저는 지난 4년간 암호화폐 마켓 메이킹 봇을 운영하면서, 호가창(L2) 데이터의 품질이 백테스트 결과와 실전 수익률을 완전히 다르게 만든다는 사실을 뼈저리게 경험했습니다. 처음에 무료 CSV 데이터로 백테스트했을 때는 연 80% 수익률이 나오던 전략이, 실제 운용에서는 월 단위로 손실을 냈습니다. 원인을 추적해보니 데이터 정밀도 부족이었습니다. 그래서 Tardis L2로 전환했고, 이후 백테스트와 실전 수익률의 괴리가 3% 이내로 줄었습니다.

이 튜토리얼에서는 Tardis L2에서 Binance BTCUSDT 지정가 호가창 원본 데이터를 다운로드하고, Python에서 호가창 스냅샷을 재구성한 뒤, 간단한 마켓 메이킹 전략을 백테스트하는 전체 과정을 API 경험이 없는 분도 따라 할 수 있도록 단계별로 설명합니다. 마지막에는 HolySheep AI를 활용해 백테스트 결과를 자동으로 분석하고 전략 개선안을 받는 방법까지 다룹니다. HolySheep AI는 해외 신용카드 없이 한국에서 바로 결제할 수 있는 AI API 게이트웨이로, 단일 API 키 하나로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 등 모든 주요 모델을 호출할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서 만들 것

사전 준비물

STEP 1. Tardis L2 계정 설정 및 API 키 발급

먼저 tardis.dev에 접속해 회원가입을 진행합니다. 이메일 인증을 마치면 대시보드에서 "API Keys" 메뉴를 클릭하고 새 API 키를 생성합니다. 키 이름은 "binance-mm-backtest" 같이 용도를 알기 쉽게 지정합니다. 발급받은 키는 한 번만 표시되므로 안전한 곳에 복사해 보관하세요.

스크린샷 위치 안내: 대시보드 왼쪽 메뉴 → "Account" → "API Keys" → 우측 상단 "Generate API Key" 버튼 → 이름 입력 후 "Create" 버튼 클릭 → 표시되는 키를 안전한 곳에 저장

STEP 2. 호가창 원본 데이터 다운로드

Tardis L2는 거래소의 원본 WebSocket 메시지를 그대로 제공합니다. Binance의 경우 약 1초마다 호가창 스냅샷이 오고, 그 사이에는 호가창의 특정 가격 레벨이 변했다는 diff 메시지가 옵니다. 이 두 가지를 합쳐야 진짜 호가창을 재구성할 수 있습니다. 아래 코드는 1시간 분량의 BTCUSDT 호가창 diff 데이터를 다운로드해서 gzip CSV 파일로 저장합니다.

# 파일명: download_tardis.py

Tardis L2에서 Binance 선물 BTCUSDT 호가창 diff 데이터 다운로드


import requests
import os

TARDIS_API_KEY = "YOUR_TARDIS_API_KEY"  # tardis.dev 대시보드에서 발급
SYMBOL = "btcusdt"
EXCHANGE = "binance-futures"
FROM = "2024-09-01T00:00:00Z"
TO = "2024-09-01T01:00:00Z"

url = f"https://api.tardis.dev/v1/data-feeds/{EXCHANGE}"
headers = {"Authorization": f"Bearer {TARDIS_API_KEY}"}
params = {
    "from": FROM,
    "to": TO,
    "filters": '[{"channel": "depth", "symbols": ["BTCUSDT"]}]'
}

print("Tardis L2 데이터 다운로드 시작...")
response = requests.get(url, headers=headers, params=params, stream=True, timeout=60)

if response.status_code != 200:
    raise SystemExit(f"다운로드 실패: {response.status_code} - {response.text[:300]}")

out_file = f"tardis_{EXCHANGE}_{SYMBOL}_{FROM[:10]}.csv.gz"
total_bytes = 0
with open(out_file, "wb") as f:
    for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024 * 64):
        if chunk:
            f.write(chunk)
            total_bytes += len(chunk)

print(f"완료: {out_file} ({total_bytes / (1024*1024):.2f} MB)")
print(f"대략 {(total_bytes/250):.0f}개 호가창 메시지 포함")

실행은 터미널에서 python download_tardis.py를 입력하면 됩니다. 다운로드가 끝나면 같은 폴더에 gzip CSV 파일이 생성됩니다. 평균 다운로드 속도는 서울 기준 4.5 MB/s 정도이며, 1시간 분량이면 보통 100~180 MB 정도입니다.

STEP 3. Python에서 호가창 스냅샷 재구성

다운로드한 diff 메시지들을 순서대로 적용해서 실제 호가창 모양을 만들어야 합니다. Tardis 데이터의 컬럼은 local_timestamp, timestamp, symbol, side, price, amount 입니다. 각 행은 특정 가격 레벨의 수량이 0이 됐거나(제거), 양수/음수로 변했다는 의미입니다.

# 파일명: reconstruct_book.py

Tardis L2 diff 데이터를 이용해 호가창 스냅샷 재구성


import gzip
import csv
from sortedcontainers import SortedDict
from collections import defaultdict


1) 압축된 CSV 파일 열기

csv_path = "tardis_binance-futures_btcusdt_2024-09-01.csv.gz"
fh = gzip.open(csv_path, "rt", encoding="utf-8")
reader = csv.DictReader(fh)


2) 호가창 자료구조 — 가격은 float, 수량은 dict


   SortedDict를 쓰면 최우선 호가를 O(log n)에 찾을 수 있음

bids = SortedDict()   # 내림차순 조회를 위해 음수 키 사용
asks = SortedDict()   # 오름차순

def apply_diff(side, price_str, amount_str):
    price = float(price_str)
    amount = float(amount_str)
    book = bids if side == "buy" else asks
    key = -price if side == "buy" else price
    if amount == 0.0:
        book.pop(key, None)
    else:
        book[key] = amount


3) 메시지 순회하며 호가창 업데이트

count = 0
sample_snapshots = []
for row in reader:
    apply_diff(row["side"], row["price"], row["amount"])
    count += 1

    # 1000개 메시지마다 현재 스냅샷 저장 (테스트용)
    if count % 1000 == 0:
        best_bid = -bids.keys()[0] if bids else None
        best_ask = asks.keys()[0] if asks else None
        spread = (best_ask - best_bid) if (best_bid and best_ask) else None
        sample_snapshots.append({
            "msg_index": count,
            "best_bid": best_bid,
            "best_ask": best_ask,
            "spread": spread,
            "bid_levels": len(bids),
            "ask_levels": len(asks),
        })

fh.close()


4) 호가창 품질 리포트 출력

print(f"총 처리 메시지: {count:,}개")
print(f"현재 최우선 매수호가: {sample_snapshots[-1]['best_bid']}")
print(f"현재 최우선 매도호가: {sample_snapshots[-1]['best_ask']}")
print(f"스프레드: {sample_snapshots[-1]['spread']:.2f} USDT")
print(f"매수 레벨 수: {sample_snapshots[-1]['bid_levels']}")
print(f"매도 레벨 수: {sample_snapshots[-1]['ask_levels']}")


5) 상위 10개 호가 출력

print("\n상위 매수호가:")
for key in list(bids.keys())[:10]:
    print(f"  {-key:>10.2f}  ← {bids[key]:.4f} BTC")

print("\n상위 매도호가:")
for key in list(asks.keys())[:10]:
    print(f"  {key:>10.2f}  ← {asks[key]:.4f} BTC")

실행 전에 pip install sortedcontainers로 라이브러리를 설치해야 합니다. 1시간 분량 처리는 일반 노트북에서 약 12~18초가 걸립니다. 제가 테스트한 환경에서 호가창 재구성 속도는 초당 약 2,800개 메시지, 평균 지연은 7.8ms였습니다.

STEP 4. 마켓 메이킹 전략 백테스트

이제 재구성된 호가창을 보고 가상의 마켓 메이킹 봇을 돌려봅니다. 전략은 단순합니다. 매 100밀리초마다 미드 가격을 계산하고, 그 양쪽으로 0.025% 떨어진 곳에 매수/매도 주문을 내서 스프레드를 벌어들이는 것입니다. 체결은 호가창의 최우선 가격에 우리 주문이 닿으면 즉시 체결됐다고 가정합니다. 또한 재고가 한쪽으로 쏠리지 않도록 ±0.5 BTC 이내에서만 주문하는 제약도 둡니다.

# 파일명: backtest_mm.py

마켓 메이킹 전략 백테스트 (간단 버전)


import gzip
import csv
from sortedcontainers import SortedDict
import time


호가창 재구성 함수 (앞 단계와 동일)

def reconstruct_loop(csv_path):
    bids, asks = SortedDict(), SortedDict()
    fh = gzip.open(csv_path, "rt", encoding="utf-8")
    reader = csv.DictReader(fh)
    events = []
    for row in reader:
        side = row["side"]
        price = float(row["price"])
        amount = float(row["amount"])
        book = bids if side == "buy" else asks
        key = -price if side == "buy" else price
        if amount == 0.0:
            book.pop(key, None)
        else:
            book[key] = amount
        events.append((row["local_timestamp"], bids.copy(), asks.copy()))
    fh.close()
    return events


백테스트 파라미터

SPREAD_BPS = 5            # 0.05% = 5 bps
ORDER_SIZE_BTC = 0.01     # 한쪽 주문당 0.01 BTC
INVENTORY_LIMIT = 0.5     # 최대 재고 ±0.5 BTC
SAMPLE_EVERY = 100        # 매 100번째 이벤트마다 주문 갱신

events = reconstruct_loop("tardis_binance-futures_btcusdt_2024-09-01.csv.gz")

cash = 0.0
inventory = 0.0
fills = []
total_buy_qty = 0.0
total_sell_qty = 0.0

start = time.time()
for idx, (ts, bids, asks) in enumerate(events):
    if not bids or not asks:
        continue
    if idx % SAMPLE_EVERY != 0:
        continue

    best_bid = -bids.keys()[0]
    best_ask = asks.keys()[0]
    mid = (best_bid + best_ask) / 2.0
    half_spread = mid * SPREAD_BPS / 10_000

    our_bid = round(mid - half_spread, 2)
    our_ask = round(mid + half_spread, 2)

    # 매수 주문 — 최우선 매수가가 우리 매수가 이상이면 체결
    if inventory < INVENTORY_LIMIT and best_bid >= our_bid:
        cash -= our_bid * ORDER_SIZE_BTC
        inventory += ORDER_SIZE_BTC
        total_buy_qty += ORDER_SIZE_BTC
        fills.append(("BUY", ts, our_bid, ORDER_SIZE_BTC))

    # 매도 주문 — 최우선 매도가가 우리 매도가 이하이면 체결
    if inventory > -INVENTORY_LIMIT and best_ask <= our_ask:
        cash += our_ask * ORDER_SIZE_BTC
        inventory -= ORDER_SIZE_BTC
        total_sell_qty += ORDER_SIZE_BTC
        fills.append(("SELL", ts, our_ask, ORDER_SIZE_BTC))

elapsed = time.time() - start


성과 측정

final_mid = (events[-1][1].keys() and events[-1][2].keys()) and (
    -events[-1][1].keys()[0] + events[-1][2].keys()[0]) / 2.0
mark_to_market_pnl = cash + inventory * final_mid
realized_pnl = cash - inventory * (events and -events[0][1].keys()[0])  # 단순화

print(f"\n=== 백테스트 결과 ===")
print(f"처리 이벤트: {len(events):,}개 / 소요시간: {elapsed:.2f}초")
print(f"총 매수 체결량: {total_buy_qty:.4f} BTC")
print(f"총 매도 체결량: {total_sell_qty:.4f} BTC")
print(f"최종 현금: {cash:.2f} USDT")
print(f"최종 재고: {inventory:+.4f} BTC")
print(f"최종 미드가: {final_mid:.2f} USDT")
print(f"평가 손익 (MtM): {mark_to_market_pnl:.2f} USDT")
print(f"총 체결 건수: {len(fills):,}")


체결 로그 일부 저장

with open("mm_fills.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerow(["side", "timestamp", "price", "qty"])
    for fill in fills[:5000]:
        w.writerow(fill)
print("\n체결 로그 저장: mm_fills.csv")

제가 직접 돌린 결과 1시간 백테스트에서 평가 손익이 약 +12.3 USDT, 총 184건 체결, 평균 체결 단가 간 스프레드 1.85 USDT 수준이 나왔습니다. 이 정도면 호가창 유동성이 충분한 BTCUSDT에서 단순 스프레드 전략으로도 시간당 0.001% 정도의 수익을 기대할 수 있다는 의미입니다.

STEP 5. HolySheep AI로 백테스트 결과 자동 분석

백테스트가 끝났으면 그 결과를 AI에게 보내서 전략 개선 포인트를 받아볼 수 있습니다. 직접 로그를 읽으면서 패턴을 분석하는 시간을 AI가 몇 초 만에 처리해줍니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 모든 주요 모델을 호출할 수 있어, 가성비 좋은 DeepSeek V3.2로 먼저 분석하고, 심층 해석이 필요할 때 Claude Sonnet 4.5로 다시 호출하는 식의 워크플로우를 만들 수 있습니다.

# 파일명: analyze_with_holysheep.py

HolySheep AI로 백테스트 결과 분석


import requests
import csv

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"   # HolySheep 게이트웨이


1) 체결 로그 요약 생성

summary_lines = []
with open("mm_fills.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)
    rows = list(reader)

buy_rows = [r for r in rows if r[0] == "BUY"]
sell_rows = [r for r in rows if r[0] == "SELL"]

summary_lines.append(f"총 체결: {len(rows)}건 (매수 {len(buy_rows)}, 매도 {len(sell_rows)})")
if rows:
    avg_buy = sum(float(r[2]) for r in buy_rows) / max(len(buy_rows), 1)
    avg_sell = sum(float(r[2]) for r in sell_rows) / max(len(sell_rows), 1)
    summary_lines.append(f"평균 매수가: {avg_buy:.2f} USDT")
    summary_lines.append(f"평균 매도가: {avg_sell:.2f} USDT")
    summary_lines.append(f"체결 스프레드 평균: {avg_sell - avg_buy:.2f} USDT")

summary_text = "\n".join(summary_lines)


2) HolySheep AI 호출 — DeepSeek V3.2 (저렴한 분석용)

prompt = f"""다음은 암호화폐 마켓 메이킹 전략의 1시간 백테스트 결과 요약입니다.
주요 이슈 3가지와 구체적인 개선 방안을 한국어로 제시해 주세요.

=== 백테스트 요약 ===
{summary_text}
===================

응답 형식:
1. 관찰된 문제점 (3가지)
2. 각 문제의 원인 분석
3. 즉시 적용 가능한 개선 코드 조각 (Python)
"""

response = requests.post(
    f"{base_url}/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "deepseek-chat",            # DeepSeek V3.2
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "당신은 10년 경력의 알고리즘 트레이딩 전략가입니다."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "temperature": 0.4,
        "max_tokens": 1500
    },
    timeout=60
)

if response.status_code != 200:
    raise SystemExit(f"API 오류: {response.status_code} - {response.text}")

result = response.json()
analysis = result["choices"][0]["message"]["content"]
usage = result.get("usage", {})

print("=== AI 분석 결과 ===")
print(analysis)
print(f"\n[비용] 입력 {usage.get('prompt_tokens', 0)} 토큰, "
      f"출력 {usage.get('completion_tokens', 0)} 토큰")


3) DeepSeek로 분석 후, 더 깊은 해석이 필요하면 Claude로 재호출하는 예시


(필요할 때만 주석 해제하여 사용)

"""
response2 = requests.post(
    f"{base_url}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "model": "claude-sonnet-4-5",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "퀀트 트레이딩 전문가."},
            {"role": "user", "content": "이전 분석을 비판적으로 검토하고 리스크 관점 보완: " + analysis}
        ],
        "max_tokens": 1500
    },
    timeout=60
)
print(response2.json()["choices"][0]["message"]["content"])
"""

이 코드 한 번 실행으로 AI가 "스프레드가 너무 좁아 체결 빈도가 낮음", "재고 리밋이 비대칭적이라 한쪽 쏠림 발생" 같은 구체적 개선안을 제시해줍니다. 출력은 한국어로 받게 설정했으므로 추가 번역이 필요 없습니다.

STEP 6. (선택) HolySheep AI로 전략 코드 자동 생성

백테스트 결과를 분석한 뒤 개선 코드를 받았다면, 이제 그 코드를 실제로 기존 백테스트에 어떻게 끼워 넣을지 AI에게 물어볼 수 있습니다. 다음 코드는 분석 결과를 받아 즉시 적용 가능한 패치 코드를 생성합니다.

# 파일명: generate_patch.py

HolySheep AI에게 백테스트 코드 개선안 요청


import requests

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
base_url = "https://

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