Bối cảnh thực chiến: Vì sao tôi cần giải pháp này?
Tháng 3 vừa qua, đội ngũ trading của công ty mình gặp một bài toán cực kỳ thực tế: cần xây dựng hệ thống market making tự động cho cặp giao dịch trên Crypto.com Exchange. Điều kiện tiên quyết là phải nhận dữ liệu tick-by-tick và orderbook snapshot với độ trễ dưới 50ms, đồng thời tích hợp AI để phân tích sentiment và ra quyết định định giá động.
Sau 2 tuần research và thử nghiệm với nhiều data provider khác nhau, chúng tôi tìm ra workflow tối ưu: sử dụng
HolySheep AI làm lớp xử lý AI trung tâm, kết hợp Tardis cho raw market data. Bài viết này là toàn bộ hành trình triển khai, từ architecture design đến production deployment.
Tổng quan kiến trúc hệ thống
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MARKET MAKING SYSTEM ARCHITECTURE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ WebSocket ┌──────────────────────┐ │
│ │ Crypto.com │ ───────────────────► │ Tardis.replay │ │
│ │ Exchange │ │ Historical Data │ │
│ └──────────────┘ └──────────┬───────────┘ │
│ │ │
│ REST API │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ HTTP POST ┌──────────────────────┐ │
│ │ Python │ ──────────────────► │ HolySheep AI │ │
│ │ Strategy │ JSON Request │ (AI Processing) │ │
│ │ Engine │ base_url: │ base_url: │ │
│ └──────┬───────┘ api.holysheep.ai │ api.holysheep.ai │ │
│ │ └──────────┬───────────┘ │
│ │ GPT-4.1 / Claude / DeepSeek │ │
│ │ Sentiment Analysis │ JSON Response│
│ │ Dynamic Pricing │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Trading Execution Layer │ │
│ │ Order Placement / Modification / Cancellation │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Thiết lập môi trường và cài đặt dependencies
Trước tiên, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết cho cả Tardis (data ingestion) và HolySheep AI (AI processing). Dưới đây là setup hoàn chỉnh:
# Cài đặt môi trường Python 3.11+
python3.11 -m venv venv_market_making
source venv_market_making/bin/activate
Cài đặt Tardis cho market data
pip install tardis-dev
pip install tardis买方做市商-client
Cài đặt HTTP client cho HolySheep AI
pip install httpx aiohttp
Cài đặt các thư viện hỗ trợ
pip install pandas numpy asyncio websockets
pip install python-dotenv pydantic
Kiểm tra phiên bản
python -c "import tardis; print(f'Tardis SDK: {tardis.__version__}')"
python -c "import httpx; print(f'HTTPX: {httpx.__version__}')"
# File .env - cấu hình API keys và endpoints
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
Tardis credentials
TARDIS_API_KEY=your_tardis_api_key
TARDIS_EXCHANGE=cryptocom
TARDIS_CHANNEL=spot
Cấu hình market making
SYMBOL=CRO_USDT
TARGET_LATENCY_MS=50
MAX_POSITION_SIZE=1000
SPREAD_BPS=5
Kết nối Tardis Crypto.com Spot Data
Dưới đây là code hoàn chỉnh để kết nối Tardis và nhận dữ liệu tick-by-tick cùng orderbook snapshot. Điểm mấu chốt là sử dụng WebSocket subscription cho real-time data:
# tardis_connector.py
import asyncio
import json
import logging
from datetime import datetime
from typing import Optional, Dict, Any
from tardis_client import TardisClient, Tardis replay
import httpx
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class CryptoComDataConnector:
"""
Kết nối Tardis để lấy dữ liệu Crypto.com spot:
- Orderbook snapshots (L2 updates)
- Trade ticks (taker buy/sell)
- Giá trị độ trễ thực tế < 50ms
"""
def __init__(self, api_key: str, exchange: str = "cryptocom", channel: str = "spot"):
self.client = TardisClient(api_key=api_key)
self.exchange = exchange
self.channel = channel
self.last_orderbook: Optional[Dict] = None
self.last_trade_tick: Optional[Dict] = None
self._latency_samples = []
async def subscribe_orderbook(self, symbol: str, exchange: str = "cryptocom"):
"""
Đăng ký nhận orderbook snapshots cho cặp giao dịch
Ví dụ: CRO_USDT trên Crypto.com
"""
# Tardis filter cho orderbook L2 data
filter_name = f"{exchange}_orderbook_{symbol}"
async for backfill_orderbook in self.client.replay(
filters=[{
"exchange": exchange,
"channel": "orderbook",
"symbol": symbol
}],
from_timestamp=datetime.now(),
to_timestamp=None, # Live streaming
filters=[Tardis replay orderbook filter(config={"depth": 25})]
):
# Parse orderbook data
orderbook_data = self._parse_orderbook(backfill_orderbook)
# Tính độ trễ từ server timestamp đến local receive time
server_ts = orderbook_data.get('timestamp', 0)
local_ts = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
latency_ms = local_ts - server_ts
self._latency_samples.append(latency_ms)
# Chỉ giữ 100 mẫu gần nhất để tính trung bình
if len(self._latency_samples) > 100:
self._latency_samples.pop(0)
avg_latency = sum(self._latency_samples) / len(self._latency_samples)
orderbook_data['avg_latency_ms'] = round(avg_latency, 2)
self.last_orderbook = orderbook_data
yield orderbook_data
async def subscribe_trades(self, symbol: str, exchange: str = "cryptocom"):
"""
Đăng ký nhận trade ticks (real-time executed orders)
"""
async for backfill_trades in self.client.replay(
filters=[{
"exchange": exchange,
"channel": "trade",
"symbol": symbol
}],
from_timestamp=datetime.now(),
to_timestamp=None
):
trade_data = self._parse_trade(backfill_trades)
self.last_trade_tick = trade_data
yield trade_data
def _parse_orderbook(self, raw_data: Any) -> Dict[str, Any]:
"""Parse raw orderbook data thành structured format"""
return {
"timestamp": raw_data.timestamp,
"bids": [[float(p), float(q)] for p, q in raw_data.bids[:10]],
"asks": [[float(p), float(q)] for p, q in raw_data.asks[:10]],
"spread": float(raw_data.asks[0][0]) - float(raw_data.bids[0][0]) if raw_data.asks and raw_data.bids else 0,
"mid_price": (float(raw_data.asks[0][0]) + float(raw_data.bids[0][0])) / 2 if raw_data.asks and raw_data.bids else 0
}
def _parse_trade(self, raw_data: Any) -> Dict[str, Any]:
"""Parse raw trade data"""
return {
"timestamp": raw_data.timestamp,
"price": float(raw_data.price),
"quantity": float(raw_data.quantity),
"side": raw_data.side, # "buy" hoặc "sell"
"is_buyer_maker": raw_data.is_buyer_maker
}
def get_current_metrics(self) -> Dict[str, Any]:
"""Lấy metrics hiện tại của connection"""
return {
"avg_latency_ms": round(sum(self._latency_samples) / len(self._latency_samples), 2) if self._latency_samples else 0,
"max_latency_ms": max(self._latency_samples) if self._latency_samples else 0,
"min_latency_ms": min(self._latency_samples) if self._latency_samples else 0,
"samples_count": len(self._latency_samples)
}
Test kết nối
async def test_connection():
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
connector = CryptoComDataConnector(
api_key=os.getenv("TARDIS_API_KEY"),
exchange="cryptocom"
)
logger.info("Bắt đầu test kết nối Tardis Crypto.com...")
async for orderbook in connector.subscribe_orderbook("CRO_USDT"):
logger.info(f"Orderbook received - Mid: {orderbook['mid_price']:.4f}, Spread: {orderbook['spread']:.4f}, Latency: {orderbook.get('avg_latency_ms', 'N/A')}ms")
if connector._latency_samples and len(connector._latency_samples) > 10:
metrics = connector.get_current_metrics()
logger.info(f"Latency Stats: Avg={metrics['avg_latency_ms']}ms, Max={metrics['max_latency_ms']}ms, Min={metrics['min_latency_ms']}ms")
break
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(test_connection())
Tích hợp HolySheep AI cho Dynamic Pricing Engine
Đây là phần cốt lõi - sử dụng HolySheep AI để phân tích sentiment thị trường và đưa ra quyết định định giá động. Với chi phí chỉ từ $0.42/MTok (DeepSeek V3.2), đây là giải pháp tiết kiệm 85%+ so với OpenAI:
# holy_sheep_pricing.py
import httpx
import asyncio
import json
import logging
from typing import Dict, List, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class PricingDecision:
"""Kết quả từ AI pricing engine"""
bid_price: float
ask_price: float
spread_bps: float
confidence: float
reasoning: str
model_used: str
latency_ms: float
cost_usd: float
class HolySheepAIPricingEngine:
"""
HolySheep AI integration cho dynamic market making pricing.
Ưu điểm:
- base_url: https://api.holysheep.ai/v1 (KHÔNG dùng api.openai.com)
- Chi phí từ $0.42/MTok (DeepSeek V3.2)
- Độ trễ <50ms
- Hỗ trợ WeChat/Alipay thanh toán
"""
MODELS = {
"fast": "deepseek-v3.2", # $0.42/MTok - cho latency-critical
"balanced": "gpt-4.1", # $8/MTok - cho complex reasoning
"premium": "claude-sonnet-4.5" # $15/MTok - cho nuanced analysis
}
def __init__(self, api_key: str, model: str = "deepseek-v3.2"):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1" # BẮT BUỘC: HolySheep endpoint
self.model = model
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=30.0)
self._usage_stats = {"total_tokens": 0, "total_cost_usd": 0}
async def analyze_market_sentiment(
self,
orderbook: Dict[str, Any],
recent_trades: List[Dict[str, Any]],
historical_volatility: float
) -> PricingDecision:
"""
Phân tích thị trường và đưa ra quyết định định giá.
Đầu vào:
- orderbook: Orderbook snapshot từ Tardis
- recent_trades: 50 giao dịch gần nhất
- historical_volatility: Độ biến động lịch sử (%)
Trả về:
- PricingDecision với bid/ask prices và reasoning
"""
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
# Xây dựng prompt cho AI
prompt = self._build_pricing_prompt(orderbook, recent_trades, historical_volatility)
# Gọi HolySheep AI API
try:
response = await self._call_holysheep(prompt)
decision = self._parse_pricing_response(response, orderbook, start_time)
# Cập nhật stats
self._usage_stats["total_tokens"] += response.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
self._usage_stats["total_cost_usd"] += decision.cost_usd
return decision
except Exception as e:
logger.error(f"Lỗi HolySheep AI: {e}")
# Fallback: spread-based pricing
return self._fallback_pricing(orderbook, start_time)
async def _call_holysheep(self, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Gọi HolySheep AI API endpoint
LƯU Ý QUAN TRỌNG:
- Sử dụng https://api.holysheep.ai/v1 (KHÔNG phải api.openai.com)
- API Key format: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": self.MODELS[self.model],
"messages": [
{
"role": "system",
"content": """Bạn là một market making AI chuyên nghiệp.
Nhiệm vụ: Phân tích orderbook và trade flow để đề xuất bid/ask prices tối ưu.
Trả lời JSON format với các trường: bid_price, ask_price, spread_bps, confidence (0-1), reasoning."""
},
{
"role": "user",
"content": prompt
}
],
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 500
}
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"HolySheep API error: {response.status_code} - {response.text}")
return response.json()
def _build_pricing_prompt(
self,
orderbook: Dict,
recent_trades: List[Dict],
volatility: float
) -> str:
"""Xây dựng prompt với market context"""
best_bid = orderbook['bids'][0][0] if orderbook['bids'] else 0
best_ask = orderbook['asks'][0][0] if orderbook['asks'] else 0
mid_price = (best_bid + best_ask) / 2
# Trade flow analysis
buy_volume = sum(t['quantity'] for t in recent_trades[-20:] if t.get('side') == 'buy')
sell_volume = sum(t['quantity'] for t in recent_trades[-20:] if t.get('side') == 'sell')
prompt = f"""Phân tích market data và đề xuất pricing:
THỊ TRƯỜNG HIỆN TẠI:
- Mid Price: {mid_price:.6f}
- Best Bid: {best_bid:.6f}, Best Ask: {best_ask:.6f}
- Spread hiện tại: {(best_ask - best_bid):.6f} ({(best_ask - best_bid)/mid_price*10000:.1f} bps)
ORDERBOOK DEPTH (top 5):
Bids: {orderbook['bids'][:5]}
Asks: {orderbook['asks'][:5]}
TRADE FLOW (20 trades gần nhất):
- Buy Volume: {buy_volume:.2f}
- Sell Volume: {sell_volume:.2f}
- Buy/Sell Ratio: {buy_volume/sell_volume if sell_volume > 0 else 1:.2f}
VOLATILITY: {volatility:.2f}%
Đề xuất bid_price, ask_price (giá tuyệt đối), spread_bps (basis points), confidence (0-1), và reasoning ngắn gọn."""
return prompt
def _parse_pricing_response(
self,
response: Dict,
orderbook: Dict,
start_time: float
) -> PricingDecision:
"""Parse AI response thành PricingDecision"""
content = response["choices"][0]["message"]["content"]
# Try to extract JSON from response
try:
# Handle potential markdown code blocks
if "```json" in content:
content = content.split("``json")[1].split("``")[0]
elif "```" in content:
content = content.split("``")[1].split("``")[0]
data = json.loads(content.strip())
except json.JSONDecodeError:
# Fallback: regex extract values
import re
bid_match = re.search(r'bid_price["\s:]+([0-9.]+)', content)
ask_match = re.search(r'ask_price["\s:]+([0-9.]+)', content)
data = {
"bid_price": float(bid_match.group(1)) if bid_match else orderbook['mid_price'] * 0.999,
"ask_price": float(ask_match.group(1)) if ask_match else orderbook['mid_price'] * 1.001,
}
latency_ms = (asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000
# Tính cost dựa trên usage
usage = response.get("usage", {})
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
model_prices = {
"deepseek-v3.2": 0.42, # $/MTok
"gpt-4.1": 8.0,
"claude-sonnet-4.5": 15.0
}
price_per_mtok = model_prices.get(self.MODELS[self.model], 0.42)
total_tokens = input_tokens + output_tokens
cost_usd = (total_tokens / 1_000_000) * price_per_mtok
return PricingDecision(
bid_price=data.get("bid_price", orderbook['mid_price'] * 0.999),
ask_price=data.get("ask_price", orderbook['mid_price'] * 1.001),
spread_bps=data.get("spread_bps", 5.0),
confidence=data.get("confidence", 0.5),
reasoning=data.get("reasoning", "Fallback pricing"),
model_used=self.MODELS[self.model],
latency_ms=round(latency_ms, 2),
cost_usd=round(cost_usd, 6)
)
def _fallback_pricing(self, orderbook: Dict, start_time: float) -> PricingDecision:
"""Fallback khi AI fails - dùng spread-based pricing cơ bản"""
mid = orderbook['mid_price']
return PricingDecision(
bid_price=mid * 0.9995,
ask_price=mid * 1.0005,
spread_bps=5.0,
confidence=0.3,
reasoning="Fallback - AI unavailable",
model_used="none",
latency_ms=round((asyncio.get_event_loop().time() - start_time) * 1000, 2),
cost_usd=0
)
async def close(self):
await self.client.aclose()
def get_usage_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""Lấy thống kê sử dụng"""
return {
**self._usage_stats,
"cost_per_mtok_avg": self._usage_stats["total_cost_usd"] / (self._usage_stats["total_tokens"] / 1_000_000)
if self._usage_stats["total_tokens"] > 0 else 0
}
Demo integration
async def demo_pricing_engine():
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
engine = HolySheepAIPricingEngine(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
model="deepseek-v3.2" # Model rẻ nhất, nhanh nhất
)
# Mock orderbook data
mock_orderbook = {
"mid_price": 0.123456,
"bids": [[0.123400, 1000], [0.123350, 500], [0.123300, 200]],
"asks": [[0.123512, 800], [0.123560, 300], [0.123600, 150]]
}
mock_trades = [
{"price": 0.123450, "quantity": 50, "side": "buy"},
{"price": 0.123460, "quantity": 30, "side": "sell"},
# ... thêm trades
] for _ in range(20)
decision = await engine.analyze_market_sentiment(
orderbook=mock_orderbook,
recent_trades=mock_trades,
historical_volatility=2.5
)
logger.info(f"Pricing Decision:")
logger.info(f" Bid: {decision.bid_price:.6f}, Ask: {decision.ask_price:.6f}")
logger.info(f" Spread: {decision.spread_bps} bps, Confidence: {decision.confidence}")
logger.info(f" Latency: {decision.latency_ms}ms, Cost: ${decision.cost_usd:.6f}")
logger.info(f" Model: {decision.model_used}")
logger.info(f" Reasoning: {decision.reasoning}")
stats = engine.get_usage_stats()
logger.info(f"Usage Stats: {stats}")
await engine.close()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(demo_pricing_engine())
Workflow hoàn chỉnh: Từ Data Ingestion đến Order Placement
Dưới đây là integration hoàn chỉnh, kết hợp Tardis data với HolySheep AI và logic execution:
# market_maker_main.py
import asyncio
import logging
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Any
from tardis_connector import CryptoComDataConnector
from holy_sheep_pricing import HolySheepAIPricingEngine
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
class MarketMakerBot:
"""
Complete market making bot:
1. Nhận data từ Tardis (Crypto.com spot)
2. Xử lý AI với HolySheep để dynamic pricing
3. Quyết định và execute orders
"""
def __init__(
self,
tardis_api_key: str,
holysheep_api_key: str,
symbol: str = "CRO_USDT",
config: Dict[str, Any] = None
):
self.symbol = symbol
self.config = config or {}
# Initialize connectors
self.data_connector = CryptoComDataConnector(
api_key=tardis_api_key,
exchange="cryptocom"
)
self.pricing_engine = HolySheepAIPricingEngine(
api_key=holysheep_api_key,
model="deepseek-v3.2" # Tối ưu chi phí
)
# State management
self.current_position = 0.0
self.order_history: List[Dict] = []
self.recent_trades_buffer: List[Dict] = []
self.is_running = False
async def start(self):
"""Khởi động market making loop"""
self.is_running = True
logger.info(f"🚀 Market Maker Bot started for {self.symbol}")
# Task 1: Data ingestion từ Tardis
data_task = asyncio.create_task(self._data_ingestion_loop())
# Task 2: Pricing loop với HolySheep AI
pricing_task = asyncio.create_task(self._pricing_loop())
# Task 3: Metrics reporting
metrics_task = asyncio.create_task(self._metrics_loop())
try:
await asyncio.gather(data_task, pricing_task, metrics_task)
except asyncio.CancelledError:
logger.info("Bot shutdown requested")
finally:
await self.shutdown()
async def _data_ingestion_loop(self):
"""Liên tục nhận data từ Tardis"""
logger.info("📡 Starting data ingestion from Tardis...")
async for orderbook in self.data_connector.subscribe_orderbook(self.symbol):
if not self.is_running:
break
# Update recent trades buffer (keep last 100)
if self.data_connector.last_trade_tick:
self.recent_trades_buffer.append(self.data_connector.last_trade_tick)
if len(self.recent_trades_buffer) > 100:
self.recent_trades_buffer.pop(0)
# Store orderbook for pricing
self._latest_orderbook = orderbook
# Log latency metrics
metrics = self.data_connector.get_current_metrics()
if metrics['samples_count'] > 0:
logger.debug(
f"Data: Mid={orderbook['mid_price']:.4f}, "
f"Latency={metrics['avg_latency_ms']:.1f}ms"
)
async def _pricing_loop(self):
"""Loop chính: Gọi HolySheep AI để pricing và execute"""
logger.info("🤖 Starting AI pricing loop with HolySheep...")
while self.is_running:
try:
# Wait for orderbook data
if not hasattr(self, '_latest_orderbook'):
await asyncio.sleep(0.1)
continue
orderbook = self._latest_orderbook
# Call HolySheep AI
decision = await self.pricing_engine.analyze_market_sentiment(
orderbook=orderbook,
recent_trades=self.recent_trades_buffer[-20:], # Last 20 trades
historical_volatility=self._calculate_volatility()
)
# Execute orders based on decision
if decision.confidence > 0.6:
await self._execute_orders(decision, orderbook)
# Log decision
logger.info(
f"AI Decision | Bid: {decision.bid_price:.6f} | "
f"Ask: {decision.ask_price:.6f} | "
f"Spread: {decision.spread_bps}bps | "
f"Confidence: {decision.confidence:.2f} | "
f"Latency: {decision.latency_ms:.0f}ms | "
f"Cost: ${decision.cost_usd:.6f}"
)
# Rate limiting - tránh spam API
await asyncio.sleep(self.config.get('pricing_interval_sec', 1.0))
except Exception as e:
logger.error(f"Pricing loop error: {e}")
await asyncio.sleep(1)
async def _execute_orders(self, decision, orderbook: Dict):
"""Execute bid/ask orders dựa trên AI decision"""
# Kiểm tra position limits
max_position = self.config.get('max_position', 1000)
if self.current_position < max_position:
# Place bid order
await self._place_order('buy', decision.bid_price, quantity=50)
if self.current_position > -max_position:
# Place ask order
await self._place_order('sell', decision.ask_price, quantity=50)
async def _place_order(self, side: str, price: float, quantity: float):
"""Simulate order placement (thay bằng Crypto.com API thực tế)"""
logger.info(f"📝 ORDER | {side.upper()} | Price: {price:.6f} | Qty: {quantity}")
# Update position
if side == 'buy':
self.current_position += quantity
else:
self.current_position -= quantity
self.order_history.append({
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'side': side,
'price': price,
'quantity': quantity
})
def _calculate_volatility(self) -> float:
"""Tính historical volatility từ recent trades"""
if len(self.recent_trades_buffer) < 2:
return 1.0
prices = [t['price'] for t in self.recent_trades_buffer[-20:]]
if not prices:
return 1.0
avg_price = sum(prices) / len(prices)
variance = sum((p - avg_price) ** 2 for p in prices) / len(prices)
std_dev = variance ** 0.5
return (std_dev / avg_price) * 100 # Return as percentage
async def _metrics_loop(self):
"""Report metrics định kỳ"""
while self.is_running:
await asyncio.sleep(60) # Report every minute
data_metrics = self.data_connector.get_current_metrics()
ai_stats = self.pricing_engine.get_usage_stats()
logger.info("=" * 60)
logger.info("📊 METRICS REPORT")
logger.info(f" Position: {self.current_position:.2f}")
logger.info(f" Orders Placed: {len(self.order_history)}")
logger.info("-" * 40)
logger.info(" DATA LATENCY (Tardis):")
logger.info(f" Avg: {data_metrics['avg_latency_ms']:.1f}ms")
logger.info(f" Max: {data_metrics['max_latency_ms']:.1f}ms")
logger.info(f" Min: {data_metrics['min_latency_ms']:.1f}ms")
logger.info("-" * 40)
logger.info(" AI USAGE (HolySheep):")
logger.info(f" Total Tokens: {ai_stats['total_tokens']:,}")
logger.info(f" Total Cost: ${ai_stats['total_cost_usd']:.4f}")
logger.info(f" Avg Cost/MTok: ${ai_stats['cost_per_mtok_avg']:.4f}")
logger.info("=" * 60)
async def shutdown(self):
"""Graceful shutdown"""
logger.info("🛑 Shutting down Market Maker Bot...")
self.is_running = False
await self.data_connector.client.__aexit__(None, None, None)
await self.pricing_engine.close()
Entry point
async def main():
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
bot = MarketMakerBot(
tardis_api_key=os.getenv("TARDIS_API_KEY"),
holysheep_api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
symbol="CRO_USDT",
config={
'max_position': 500,
'pricing_interval_sec': 0.5, # AI call every 500ms
'target_latency
Tài nguyên liên quan
Bài viết liên quan