DepthFeed/Both venues·Vergleich

Polymarket vs. Kalshi Daten: Was wirklich verfügbar ist und wie man beide nutzt

Polymarket und Kalshi sehen von außen ähnlich aus und liefern darunter völlig unterschiedliche Daten. Hier ist die ehrliche Aufschlüsselung pro Venue.

DepthFeed··8 min

Polymarket ist ein On-Chain-CLOB auf Polygon mit einem WebSocket, der Live-Orderbücher streamt, aber kein historisches Orderbuch-Archiv vorhält; Kalshi ist eine CFTC-regulierte US-Börse mit einer sauberen REST-API und einem Yes/No-Buch mit bis zu 100 Levels pro Seite, liefert aber ebenfalls keine historische Orderbuch-Tiefe. Beide geben Ihnen das Live-Buch, und keiner stellt seine eigene Tiefenhistorie bereit — genau diese Lücke schließt die Erfassung durch Dritte.

Direkter Vergleich

PolymarketKalshi
TypOn-Chain-CLOB (Polygon)CFTC-regulierte US-Börse
Live-MarktdatenCLOB-WebSocket + RESTREST (Orderbook, Candlesticks, Trades)
BuchstrukturBid/Ask pro OutcomeYes/No, bis zu 100 Levels pro Seite
Historisches OrderbuchWird von der Börse nicht bereitgestelltWird von der Börse nicht bereitgestellt
Krypto-MärkteUp/Down, 5m–24h15m, stündlich, täglich, wöchentlich
SettlementResolution / OracleVeröffentlichter Referenzpreis bei Verfall

Polymarket: reichhaltige Live-Daten, keine Tiefenhistorie

Polymarket betreibt ein zentrales Limit-Orderbuch auf Polygon. Sein CLOB-WebSocket streamt Live-Buch und Preis-Updates, und die REST-API stellt Märkte, Trades sowie einen prices-history-Endpunkt bereit. Was es nicht bietet, ist ein historisches Archiv von Orderbuch-Snapshots — sobald ein Buch-Update vorbei ist, lässt die Börse es nicht erneut abspielen. Für Backtesting, das auf dem ruhenden Buch beruht, brauchen Sie einen Anbieter, der den WebSocket kontinuierlich erfasst hat.

Kalshi: reguliert, sauberes REST, dennoch kein Tiefen-Archiv

Kalshi ist eine CFTC-regulierte Börse, was ihre Daten prägt: eine saubere REST-API mit Märkten, Candlesticks, Trades und einem Endpunkt für das aktuelle Orderbook, aufgeteilt in Live- und historische Tiers. Doch der historische Tier deckt Trades und Candlesticks ab, nicht die volle Orderbuch-Tiefe über die Zeit — und der öffentliche Orderbook-Endpunkt liefert nur den aktuellen Zustand. Wie bei Polymarket erfordert das erneute Abspielen von Kalshis Yes/No-Buch, so wie es war, also eine kontinuierliche Erfassung durch Dritte.

Beide Venues in einem Schema verarbeiten

Die Venues unterscheiden sich in der Struktur — Polymarkets Bid/Ask pro Outcome gegenüber Kalshis Yes/No-Ladder —, sodass das eigenhändige Zusammenführen zwei Loader und zwei Settlement-Modelle bedeutet. DepthFeed normalisiert beide in ein einziges spaltenorientiertes Schema: Bid/Ask-Preis- und Size-Arrays, Exchange- und Receive-Timestamps in epoch-millis sowie einen pro Snapshot gejointen Referenzpreis des Underlyings, über alle sieben Krypto-Assets hinweg. Derselbe Backtest-Code liest jede der beiden Venues.

Die Erfassung unterscheidet sich je nach Venue, das Ausgabeformat jedoch nicht: Polymarket wird ereignisgesteuert aus dem CLOB-WebSocket erfasst (~10 ms Median bei der Live-Auslieferung, gemessen); Kalshi wird kontinuierlich bei voller Tiefe gepollt (etwa alle 1,5 Sekunden). Beide kommen als identisches JSON über die REST-API und den Live-WebSocket-Stream an.

Key takeaways

  • 01Polymarket ist ein On-Chain-CLOB (Polygon); Kalshi ist eine CFTC-regulierte US-Börse.
  • 02Beide streamen oder liefern das Live-Buch; keiner stellt seine eigene historische Orderbuch-Tiefe bereit.
  • 03Kalshi-Bücher sind Yes/No mit bis zu 100 Levels pro Seite; Polymarket-Bücher sind Bid/Ask pro Outcome.
  • 04DepthFeed normalisiert beide in ein Schema, sodass ein einziger Backtest jede der Venues liest.

Polymarket und Kalshi sehen von außen ähnlich aus und liefern darunter völlig unterschiedliche Daten. Hier ist die ehrliche Aufschlüsselung pro Venue.

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Fragen, beantwortet.

Keiner stellt seine eigene historische Orderbuch-Tiefe bereit. Polymarkets WebSocket streamt das Live-Buch und Kalshis REST-API liefert das aktuelle Orderbook, doch um das ruhende Buch so abzuspielen, wie es zu einem vergangenen Zeitpunkt war, brauchen Sie einen Dritten, der es kontinuierlich erfasst hat, etwa DepthFeed.