Как тестировать стратегии Polymarket на ордербуке

Почему бэктест по последней цене врёт

Большинство свободно доступных данных Polymarket — это последняя цена сделки, часто снятая раз в час. Этого хватает, чтобы нарисовать график, и не более того. Бэктест же должен отвечать на куда более сложный вопрос: если бы мой ордер стоял в книге (или пересёк спред) в тот момент, исполнился бы он, в каком объёме и по какой цене?

Чтобы ответить, нужен ордербук — каждая стоящая заявка bid и ask вместе с её объёмом, а не одно-единственное число. Стратегия, протестированная по mid, исходит из того, что она всегда исполнялась по mid с нулевым слиппеджем, а это не так никогда. На краткосрочных крипторынках, где спреды расширяются ближе к расчёту, такое допущение способно превратить убыточную стратегию в мнимо прибыльную.

Шаг 1 — Получите данные ордербука с полной глубиной

Начните с данных, которые фиксируют полную книгу с обеих сторон и записываются на каждое изменение, а не по фиксированному таймеру. DepthFeed захватывает Polymarket по событиям, напрямую из CLOB websocket, поэтому каждое событие книги и изменения цены записывается с полной лестницей bid/ask — а не как часовой или поминутный сэмпл, который пропускает всю жизнь пятиминутного рынка.

Выгружайте нужные рынки через REST API: найдите их запросом GET /v3/{coin}/markets, затем заберите глубину из /v3/{coin}/markets/{id}/snapshots. Каждый snapshot несёт массивы цен и объёмов bid/ask плюс биржевую и принимающую метки времени в epoch-millis.

Шаг 2 — Восстановите книгу на каждый момент

Проигрывайте снимки (snapshots) в порядке меток времени, чтобы воссоздать книгу такой, какой она была в любое мгновение. Поскольку данные событийные, восстановление точно между событиями — никаких догадок с интерполяцией. Именно на это состояние реагирует ваша стратегия: best bid, best ask, глубина за каждым из них и спред.

Шаг 3 — Моделируйте исполнение по реальной глубине

Теперь честно симулируйте исполнение. Маркет-ордер проходит по книге: он исполняется сначала против лучшего уровня, затем следующего, пока не исчерпает свой объём, — поэтому его средняя цена хуже касания (touch) всякий раз, когда он съедает больше, чем верхний уровень. Стоящий в книге ордер встаёт в очередь и исполняется лишь тогда, когда рынок проторговывает его цену с достаточным объёмом позади.

Расчёт исполнения по записанной лестнице — в этом весь смысл: он даёт реалистичный слиппедж и вероятность исполнения вместо фантазии о том, что вы всегда торговали по mid.

Шаг 4 — Подтяните цену базового актива

Крипторынки up/down на Polymarket движимы спот-движением базового актива. Каждый snapshot DepthFeed соединяется с высокочастотной референсной ценой Binance по метке времени epoch-millis, так что вы можете сопоставить состояние книги со спот-движением, которое переоценило контракт, — это критично для любой стратегии, торгующей связь между ценой крипты и подразумеваемой вероятностью рынка.

Шаг 5 — Запуститесь вживую на том же коде

Исторический REST API и живой поток WebSocket выдают идентичные JSON-объекты snapshot. Это значит, что загрузчик, который вы написали для проигрывания истории, читает живой фид без изменений — никакого переписывания между исследованием и продакшеном. Прогоните бэктест, проверьте, затем направьте тот же код на wss://api.depthfeed.com/v3/stream и торгуйте.

Частые ошибки

• Данные по последней цене: скрывают спред и слиппедж, завышают доходность в бэктесте.
• Снимки с фиксированным интервалом: часовой или поминутный сэмпл пропускает большую часть жизни 5-минутного рынка.
• Игнорирование позиции в очереди: предположение, что стоящие ордера всегда исполняются, завышает пассивные стратегии.
• Заглядывание в будущее (look-ahead bias): реагируйте только на данные с принимающей меткой времени не позже момента вашего решения.
• Пропуск базового актива: преимущество в crypto up/down обычно живёт в связке спот → вероятность.