PredictionToolkitЧто такое prediction-market-backtesting?
Выберите путь загрузки PMXT или Telonex и сохраните выбранные схему, локальную структуру файлов и временной диапазон. Кешированная и материализованная подготовка позволяет не получать данные повторно. Изменения стакана и тики сделок поступают в событийную симуляцию, где комиссии, задержка и место пассивного ордера в очереди остаются явными допущениями.
Публичное запускаемое воспроизведение истории сосредоточено на Polymarket. Код Kalshi — исследовательская основа и модель комиссий; Limitless и Opinion остаются планами. Отдельная тестовая среда BTC с текущими данными не является историческим запуском, а тестовые и реальные операции могут требовать других аккаунтов.
Кому подходит
- Повторно используемые исследования воспроизведения на Python.
- Сравнение параметров между рынками.
- Изучение допущений исполнения и отчётов.
Функции и охват
- NautilusTrader
Используйте лежащую в основе событийную среду симуляции.
- Воспроизведение стакана
Объединяйте поддерживаемые изменения стакана и тики сделок.
- Загрузчики поставщиков
Используйте документированные пути PMXT и Telonex.
- Кешированная подготовка
Повторно используйте локальные и материализованные данные.
- Общие портфели
Моделируйте несколько рынков с общими допущениями о капитале.
- Оптимизация параметров
Исследуйте параметры с помощью поддерживаемых алгоритмов выборки.
- Отчёты и графики
Изучайте капитал, просадку, исполнения, распределение, доходность и оценки.
- Тестовая среда BTC
Экспериментируйте отдельно с тестовым запуском на текущих данных.
Сценарии работы с prediction-market-backtesting
Воспроизвести эксперимент
Зафиксируйте поставщика, период, программу запуска и параметры; сохраняйте допущения исполнения вместе с результатами.
Сравнить параметры
Подготовьте кеш, запустите выборку и изучите необычные исполнения и просадки наряду с доходностью.
Проверить портфель
Используйте общий запуск для совместного моделирования распределения капитала между рынками.
Тарифы и полная стоимость
Публичный репозиторий содержит отдельные лицензионные примечания компонентов. Поставщики данных, вычисления и отдельно включаемые реальные операции имеют собственные расходы.
Начало работы
Перед началом: Limitless и Opinion являются запланированными интеграциями.
- Следуйте актуальной документации настройки и контрактов программ запуска.
- Выберите поддерживаемого поставщика данных Polymarket.
- Получите или найдите небольшой временной диапазон данных.
- Запустите пример и изучите отчёт.
- Задайте комиссии, задержку и допущения пассивных ордеров.
- Расширяйте эксперимент после успешного воспроизведения одного рынка.
Исследовательские компоненты Kalshi и модель комиссий не образуют публичный запускаемый исторический тест.
Полезные ссылки
Что проверить
- Limitless и Opinion являются запланированными интеграциями.
- Схема поставщика и структура файлов должны соответствовать загрузчику.
- Место в очереди и задержка являются допущениями симуляции.
- Тестовые и реальные программы запуска отличаются от исторического воспроизведения и могут требовать других аккаунтов.
Подробный взгляд
Оценки и отзывы
Отзывы пользователей 0
Когда число опубликованных отзывов достигнет 5, основная оценка станет пользовательской.
Конкретный пример поможет следующему посетителю выбрать подходящий инструмент.
Похожие инструменты
Открыть категорию
Сравнивайте быстрые тесты на барах и подробное L2-воспроизведение, переиспользуя историю.
- Язык Python
Получайте рыночные события, управляйте подписанными ордерами, сверкой и разрешением в одном движке.
- Язык Python · Rust
Скачивайте ранние записи стаканов Polymarket с публичного зеркала и проверяйте покрытие каждого периода.
Частые вопросы о prediction-market-backtesting
Можно сразу запустить исторический тест Kalshi?
Нет. README отделяет исследовательскую основу от публичного запускаемого пути.
Поддерживаются блокноты?
Да. Запуск из блокнотов документирован.
Рынки могут делить капитал?
Да. Поддерживаются общие программы запуска нескольких рынков.
Почему результаты поставщиков могут различаться?
Различаются покрытие, порядок событий, глубина и допущения загрузчиков.