Ba tháng trước, đội ngũ trading của một quỹ thanh khoản Việt Nam gặp áp lực lớn khi thị trường altcoin biến động mạnh. Hệ thống market making cũ chỉ đặt spread cố định 0.5% — quá rộng khi thị trường yên tĩnh (mất cơ hội arbitrage), quá hẹp khi volatility tăng (bị adverse selection). Họ tích hợp AI decision engine dựa trên HolySheep AI và giảm inventory skew từ 23% xuống còn 3.2%, đồng thời tăng hiệu suất market making thêm 340%.
Bài toán Market Making cổ điển
Market maker hoạt động như người cung cấp thanh khoản, đặt lệnh mua (bid) và bán (ask) liên tục. Thách thức cốt lõi nằm ở hai câu hỏi:
- Pricing: Đặt spread bao nhiêu để tối đa hóa profit mà không bị "săn stop loss"?
- Inventory: Cân bằng position như thế nào khi dòng flow không đối xứng?
Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn xây dựng một AI-powered market making system với khả năng đọc order book state, dự đoán short-term price movement, và tự động điều chỉnh chiến lược — tất cả được xử lý qua API của HolySheep AI với độ trễ dưới 50ms.
Kiến trúc hệ thống
Hệ thống gồm 4 module chính chạy theo cycle 100ms:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MARKET MAKING ARCHITECTURE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Order Book │───▶│ HolySheep AI │───▶│ Order │ │
│ │ Collector │ │ Decision │ │ Executor │ │
│ │ (WebSocket) │ │ Engine │ │ (REST/WS) │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Feature │ │ Strategy │ │ Inventory │ │
│ │ Engineering │ │ Optimizer │ │ Manager │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘Xây dựng Order Book Collector
Module đầu tiên — thu thập order book data từ exchange. Trong ví dụ này, tôi sử dụng Binance WebSocket vì tốc độ cập nhật cao và miễn phí.
import asyncio
import json
from collections import deque
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
import aiohttp
@dataclass
class OrderBookLevel:
price: float
quantity: float
@dataclass
class OrderBookState:
symbol: str
bids: list[OrderBookLevel] # sorted desc
asks: list[OrderBookLevel] # sorted asc
timestamp: int
last_update_id: int
@property
def mid_price(self) -> float:
return (self.bids[0].price + self.asks[0].price) / 2
@property
def spread_bps(self) -> float:
"""Spread in basis points"""
return (self.asks[0].price - self.bids[0].price) / self.mid_price * 10000
class OrderBookCollector:
def __init__(self, symbol: str = "BTCUSDT"):
self.symbol = symbol
self.depth = 20
self.order_book: Optional[OrderBookState] = None
self.price_history: deque = deque(maxlen=100)
self.volume_history: deque = deque(maxlen=100)
self._running = False
async def connect_websocket(self):
"""Kết nối Binance WebSocket cho order book"""
ws_url = f"wss://stream.binance.com:9443/ws/{self.symbol.lower()}@depth20@100ms"
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.ws_connect(ws_url) as ws:
self._running = True
async for msg in ws:
if not self._running:
break
data = json.loads(msg.data)
await self._process_update(data)
async def _process_update(self, data: dict):
"""Xử lý order book update từ WebSocket"""
bids = [
OrderBookLevel(float(p), float(q))
for p, q in data.get('b', [])[:self.depth]
]
asks = [
OrderBookLevel(float(p), float(q))
for p, q in data.get('a', [])[:self.depth]
]
self.order_book = OrderBookState(
symbol=self.symbol,
bids=bids,
asks=asks,
timestamp=data.get('E', 0),
last_update_id=data.get('u', 0)
)
# Ghi log metrics cho analysis
if self.order_book:
self.price_history.append(self.order_book.mid_price)
total_volume = sum(b.quantity for b in bids) + sum(a.quantity for a in asks)
self.volume_history.append(total_volume)
def get_market_features(self) -> dict:
"""Trích xuất features cho AI model"""
if not self.order_book:
return {}
ob = self.order_book
bid_vol = sum(b.quantity for b in ob.bids[:5])
ask_vol = sum(a.quantity for a in ob.asks[:5])
# Price momentum từ history
price_array = list(self.price_history)
momentum = 0
if len(price_array) >= 10:
momentum = (price_array[-1] - price_array[-10]) / price_array[-10]
return {
"mid_price": ob.mid_price,
"spread_bps": ob.spread_bps,
"bid_ask_imbalance": (bid_vol - ask_vol) / (bid_vol + ask_vol + 1e-8),
"depth_imbalance": sum(b.quantity for b in ob.bids) / (sum(a.quantity for a in ob.asks) + 1e-8),
"momentum_10s": momentum,
"volume_ratio": sum(self.volume_history[-5:]) / (sum(self.volume_history[-10:-5]) + 1e-8)
}
Test
async def main():
collector = OrderBookCollector("BTCUSDT")
# Chạy trong 5 giây để collect data
task = asyncio.create_task(collector.connect_websocket())
await asyncio.sleep(5)
collector._running = False
features = collector.get_market_features()
print(f"Market Features: {json.dumps(features, indent=2)}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Tích hợp HolySheep AI cho Dynamic Pricing
Đây là phần cốt lõi — sử dụng HolySheep AI để phân tích market conditions và đưa ra quyết định pricing thông minh. Với chi phí chỉ $0.42/MTok cho DeepSeek V3.2, chiến lược này hoàn toàn khả thi về mặt tài chính.
import os
import json
import httpx
from typing import Literal
class AIMarketMakingEngine:
"""
AI Decision Engine cho Market Making
Sử dụng HolySheep AI API để phân tích và đưa ra quyết định
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
self.model = "deepseek-v3.2" # $0.42/MTok - tối ưu chi phí
def build_pricing_prompt(self, features: dict, inventory_state: dict) -> str:
"""Xây dựng prompt cho AI pricing decision"""
return f"""Bạn là một market maker algorithm cho cặp giao dịch {features.get('symbol', 'BTCUSDT')}.
Thị trường hiện tại:
- Mid Price: ${features.get('mid_price', 0):,.2f}
- Spread hiện tại: {features.get('spread_bps', 0):.2f} basis points
- Bid/Ask Imbalance: {features.get('bid_ask_imbalance', 0):.4f} (-1 = all bids, +1 = all asks)
- Depth Imbalance: {features.get('depth_imbalance', 0):.4f}
- Momentum 10s: {features.get('momentum_10s', 0):.4f}
- Volume Ratio: {features.get('volume_ratio', 0):.4f}
Inventory State:
- Current Position: {inventory_state.get('position', 0):.4f} units
- Target Position: {inventory_state.get('target', 0):.4f} units
- Max Position: {inventory_state.get('max_position', 100):.4f} units
- Inventory Skew: {inventory_state.get('skew_pct', 0):.2f}%
Nhiệm vụ:
Phân tích thị trường và đưa ra quyết định pricing. Trả về JSON format:
{{
"bid_price": float, // Giá đặt lệnh mua (thấp hơn mid)
"ask_price": float, // Giá đặt lệnh bán (cao hơn mid)
"bid_quantity": float, // Số lượng bid
"ask_quantity": float, // Số lượng ask
"spread_bps": float, // Spread mới (basis points)
"action": "quote" | "wait" | "cancel",
"reasoning": str, // Giải thích quyết định
"risk_alert": bool, // Cảnh báo rủi ro
"confidence": float // Độ tin cậy 0-1
}}
Quy tắc quan trọng:
1. Nếu inventory skew > 20%, ưu tiên đặt lệnh để cân bằng
2. Nếu momentum > 0.01, spread có thể thu hẹp vì trend rõ ràng
3. Nếu bid_ask_imbalance > 0.3, thị trường nghiêng về bán - cẩn thận
4. Nếu spread hiện tại > 50 bps, có thể mở rộng spread để phòng thủ"""
async def get_pricing_decision(
self,
features: dict,
inventory_state: dict,
timeout: float = 0.05 # 50ms timeout - critical for HFT
) -> dict:
"""
Gọi HolySheep AI API để lấy pricing decision
Độ trễ target: < 50ms
"""
prompt = self.build_pricing_prompt(features, inventory_state)
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "Bạn là chuyên gia market making. Trả lời CHỈ JSON, không có markdown."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # Low temp cho stable decisions
"max_tokens": 500,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:
try:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
decision = json.loads(content)
# Log usage cho cost tracking
tokens_used = result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
cost = tokens_used * 0.42 / 1_000_000 # DeepSeek V3.2: $0.42/MTok
return {
**decision,
"_meta": {
"tokens": tokens_used,
"cost_usd": cost,
"latency_ms": result.get('latency', 0)
}
}
except httpx.TimeoutException:
# Fallback: sử dụng rule-based pricing nếu AI timeout
return self._fallback_pricing(features, inventory_state)
except Exception as e:
print(f"AI API Error: {e}")
return self._fallback_pricing(features, inventory_state)
def _fallback_pricing(self, features: dict, inventory_state: dict) -> dict:
"""Rule-based fallback khi AI không khả dụng"""
mid = features.get('mid_price', 0)
skew = inventory_state.get('skew_pct', 0) / 100
# Cơ sở spread
base_spread_bps = 20
# Điều chỉnh theo imbalance
imbalance = features.get('bid_ask_imbalance', 0)
adjusted_spread = base_spread_bps * (1 + abs(imbalance) * 2)
# Điều chỉnh theo inventory
if abs(skew) > 0.1:
adjusted_spread *= (1 + abs(skew))
spread_value = mid * adjusted_spread / 10000
return {
"bid_price": round(mid - spread_value, 2),
"ask_price": round(mid + spread_value, 2),
"bid_quantity": 0.01,
"ask_quantity": 0.01,
"spread_bps": adjusted_spread,
"action": "quote",
"reasoning": "Fallback rule-based pricing (AI timeout)",
"risk_alert": abs(imbalance) > 0.5,
"confidence": 0.5,
"_meta": {"fallback": True}
}
============== DEMO ==============
async def demo_pricing():
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
if api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
print("⚠️ Vui lòng set HOLYSHEEP_API_KEY environment variable")
print(" Đăng ký tại: https://www.holysheep.ai/register")
return
engine = AIMarketMakingEngine(api_key)
# Simulated features từ order book
market_features = {
"symbol": "BTCUSDT",
"mid_price": 67542.50,
"spread_bps": 15.3,
"bid_ask_imbalance": 0.12,
"depth_imbalance": 0.95,
"momentum_10s": 0.0023,
"volume_ratio": 1.15
}
inventory_state = {
"position": 15.5,
"target": 0,
"max_position": 100,
"skew_pct": 15.5
}
print("🎯 Gửi request đến HolySheep AI...")
decision = await engine.get_pricing_decision(market_features, inventory_state)
print(f"\n📊 AI Decision:")
print(f" Bid: ${decision['bid_price']:,.2f} × {decision['bid_quantity']}")
print(f" Ask: ${decision['ask_price']:,.2f} × {decision['ask_quantity']}")
print(f" Spread: {decision['spread_bps']:.2f} bps")
print(f" Action: {decision['action']}")
print(f" Risk Alert: {decision['risk_alert']}")
print(f" Confidence: {decision['confidence']:.0%}")
print(f"\n💭 Reasoning: {decision['reasoning']}")
if "_meta" in decision:
meta = decision["_meta"]
if "tokens" in meta:
print(f"\n💰 Cost: ${meta['cost_usd']:.6f} ({meta['tokens']} tokens)")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(demo_pricing())Inventory Management System
Sau khi có pricing decision, hệ thống cần quản lý inventory để tránh tích lũy position một chiều. Dưới đây là module quản lý inventory với AI-powered rebalancing.
import time
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional
from enum import Enum
class RebalanceStrategy(Enum):
AGGRESSIVE = "aggressive" # Ưu tiên cân bằng nhanh
MODERATE = "moderate" # Cân bằng từ từ
PASSIVE = "passive" # Chờ market tự cân bằng
@dataclass
class InventoryState:
"""Trạng thái inventory hiện tại"""
symbol: str
position: float = 0.0 # Vị thế hiện tại
target: float = 0.0 # Vị thế mục tiêu
max_position: float = 100.0 # Giới hạn vị thế
avg_entry: float = 0.0 # Giá vào trung bình
realized_pnl: float = 0.0 # PnL đã realize
unrealized_pnl: float = 0.0 # PnL chưa realize
@property
def skew_pct(self) -> float:
"""Phần trăm lệch so với target"""
if self.max_position == 0:
return 0.0
return (self.position - self.target) / self.max_position * 100
@property
def risk_level(self) -> str:
"""Mức độ rủi ro inventory"""
abs_skew = abs(self.skew_pct)
if abs_skew < 10:
return "LOW"
elif abs_skew < 30:
return "MEDIUM"
elif abs_skew < 50:
return "HIGH"
else:
return "CRITICAL"
def update_position(self, side: Literal["buy", "sell"], quantity: float, price: float):
"""Cập nhật position sau khi fill"""
if side == "buy":
# Tính lại average entry
total_cost = self.position * self.avg_entry + quantity * price
self.position += quantity
if self.position > 0:
self.avg_entry = total_cost / self.position
else:
# Sell - giảm position
if quantity >= self.position:
# Close position hoàn toàn
self.realized_pnl += self.position * (price - self.avg_entry)
self.position = 0
self.avg_entry = 0
else:
# Partial close
self.realized_pnl += quantity * (price - self.avg_entry)
self.position -= quantity
class InventoryManager:
"""
Quản lý inventory với AI-powered rebalancing suggestions
"""
def __init__(
self,
symbol: str,
max_position: float = 100.0,
rebalance_threshold: float = 20.0, # % skew
strategy: RebalanceStrategy = RebalanceStrategy.MODERATE
):
self.state = InventoryState(
symbol=symbol,
max_position=max_position
)
self.rebalance_threshold = rebalance_threshold
self.strategy = strategy
self.rebalance_history: list[dict] = []
def calculate_rebalance_params(self) -> dict:
"""
Tính toán parameters cho rebalancing
Returns: dict với bid_adj, ask_adj, size_multiplier
"""
skew = self.state.skew_pct
abs_skew = abs(skew)
# Base adjustments
if self.strategy == RebalanceStrategy.AGGRESSIVE:
max_adjustment = 0.005 # 0.5% price adjustment
skew_sensitivity = 0.0001
elif self.strategy == RebalanceStrategy.MODERATE:
max_adjustment = 0.002 # 0.2%
skew_sensitivity = 0.00005
else: # PASSIVE
max_adjustment = 0.001 # 0.1%
skew_sensitivity = 0.00002
# Tính adjustment dựa trên skew
adjustment = min(max_adjustment, abs_skew * skew_sensitivity)
# Xác định hướng
if skew > 0:
# Position dương (long) - cần bán nhiều hơn
bid_adjustment = -adjustment # Giảm bid price
ask_adjustment = 0 # Giữ ask bình thường
else:
# Position âm/target (short/flat) - cần mua nhiều hơn
bid_adjustment = 0
ask_adjustment = -adjustment # Giảm ask price
# Size multiplier - giảm size phía có position
if abs_skew > 30:
size_multiplier = 0.5 # Giảm 50% size
elif abs_skew > 20:
size_multiplier = 0.7
else:
size_multiplier = 1.0
return {
"bid_adjustment": bid_adjustment,
"ask_adjustment": ask_adjustment,
"size_multiplier": size_multiplier,
"needs_rebalance": abs_skew > self.rebalance_threshold,
"current_skew": skew,
"risk_level": self.state.risk_level
}
def apply_rebalance_to_prices(
self,
base_bid: float,
base_ask: float,
base_size: float
) -> dict:
"""
Áp dụng rebalancing adjustments vào prices
"""
params = self.calculate_rebalance_params()
adjusted_bid = base_bid * (1 + params["bid_adjustment"])
adjusted_ask = base_ask * (1 + params["ask_adjustment"])
adjusted_size = base_size * params["size_multiplier"]
return {
"bid_price": round(adjusted_bid, 2),
"ask_price": round(adjusted_ask, 2),
"bid_size": round(adjusted_size, 4),
"ask_size": round(adjusted_size, 4),
"rebalance_params": params,
"state_snapshot": {
"position": self.state.position,
"skew_pct": self.state.skew_pct,
"risk_level": self.state.risk_level,
"realized_pnl": self.state.realized_pnl,
"avg_entry": self.state.avg_entry
}
}
def log_rebalance_event(self, event_type: str, details: dict):
"""Log rebalancing events cho audit"""
self.rebalance_history.append({
"timestamp": time.time(),
"event_type": event_type,
"position_before": self.state.position,
"skew_before": self.state.skew_pct,
**details
})
# Giữ chỉ 1000 events gần nhất
if len(self.rebalance_history) > 1000:
self.rebalance_history = self.rebalance_history[-1000:]
============== DEMO ==============
def demo_inventory():
print("📦 INVENTORY MANAGEMENT DEMO\n")
manager = InventoryManager(
symbol="BTCUSDT",
max_position=100.0,
rebalance_threshold=20.0,
strategy=RebalanceStrategy.MODERATE
)
# Scenario 1: Position long 25 units (25% skew)
print("Scenario 1: Long position 25 units")
manager.state.position = 25.0
manager.state.avg_entry = 67000.0
result = manager.apply_rebalance_to_prices(
base_bid=67500.00,
base_ask=67550.00,
base_size=0.5
)
print(f" Original: Bid 67500.00 × 0.5 | Ask 67550.00 × 0.5")
print(f" Adjusted: Bid {result['bid_price']:.2f} × {result['bid_size']:.4f} | "
f"Ask {result['ask_price']:.2f} × {result['ask_size']:.4f}")
print(f" Skew: {result['state_snapshot']['skew_pct']:.1f}% | "
f"Risk: {result['state_snapshot']['risk_level']}")
print()
# Scenario 2: Near max position (CRITICAL)
print("Scenario 2: Near max position 45 units (CRITICAL)")
manager.state.position = 45.0
result = manager.apply_rebalance_to_prices(
base_bid=67500.00,
base_ask=67550.00,
base_size=1.0
)
print(f" Adjusted: Bid {result['bid_price']:.2f} × {result['bid_size']:.4f} | "
f"Ask {result['ask_price']:.2f} × {result['ask_size']:.4f}")
print(f" Size reduced: {result['rebalance_params']['size_multiplier']*100:.0f}% "
f"(aggressive reduction)")
print(f" Risk: {result['state_snapshot']['risk_level']}")
print()
# Print P&L summary
manager.state.realized_pnl = 1250.50
print(f"💰 Realized P&L: ${manager.state.realized_pnl:,.2f}")
print(f"📊 Inventory Skew: {manager.state.skew_pct:.1f}%")
if __name__ == "__main__":
demo_inventory()Integrating All Components: Complete Market Making Bot
Giờ chúng ta ghép tất cả lại thành một system hoàn chỉnh, sử dụng HolySheep AI cho decision making.
import os
import asyncio
import logging
from datetime import datetime
Setup logging
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s'
)
logger = logging.getLogger("MarketMaker")
class MarketMakingBot:
"""
Complete Market Making Bot
Kết hợp: Order Book → AI Decision → Inventory Management → Exchange
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
symbol: str = "BTCUSDT",
base_size: float = 0.01,
cycle_interval: float = 0.1 # 100ms cycle
):
self.symbol = symbol
# Components
self.order_book = OrderBookCollector(symbol)
self.ai_engine = AIMarketMakingEngine(api_key)
self.inventory = InventoryManager(
symbol=symbol,
max_position=100.0,
rebalance_threshold=20.0
)
self.base_size = base_size
self.cycle_interval = cycle_interval
self.running = False
# Stats
self.stats = {
"cycles": 0,
"ai_calls": 0,
"fallbacks": 0,
"total_cost": 0.0,
"avg_latency_ms": 0.0
}
async def run(self, duration_seconds: int = 60):
"""Chạy market making bot trong specified duration"""
logger.info(f"🚀 Starting Market Maker Bot for {self.symbol}")
logger.info(f" Base size: {self.base_size}")
logger.info(f" Cycle interval: {self.cycle_interval}s")
logger.info(f" Max position: {self.inventory.state.max_position}")
# Start order book collector
ob_task = asyncio.create_task(self.order_book.connect_websocket())
self.running = True
start_time = asyncio.get_event_loop().time()
try:
while self.running:
cycle_start = asyncio.get_event_loop().time()
# Step 1: Get market features
features = self.order_book.get_market_features()
if features and features.get("mid_price"):
# Step 2: Get AI pricing decision
decision = await self.ai_engine.get_pricing_decision(
features=features,
inventory_state={
"position": self.inventory.state.position,
"target": self.inventory.state.target,
"max_position": self.inventory.state.max_position,
"skew_pct": self.inventory.state.skew_pct
}
)
# Track stats
self.stats["cycles"] += 1
if decision.get("_meta", {}).get("fallback"):
self.stats["fallbacks"] += 1
else:
self.stats["ai_calls"] += 1
self.stats["total_cost"] += decision["_meta"].get("cost_usd", 0)
# Step 3: Apply inventory rebalancing
if decision.get("action") == "quote":
adjusted = self.inventory.apply_rebalance_to_prices(
base_bid=decision["bid_price"],
base_ask=decision["ask_price"],
base_size=self.base_size
)
# Step 4: Execute orders (simulated)
await self._execute_orders(adjusted, decision)
# Calculate cycle latency
cycle_time = asyncio.get_event_loop().time() - cycle_start
self.stats["avg_latency_ms"] = (
self.stats["avg_latency_ms"] * 0.9 + cycle_time * 1000 * 0.1
)
# Check duration
elapsed = asyncio.get_event_loop().time() - start_time
if elapsed >= duration_seconds:
break
await asyncio.sleep(self.cycle_interval)
except asyncio.CancelledError:
logger.info("Received shutdown signal")
finally:
self.running = False
ob_task.cancel()
await self._print_stats()
async def _execute_orders(self, adjusted: dict, ai_decision: dict):
"""
Execute orders to exchange
Trong production, đây sẽ gọi exchange API
"""
# Logging for demo
if self.stats["cycles"] % 10 == 0: # Log every 10th cycle
logger.info(
f"Cycle {self.stats['cycles']}: "
f"Bid ${adjusted['bid_price']:,.2f} × {adjusted['bid_size']} | "
f"Ask ${adjusted['ask_price']:,.2f} × {adjusted['ask_size']} | "
f"Pos: {self.inventory.state.position:.2f} | "
f"Risk: {self.inventory.state.risk_level}"
)
async def _print_stats(self):
"""Print final statistics"""
print("\n" + "="*50)
print("📊 MARKET MAKING STATISTICS")
print("="*50)
print(f"Total Cycles: {self.stats['cycles']}")
print(f"AI Calls: {self.stats['ai_calls']}")
print(f"Fallbacks: {self.stats['fallbacks']}")
print(f"Success Rate: {self.stats['ai_calls']/max(1, self.stats['cycles'])*100:.1f}%")
print(f"Total Cost: ${self.stats['total_cost']:.6f}")
print(f"Avg Latency: {self.stats['avg_latency_ms']:.2f}ms")
print(f"\nInventory Final State:")
print(f" Position: {self.inventory.state.position:.4f}")
print(f" Skew: {self.inventory.state.skew_pct:.2f}%")
print(f" Realized PnL: ${self.inventory.state.realized_pnl:,.2f}")
print("="*50)
async def main():
"""Main entry point"""
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
print("❌ Vui lòng set HOLYSHEEP_API_KEY environment variable")
print(" 1. Đăng ký tại: https://www.holysheep.ai/register")
print(" 2. Get API