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url: "https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens-python-sdk/"
publisher: "PredictionToolkit"
dateModified: "2026-11-03"
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SDK

# Marketlens Python SDK: 신호 시험과 실행 재생 구분

SDK는 과거 데이터 접근과 두 백테스트 방식을 결합합니다. Strategy는 틱 단위 실행, AlphaStrategy는 집계 봉의 목표 노출을 시험합니다. 단일 성과 수치보다 반복 가능한 Python 연구에 맞습니다.

[**4.0**5점 만점편집부 평가](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens-python-sdk/#reviews>) [편집팀 평가](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens-python-sdk/#reviews>) 

[Marketlens Python 저장소·가이드 읽기](<https://github.com/marketlenstrade/marketlens-python>) github.com

**가격:** [요금제와 비용 보기 ↓](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens-python-sdk/#pricing>) 

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[과거 데이터](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-historical-data/>) 

## 스크린샷과 인터페이스

제품 미리보기1 / 2

SDK 설치·Strategy 예제.

## 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.

## 클라이언트와 지원 작업

-   **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.
    

## 개발 흐름

### 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.

## 설치와 설정

1.  Python 3.10 이상에서 marketlens를 설치하고 MARKETLENS\_API\_KEY를 설정하세요.
2.  실행은 Strategy, 봉 신호는 AlphaStrategy를 고르세요.
3.  after·before를 정하고 dry\_run 견적·data\_dir 재사용을 설정하세요.
4.  요약 지표뿐 아니라 보고서·개별 체결을 확인하세요.

## 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.
-   after·before가 없으면 시리즈 범위가 무제한일 수 있습니다.

자세히 살펴보기

## 평가와 리뷰

편집부 평가

**4.0**5점 만점

사용자 리뷰 0건

PredictionToolkit 편집부

### Marketlens Python SDK에 대한 편집부 의견

봉·틱 엔진 분리로 필요한 세밀함을 고르기 좋습니다. 내보내기 한도·기간 제한·대기열 가정은 설정의 핵심입니다.

**평가 기준:** 작업 유용성, 문서화된 범위, 설정의 명확성, 접근 및 비용의 투명성.

**평가 날짜:** 2026-10-01

**문서 검토 완료:** 2026-10-01

문서에 근거한 평가입니다. [평가 방법](<https://predictiontoolkit.com/ko/methodology/>) 

### 사용자 리뷰 0

공개된 리뷰가 5건이 되면 주 평가가 사용자 평가로 바뀝니다.

**첫 이용 경험을 공유해 주세요**

구체적인 사례는 다음 사용자가 알맞은 도구를 고르는 데 도움이 됩니다.

## 관련 도구

[카테고리 둘러보기](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-backtesting-tools/>) 

![Marketlens SDK 예제와 연구 모듈](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-marketlens-f5dc0e42bdef2af9-400.webp>)

![Marketlens 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/icon-logo-tool-marketlens-55ffc19ca97b-32-44bd5560969403da.webp>)[Marketlens](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens/>) 

데이터 API**4.0**편집부

Polymarket 과거 데이터를 내보내고 지연·대기열·체결 가정을 정해 Python 전략을 재생합니다.

-   접근 API

더 넓은 Marketlens 데이터 상품입니다.

![PolyOrderbooks 과거 L2 소개·제공사 호가장 예제](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-polyorderbooks-dcc290fb8f86ca82-400.webp>)

![PolyOrderbooks 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/logo-tool-polyorderbooks-31c38b1b9d88.svg>)[PolyOrderbooks](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polyorderbooks/>) 

데이터셋**3.5**편집부

250 ms 간격 과거 호가장을 조회하거나 깊이 기반 체결로 지원 암호화폐 전략을 재생합니다.

-   접근 웹 · API · MCP

브라우저 기반 전략 재생입니다.

![Simmer SDK 소개와 연동 경로](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-simmer-sdk-18fff77b13e8c7d9-400.webp>)

![Simmer SDK 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/logo-simmer-markets-005e86752b04.webp>)[Simmer SDK](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/simmer-sdk/>) 

SDK**3.5**편집부

조사, 모의 거래, 과거 재생, 지원되는 실제 거래 연동으로 에이전트 전략을 개발합니다.

-   언어 Python
-   접근 CLI

에이전트용 모의 거래·백테스트입니다.

## 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.

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