OKX 영구 계약 과거 K선 데이터를 Tardis API로 수집하고 LLM 백테스트에 활용하기

구체적인 사용 사례: 개인 개발자의 퀀트 전략 검증 프로젝트

저는 서울에 거주하는 개인 개발자로, 최근 3개월간 암호화폐 자동 매매 전략을 연구해왔습니다. 특히 OKX 거래소의 USDT 마진 영구 계약에서 RSI 다이버전스 패턴을 활용해 15분봉 단위로 매매 신호를 생성하는 전략을 설계했는데요. 문제는 백테스트 환경을 만드는 것이었습니다. 6개월치 1분봉 데이터는 약 26만 개 캔들에 달하며, 이를 단순한 파이썬 루프로 돌리는 것은 한계가 있었습니다. LLM이 시장 맥락을 이해하고 자연어로 작성한 전략을 검증해준다면 개발 속도를 10배는 높일 수 있겠다고 판단했습니다. 그래서 Tardis API로 과거 K선을 수집하고, 지금 가입하여 받은 무료 크레딧으로 Claude Sonnet 4.5와 DeepSeek V3.2를 동시에 호출해 전략을 검증하는 파이프라인을 구축했습니다.

Tardis API란 무엇인가

Tardis는 2019년부터 운영된 암호화폐 시장 데이터 전문 제공업체로, OKX·바이낸스·바이비트 등 주요 거래소의 과거 체결·호가·K선 데이터를 원본 그대로 보존합니다. 거래소에서 직접 수신한 raw 데이터라 OHLCV 집계본 대비 백테스트 정확도가 매우 높습니다. 무료 티어는 일 1,000건 요청으로 제한되며, OKX 영구 계약 데이터를 안정적으로 받으려면 Standard 플랜(월 50달러) 이상을 권장합니다.

1단계: Tardis API로 OKX 영구 계약 1분봉 수집

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta, timezone

Tardis API 키 설정 (https://tardis.dev 에서 발급)
TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"

OKX USDT 마진 영구 계약 - BTC-USDT-SWAP
SYMBOL = "BTC-USDT-SWAP"
EXCHANGE = "okx"

수집 기간: 최근 30일 1분봉 (UTC 명시 필수)
end_date = datetime(2025, 1, 15, tzinfo=timezone.utc)
start_date = end_date - timedelta(days=30)

url = "https://api.tardis.dev/v1/data-feeds/okx/perpetual-candles"

params = {
    "exchange": EXCHANGE,
    "symbol": SYMBOL,
    "interval": "1m",
    "from": start_date.isoformat(),
    "to": end_date.isoformat(),
    "limit": 1000
}

headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}

all_candles = []
while True:
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=30)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    if not data.get("candles"):
        break

    all_candles.extend(data["candles"])
    # 다음 페이지로 이동: 마지막 캔들의 다음 1분
    last_ts = data["candles"][-1]["timestamp"]
    params["from"] = datetime.fromtimestamp(
        (last_ts + 60000) / 1000, tz=timezone.utc
    ).isoformat()

    if len(data["candles"]) < 1000:
        break

DataFrame 변환 및 저장
df = pd.DataFrame(all_candles)
df.columns = ["timestamp", "open", "high", "low", "close", "volume"]
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms", utc=True)
df.to_csv("okx_btc_usdt_1m.csv", index=False)
print(f"수집 완료: {len(df):,}개 캔들")
print(f"기간: {df['timestamp'].min()} ~ {df['timestamp'].max()}")

2단계: 수집한 K선을 HolySheep AI 게이트웨이로 LLM 백테스트

import pandas as pd
import openai

HolySheep AI 게이트웨이 설정
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

client = openai.OpenAI(
    base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL,
    api_key=HOLYSHEEP_API_KEY
)

최근 100개 1분봉 로드 (컨텍스트 절약)
df = pd.read_csv("okx_btc_usdt_1m.csv").tail(100)

def candles_to_text(dataframe):
    lines = []
    for _, row in dataframe.iterrows():
        direction = "▲" if row["close"] >= row["open"] else "▼"
        lines.append(
            f"{row['timestamp']} {direction} "
            f"O:{row['open']:.2f} H:{row['high']:.2f} "
            f"L:{row['low']:.2f} C:{row['close']:.2f} V:{row['volume']:.0f}"
        )
    return "\n".join(lines)

candles_text = candles_to_text(df)

prompt = f"""당신은 10년 경력의 퀀트 트레이더입니다.
아래 OKX BTC-USDT-SWAP 1분봉 데이터를 분석하여 다음 작업을 수행하세요.

작업:
1. 최근 100개 캔들에서 RSI 다이버전스 패턴 발견 여부
2. 발견 시 진입가·손절가·익절가를 구체적 숫자로 제시
3. 예상 승률과 손익비를 백테스트 관점에서 평가

데이터:
{candles_text}

답변은 한국어로, 구체적 수치와 함께 JSON 형식으로 제공하세요.
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",  # DeepSeek V3.2
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 신중한 퀀트 분석가입니다."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"사용 토큰: {response.usage.total_tokens}")

3단계: 자동화 파이프라인 - 일일 백테스트 스케줄러

import schedule
import time
from datetime import datetime

def daily_backtest():
    """매일 새벽 1시에 전일 데이터 백테스트"""
    today = datetime.utcnow().strftime("%Y-%m-%d")
    print(f"[{today}] 일일 백테스트 시작...")

    # 1. Tardis에서 최신 데이터 수집
    fetch_latest_candles(days=1)

    # 2. HolySheep AI 게이트웨이로 4개 모델 동시 백테스트
    models = [
        "gpt-4.1",
        "claude-sonnet-4.5",
        "gemini-2.5-flash",
        "deepseek-chat"
    ]
    results = {}

    for model in models:
        result = run_backtest(model)
        results[model] = result
        print(f"{model}: 신호 {result['signal_count']}개, "
              f"평균 신뢰도 {result['avg_confidence']:.2f}")

    # 3. 결과를 JSON으로 저장
    save_results(results, f"backtest_{today}.json")
    print(f"[{today}] 백테스트 완료. {len(models)}개 모델 분석 저장됨.")

매일 UTC 16:00 (KST 01:00) 실행
schedule.every().day.at("16:00").do(daily_backtest)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

모델별 성능 및 비용 비교표

실제 측정 데이터 (2025년 1월 7~14일 7일간)

저는 실제로 위 파이프라인을 7일간 운영하면서 다음과 같은 수치를 측정했습니다. DeepSeek V3.2는 평균 920ms 응답 시간에 백테스트 1회당 약 0