เมื่อวานนี้ผมเจอ error ที่ทำเอาเหงื่อแตกระหว่างดึงข้อมูล orderbook จาก Binance WebSocket:

websockets.exceptions.ConnectionClosedError: 
  no close frame received or sent (timeout)
  at line 47: await ws.recv()
  code: 1006 (abnormal closure)
  retry_count: 3/3 exhausted

ปัญหานี้เกิดซ้ำบ่อยมากตอนที่ผมพยายามเปรียบเทียบ orderbook depth ระหว่าง Hyperliquid (DEX perpetual บน L1 ของตัวเอง) กับ Binance Spot L2 orderbook เพราะวงเงิน connection ของ Binance จำกัดแค่ 5 วินาทีต่อ message เมื่อตลาดผันผวน ทำให้ depth snapshot หลุดทันที ในบทความนี้ผมจะแชร์วิธีแก้ที่ใช้งานได้จริง พร้อมตัวเลขที่วัดมาแล้ว

ทำไม Orderbook Depth ถึงสำคัญกับเทรดเดอร์

Orderbook depth คือปริมาณคำสั่งซื้อขายที่รออยู่ในแต่ละระดับราคา ยิ่ง depth หนาเท่าไหร่ ยิ่งลด slippage และคุณสามารถเข้า position ขนาดใหญ่โดยไม่กระทบราคา สำหรับคนที่เทรด BTC/USDT หรือ ETH/USDT perpetual ข้อมูลนี้สำคัญกว่า indicator ทั้งหมดรวมกัน

Hyperliquid ใช้สถาปัตยกรรม L1 ของตัวเอง (HyperBFT consensus) ที่รองรับ order matching แบบ on-chain ส่วน Binance Spot ใช้ L2 orderbook feed ผ่าน WebSocket ที่ต้องต่อใหม่ทุก 24 ชั่วโมง ทั้งสองมีจุดแข็งต่างกัน

โค้ดดึง Orderbook Depth จาก Hyperliquid และ Binance L2

ผมใช้ Python กับไลบรารี websockets และ hyperliquid-python-sdk เขียนสคริปต์ดึง depth ของทั้งสองแพลตฟอร์มพร้อมกัน เพื่อเปรียบเทียบแบบ apples-to-apples

import asyncio
import json
import websockets
from hyperliquid.info import Info
from hyperliquid.utils import constants

async def fetch_binance_depth(symbol="btcusdt", depth=20):
    url = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{symbol}@depth{depth}@100ms"
    snapshot = []
    async with websockets.connect(url, ping_interval=20, ping_timeout=10) as ws:
        try:
            while len(snapshot) < 1000:
                msg = await asyncio.wait_for(ws.recv(), timeout=5.0)
                data = json.loads(msg)
                bids = [(float(p), float(q)) for p, q in data.get('bids', [])[:20]]
                asks = [(float(p), float(q)) for p, q in data.get('asks', [])[:20]]
                snapshot.append({'ts': data.get('T'), 'bids': bids, 'asks': asks})
        except asyncio.TimeoutError:
            print(f"Timeout: collected {len(snapshot)} samples")
    return snapshot

async def fetch_hyperliquid_depth(coin="BTC"):
    info = Info(constants.MAINNET_API_URL, skip_ws=False)
    snapshot = []
    async for l2 in info.l2_book(coin=coin):
        levels = l2['levels']
        bids = [(float(l['px']), float(l['sz'])) for l in levels[0][:20]]
        asks = [(float(l['px']), float(l['sz'])) for l in levels[1][:20]]
        snapshot.append({'ts': l2['time'], 'bids': bids, 'asks': asks})
        if len(snapshot) >= 1000:
            break
    return snapshot


รันพร้อมกัน

async def main():
    binance_task = asyncio.create_task(fetch_binance_depth())
    hyperliquid_task = asyncio.create_task(fetch_hyperliquid_depth("BTC"))
    binance_data, hyperliquid_data = await asyncio.gather(binance_task, hyperliquid_task)
    print(f"Binance: {len(binance_data)} | Hyperliquid: {len(hyperliquid_data)}")

asyncio.run(main())

ตัวอย่างนี้ใช้ดึง depth 20 ระดับทั้งสองฝั่งเป็นเวลา 1,000 sample ผมวัดผลจริงที่ตลาด BTC ช่วงเวลา 14:00-15:00 UTC

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง