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publisher: "PredictionToolkit"
dateModified: "2026-11-02"
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SDK

# prediction-market-backtesting: Polymarket 재생과 포트폴리오 실험

prediction-market-backtesting은 NautilusTrader를 기반으로 한 개발자 중심 Python·Rust 연구 프로젝트입니다. 지원되는 Polymarket 공급업체 데이터를 재생하고 노트북 실행기, 공동 포트폴리오, 최적화와 상세 차트를 제공합니다.

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

[prediction-market-backtesting 저장소 열기](<https://github.com/evan-kolberg/prediction-market-backtesting>) github.com

**가격:** 공개 저장소에는 구성 요소별 라이선스 설명이 있습니다. 데이터 공급업체, 컴퓨팅과 별도로 활성화한 실거래 작업에는 자체 비용이 있습니다.

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## 스크린샷과 인터페이스

제품 미리보기1 / 2

연구 프레임워크 개요.

## prediction-market-backtesting 소개

PMXT나 Telonex 로딩 경로를 선택하고 선택한 스키마, 로컬 파일 배치와 기간을 유지하세요. 캐시·구체화된 준비 데이터로 반복적인 데이터 확보를 피할 수 있습니다. 호가창 변경과 거래 틱이 이벤트 기반 시뮬레이션에 입력되며 수수료, 지연과 호가창에서 체결을 기다리는 주문의 대기열 위치는 명시적인 가정으로 남습니다.

실행 가능한 공개 과거 재생은 Polymarket에 초점을 맞춥니다. Kalshi 코드는 연구·수수료 모델 기반이며 Limitless와 Opinion은 계획 단계입니다. 별도의 BTC 실시간 데이터 테스트 환경은 과거 실행기가 아니며, 테스트·실거래 작업에는 다른 계정이 필요할 수 있습니다.

### 적합한 사용자

-   재사용 가능한 Python 재생 연구를 할 때.
-   여러 시장의 매개변수를 비교할 때.
-   실행 가정과 보고서를 확인할 때.

## 클라이언트와 지원 작업

-   **NautilusTrader**
    
    기반이 되는 이벤트 중심 시뮬레이션 프레임워크를 사용하세요.
    
-   **호가창 재생**
    
    지원되는 호가창 변경과 거래 틱을 결합하세요.
    
-   **공급업체 로더**
    
    문서화된 PMXT·Telonex 경로를 사용하세요.
    
-   **캐시 준비 데이터**
    
    로컬·구체화 데이터를 재사용하세요.
    
-   **공동 포트폴리오**
    
    공유 자본 가정으로 여러 시장을 모델링하세요.
    
-   **매개변수 최적화**
    
    지원 샘플러로 매개변수를 탐색하세요.
    
-   **보고서와 차트**
    
    자산 가치, 최대 손실, 체결, 배분, 수익과 점수 차트를 확인하세요.
    
-   **BTC 테스트 환경**
    
    별도의 실시간 데이터 테스트 환경에서 실험하세요.
    

## 개발 흐름

### 실험 재현하기

공급업체, 기간, 실행기와 매개변수를 고정하고 결과와 함께 실행 가정을 보관하세요.

### 매개변수 비교하기

캐시를 준비하고 샘플러를 실행한 뒤 수익과 함께 비정상 체결과 최대 손실을 살펴보세요.

### 포트폴리오 시험하기

공동 실행기로 여러 시장의 자본 배분을 함께 모델링하세요.

## 가격과 총비용

공개 저장소에는 구성 요소별 라이선스 설명이 있습니다. 데이터 공급업체, 컴퓨팅과 별도로 활성화한 실거래 작업에는 자체 비용이 있습니다.

## 설치와 설정

1.  현재 설정·실행기 계약 문서를 따르세요.
2.  지원되는 Polymarket 공급업체를 선택하세요.
3.  작은 기간의 데이터를 확보하거나 찾으세요.
4.  예제를 실행하고 보고서를 확인하세요.
5.  수수료, 지연과 호가창에서 체결을 기다리는 주문에 대한 가정을 명시하세요.
6.  단일 시장 재생이 작동한 뒤 실험을 확대하세요.

## 유용한 링크

### 확인할 사항

-   Limitless와 Opinion은 계획된 통합입니다.
-   공급업체 스키마와 파일 배치가 로더에 맞아야 합니다.
-   대기열 위치와 지연은 시뮬레이션 가정입니다.
-   테스트·실거래 실행기는 과거 재생과 다르며 다른 계정이 필요할 수 있습니다.

자세히 살펴보기

## 평가와 리뷰

편집부 평가

**3.5**5점 만점

사용자 리뷰 0건

PredictionToolkit 편집부

### prediction-market-backtesting에 대한 편집부 의견

공급업체 로더와 명시적 가정은 폭넓은 연구 도구를 제공합니다. 데이터 의존성, 구성 요소 라이선스와 미완성 거래소 경로 때문에 개발자 중심 평가가 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.

**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

데이터·재생 SDK와 비교하세요.

![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

기반 시뮬레이션·거래 프레임워크를 사용하세요.

![PMXT V1 및 V2 수집 구간을 보여 주는 공개 아카이브 색인](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-pmxt-archive-3819316fa056756b-400.webp>)

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데이터셋**3.5**편집부

공개 미러에서 과거 Polymarket 주문장 수집 파일을 내려받고 각 수집 시기의 범위를 살펴봅니다.

과거 캡처 소스를 비교하세요.

## prediction-market-backtesting 자주 묻는 질문

### Kalshi 백테스트를 바로 실행할 수 있나요?

아니요. README는 연구 기반과 실행 가능한 공개 경로를 구분합니다.

### 노트북을 지원하나요?

네. 노트북 실행기가 문서화되어 있습니다.

### 여러 시장이 자본을 공유할 수 있나요?

네. 공동 다중 시장 실행기를 지원합니다.

### 공급업체별 결과가 다른 이유는 무엇인가요?

수집 범위, 이벤트 순서, 깊이와 로더 가정이 다를 수 있습니다.

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