Python 팁: WebSocket 스트림에서 장전, 정규장, 장후 틱(Tick) 구분하기

미국 주식에 대한 WebSocket 틱 (Tick) 스트림을 받으면서, 왜 정규 시간 외에 지표(Indicator)들이 이상하게 작동하는지 궁금했던 적이 있나요? 원시 데이터 (Raw data)는 해당 거래가 어떤 세션에 속하는지 알려주지 않지만, 세션을 식별하는 것은 신호 품질 (Signal quality)을 위해 매우 중요합니다. 여기 Python으로 이를 수행할 수 있는, 무거운 의존성 없이 깔끔한 방법을 소개합니다.

빠른 세션 참조 (Quick Session Reference)

세션 (Session)	미국 동부 시간 (US Eastern Time)	데이터 특성 (Data Characteristics)
장전 (Pre-market)	04:00-09:30	거래가 드물고 변동성이 큼
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방법 1: 타임스탬프 변환 (Timestamp Conversion)

거의 모든 API는 UTC 타임스탬프 (Timestamp)를 전송합니다. 이를 US/Eastern 시간대로 변환하고 분류하십시오.

from datetime import datetime
import pytz

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방법 2: 세션 상태 필드 사용 (Use a Session Status Field)

데이터 제공업체가 sessionType과 같은 필드를 전송한다면, 시간대 계산을 건너뛸 수 있습니다. 다만 세션 경계에서의 예외 케이스 (Edge cases)를 반드시 테스트해야 합니다.

실시간 통합 예시 (Live Integration Example)

타임스탬프가 포함된 WebSocket 피드 (예: AllTick의 시장 데이터 스트림)를 사용하여, 틱을 실시간으로 라벨링(Labeling)합니다.

import websocket
import json
from datetime import datetime
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효율성 요약: 데이터 수집 (Ingestion) 단계에서 세션 분류를 수행하면 나머지 파이프라인 (Pipeline)을 깔끔하게 유지할 수 있습니다. 각 다운스트림 (Downstream) 모듈은 단순히 session == "regular"로 필터링하여 노이즈를 무시하면 됩니다. 이는 나중에 발생할 거대한 모델링 문제를 방지하는 아주 작은 연산 비용입니다. 여러분의 다음 실시간 프로젝트에 도움이 되길 바랍니다!