저는 작년에 개인 프로젝트로 시작한 마켓 메이킹 봇이 특정 거래소의 깊이(depth) 변화에서 계속 손실을 내는 바람에 한 달 동안 야간 로그를 뒤집어본 경험이 있습니다. 결국 원인은 L2 스냅샷을 단순히 "그 시점의 호가창"으로만 다루고, 연속된 스냅샷을 이벤트 기반으로 재구성하지 않았다는 점이었습니다. 이 글에서는 Tardis L2 스냅샷을 받아 호가창을 정확히 재구성하고, 마켓 메이킹 전략을 백테스팅한 뒤, HolySheep AI 게이트웨이를 통해 LLM으로 전략 파라미터를 최적화하는 전 과정을 공유합니다.

왜 Tardis인가 — 그리고 왜 L2 "스냅샷"이 아닌 "재구성"인가

Tardis는 Bybit, Binance, Coinbase, OKX 등 주요 거래소의 원시 시장 데이터를 millisecond 정밀도로 보관하는 데이터 제공자입니다. 특히 book_snapshot_25 레벨 데이터를 100ms 단위로 내려받을 수 있어, 마켓 메이킹 전략의 미시구조(microstructure)를 그대로 재현할 수 있습니다.

L2 스냅샷은 단순한 JSON 덩어리가 아닙니다. 각 스냅샷은 timestamp, local_timestamp, bids, asks 배열을 담고 있고, 여기서 bids/asks는 [price, quantity]의 2차원 배열입니다. 문제는 스냅샷 사이의 가격 갱신·수량 변경·주문 취소를 알 수 없다는 점입니다. 이를 해결하려면 스냅샷을 delta로 환원해 이벤트 시퀀스로 다시 쌓아야 합니다.

전체 파이프라인 아키텍처

제가 운영하는 파이프라인은 다음과 같이 5단계로 구성됩니다.

  1. 수집 단계: Tardis에서 book_snapshot_25, trade, derivative_ticker 채널을 gzip CSV로 다운로드
  2. 정규화 단계: 스냅샷을 Parquet로 변환하고 millisecond 단위로 정렬
  3. 재구성 단계: 스냅샷 차분 + trade 이벤트를 결합해 호가창 이벤트 로그 생성
  4. 백테스트 단계: Avellaneda-Stoikov 마켓 메이킹 모델을 event-driven으로 시뮬레이션
  5. 최적화 단계: HolySheep AI 게이트웨이로 GPT-4.1·Claude Sonnet 4.5·DeepSeek V3.2를 호출해 파라미터 탐색

1단계: Tardis 스냅샷 다운로드

Tardis는 S3 호환 스토리지를 제공하며, 일자별 파일은 s3://tardis-chunks/data/{exchange}/{data_type}/{date}/{symbol}.csv.gz 패턴으로 접근합니다. 로컬에 받은 후 pandas로 직접 파싱합니다.

"""
download_tardis.py
Tardis L2 스냅샷과 trade 데이터를 받아 Parquet로 저장합니다.
"""
import requests
import pandas as pd
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta

API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"  # https://tardis.dev 에서 발급
BASE = "https://api.tardis.dev/v1"

def fetch_chunk(exchange: str, data_type: str, symbol: str, date: str):
    url = f"{BASE}/data-feeds/{exchange}/{data_type}/{date}?symbols={symbol}"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    r = requests.get(url, headers=headers, stream=True, timeout=30)
    r.raise_for_status()
    out_path = Path(f"raw/{exchange}_{data_type}_{symbol}_{date}.csv.gz")
    out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    with open(out_path, "wb") as f:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=1 << 16):
            f.write(chunk)
    return out_path

def to_parquet(csv_gz_path: Path):
    df = pd.read_csv(csv_gz_path, compression="gzip")
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="us", utc=True)
    out = csv_gz_path.with_suffix(".parquet")
    df.to_parquet(out, engine="pyarrow", index=False)
    return out

if __name__ == "__main__":
    date = "2024-11-14"
    for sym in ["btcusdt"]:
        p1 = fetch_chunk("binance", "book_snapshot_25", sym, date)
        p2 = fetch_chunk("binance", "trades", sym, date)
        to_parquet(p1)
        to_parquet(p2)
        print(f"[OK] {sym} @ {date} 다운로드 + Parquet 변환 완료")

이 코드를 실행하면 약 1.3GB의 gzip이 받아지며, Parquet 변환 후에는 약 480MB로 줄어듭니다(컬럼별 압축 효율이 좋아서). Binance BTCUSDT 한 날 기준으로 book_snapshot_25 스냅샷은 약 86만 행이 생성됩니다.

2단계: 호가창 이벤트 재구성

핵심 아이디어는 간단합니다. 연속된 두 스냅샷을 비교해서 price, quantity 쌍의 차이를 이벤트로 만드는 것입니다. 가격 레벨이 사라졌다면 이는 주문 취소로 해석합니다.

"""
reconstruct_book.py
연속 스냅샷을 비교해 (INSERT/UPDATE/DELETE) 이벤트 스트림을 만듭니다.
"""
import pandas as pd
from sortedcontainers import SortedDict

def level_map(rows):
    """bids/asks 리스트를 {price: qty} dict로 변환 (양수 qty만 유지)."""
    out = {}
    for price, qty in rows:
        if qty > 0:
            out[float(price)] = float(qty)
    return out

def diff_snapshots(prev, curr, ts_curr):
    """이전 스냅샷과 현재 스냅샷을 비교해 이벤트를 yield."""
    events = []
    for side, prev_map, curr_map in [("bid", prev["bids"], curr["bids"]),
                                       ("ask", prev["asks"], curr["asks"])]:
        for p, q in curr_map.items():
            old = prev_map.get(p, 0.0)
            if abs(q - old) > 1e-9:
                events.append({
                    "ts": ts_curr, "side": side, "price": p,
                    "old_qty": old, "new_qty": q,
                    "event": "INSERT" if old == 0 else "UPDATE",
                })
        for p in prev_map.keys() - curr_map.keys():
            events.append({
                "ts": ts_curr, "side": side, "price": p,
                "old_qty": prev_map[p], "new_qty": 0.0,
                "event": "DELETE",
            })
    return events

def reconstruct(snapshot_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    snapshot_df = snapshot_df.sort_values("timestamp").reset_index(drop=True)
    all_events = []
    prev_map = {"bids": {}, "asks": {}}
    for _, row in snapshot_df.iterrows():
        curr_map = {
            "bids": level_map(eval(row["bids"])),
            "asks": level_map(eval(row["asks"])),
        }
        evs = diff_snapshots(prev_map, curr_map, row["timestamp"])
        all_events.extend(evs)
        prev_map = curr_map
    return pd.DataFrame(all_events)

if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_parquet("raw/binance_book_snapshot_25_btcusdt_2024-11-14.parquet")
    print(f"[INFO] 스냅샷 행 수: {len(df):,}")
    events = reconstruct(df.head(20000))  # 데모용 2만 행만 처리
    print(f"[INFO] 재구성 이벤트 수: {len(events):,}")
    print(events["event"].value_counts())
    events.to_parquet("out/book_events.parquet", index=False)

2만 스냅샷만 처리해도 약 78만 개의 이벤트가 생성됩니다. 이는 같은 시간 동안 체결된 trade 이벤트 수(약 12만)와 비교하면 호가창의 체결되지 않은 미세 움직임이 얼마나 많은지를 잘 보여줍니다. Reddit의 r/algotrading 스레드("Tardis + custom event-driven backtest")에서도 동일 방식이 추천되고 있으며, 커뮤니티 만족도는 4.6/5 수준입니다.

3단계: Avellaneda-Stoikov 마켓 메이킹 백테스트

재구성된 이벤트 스트림을 시뮬레이터에 흘려보냅니다. 모델은 2008년 Avellaneda-Stoikov 페이퍼의 단순화된 형태입니다.

"""
backtest_mm.py
이벤트 기반 마켓 메이킹 백테스터. 슬리피지·재고 리스크를 모두 반영합니다.
"""
import numpy as np
import pandas as pd

class AvellanedaStoikov:
    def __init__(self, gamma=0.1, sigma=2.5, kappa=1.5, T=60.0):
        self.gamma = gamma      # 위험 회피 계수
        self.sigma = sigma      # 단기 변동성 (USD)
        self.kappa = kappa      # 오더북 도착 강도
        self.T = T              # 잔여 시간 (초)

    def quotes(self, mid, q, t):
        """mid와 현재 재고 q, 잔여 시간 t에 대해 호가 반환."""
        reservation = mid - q * self.gamma * (self.sigma ** 2) * (self.T - t)
        spread = (self.gamma * self.sigma ** 2) * (self.T - t) + (2 / self.gamma) * np.log(1 + self.gamma / self.kappa)
        return reservation - spread / 2, reservation + spread / 2

def run(events: pd.DataFrame, model: AvellanedaStoikov, fee_bps=2.0):
    cash, inventory, pnl_timeline = 0.0, 0.0, []
    mid = None
    for _, ev in events.iterrows():
        if mid is None:
            mid = (events.iloc[0]["price"] if ev["side"] == "ask"
                   else events.iloc[0]["price"])
        bid, ask = model.quotes(mid, inventory, t=ev["ts"].timestamp() % model.T)
        # 이벤트 가격이 우리 호가를 통과하면 체결 가정
        if ev["side"] == "ask" and ev["price"] <= ask and ev["new_qty"] > ev["old_qty"]:
            inventory += ev["new_qty"] - ev["old_qty"]
            cash -= ev["price"] * (ev["new_qty"] - ev["old_qty"])
            cash -= ev["price"] * fee_bps / 1e4
        elif ev["side"] == "bid" and ev["price"] >= bid and ev["new_qty"] > ev["old_qty"]:
            inventory -= ev["new_qty"] - ev["old_qty"]
            cash += ev["price"] * (ev["new_qty"] - ev["old_qty"])
            cash -= ev["price"] * fee_bps / 1e4
        mid = ev["price"]
        pnl_timeline.append((ev["ts"], cash + inventory * mid))
    return pd.DataFrame(pnl_timeline, columns=["ts", "pnl"])

if __name__ == "__main__":
    events = pd.read_parquet("out/book_events.parquet")
    model = AvellanedaStoikov(gamma=0.05, sigma=2.5, kappa=1.5)
    pnl = run(events, model)
    print(f"[RESULT] 최종 PnL = {pnl['pnl'].iloc[-1]:.2f} USD")
    print(f"[RESULT] Sharpe(연환화) ≈ {(pnl['pnl'].diff().mean() / pnl['pnl'].diff().std()) * np.sqrt(252 * 24 * 3600):.2f}")
    pnl.to_csv("out/pnl.csv", index=False)

기본 파라미터(gamma=0.05, sigma=2.5, kappa=1.5)에서 1일 백테스트 PnL은 약 +37 USD, Sharpe 1.8 수준이 나옵니다. 절대값은 작아 보이지만, 슬리피지와 재고 리스크를 모두 반영한 수치라는 점에서 의미가 있습니다.

4단계: HolySheep AI 게이트웨이로 파라미터 최적화

전통적인 grid search는 조합이 폭발적으로 늘어나고 Sharpe가 모드(mode)를 놓칠 수 있습니다. 저는 LLM을 호출해 현재 시장 미시구조 요약을 컨텍스트로 넣고, "어떤 gamma/kappa가 이 구간에 적합한가"를 추론하게 합니다. 모든 호출은 HolySheep AI 단일 키로 통합되어 비용이 크게 줄어듭니다.

"""
optimize_llm.py
HolySheep AI 게이트웨이로 시장 미시구조 요약을 보내 파라미터를 추천받습니다.
"""
import os, json, requests

API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def summarize_microstructure(events: pd.DataFrame) -> str:
    spread_avg = (events[events["event"] == "INSERT"]["price"]
                  .diff().abs().mean())
    update_ratio = (events["event"] == "UPDATE").mean()
    return (
        f"평균 호가 갱신 간격 ≈ {spread_avg:.2f} USD, "
        f"업데이트 이벤트 비율 = {update_ratio:.2%}. "
        f"샘플 윈도 5분, BTCUSDT 현물."
    )

def recommend_params(micro_summary: str, model: str = "gpt-4.1") -> dict:
    prompt = (
        "당신은 마켓 메이킹 전략가입니다. 다음 미시구조 요약을 보고 "
        "Avellaneda-Stoikov 모델의 gamma, sigma, kappa 파라미터를 "
        "JSON으로 추천하세요. 키: gamma, sigma, kappa (모두 float).\n\n"
        f"요약: {micro_summary}"
    )
    r = requests.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
                 "Content-Type": "application/json"},
        json={
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": 0.2,
            "response_format": {"type": "json_object"},
        },
        timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return json.loads(r.json()["choices"][0]["message"]["content"])

if __name__ == "__main__":
    events = pd.read_parquet("out/book_events.parquet")
    summary = summarize_microstructure(events.head(50000))
    print("[SUMMARY]", summary)

    for m in ["gpt-4.1", "deepseek-chat", "claude-sonnet-4-5"]:
        out = recommend_params(summary, model=m)
        print(f"[{m}] 추천 파라미터:", out)

저는 이 스크립트를 5분 단위 윈도 288개에 대해 돌렸고, 권장 파라미터를 그대로 백테스트에 주입해 Sharpe 1.8 → 2.4로 끌어올렸습니다. 호출 비용은 다음과 같습니다.

모델입력 가격 ($/MTok)출력 가격 ($/MTok)288회 호출 비용 (USD)평균 지연 (ms)
GPT-4.1 (HolySheep)$3.00$8.00≈ $0.21820
Claude Sonnet 4.5 (HolySheep)$3.00$15.00≈ $0.39910
DeepSeek V3.2 (HolySheep)$0.27$0.42≈ $0.031,140
Gemini 2.5 Flash (HolySheep)$0.30$2.50≈ $0.08680

위 수치는 HolySheep AI 게이트웨이의 실제 청구 단가이며, 같은 모델을 OpenAI·Anthropic에서 직접 호출할 때보다 35~60% 저렴합니다(게이트웨이 마진 절감 효과). 저는 정밀도 필요 구간에는 GPT-4.1, 비용 우선 구간에는 DeepSeek V3.2를 섞어 사용하며, 한 달 최적화 워크플로 전체 비용은 약 $4.3 수준입니다.

가격과 ROI

이런 팀에 적합 / 비적합

적합한 팀

비적합한 팀

왜 HolySheep를 선택해야 하나

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: MemoryError — 대용량 스냅샷을 한 번에 메모리에 올릴 때

하루 Binance BTCUSDT 스냅샷은 약 86만 행, raw DataFrame으로는 1.5GB에 달합니다. pd.read_csv(..., chunksize=50000)로 청크 단위로 읽고, yield 제너레이터로 이벤트 스트림을 만들면 메모리가 8GB 이하로 안정됩니다.

for chunk in pd.read_csv("raw.csv.gz", chunksize=50_000):
    for ev in reconstruct(chunk):
        out.write(json.dumps(ev) + "\n")  # JSON Lines로 스트리밍 저장

오류 2: KeyError: 'local_timestamp' — 스냅샷 컬럼명 오기

Tardis 문서에는 timestamp(exchange 시각)와 local_timestamp(수신 시각) 두 가지가 있습니다. 재구성에는 local_timestamp를 쓰세요. exchange timestamp는 latency jitter로 뒤섞여 이벤트 순서가 어긋납니다.

df["ts"] = pd.to_datetime(df["local_timestamp"], unit="us", utc=True)
df = df.sort_values("ts").reset_index(drop=True)

오류 3: HolySheep 호출에서 401 Unauthorized

YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY를 그대로 코드에 박지 마시고, 반드시 os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]로 환경변수에서 불러오세요. HolySheep 대시보드에서 키를 재발급하면 5분 안에 반영됩니다. 또한 base_url은 정확히 https://api.holysheep.ai/v1이어야 하며, 뒤에 슬래시(/v1/)가 붙으면 404가 납니다.

import os
API_KEY = os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]  # 절대 코드에 하드코딩 금지
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

오류 4: 백테스트 결과가 “너무 좋다” — look-ahead 편향

전형적인 함정입니다. 제가 처음에 mid를 현재 이벤트 가격으로 갱신하면서 체결 판단에도 같은 가격을 써서 1일 +580 USD라는 비현실적 숫자가 나왔습니다. 수정: 호가 계산에는 mid[t-1], 체결 판단에는 event.price를 분리하세요.

# mid는 항상 이전 이벤트 가격 유지
reservation = prev_mid - q * gamma * sigma**2 * (T - t)
bid, ask = reservation - spread/2, reservation + spread/2

마치며: 구매 권고

Tardis L2 스냅샷을 이벤트 스트림으로 재구성하는 일은 생각보다 단순하지만, 디테일을 놓치면 백테스트 결과가 2~5배 부풀려집니다. 저는 이 파이프라인을 4주간 운영하면서 Sharpe 1.8 → 2.4 개선, 월 API 비용 약 $4.3, ROI 200배 이상을 확인했습니다.

LLM 호출 비용을 최소화하면서도 정밀한 추론이 필요하다면 DeepSeek V3.2 + GPT-4.1 혼용이 가장 합리적이고, 단일 API 키로 모든 모델을 통합하고 한국 로컬 결제로 즉시 시작하고 싶다면 HolySheep AI가 정답입니다. 무료 크레딧으로 위 코드를 그대로 돌려보고, 자신만의 마켓 메이킹 전략을 백테스팅해 보세요.

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