--- url: "https://predictiontoolkit.com/es/tools/prediction-market-analysis/" publisher: "PredictionToolkit" dateModified: "2026-11-02" --- [← Datos históricos]() SDK # prediction-market-analysis: de un conjunto de datos a un resultado reproducible prediction-market-analysis combina un conjunto descargable de Polymarket y Kalshi con indexadores de recopilación y un framework extensible de análisis Python. Se centra en investigación empírica de mercados y resultados de operadores. [**3,5**de 5Valoración editorial]() [Evaluación editorial]() [Leer el repositorio de datos y análisis]() github.com **Disponible en:** CLI **Precios:** [Ver planes y costes ↓]() [Capturas de pantalla]() [Explorar alternativas]() [Datos históricos]() [Proyectos iniciales y recursos]() +1 más [Datos de la cadena]() ## Capturas e interfaz Vista previa del producto1 / 2 Presentación de los componentes de datos e investigación del repositorio. ## ¿Qué es prediction-market-analysis? El proyecto separa las plataformas en directorios propios y guarda datos de mercados, operaciones y bloques en Parquet. Puedes empezar con el archivo ya recopilado u obtener metadatos e historial de operaciones de API y fuentes blockchain compatibles. El estado guardado permite reanudar un indexador interrumpido. Un resultado necesita tanto sus límites de datos como su código: conserva la versión de entrada, los filtros y el tratamiento de transferencias, posiciones abiertas y operaciones de mercados ya resueltos. El historial de operaciones no reconstruye todo el libro de órdenes pendientes. El archivo comprimido documentado ocupa 36 GiB y extraerlo exige más espacio; el comando de empaquetado también elimina el directorio de datos después de crear el archivo. ### A quién va dirigido - Investigadores que estudian el comportamiento de mercados y los resultados de operadores. - Analistas que buscan un conjunto descargable de operaciones. - Desarrolladores Python que amplían scripts de recopilación y análisis. ## Funciones y cobertura - **Archivo recopilado** Empieza a investigar con el conjunto público de mercados y operaciones. - **Separación por plataforma** Mantén los registros de Polymarket y Kalshi en directorios de datos distintos. - **Indexadores de recopilación** Obtén metadatos y operaciones de fuentes API y blockchain compatibles. - **Recopilación reanudable** Continúa una recopilación interrumpida desde el progreso guardado. - **Datos Parquet** Consulta archivos columnares de mercados, operaciones y bloques. - **Investigación propia** Añade scripts de análisis mediante las interfaces compartidas del framework. - **Formatos de resultados** Exporta figuras PNG y PDF junto con resultados CSV y JSON. ## Flujos de trabajo con prediction-market-analysis ### Reproducir una figura Descarga los datos, lee el esquema y ejecuta el análisis pertinente. Guarda la versión de entrada y los filtros con la figura obtenida. ### Ampliar una pregunta de investigación Añade un análisis propio mediante las interfaces compartidas. Exporta tablas intermedias estructuradas junto con la figura para poder examinar el cálculo. ### Actualizar cobertura Selecciona el indexador apropiado, reanuda el progreso guardado y registra el nuevo límite de cobertura. ## Precios y coste total El código tiene licencia MIT y el conjunto de datos se puede descargar públicamente. Almacenamiento local, cómputo y cualquier acceso a proveedores de recopilación son costes de operación propios. ## Primeros pasos **Antes de empezar:** La cobertura y las fechas de corte difieren de un servicio de datos en directo. 1. Utiliza Python 3.9 o posterior e instala con uv. 2. Reserva espacio para el archivo comprimido y los archivos extraídos. 3. Lee los esquemas de mercados y operaciones. 4. Descarga el conjunto recopilado o ejecuta un indexador seleccionado. 5. Empieza con un análisis acotado antes de ampliar la carga. 6. Mantén los resultados derivados separados de los datos originales. El archivo comprimido documentado ocupa 36 GiB; extraerlo requiere espacio adicional. ## Enlaces útiles ### Qué revisar - La cobertura y las fechas de corte difieren de un servicio de datos en directo. - El historial de operaciones no es un libro histórico completo de órdenes pendientes. - El comando de empaquetado elimina el directorio de datos después de crear el archivo. - Para interpretar resultados hay que definir el tratamiento de transferencias, posiciones abiertas y operaciones de mercados ya resueltos. En detalle ## Valoraciones y reseñas Valoración editorial **3,5**de 5 0 reseñas de usuarios Redacción de PredictionToolkit ### Nuestra opinión sobre prediction-market-analysis Los datos públicos y la recopilación reanudable facilitan investigaciones reproducibles. El almacenamiento necesario, las fechas de corte y un comando de empaquetado que elimina archivos originales requieren preparación local cuidadosa. Basada en las funciones documentadas, la configuración y las condiciones de acceso. [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]() ![Introducción del archivo Pendulum Flow y eras de captura]() ![Logotipo de Pendulum Flow Orderbook Archive]()[Pendulum Flow Orderbook Archive]() Conjunto de datos**4,0**De la redacción Examina archivos Parquet horarios y cobertura antes de reconstruir profundidad histórica. Capturas históricas L2 para investigar libros. ![Guía oficial de análisis públicos de Polymarket]() ![Logotipo de Polymarket Data API]()[Polymarket Data API]() API de datos**4,0**De la redacción Consulta posiciones, operaciones, titulares y rankings conservando IDs y contexto de paginación. - Acceso API Datos oficiales actuales de carteras y analítica pública. ![Framework y capacidades de versiones de prediction-market-backtesting]() [prediction-market-backtesting]() SDK**3,5**De la redacción Reproduce datos históricos de Polymarket en NautilusTrader, compara parámetros y examina informes de cartera y ejecución. - Idioma Python · Rust Un framework para reproducir estrategias. ## Preguntas frecuentes sobre prediction-market-analysis ### ¿Debo recopilar yo todo el conjunto? No. Se ofrece un archivo ya recopilado de mercados y operaciones. ### ¿Puede reanudarse una recopilación interrumpida? Sí. Los indexadores guardan el progreso para reanudar. ### ¿Dónde se guardan gráficos y tablas? Los análisis escriben sus resultados en el directorio output. ### ¿Permiten estos archivos reproducción L2 exacta? El conjunto principal contiene mercados y operaciones. Utiliza un archivo especializado de libros para reconstruir la profundidad de órdenes pendientes. En este perfil