저는 지난 2년간 OKX의 L2 호가창 데이터를 활용해 퀀트 트레이딩 전략을 연구해왔습니다. 처음에는 "L2 depth 데이터가 뭔지"조차 몰랐던 완전 초보였지만, 지금은 하루에 수십만 건의 호가 스냅샷을 분석해 마이크로구조처 팩터 라이브러리를 직접 운영합니다. 이 글은 저와 같은 비전공자, 혹은 금융 데이터 분석을 처음 접하는 개발자를 위해 단계별 가이드로 작성했습니다.
핵심은 단순합니다. OKX 거래소의 L2 오더북(depth) 스냅샷을 받아서 → Python으로 가공하고 → HolySheep AI 같은 AI API를 활용해 팩터 라벨링·해석까지 자동화하는 것입니다. 코드 한 줄 한 줄에 "이게 무슨 뜻인지" 주석을 달아두었으니 그대로 따라와 주세요.
1단계: 가입하고 API 키 만들기 (5분)
HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이로, 해외 신용카드 없이도 한국에서 결제 가능한 개발자 친화적 서비스입니다. GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2까지 주요 모델을 단일 API 키로 호출할 수 있어, 팩터 분석 자동화용 LLM 호출에 매우 적합합니다. 지금 가입 후 신규 가입자에게 제공되는 무료 크레딧으로 바로 테스트해 볼 수 있습니다.
- ① 회원가입 페이지에서 이메일과 비밀번호 입력 (Google 계정 로그인도 가능)
- ② 가입 완료 시 자동으로 무료 크레딧이 지급됩니다
- ③ 로그인 후 대시보드 → 좌측 메뉴의 "API Keys" → "Create New Key" 클릭
- ④ 생성된 키를 안전한 곳에 복사 (다시 표시되지 않으므로 메모 필수)
- ⑤ 화면 우측 상단 사용자 아이콘 → "Billing"에서 원화(KRW) 결제 등록 (Visa/MasterCard 불필요)
2단계: OKX L2 depth 데이터 이해하기
OKX 현물(Spot) 또는 선물(Swap) 거래소의 오더북은 5단계 깊이(depth=5), 20단계(depth=20), 400단계(depth=400, L2 top 400 levels)까지 제공합니다. "L2"라고 부르는 이 데이터에는 매수/매도 호가별 가격과 수량이 들어 있습니다. 가격 단위는 USDT, 수량은 해당 코인(BTC, ETH 등)입니다.
# OKX 공개 WebSocket endpoint (API 키 불필요, 로그인도 불필요)
WS_URL = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
우리가 구독할 채널 (BTC-USDT 스왑의 오더북 20단계, 틱바이틱 스냅샷)
SUBSCRIBE_MSG = {
"op": "subscribe",
"args": [{
"channel": "books20-l2-tbt",
"instId": "BTC-USDT-SWAP"
}]
}실제로 받은 메시지는 JSON 형식으로, bids(매수)와 asks(매도) 배열이 각각 20개씩 들어 있습니다. 각 배열의 원소는 [가격 문자열, 수량 문자열, "0"(사용하지 않음), 주문 개수 문자열] 형태입니다. 숫자처럼 보여도 모두 문자열이므로 계산 전에 float() 변환이 필수입니다.
# 실제 수신 데이터 예시 (일부 가격·수량은 보기 좋게 축소)
{
"arg": {"channel": "books20-l2-tbt", "instId": "BTC-USDT-SWAP"},
"data": [{
"asks": [
["67501.5", "0.125", "0", "3"],
["67502.0", "1.450", "0", "12"],
["67503.2", "0.800", "0", "7"]
],
"bids": [
["67500.0", "2.300", "0", "8"],
["67499.5", "0.875", "0", "5"],
["67498.0", "3.120", "0", "14"]
],
"ts": "1700000000000"
}]
}3단계: Python 환경 세팅 (한 번만)
이 글의 모든 코드는 Python 3.10 이상에서 테스트했습니다. 터미널(또는 Windows CMD/PowerShell)을 열고 아래 명령어를 복사-붙여넣기 하세요. macOS/Linux와 Windows 명령어가 살짝 다르니 환경에 맞춰 실행합니다.
# 1) 프로젝트 폴더 만들기
mkdir okx-microstructure
cd okx-microstructure
2) 가상환경 생성 (독립된 패키지 공간, 권장)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
venv\Scripts\activate # Windows PowerShell
3) 필수 패키지 설치
pip install websocket-client pandas numpy requests python-dotenv이제 프로젝트 폴더 안에 .env 파일을 만들어 HolySheep API 키를 저장합니다. 코드에 직접 키를 쓰면 GitHub에 올렸을 때 유출되므로 반드시 별도 파일로 분리하세요.
# .env 파일 내용 (프로젝트 루트에 생성)
HOLYSHEEP_API_KEY=hs_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v14단계: 오더북 데이터 수집 스크립트
아래 코드는 1분 동안 L2 스냅샷을 수집해 CSV로 저장합니다. 화면에는 진행 상황이 5초마다 출력되며, 자동 재연결 로직이 포함되어 있어 한 번 실행해두면 안정적으로 수집할 수 있습니다.
import websocket
import json
import csv
import time
from datetime import datetime
OUT_FILE = f"orderbook_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}.csv"
COLS = ["ts"] + [f"{side