--- url: "https://predictiontoolkit.com/es/tools/marketlens/" publisher: "PredictionToolkit" dateModified: "2026-11-02" --- [← Pruebas históricas]() ![Logotipo de Marketlens]() API de datos # Marketlens: prueba estrategias con libros de órdenes históricos Marketlens combina una API histórica de Polymarket con un motor de simulación Python. Ofrece libros L2, operaciones y velas para estudiar liquidez y ejecución simulada más allá de un gráfico de precios. [**4,0**de 5Valoración editorial]() [Evaluación editorial]() [Abrir Marketlens y planes]() marketlens.trade **Disponible en:** API **Precios:** [Ver planes y costes ↓]() [Capturas de pantalla]() [Explorar alternativas]() [Pruebas históricas]() [Datos históricos]() +1 más [API de datos]() ## Capturas e interfaz Vista previa del producto1 / 2 Presentación de datos históricos y backtesting. ## ¿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. ## Datos y métodos de la API - **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. ## Tareas de integración ### 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. ## Acceso y configuración de la API 1. Crea una clave API en la consola Marketlens. 2. Instala el paquete Python marketlens o usa REST. 3. Configura MARKETLENS\_API\_KEY y solicita una lista pequeña de mercados. 4. Comprueba cobertura y estima la exportación antes de obtener el histórico. 5. Simula un mercado y revisa ejecuciones y estado de cuenta simulado. [Leer la documentación de Marketlens]() ## 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 Valoración editorial **4,0**de 5 0 reseñas de usuarios Redacción de PredictionToolkit ### Nuestra opinión sobre Marketlens Las cuotas y los supuestos explícitos facilitan delimitar la investigación. Hay que revisar lagunas y mercados omitidos en cada resultado. **Criterios de evaluación:** Utilidad para la tarea, alcance documentado, claridad de configuración y transparencia del acceso y los costes. **Fecha de evaluación:** 2026-10-01 **Documentación revisada:** 2026-10-01 Evaluación basada en documentación. [Cómo valoramos]() ### Reseñas de usuarios 0 El umbral de reseñas publicadas para que la nota principal pase a las valoraciones de usuarios es 5. **Sé la primera persona en compartir su experiencia** Un ejemplo concreto ayuda a la siguiente persona a elegir la herramienta adecuada. ## Herramientas relacionadas [Explorar la categoría]() ![Instalación Python y guía Strategy de Marketlens]() ![Logotipo de Marketlens Python SDK]()[Marketlens Python SDK]() SDK**4,0**De la redacción Compara pruebas rápidas por barras y reproducción L2 reutilizando históricos entre cambios. - Idioma Python Perfil del cliente Python y el paquete de simulación. ![Alcance del adaptador Polymarket y guía NautilusTrader]() ![Logotipo de NautilusTrader]()[NautilusTrader]() SDK**4,0**De la redacción Recibe eventos nativos y gestiona órdenes firmadas, conciliación y resolución en un framework. - Idioma Python · Rust Motor programable más amplio de investigación y ejecución. ![Resumen L2 histórico y ejemplo de libro del proveedor PolyOrderbooks]() ![Logotipo de PolyOrderbooks]()[PolyOrderbooks]() Conjunto de datos**3,5**De la redacción Consulta libros históricos a 250 ms o simula estrategias cripto con ejecuciones basadas en profundidad. - Acceso Acceso web · API · MCP Otro proveedor de libros históricos con API, SDK y 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. En este perfil