DepthFeed/Kalshi·מדריך למפתחים

מדריך ל-API של Kalshi: נתוני שוק, נקודות קצה היסטוריות וספרי הזמנות

ה-API הרשמי של Kalshi הוא מקור נקי לנתוני חילופי נוכחיים. מחקר ביצועים היסטורי עדיין תלוי בשאלה האם שמרו את הספר לפני שהוא השתנה.

DepthFeed··9 min

אינטגרציה של Kalshi API צריכה להפריד בין מצב חילופי נוכחי לבין השמעה היסטורית. נקודות קצה רשמיות חושפות שווקים, עסקאות, נרות ומצב ספרי הזמנות; התיעוד שלהם נותר הסמכות לתחומים וגישה נתמכים. כאשר אסטרטגיה צריכה לדעת איזה גודל הוצג במחיר בעבר, היא צריכה סדרת זמן של סולמות רשומות כן/לא ולא רק עסקאות או נרות.

בחר את האובייקט ההיסטורי הנכון

אובייקטתשובותלא יכול לענות לבד
היסטוריית עסקאותהיכן שהתאמות עסקאות הודפסומה היה הגודל שממתין הרחק מהעסקה
נרותתנועת מחירים מצטברת לאורך מרווח זמןההפרש והביצוע עבור הזמנה בגודל מסוים
ספר הזמנות נוכחינזילות המוצגת כעתנזילות שהוצגה לפני השינויים האחרונים
היסטוריית ספרים רשומהרמות, גדלים והפרש בעברנזילות מוסתרת או עדיפות תור

נרמל כן ולא מבלי לאבד את המקור

Kalshi מייצג תוצאות בינאריות כמחירים וגדלים של כן/לא. טוען בין-אתרים עשוי לנרמל שדות אלה למבנה מכרז/מכירה נפוץ, אך עליו לשמור על ערכי ה-ticker, הצד והמקור הילידיים כך שניתן יהיה לבטל ולבקר כל טרנספורמציה.

השתמש בטיפול במספרים שלמים או בעשרונים מדויקים עבור יחידות מחיר במקום לצבור סחף של נקודות צפות. רשום את זמן התצפית באופן עצמאי משדות פתרון שוק; תוצאה פתורה לא צריכה לדלוף לשורה המשמשת החלטה מוקדמת.

כיצד DepthFeed מתעד Kalshi

DepthFeed סורק ברציפות את ספרי העומק המלאים של Kalshi עם קצב הסתגלות תחת מכסת הזרם העליון ומאחסן תצפיות מנורמלות עם עד 100 רמות בכל צד. המרווח הממומש משתנה עם עומס שוק פעיל, ולכן מסמכי המוצר לוכדים שיטה ולא מבטיחים קצב קבוע מלאכותי.

אותו סכימת REST המשמשת עבור Polymarket נושאת סולמות Kalshi, חותמות זמן ומטא-נתוני שוק. חוקרים יכולים להפעיל מחדש כלל בדפדפן, לשלוף חלון היסטורי דרך ה-API או להשוות את התוצאה עם מסחר נייר חי ללא כתיבת מודל מילוי ספציפי לאתר שני.

רצף יישום בטוח

  • קרא את התיעוד הרשמי של Kalshi לאימות, מגבלות וחוזים של נקודות קצה נוכחיות.
  • אחסן סדרות, אירועים ו-tickers של שוק עם ספר ה-yes/no הגולמי.
  • נרמל מחירים רק לאחר שמירה על הייצוג הילידי.
  • הפרד עסקאות, נרות, ספרים נוכחיים וספרים היסטוריים רשומים במודל הנתונים.
  • השתמש במידע על זמן התצפית רק בעת הערכת כלל כניסה.
  • בדיקת לחץ על פערים ו-rate-limit responses של הסקרים ההסתגלותיים לפני ייצור.

Key takeaways

  • 01עסקאות, נרות וספרי הזמנות של Kalshi עונים על שאלות מחקר שונות.
  • 02ספר נוכחי לא משחזר את הספר כולו בזמן מוקדם יותר.
  • 03נרמול בין-אתרים צריך לשמור על tickers וערכי yes/no של Kalshi ילידיים.
  • 04DepthFeed מתעד תצפיות Kalshi בעומק מלא עם קצב הסתגלות מתועד.
  • 05בדיקת עבר חייבת לשמור מידע פתרון עתידי מחוץ להחלטות מוקדמות.

ה-API הרשמי של Kalshi הוא מקור נקי לנתוני חילופי נוכחיים. מחקר ביצועים היסטורי עדיין תלוי בשאלה האם שמרו את הספר לפני שהוא השתנה.

התחל חינם

שאלות, בתשובות.

כן. Kalshi מפרסמת תיעוד ו-APIs רשמיים למפתחים עבור נתוני חילופי ועבודות זרימה נתמכות. התייחס לתיעוד הזה כסמכות עבור שדות נוכחיים, אימות ומגבלות קצב.

התחל לבדוק את Kalshi על עומק אמיתי.

חינם להתחלה, בלי כרטיס. שדרג כשתהיה מוכן לנתונים המלאים.

התחל חינם