---
url: "https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens/"
publisher: "PredictionToolkit"
dateModified: "2026-11-02"
---

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

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

데이터 API

# Marketlens: 과거 호가장으로 전략 재생하기

Marketlens는 Polymarket 과거 데이터 API와 Python 재생 엔진을 결합합니다. L2 호가장, 체결, 캔들로 단순한 가격 차트를 넘어 유동성과 모의 체결을 조사할 수 있습니다.

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

[Marketlens와 요금제 열기](<https://marketlens.trade/>) marketlens.trade

**이용 경로:** API

**가격:** Free는 일회성 200만 행과 최근 7일 접근 범위를 제공합니다. Pro는 월 US$39, Scale은 월 US$199입니다.

[스크린샷](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens/#screenshots>) [대안 살펴보기](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/marketlens/#alternatives>) 

[백테스트](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-backtesting-tools/>) [과거 데이터](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-historical-data/>) 1개 더 보기

[데이터 API](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-api/>) 

## 스크린샷과 인터페이스

제품 미리보기1 / 2

과거 데이터 및 백테스트 제품 개요.

## Marketlens 소개

지원 시장의 아카이브는 2026년 3월 1일부터 시작하지만 시장별 실제 범위를 확인해야 합니다. 전략 콜백은 호가장 갱신, 거래, 체결, 거절, 시장 경계를 처리하며 모의 계정은 잔고·포지션·주문 제어를 제공합니다.

대규모 내보내기 전에는 사전 견적을 받고 전략을 평가하기 전에 지연, 대기열, 체결 방식을 정해야 합니다. 데이터 한도와 실행 가정이 모두 중요합니다. 과거 데이터 저장소 오류로 백테스트에서 시장이 건너뛰어질 수 있으므로 실제 분석 범위를 확인하세요.

### 적합한 사용자

-   체결과 호가 깊이를 연구하는 퀀트 분석가.
-   체결·캔들 데이터셋을 만드는 개발자.
-   대규모 과거 데이터 내보내기를 계획하는 팀.

## 데이터와 API 메서드

-   **과거 시장 데이터**
    
    지원 시장의 L2 호가 깊이, 체결, 캔들을 가져옵니다.
    
-   **Python 콜백**
    
    전략에서 호가장 갱신, 거래, 체결, 거절, 시장 경계를 처리합니다.
    
-   **모의 계정 제어**
    
    잔고와 포지션을 확인하고 주문 및 분할·병합 작업을 제어합니다.
    
-   **내보내기 사전 견적**
    
    실행 전에 내보내기 견적을 받습니다. 완료된 동일 내보내기를 다시 다운로드해도 행이 추가 차감되지 않습니다.
    
-   **커서 페이지 처리**
    
    목록 API는 불투명 커서를 사용하고 SDK는 자동 페이지 처리를 지원합니다. 커서는 24시간 후 만료됩니다.
    
-   **명시적인 체결 가정**
    
    표시된 모든 가격에서 거래할 수 있다고 가정하지 않고 지연·대기열·체결을 설정합니다.
    

## 통합 작업

### 한 시장부터 시작

데이터 범위를 확인하고 과거 데이터를 가져와 체결·지연 설정을 명시한 작은 전략을 재생하세요. 범위를 넓히기 전 체결과 포지션을 확인하세요.

### 연구 데이터 예산 산정

시장과 기간을 정해 사전 견적을 요청하고 행 한도와 비교하세요. 재현 가능한 로컬 분석을 위해 완료된 내보내기를 보관하세요.

## 가격과 총비용

Free는 일회성 200만 행과 최근 7일 접근 범위를 제공합니다. Pro는 월 US$39, Scale은 월 US$199입니다.

### Free

US$0

-   일회성 200만 행.
-   최근 7일 데이터 접근.

### Pro

월 US$39

-   월 50억 행.
-   분당 요청 3,600개.
-   API 키 5개.
-   전체 아카이브.

### Scale

월 US$199

-   월 500억 행.
-   분당 요청 10,800개.
-   API 키 25개.
-   전체 아카이브.

### 수수료와 사용 비용

-   유료 요금제의 미사용 행은 한 달 이월됩니다.
-   별도의 일일 요청 단위 한도가 있으며 사용자 키 전체에 합산 적용됩니다.

## API 접근과 설정

1.  Marketlens 콘솔에서 API 키를 만드세요.
2.  marketlens Python 패키지를 설치하거나 REST를 사용하세요.
3.  MARKETLENS\_API\_KEY를 설정하고 소규모 시장 목록을 요청하세요.
4.  과거 데이터를 받기 전 범위와 내보내기 견적을 확인하세요.
5.  한 시장을 재생하고 체결과 모의 계정 상태를 확인하세요.

[Marketlens 문서 읽기](<https://marketlens.trade/docs>) 

## 유용한 링크

### 확인할 사항

-   시장별 실제 데이터 범위를 확인해야 하며 시작일이 모두의 연속 이력을 뜻하지는 않습니다.
-   커서는 24시간 후 만료됩니다.
-   과거 데이터 저장소 오류로 백테스트에서 시장이 건너뛰어질 수 있습니다.
-   대기열·지연·체결 설정은 재생 결과에 실질적인 영향을 줍니다.

자세히 살펴보기

## 평가와 리뷰

편집부 평가

**4.0**5점 만점

사용자 리뷰 0건

PredictionToolkit 편집부

### Marketlens에 대한 편집부 의견

명시적인 데이터 한도와 체결 가정은 연구 범위를 정하기 쉽게 합니다. 다만 아카이브 공백과 백테스트에서 빠진 시장은 결과마다 확인해야 합니다.

**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 Python 설치·Strategy 빠른 시작](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-marketlens-python-sdk-ffa316a7aa2608e2-400.webp>)

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

SDK**4.0**편집부

전략을 바꿀 때 받은 이력을 재사용하며 빠른 봉 실험과 상세 L2 재생을 비교합니다.

-   언어 Python

Python 클라이언트와 재생 패키지의 별도 프로필입니다.

![NautilusTrader Polymarket 어댑터 범위·연동 가이드](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-nautilustrader-16967012cf88b2ed-400.webp>)

![NautilusTrader 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/logo-tool-nautilustrader-265415ff3d9c.webp>)[NautilusTrader](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/nautilustrader/>) 

SDK**4.0**편집부

하나의 거래 프레임워크에서 시장 이벤트·서명 주문·상태 대조·결과 확정을 관리합니다.

-   언어 Python · Rust

더 넓은 범위의 프로그래밍 가능한 연구·거래 실행 엔진입니다.

![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

API·SDK·MCP 접근을 제공하는 또 다른 과거 호가장 서비스입니다.

## Marketlens 자주 묻는 질문

### 차트 대신 L2 과거 데이터를 쓰는 이유는 무엇인가요?

호가 깊이는 유동성과 체결 분석에 도움이 되며 가격 차트는 보통 가격을 요약합니다.

### 행 사용량을 미리 추정할 수 있나요?

네. 내보내기를 시작하기 전에 문서의 사전 견적 기능을 사용하세요.

### 직접 만든 Python 전략을 재생할 수 있나요?

네. 엔진이 전략 콜백과 모의 계정 제어를 제공합니다.

이 프로필에서