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Marketlens Python SDK 소개
봉 신호로 넓게 시작한 뒤 대표 구간에서 지연·대기열·지정가·수수료·정산 가정을 둔 L2를 확인합니다. Alpha는 주문 대기열·지연을 모델링하지 않으므로 상세 실행과 다른 질문에 답합니다.
포트폴리오는 여러 시리즈가 자본을 공유하고 구조화 이벤트는 관련 행사가·날씨 구간을 묶습니다. 받은 파일을 data_dir에 저장해 오프라인 반복에 쓰고 다운로드 전에 dry_run을 사용하세요. 시리즈는 항상 after·before로 범위를 정해야 합니다.
적합한 사용자
- 반복 가능한 전략을 만드는 Python 연구자.
- 신호와 실행 동작을 비교하는 팀.
- 공유 자본으로 여러 시리즈를 재생하는 연구자.
기능과 범위
- 틱 엔진
기록된 L2로 지연·지정가·대기열·수수료·정산을 모델링합니다.
- Alpha 엔진
봉에서 목표 비중·지분 수량으로 빠르게 시험합니다.
- 포트폴리오 실행
같은 자본을 공유하는 여러 시리즈를 재생합니다.
- 구조화 이벤트
관련 행사가·날씨 구간을 함께 처리합니다.
- 스포츠 하위 유형
moneyline·spread·totals 등 지원 하위 유형을 명시합니다.
- 오프라인 반복
전략 변경 시 data_dir 캐시 파일을 재사용합니다.
- 내보내기 견적
과거 데이터 수집 전에 dry_run으로 행 비용을 봅니다.
- 데이터형 결과
지표·개별 체결·DataFrame을 확인합니다.
Marketlens Python SDK 활용 워크플로
두 단계 시험
AlphaStrategy로 넓은 기간의 신호를 실험한 뒤, Strategy에서 더 짧은 구간을 재생하며 체결과 지연 문제로 질문을 좁히세요.
캐시 데이터 반복
제한한 기간을 data_dir로 받은 뒤 전략을 바꾸고 파일을 재사용하세요.
관련 시장 동시 시험
자본 회계를 공유하는 구조화 이벤트·시리즈 포트폴리오를 실행하세요.
가격과 총비용
SDK는 MIT 라이선스입니다. 데이터는 키·행 한도가 필요하며 Free는 일회성 200만 행과 최근 7일 내 열린 시장을 제공합니다. 캐시·이미 해제된 파일을 다시 받아도 행이 재차 차감되지 않습니다.
시작하기
시작하기 전에: 시리즈는 after/before로 범위를 정해야 합니다.
- Python 3.10 이상에서 marketlens를 설치하고 MARKETLENS_API_KEY를 설정하세요.
- 실행은 Strategy, 봉 신호는 AlphaStrategy를 고르세요.
- after·before를 정하고 dry_run 견적·data_dir 재사용을 설정하세요.
- 요약 지표뿐 아니라 보고서·개별 체결을 확인하세요.
after·before가 없으면 시리즈 범위가 무제한일 수 있습니다.
유용한 링크
확인할 사항
- 시리즈는 after/before로 범위를 정해야 합니다.
- Alpha는 대기열·지연을 제외합니다.
- 혼합 스포츠 시리즈는 하위 유형을 명시해야 합니다.
- 한도가 부족하면 내보내기가 대기·부분 다운로드 상태일 수 있습니다.
- 대기열 동작은 가정이며 가상 주문의 실제 기록이 아닙니다.
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평가와 리뷰
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관련 도구
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Marketlens Python SDK 자주 묻는 질문
어느 엔진을 고르나요?
봉 신호는 AlphaStrategy, 실행 상세는 Strategy입니다.
전략 변경 시 행이 다시 차감되나요?
캐시·해제된 파일 재사용은 행 한도를 다시 사용하지 않습니다.
다운로드를 견적 낼 수 있나요?
내보내기 요청의 dry_run을 사용하세요.
시리즈가 자본을 공유하나요?
네. 포트폴리오 실행에서 공유합니다.