--- url: "https://predictiontoolkit.com/es/tools/simmer-sdk/" publisher: "PredictionToolkit" dateModified: "2026-11-03" --- [← SDK y bibliotecas]() ![Logotipo de Simmer SDK]() SDK # Simmer SDK: elige modo y cliente explícitamente Simmer SDK es un entorno de desarrollo de agentes en Python con acceso por CLI, métodos de mercados y carteras, herramientas de dimensionamiento e integraciones compatibles con plataformas reales. Las opciones de simulación usan distintos modelos de mercado y ejecución. [**3,5**de 5Valoración editorial]() [Evaluación editorial]() [Abrir repositorio Simmer SDK]() github.com **Disponible en:** CLI **Precios:** [Ver planes y costes ↓]() [Capturas de pantalla]() [Explorar alternativas]() [SDK y bibliotecas]() [Agentes de IA]() +2 más [Negociación simulada]() [Pruebas históricas]() ## Capturas e interfaz Vista previa del producto1 / 2 Presentación del SDK en el repositorio. ## ¿Qué es Simmer SDK? Los mercados virtuales SIM usan un AMM. Otra vía de operaciones simuladas utiliza precios de plataformas reales con live=False e incluye un modelo del spread de Polymarket. La reproducción histórica ejecuta una habilidad sobre una cinta de operaciones congelada, mientras que la operación real requiere su propia configuración de plataforma y permisos. Al comparar resultados hay que conservar estas diferencias de modelo. La construcción del cliente importa: un cliente real normal puede procesar salidas pendientes de stop loss o take profit cuando hay un firmante configurado. SimmerClient.readonly es la opción documentada para consultar estados y validar sin ese comportamiento del constructor. ### A quién va dirigido - Desarrolladores que crean habilidades reutilizables para agentes. - Comparar los modos virtual, simulado con precios reales y de negociación real. - Añadir controles de posiciones y riesgo alrededor de una estrategia. ## Clientes y operaciones compatibles - **Mercados y carteras** Descubre mercados, consulta posiciones e historial y consulta agrupaciones de cartera entre plataformas. - **Modos simulados** Usa SIM virtual o precios de plataformas reales con live=False. - **Reproducción de operaciones** El ejecutor opcional de backtests informa de P&L, porcentaje de aciertos, drawdown, referencias comparativas y un hash de configuración. - **Ayudas de dimensionamiento** Las utilidades de Kelly fraccional y valor esperado permiten definir asignaciones limitadas. - **Órdenes y monitores** Gestiona las órdenes compatibles, los monitores de stop loss y take profit y el canje. - **Recursos de habilidades** Utiliza los paquetes de habilidades y el material de integración documentados. - **Cliente de solo lectura** Evita las salidas de riesgo activadas por el constructor en código de validación y consulta de estado. ## Flujos de desarrollo ### Desarrollar antes de operar en real Empieza con SIM virtual y después compara el modo live=False de Polymarket y su modelo de spread antes de añadir un firmante real. ### Evaluar una habilidad con datos históricos Usa la demostración incluida o una cinta disponible con límites definidos. Examina las diferencias de realismo y compara las referencias que informa el ejecutor. ### Crear una consulta de estado Utiliza SimmerClient.readonly en lugar de construir un cliente real capaz de procesar salidas pendientes. ## Precios y coste total Elige el plan alojado o de acceso real por separado de instalar el SDK con licencia MIT. El README asigna el acceso a Kalshi a Pro y las carteras dedicadas por agente a Elite; la licencia del código no establece que incluya ninguno de esos derechos del servicio alojado. ## Instalación y configuración 1. Instala simmer-sdk y consigue el acceso requerido a la API de Simmer. 2. Elige explícitamente la plataforma y el modo real o simulado. 3. Utiliza un cliente de solo lectura para consultar estados o validar. 4. Ejecuta una estrategia simulada acotada o la demostración de backtest. 5. Configura por separado las credenciales y aprobaciones de la plataforma antes de operar en real. Con un firmante configurado, el constructor de un cliente real normal puede procesar salidas pendientes de stop loss o take profit. [Leer documentación Simmer]() ## Enlaces útiles - [Comunidad Simmer en Telegram]() ### Qué revisar - SIM virtual utiliza un AMM; los modos simulados con precios reales y los libros reales tienen comportamientos diferentes. - La reproducción histórica utiliza precios de una cinta de operaciones, no libros completos. - La cobertura de la cinta tiene una fecha final definida: consulta el intervalo disponible. - Construir el cliente puede tener efectos de ejecución de salidas reales; elige readonly para observar. En detalle ## Valoraciones y reseñas Valoración editorial **3,5**de 5 0 reseñas de usuarios Redacción de PredictionToolkit ### Nuestra opinión sobre Simmer SDK Los distintos modos simulados, la reproducción histórica y las integraciones reales ofrecen componentes útiles para desarrollar agentes. Los efectos del constructor, las diferencias entre modelos de simulación y los requisitos de los planes alojados exigen una configuración deliberada. **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 Reproducción histórica de L2 con supuestos de ejecución. ![Vista general de la habilidad Numinous Tools y sus vías de instalación]() [Numinous Tools]() SDK**3,5**De la redacción Solicita pronósticos y pruebas de mercado desde un agente y controla el uso de API facturado por separado. - Idioma Python Paquete de habilidades Numinous para previsiones y señales con fuentes en un agente de investigación compatible. ![Repositorio PMXT y familias de plataformas compatibles]() ![Logotipo de PMXT open-source SDK]()[PMXT open-source SDK]() SDK**3,5**De la redacción Usa una interfaz Python o TypeScript para varias plataformas, eligiendo explícitamente backend alojado o local. - Idioma Python · TypeScript Una capa general de clientes para varias plataformas. ## Preguntas frecuentes sobre Simmer SDK ### ¿Puedo simular Polymarket sin financiar una cartera? Sí. El modo documentado de Polymarket con live=False simula operaciones. ### ¿Por qué elegir readonly? Evita que el constructor procese salidas de riesgo al consultar estados o validar. ### ¿Reconstruye la reproducción el libro completo? No. El ejecutor utiliza precios de la cinta de operaciones y describe las diferencias de realismo resultantes. En este perfil