Guide de l'API Kalshi : Données de marché, points de terminaison historiques et carnets d'ordres
L'API officielle de Kalshi est une source fiable pour les données actuelles de l'échange. La recherche sur les exécutions historiques dépend toujours de savoir si vous avez conservé le carnet avant qu'il ne change.
Une intégration de l'API Kalshi doit séparer l'état actuel de l'échange des rejeux historiques. Les points de terminaison officiels exposent les marchés, les transactions, les chandeliers et l'état du carnet d'ordres ; leur documentation reste l'autorité pour les champs et l'accès pris en charge. Lorsqu'une stratégie doit savoir quelle taille était affichée à un prix donné dans le passé, elle a besoin d'une série chronologique de ladders oui/non enregistrés plutôt que seulement des transactions ou des chandeliers.
Choisissez l'objet historique correct
| Objet | Réponses | Ne peut pas répondre seul |
|---|---|---|
| Historique des transactions | Où les transactions correspondantes ont été imprimées | Quelle taille attendait loin de la transaction |
| Chandeliers | Mouvement de prix agrégé sur un intervalle | Spread et exécution pour un ordre de taille |
| Carnet d'ordres actuel | Liquidité affichée maintenant | Liquidité affichée avant les derniers changements |
| Historique enregistré du carnet | Niveaux, tailles et spread passés | Liquidité cachée ou priorité de la file d'attente |
Normalisez oui et non sans perdre la source
Kalshi représente les résultats binaires sous forme de prix et de tailles oui/non. Un chargeur multi-plateformes peut normaliser ces champs dans une structure d'offre/demande commune, mais il doit conserver les valeurs natives de ticker, de côté et de source afin que chaque transformation puisse être inversée et auditée.
Utilisez un traitement des prix en unités entières ou décimales exactes au lieu d'accumuler une dérive en virgule flottante. Enregistrez l'heure d'observation indépendamment des champs de règlement du marché ; un résultat résolu ne doit pas fuir dans une ligne utilisée pour une décision antérieure.
Comment DepthFeed enregistre Kalshi
DepthFeed interroge en continu les carnets publics à profondeur complète de Kalshi avec un rythme adaptatif sous la quote upstream et stocke les observations normalisées avec jusqu'à 100 niveaux par côté. L'intervalle réalisé varie en fonction de la charge du marché actif, de sorte que le document du produit capture la méthode plutôt que de promettre un rythme fixe artificiel.
Le même schéma REST utilisé pour Polymarket transporte les échelons Kalshi, les horodatages et les métadonnées du marché. Les chercheurs peuvent rejouer une règle dans le navigateur, extraire une fenêtre historique via l'API ou comparer le résultat avec le paper trading en direct sans écrire un second modèle de remplissage spécifique à la plateforme.
Séquence de mise en œuvre sûre
- Consultez la documentation officielle de Kalshi pour l'authentification, les limites et les contrats de points de terminaison actuels.
- Stockez les séries, les événements et les tickers de marché avec le carnet oui/non brut.
- Normalisez les prix uniquement après avoir préservé la représentation native.
- Séparez les transactions, les chandeliers, les carnets actuels et les carnets historiques enregistrés dans le modèle de données.
- Utilisez les informations sur l'heure d'observation uniquement lors de l'évaluation d'une règle d'entrée.
- Testez le rythme adaptatif des lacunes et les réponses aux limites de débit avant la production.
Key takeaways
- 01Les transactions, les chandeliers et les carnets d'ordres de Kalshi répondent à différentes questions de recherche.
- 02Un carnet actuel ne recrée pas le carnet complet à un moment antérieur.
- 03La normalisation multi-plateformes doit préserver les tickers et les valeurs oui/non natifs de Kalshi.
- 04DepthFeed enregistre les observations à profondeur complète de Kalshi avec un rythme adaptatif documenté.
- 05Un backtest doit garder les informations de règlement futur hors des décisions antérieures.
L'API officielle de Kalshi est une source fiable pour les données actuelles de l'échange. La recherche sur les exécutions historiques dépend toujours de savoir si vous avez conservé le carnet avant qu'il ne change.
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