PredictionToolkit
¿Qué es Marketlens?
El archivo comienza el 1 de marzo de 2026 en los mercados cubiertos; revisa la cobertura real de cada uno. Los callbacks de estrategia permiten gestionar cambios del libro, operaciones, ejecuciones, rechazos y límites de mercado, con saldos, posiciones y órdenes simulados.
Exportar y simular requiere controlar cuota de datos y supuestos de ejecución. Pide una estimación previa y define latencia, cola y reglas de ejecución. Revisa la cobertura efectiva: un fallo del almacén histórico puede omitir un mercado en el backtest.
A quién va dirigido
- Investigadores cuantitativos que estudian ejecución y profundidad.
- Desarrolladores de conjuntos de operaciones y velas.
- Equipos que planifican grandes exportaciones históricas.
Funciones y cobertura
- Datos históricos
Obtén profundidad L2, operaciones y velas de mercados cubiertos.
- Callbacks Python
Reacciona a cambios del libro, operaciones, ejecuciones, rechazos y límites de mercado desde tu estrategia.
- Controles de cuenta simulada
Consulta saldos y posiciones, gestiona órdenes y usa operaciones split/merge.
- Estimación de exportaciones
Estima una exportación antes de iniciarla. Descargar de nuevo la misma exportación terminada no consume más filas.
- Paginación por cursor
Las listas usan cursores opacos; el SDK puede paginar automáticamente. Caducan a las 24 horas.
- Supuestos explícitos de ejecución
Configura latencia, cola y ejecuciones sin asumir que todo precio mostrado se puede negociar.
Flujos de trabajo con Marketlens
Empieza con un mercado
Comprueba cobertura, obtén datos y simula una estrategia pequeña con ejecución y latencia definidas. Revisa ejecuciones y posiciones antes de ampliar.
Planifica un conjunto de datos
Elige mercados y fechas, pide una estimación y compárala con tu cuota. Conserva la exportación para repetir el análisis local.
Precios y coste total
Free ofrece 2 millones de filas una vez y acceso a una ventana reciente de siete días. Pro cuesta US$39/mes; Scale, US$199/mes.
Free
US$0
- 2 millones de filas una vez.
- Ventana reciente de acceso de siete días.
Pro
US$39/mes
- 5.000 millones de filas/mes.
- 3.600 solicitudes/minuto.
- 5 claves API.
- Archivo completo.
Scale
US$199/mes
- 50.000 millones de filas/mes.
- 10.800 solicitudes/minuto.
- 25 claves API.
- Archivo completo.
Comisiones y costes de uso
- Las filas no usadas en planes de pago se acumulan durante un mes.
- Hay una cuota diaria independiente de unidades de solicitud; los límites se comparten entre las claves del usuario.
Primeros pasos
Antes de empezar: Revisa la cobertura de cada mercado: la fecha inicial no implica históricos continuos universales.
- Crea una clave API en la consola Marketlens.
- Instala el paquete Python marketlens o usa REST.
- Configura MARKETLENS_API_KEY y solicita una lista pequeña de mercados.
- Comprueba cobertura y estima la exportación antes de obtener el histórico.
- Simula un mercado y revisa ejecuciones y estado de cuenta simulado.
La fecha inicial del archivo no garantiza cobertura continua de todos los mercados.
Enlaces útiles
Qué revisar
- Revisa la cobertura de cada mercado: la fecha inicial no implica históricos continuos universales.
- Los cursores caducan a las 24 horas.
- Un fallo del almacén histórico puede omitir un mercado del backtest.
- Los ajustes de cola, latencia y ejecución afectan sustancialmente a la simulación.
En detalle
Valoraciones y reseñas
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Herramientas relacionadas
Explorar la categoría
Compara pruebas rápidas por barras y reproducción L2 reutilizando históricos entre cambios.
- Idioma Python
Recibe eventos nativos y gestiona órdenes firmadas, conciliación y resolución en un framework.
- Idioma Python · Rust
Consulta libros históricos a 250 ms o simula estrategias cripto con ejecuciones basadas en profundidad.
- Acceso Acceso web · API · MCP
Preguntas frecuentes sobre Marketlens
¿Por qué usar histórico L2 en vez de un gráfico?
La profundidad ayuda a estudiar liquidez y ejecuciones; un gráfico suele resumir precios.
¿Puedo estimar antes el consumo de filas?
Sí. Usa la estimación previa documentada antes de exportar.
¿Puedo simular mi propia estrategia Python?
Sí. El motor ofrece callbacks y controles de cuenta simulada.