Как выбрать API данных Polymarket

Если вы ищете исторические данные Polymarket, то уже упёрлись в стену, которая приводит сюда всех: собственный API Polymarket отдаёт только текущее состояние. Запросите стакан разрешившегося рынка — и получите 404; история цен, которую он хранит, — это примерно одна точка в минуту, без какой-либо информации о глубине. Ни то ни другое не спрятано за платным тарифом. Стакана просто нет.

Значит, вам нужен поставщик, который записывал стакан, пока рынки работали. Проблема в том, что все поставщики в этой нише рекламируют одну и ту же главную цифру, и она едва ли не наименее информативна из всех. Вот что стоит проверять вместо неё.

1. Снимки на рынок в минуту, а не общее число снимков

Общее число снимков — главная цифра везде, и она почти ничего не значит. Итог — это просто частота записи × число отслеживаемых рынков × время сбора. У поставщика с большим числом может быть лучшее разрешение — а может, он просто дольше собирает данные или считает избыточные строки на рынках, которыми никто не торгует.

На самом деле вам нужно знать вот что: сколько снимков в минуту я получаю на конкретном рынке, который меня интересует? 5-минутный рынок, который снимается дважды в минуту, даёт десять точек данных на моделирование всего жизненного цикла рынка. Этого недостаточно, чтобы что-то протестировать.

# 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. Реальная глубина стакана или только лучшие цены?

Это самый важный фактор, определяющий, значит ли ваш бэктест хоть что-то, и именно здесь маркетинговые формулировки становятся самыми скользкими. «Данные стакана» могут означать что угодно — от полной лестницы до одной пары бид/аск.

Если вы собираетесь торговать хоть сколько-нибудь заметным объёмом, вам нужна лестница. Ордер на 500 акций на тонком рынке Up/Down не исполняется на верхнем уровне — он проходит по стакану, и разница между верхним уровнем и вашей истинной средней ценой исполнения часто больше, чем преимущество, которое вы тестируете.

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. Действительно ли сохраняются разрешившиеся рынки?

Вся причина платить за эти данные в том, что Polymarket их удаляет. Поэтому убедитесь, что поставщик действительно их хранит, а не проксирует живые эндпоинты с кешем.

Проверка занимает минуту: найдите рынок, который разрешился несколько недель назад, запросите его снимки и убедитесь, что получаете полную траекторию цены с глубиной, а не просто запись метаданных о том, какая сторона выиграла. Знание исхода — это не данные; любая стратегия, которую стоит тестировать, касается пути, а не ответа.

4. Окно истории против глубины истории

Поставщики продают историю в двух разных формах, и это различие важнее, чем просто количество дней:

• Скользящее окно — последние N дней, более старые данные выпадают. Подходит для настройки под текущие рыночные условия.
• Постоянный архив — всё с начала сбора. Необходим, если вы хотите тестировать в разных режимах волатильности.

Что вам нужно, честно зависит от вашей стратегии. Если вы торгуете 5-минутными рынками и перенастраиваетесь еженедельно, 30 дней вполне достаточно, и платить за большее — пустая трата. Если хотите знать, пережило ли ваше преимущество условия прошлого года, скользящее окно не ответит на это ни за какие деньги.

5. Пропускная способность, которой можно реально пользоваться

Лимиты запросов кажутся мелочью, пока вы не запустите первый настоящий бэктест. Загрузить каждый снимок за месяц 5-минутных рынков по трём монетам — это много запросов, и лимит в 10 запросов в секунду превращает послеобеденное исследование в работу на всю ночь.

Важны два числа, а поставщики часто публикуют только одно: устойчивая пропускная способность (запросов в минуту) и ёмкость всплеска (запросов в секунду). Высокий поминутный лимит при низком лимите всплеска всё равно тормозит параллельную загрузку.

Если вы регулярно загружаете большие объёмы истории, спросите также, есть ли возможность массовой выгрузки. Пролистать миллион снимков через REST-эндпоинт можно, но это не тот инструмент.

6. Можно ли оценить данные до оплаты?

По маркетинговой странице качество данных не оценить. Любой поставщик, уверенный в своих данных, даст вам посмотреть на них до оплаты — через бесплатный тариф или пробный период, а в идеале и через справочник API, который можно читать без регистрации.

Но трезво оценивайте, для чего нужен бесплатный тариф или пробный период. Наш — это 3-дневный пробный период полного тарифа Builder, включая глубину стакана, так что вы можете проверить покрытие, плотность снимков и формат ответа до того, как решитесь, — но три дня и 14-дневное окно делают его инструментом оценки, а не исследовательским тарифом. Какой бы ни был поставщик, прежде чем делать выводы, выясните, что именно можно проверить бесплатно.

7. Могут ли ваши инструменты прочитать документацию?

Более новый критерий, и его стоит проверить, потому что он незаметен, пока не ударит. Если вы работаете с Cursor, Claude Code или Codex, способность вашего ассистента написать корректную интеграцию зависит от того, может ли он прочитать документацию поставщика.

Некоторые поставщики данных блокируют ИИ-краулеры в robots.txt — это законный выбор в отношении обучающих данных, но он означает, что модели не видят их документацию и будут додумывать API сами. Проверить любого поставщика можно секунд за пять:

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.

Для справки: PolyTest разрешает эти краулеры и публикует llms.txt, llms-full.txt и спецификацию OpenAPI. Но практическая проверка проще, чем чтение файлов политик: попросите ассистента написать интеграцию с каждым поставщиком и посмотрите, у кого получится рабочий код.

Когда не стоит платить никому

Стоит сказать прямо, потому что это касается нас так же, как и всех остальных. Платный поставщик данных вам не нужен, если:

• Вам нужны только живые данные. Публичный API и потоки WebSocket Polymarket бесплатны, не требуют аутентификации для рыночных данных и вполне хороши. Поставщики исторических данных существуют ради истории и ничего больше.
• Вы тестируете инфраструктуру, а не стратегию. Аутентификацию, парсинг, переподключения и обработку лимитов запросов можно отработать на бесплатных живых эндпоинтах.
• Ваша стратегия не зависит от исполнения. Если вы изучаете базовые частоты или частоту исходов, эта информация сохраняется в публичных метаданных.
• Вы готовы записывать данные сами. Запустить сборщик на публичном WebSocket вполне реально. Это стоит небольшого сервера и дисциплины, чтобы он продолжал работать, — подвох в том, что вы начинаете с нулевой историей и не можете восполнить прошлое, так что это поможет, только если начать задолго до того, как данные понадобятся.

Довод в пользу оплаты узкий и конкретный: вам нужна история, которую вы не записывали, и нужна прямо сегодня.

Проверка, которую можно провести сегодня же

1. Зарегистрируйтесь на бесплатном тарифе или пробном периоде каждого поставщика из вашего списка.
2. Выберите один рынок — та же монета, тот же таймфрейм, тот же день — и загрузите его у каждого.
3. Сравните снимки в минуту и максимальный пропуск. Плотность и непрерывность важнее любых громких цифр.
4. Проверьте число уровней стакана в снимке. Если это не лестница, исполнение не смоделировать.
5. Запросите рынок, который разрешился месяц назад, и убедитесь, что получаете полную траекторию, а не только исход.
6. Запустите свой самый тяжёлый реалистичный сценарий запросов и посмотрите, какой поставщик начнёт ограничивать вас первым.
7. Попросите ИИ-ассистента написать интеграцию с каждым и посмотрите, чью документацию он реально может прочитать.

Эта последовательность займёт полдня и скажет вам больше, чем любая сравнительная таблица, включая эту. Если хотите начать с нас, есть 3-дневный бесплатный пробный период, а справочник эндпоинтов открыт для чтения вообще без регистрации.