params: Optional[Dict] = None, body: Optional[Dict] = None) -> Dict:
"""API 요청 실행"""
timestamp = self._get_timestamp()
url = f"{self.base_url}{endpoint}"
if params:
url += "?" + urllib.parse.urlencode(params)
body_str = json.dumps(body) if body else ""
signature = self._sign(timestamp, method, endpoint + (("?" + urllib.parse.urlencode(params)) if params else ""), body_str)
headers = {
"OK-ACCESS-KEY": self.api_key,
"OK-ACCESS-SIGN": signature,
"OK-ACCESS-TIMESTAMP": timestamp,
"OK-ACCESS-PASSPHRASE": self.passphrase,
"Content-Type": "application/json"
}
if method == "GET":
response = requests.get(url, headers=headers)
elif method == "POST":
response = requests.post(url, headers=headers, data=body_str)
else:
raise ValueError(f"Unsupported method: {method}")
result = response.json()
if result.get("code") != "0":
print(f"[OKX API 오류] 코드: {result.get('code')}, 메시지: {result.get('msg')}")
return result
def place_order(self, inst_id: str, td_mode: str, side: str, ord_type: str,
px: str, sz: str, reduce_only: bool = False) -> Dict:
"""주문 실행
Args:
inst_id: 거래쌍 (예: BTC-USDT-SWAP)
td_mode: 거래 모드 (cross, isolated, cash)
side: 매수/매도 (buy, sell)
ord_type: 주문 유형 (market, limit, post_only, fok, ioc)
px: 가격
sz: 사이즈
reduce_only: 반대 포지션 청산만 허용
"""
endpoint = "/api/v5/trade/order"
body = {
"instId": inst_id,
"tdMode": td_mode,
"side": side,
"ordType": ord_type,
"px": px,
"sz": sz,
"reduceOnly": reduce_only
}
print(f"[주문 실행] {side.upper()} {sz} {inst_id} @ {px}")
return self._request("POST", endpoint, body=body)
def cancel_order(self, inst_id: str, ord_id: str) -> Dict:
"""주문 취소"""
endpoint = "/api/v5/trade/cancel-order"
body = {
"instId": inst_id,
"ordId": ord_id
}
print(f"[주문 취소] {ord_id}")
return self._request("POST", endpoint, body=body)
def get_positions(self, inst_id: Optional[str] = None) -> Dict:
"""포지션 조회"""
endpoint = "/api/v5/account/positions"
params = {"instId": inst_id} if inst_id else {}
return self._request("GET", endpoint, params=params)
def get_account_balance(self) -> Dict:
"""계정 잔고 조회"""
endpoint = "/api/v5/account/balance"
return self._request("GET", endpoint)
def get_orderbook(self, inst_id: str, sz: str = "20") -> Dict:
"""호가창 조회"""
endpoint = "/api/v5/market/books-l2"
params = {"instId": inst_id, "sz": sz}
return self._request("GET", endpoint, params=params)
class MarketMakingBot:
"""마켓 메이킹 봇 (데이터 수집 + AI 분석 + 주문 실행)"""
def __init__(self,
okx_collector, # OKXFuturesCollector 인스턴스
holy_sheep_market_maker, # HolySheepMarketMaker 인스턴스
okx_executor): # OKXOrderExecutor 인스턴스
self.collector = okx_collector
self.ai_engine = holy_sheep_market_maker
self.executor = okx_executor
self.inst_id = "BTC-USDT-SWAP"
self.running = False
# 활성 주문 추적
self.active_bid_order_id = None
self.active_ask_order_id = None
def create_market_snapshot(self) -> Optional[MarketSnapshot]:
"""시장 스냅샷 생성"""
from dataclasses import dataclass
mid_price = self.collector.get_mid_price(self.inst_id)
spread = self.collector.get_spread_bps(self.inst_id)
depth = self.collector.get_depth(self.inst_id)
if mid_price is None:
return None
return MarketSnapshot(
inst_id=self.inst_id,
mid_price=mid_price,
spread_bps=spread or 5.0,
bid_volume=depth["bid_volume"] if depth else 0,
ask_volume=depth["ask_volume"] if depth else 0,
imbalance=depth["imbalance"] if depth else 0,
volatility_1m=0.001,
volatility_5m=0.003,
recent_trades=self.collector.trade_data.get(self.inst_id, [])[-10:]
)
def run_cycle(self) -> bool:
"""마켓 메이킹 사이클 1회 실행"""
try:
# 1. 시장 데이터 수집
snapshot = self.create_market_snapshot()
if not snapshot:
return False
# 2. HolySheep AI에 분석 요청
decision = self.ai_engine.analyze_market(snapshot)
print(f"[마켓 메이킹] 중간가: ${snapshot.mid_price:,.2f} | "
f"AI 권장 스프레드: {decision.spread_bps:.2f} bps | "
f"신뢰도: {decision.confidence:.1%}")
# 3. 신뢰도가 낮으면 주문 건너뛰기
if decision.confidence < 0.6:
print("[경고] 신뢰도 부족, 주문 보류")
return False
# 4. 기존