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url: "https://predictiontoolkit.com/ko/tools/prediction-market-analysis/"
publisher: "PredictionToolkit"
dateModified: "2026-11-02"
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[← 과거 데이터](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-historical-data/>) 

SDK

# prediction-market-analysis: 데이터셋에서 재현 가능한 연구 결과로

prediction-market-analysis는 다운로드 가능한 Polymarket 및 Kalshi 데이터셋에 수집 인덱서와 확장 가능한 Python 분석 환경을 결합합니다. 시장 행동과 트레이더 결과의 실증 연구에 초점을 둡니다.

[**3.5**5점 만점편집부 평가](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/prediction-market-analysis/#reviews>) [편집팀 평가](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/prediction-market-analysis/#reviews>) 

[데이터 및 분석 저장소 읽기](<https://github.com/jon-becker/prediction-market-analysis>) github.com

**이용 경로:** CLI

**가격:** 코드는 MIT 라이선스이며 데이터셋은 공개 다운로드가 가능합니다. 로컬 저장 공간, 컴퓨팅, 수집 제공업체 접근은 자신의 운영 비용입니다.

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

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[온체인 데이터](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-onchain-data-tools/>) 

## 스크린샷과 인터페이스

제품 미리보기1 / 2

저장소의 데이터 및 연구 구성 요소 소개입니다.

## prediction-market-analysis 소개

프로젝트는 거래소별 디렉터리를 구분하고 시장, 거래, 블록 데이터를 Parquet로 저장합니다. 미리 수집된 아카이브로 시작하거나 지원 API와 블록체인 출처에서 메타데이터 및 거래 기록을 수집할 수 있습니다. 저장된 상태 덕분에 중단된 인덱서를 재개할 수 있습니다.

결과에는 코드뿐 아니라 데이터 경계도 필요합니다. 입력 버전, 필터, 이체·미청산 포지션·판정이 끝난 시장의 거래의 처리 방식을 보관해야 합니다. 거래 기록이 전체 대기 주문장을 복원하지는 않습니다. 문서의 압축 아카이브는 36 GiB이며 압축 해제에는 추가 공간이 필요합니다. 패키징 명령은 아카이브를 만든 뒤 데이터 디렉터리를 삭제합니다.

### 적합한 사용자

-   시장 행동과 트레이더 결과를 연구할 때.
-   다운로드 가능한 거래 데이터셋을 찾는 분석가에게 적합합니다.
-   기존 수집 및 분석 스크립트를 확장하는 Python 개발자에게 적합합니다.

## 클라이언트와 지원 작업

-   **수집된 아카이브**
    
    공개 시장 및 거래 데이터셋으로 연구를 시작합니다.
    
-   **거래소 구분**
    
    Polymarket과 Kalshi 레코드를 별도 데이터 디렉터리에 보관합니다.
    
-   **수집 인덱서**
    
    지원 API와 블록체인 출처에서 메타데이터와 거래를 수집합니다.
    
-   **수집 재개**
    
    저장된 진행 상태에서 중단된 수집을 계속합니다.
    
-   **Parquet 데이터**
    
    시장, 거래, 블록을 담은 열 지향 파일을 조회합니다.
    
-   **사용자 연구**
    
    환경의 공통 인터페이스를 이용해 분석 스크립트를 추가합니다.
    
-   **결과 형식**
    
    PNG 및 PDF 그림과 함께 CSV 및 JSON 결과를 내보냅니다.
    

## 개발 흐름

### 그림 재현

데이터를 내려받고 스키마를 읽은 뒤 관련 분석을 실행합니다. 결과 그림과 함께 입력 버전 및 필터를 저장합니다.

### 연구 질문 확장

공통 인터페이스로 사용자 분석을 추가합니다. 계산을 살펴볼 수 있도록 그림과 함께 구조화된 중간 표를 내보냅니다.

### 수집 범위 갱신

적절한 인덱서를 선택하고 저장된 진행 상태에서 재개한 뒤 새로운 수집 범위 경계를 기록합니다.

## 가격과 총비용

코드는 MIT 라이선스이며 데이터셋은 공개 다운로드가 가능합니다. 로컬 저장 공간, 컴퓨팅, 수집 제공업체 접근은 자신의 운영 비용입니다.

## 설치와 설정

1.  Python 3.9 이상을 사용하고 uv로 설치합니다.
2.  압축 아카이브와 압축 해제 파일 모두를 위한 공간을 확보합니다.
3.  시장 및 거래 스키마를 읽습니다.
4.  수집된 데이터셋을 내려받거나 선택한 인덱서를 실행합니다.
5.  작업량을 늘리기 전에 범위가 제한된 분석으로 시작합니다.
6.  파생 결과를 원본 데이터와 별도로 보관합니다.

문서의 압축 아카이브는 36 GiB이며 압축 해제에는 추가 디스크 공간이 필요합니다.

## 유용한 링크

### 확인할 사항

-   데이터셋의 범위와 종료 시점은 실시간 데이터 서비스와 다릅니다.
-   거래 기록은 전체 과거 대기 주문장이 아닙니다.
-   패키징 명령은 아카이브 생성 후 데이터 디렉터리를 삭제합니다.
-   결과 해석에는 이체, 미청산 포지션, 판정이 끝난 시장의 거래의 명시적인 처리 기준이 필요합니다.

자세히 살펴보기

## 평가와 리뷰

편집부 평가

**3.5**5점 만점

사용자 리뷰 0건

PredictionToolkit 편집부

### prediction-market-analysis에 대한 편집부 의견

공개 데이터와 재개 가능한 수집은 재현 가능한 연구를 지원합니다. 큰 저장 공간 요구, 데이터 종료 시점, 원본 파일을 삭제하는 패키징 명령 때문에 신중한 로컬 준비가 필요합니다.

**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.

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구체적인 사례는 다음 사용자가 알맞은 도구를 고르는 데 도움이 됩니다.

## 관련 도구

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

![Pendulum Flow 공개 아카이브·수집 시기 소개](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-pendulum-flow-orderbook-archive-562e9f1691c52d3e-400.webp>)

![Pendulum Flow Orderbook Archive 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/logo-tool-pendulum-flow-orderbook-archive-61fbcfe4f2b1.webp>)[Pendulum Flow Orderbook Archive](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/pendulum-flow-orderbook-archive/>) 

데이터셋**4.0**편집부

시간별 Parquet 파일·범위 감사를 확인하고 과거 Polymarket 깊이를 재구성합니다.

주문장 연구용 과거 L2 수집 파일입니다.

![Polymarket 공식 공개 분석 연동 가이드](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-polymarket-data-api-0b8f0013242bf90e-400.webp>)

![Polymarket Data API 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/logo-tool-polymarket-data-api-765ba4cc040b.webp>)[Polymarket Data API](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polymarket-data-api/>) 

데이터 API**4.0**편집부

결과 ID와 페이지 맥락을 유지하며 포지션·체결·보유자·순위를 조회합니다.

-   접근 API

현재 공식 지갑 및 공개 분석 데이터입니다.

![prediction-market-backtesting 프레임워크와 릴리스 기능](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-prediction-market-backtesting-4131f8f71a6b41a1-400.webp>)

[prediction-market-backtesting](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/prediction-market-backtesting/>) 

SDK**3.5**편집부

NautilusTrader에서 과거 Polymarket 데이터를 재생하고 매개변수를 비교하며 포트폴리오·실행 보고서를 살펴보세요.

-   언어 Python · Rust

전략 재생 프레임워크입니다.

## prediction-market-analysis 자주 묻는 질문

### 데이터 전체를 직접 수집해야 하나요?

아닙니다. 미리 수집된 시장 및 거래 아카이브가 제공됩니다.

### 중단된 수집을 재개할 수 있나요?

네. 인덱서는 재개할 수 있도록 진행 상태를 저장합니다.

### 차트와 표는 어디에 기록되나요?

분석은 output 디렉터리 아래에 결과를 기록합니다.

### 이 파일로 정확한 L2 재생이 가능한가요?

핵심 데이터셋은 시장과 거래를 포함합니다. 대기 주문의 깊이를 복원하려면 전용 주문장 아카이브를 사용해야 합니다.

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