Polymarket 데이터 API 고르는 법

Polymarket 과거 데이터를 찾고 있다면 이미 모두가 이곳에 오게 되는 벽에 부딪혔을 겁니다. Polymarket 자체 API는 현재 상태만 제공합니다. 결과가 확정된 마켓의 오더북을 요청하면 404가 반환되고, 보관되는 가격 기록은 약 1분에 한 포인트뿐이며 깊이 정보는 전혀 없습니다. 어느 쪽도 플랜으로 막혀 있는 것이 아닙니다. 오더북 자체가 없는 것입니다.

따라서 마켓이 진행되는 동안 오더북을 기록해 둔 제공업체가 필요합니다. 문제는 이 분야의 모든 제공업체가 같은 대표 숫자를 내세우는데, 그 숫자가 가장 정보가 적은 축에 속한다는 점입니다. 대신 확인해야 할 것은 다음과 같습니다.

1. 총 스냅샷 수가 아니라 마켓당 분당 스냅샷 수

총 스냅샷 수는 어디서나 대표 숫자로 쓰이지만 거의 의미가 없습니다. 총합은 단지 수집 빈도 × 추적 마켓 수 × 수집 기간일 뿐입니다. 숫자가 더 큰 제공업체는 해상도가 더 좋을 수도 있지만, 단지 더 오래 수집했거나 아무도 거래하지 않는 마켓의 중복 행을 세고 있을 수도 있습니다.

정말 알아야 할 것은 이것입니다. 내가 관심 있는 바로 그 마켓에서 분당 몇 개의 스냅샷을 받을 수 있는가? 1분에 두 번 샘플링된 5분 마켓은 마켓의 전체 수명 주기를 모델링하는 데 데이터 포인트 10개를 줄 뿐입니다. 그것으로는 아무것도 테스트할 수 없습니다.

# Pull the same market from each provider, then compare density.
snaps = fetch_snapshots(market_id)          # provider-specific call

span_s  = (snaps[-1]["timestamp"] - snaps[0]["timestamp"]) / 1000
per_min = len(snaps) / (span_s / 60)

print(f"{len(snaps)} snapshots over {span_s:.0f}s = {per_min:.1f}/min")

# Gaps matter more than the average. One 90-second hole in a 5-minute
# market means you cannot model the part where it was decided.
gaps = [
    (b["timestamp"] - a["timestamp"]) / 1000
    for a, b in zip(snaps, snaps[1:])
]
print(f"max gap: {max(gaps):.1f}s   median: {sorted(gaps)[len(gaps)//2]:.1f}s")

2. 실제 오더북 깊이인가, 최우선 호가뿐인가?

백테스트가 의미가 있는지를 결정하는 가장 큰 요인이며, 마케팅 문구가 가장 모호해지는 지점입니다. "오더북 데이터"는 전체 호가 사다리부터 매수/매도 한 쌍까지 무엇이든 의미할 수 있습니다.

의미 있는 규모로 거래할 계획이라면 호가 사다리가 필요합니다. 얇은 Up/Down 마켓에서 500주 주문은 최상단 호가에서 체결되지 않고 오더북을 따라 내려가며, 최상단 호가와 실제 평균 체결가의 차이는 테스트하려는 우위보다 큰 경우가 많습니다.

def simulate_fill(levels, qty):
    """Walk the ladder. This is what actually happens to your order."""
    filled = cost = 0.0
    for lvl in levels:
        take = min(lvl["size"], qty - filled)
        cost += take * lvl["price"]
        filled += take
        if filled >= qty:
            break
    if filled < qty:
        return None            # Not enough liquidity to fill at all.
    return cost / filled

book = snapshot["orderbook"]["asks"]
print("top of book:", book[0]["price"])
print("true fill  :", simulate_fill(book, 500))
# A gap of 2-3c here on a $1 binary is routine, and it is
# larger than most claimed edges.

3. 결과가 확정된 마켓이 실제로 보관되나요?

이 데이터에 돈을 내는 이유 자체가 Polymarket이 데이터를 버리기 때문입니다. 그러니 제공업체가 실시간 엔드포인트를 캐시로 프록시하는 것이 아니라 진짜로 데이터를 보관하는지 확인하세요.

테스트는 1분이면 됩니다. 몇 주 전에 결과가 확정된 마켓을 찾아 스냅샷을 요청하고, 어느 쪽이 이겼는지 알려주는 메타데이터 레코드만이 아니라 깊이를 포함한 전체 가격 경로를 받는지 확인하세요. 결과를 아는 것은 데이터가 아닙니다. 테스트할 가치가 있는 모든 전략은 답이 아니라 경로에 관한 것입니다.

4. 기록 구간 대 기록 깊이

제공업체는 기록을 두 가지 형태로 판매하며, 그 차이가 단순한 일수보다 중요합니다:

• 롤링 구간: 최근 N일치이며, 오래된 데이터는 사라집니다. 현재 시장 상황에 맞춰 튜닝하기에 충분합니다.
• 보관 아카이브: 수집을 시작한 이후의 모든 데이터입니다. 서로 다른 변동성 국면에 걸쳐 테스트하려면 필요합니다.

어느 것이 필요한지는 솔직히 전략에 따라 다릅니다. 5분 마켓을 거래하고 매주 다시 튜닝한다면 30일이면 충분하며 그 이상을 사는 것은 낭비입니다. 작년 상황에서도 우위가 살아남았는지 알고 싶다면 롤링 구간으로는 어떤 가격으로도 답할 수 없습니다.

5. 실제로 쓸 수 있는 처리량

요청 한도는 첫 실제 백테스트를 돌리기 전까지는 사소해 보입니다. 코인 세 개의 한 달치 5분 마켓 스냅샷을 모두 가져오려면 요청이 아주 많이 필요하고, 초당 10회 한도는 오후 한나절의 리서치를 밤샘 작업으로 바꿔 놓습니다.

중요한 숫자는 두 가지인데 제공업체는 하나만 공개하는 경우가 많습니다. 지속 처리량(분당 요청 수)과 버스트 용량(초당 요청 수)입니다. 분당 한도가 높아도 버스트가 낮으면 병렬 가져오기가 여전히 막힙니다.

대량 기록을 정기적으로 가져온다면 대량 내보내기 경로가 있는지도 물어보세요. REST 엔드포인트로 스냅샷 백만 개를 페이지네이션하는 것은 가능하지만 올바른 도구는 아닙니다.

6. 결제하기 전에 평가할 수 있나요?

마케팅 페이지로는 데이터 품질을 평가할 수 없습니다. 자기 데이터에 자신 있는 제공업체라면 무료 등급이나 체험을 통해, 그리고 이상적으로는 가입 없이 읽을 수 있는 API 레퍼런스를 통해 결제 전에 데이터를 볼 수 있게 해줄 것입니다.

다만 무료 등급이나 체험이 무엇을 위한 것인지 냉정하게 봐야 합니다. 저희는 오더북 깊이를 포함한 Builder 플랜 전체 기능의 3일 체험을 제공하므로, 결정하기 전에 지원 범위, 스냅샷 밀도, 응답 형태를 확인할 수 있습니다. 하지만 3일과 14일 구간이라는 조건 때문에 리서치 등급이라기보다는 평가 도구입니다. 어떤 제공업체든, 결론을 내리기 전에 무료로 실제로 써 볼 수 있는 부분이 어디까지인지 파악하세요.

7. 여러분의 도구가 문서를 읽을 수 있나요?

새롭게 고려할 사항이며, 문제가 터지기 전까지는 보이지 않으므로 확인할 가치가 있습니다. Cursor, Claude Code, Codex로 개발한다면 어시스턴트가 올바른 연동 코드를 작성할 수 있는지는 제공업체의 문서를 읽을 수 있는지에 달려 있습니다.

일부 데이터 제공업체는 robots.txt에서 AI 크롤러를 차단합니다. 학습 데이터에 관한 정당한 선택이지만, 그 결과 모델이 문서를 볼 수 없어 API 형태를 즉흥적으로 지어내게 됩니다. 어떤 제공업체든 약 5초 만에 확인할 수 있습니다:

curl -s https://<provider>/robots.txt | grep -iA1 "GPTBot\|ClaudeBot\|Google-Extended"

# "Disallow: /" under those agents means your AI assistant
# cannot read their docs and will guess at the API instead.

참고로 PolyTest는 이러한 크롤러를 허용하며 llms.txt, llms-full.txt, OpenAPI 명세를 공개합니다. 하지만 실질적인 테스트는 정책 파일을 읽는 것보다 간단합니다. 어시스턴트에게 제공업체별로 연동 코드를 작성해 달라고 하고 어느 쪽이 동작하는 코드를 만드는지 보세요.

누구에게도 돈을 낼 필요가 없는 경우

저희에게도 다른 누구에게도 똑같이 적용되므로 분명히 말해 둘 가치가 있습니다. 다음과 같은 경우에는 유료 데이터 제공업체가 필요 없습니다:

• 실시간 데이터만 필요한 경우. Polymarket의 공개 API와 WebSocket 스트림은 무료이고, 마켓 데이터에는 인증이 필요 없으며, 충분히 훌륭합니다. 과거 데이터 제공업체는 오직 과거 데이터를 위해 존재합니다.
• 전략이 아니라 인프라를 테스트하는 경우. 인증, 파싱, 재연결, 요청 한도 처리는 모두 무료 실시간 엔드포인트로 검증할 수 있습니다.
• 전략이 체결에 의존하지 않는 경우. 기저율이나 결과 확정 빈도를 연구한다면 그 정보는 공개 메타데이터에 남아 있습니다.
• 직접 기록할 의향이 있는 경우. 공개 WebSocket으로 수집기를 운영하는 것은 충분히 현실적입니다. 작은 서버 비용과 꾸준히 운영하는 노력이 들 뿐입니다. 함정은 기록이 전혀 없는 상태에서 시작하고 과거 데이터를 채울 수 없다는 점이므로, 데이터가 필요해지기 훨씬 전에 시작해야만 도움이 됩니다.

돈을 낼 이유는 좁고 구체적입니다. 직접 기록하지 않은 과거 데이터를 오늘부터 쓰고 싶은 경우입니다.

오늘 오후에 해볼 수 있는 테스트

1. 목록에 있는 모든 제공업체의 무료 등급이나 체험에 가입하세요.
2. 마켓 하나를 고르고(같은 코인, 같은 타임프레임, 같은 날) 각 제공업체에서 가져오세요.
3. 분당 스냅샷 수와 최대 간격을 비교하세요. 밀도와 연속성이 어떤 대표 숫자보다 중요합니다.
4. 스냅샷당 오더북 단계 수를 확인하세요. 호가 사다리가 아니라면 체결을 모델링할 수 없습니다.
5. 한 달 전에 결과가 확정된 마켓을 요청해, 결과만이 아니라 전체 경로를 받는지 확인하세요.
6. 가장 무거운 현실적인 쿼리 패턴을 실행해 어느 제공업체가 먼저 속도를 제한하는지 보세요.
7. AI 어시스턴트에게 제공업체별 연동 코드를 작성해 달라고 해서 실제로 어떤 문서를 읽을 수 있는지 보세요.

이 순서는 오후 한나절이면 끝나며, 이 글을 포함한 어떤 비교표보다 더 많은 것을 알려줍니다. 저희 서비스로 시작하고 싶다면 3일 무료 체험이 있으며, 엔드포인트 레퍼런스는 가입하지 않고도 읽을 수 있습니다.