--- url: "https://predictiontoolkit.com/ru/tools/prediction-market-backtesting/" publisher: "PredictionToolkit" dateModified: "2026-11-02" --- [← Тестирование на истории]() SDK # prediction-market-backtesting: Повтор истории Polymarket и эксперименты портфеля prediction-market-backtesting — исследовательский проект Python и Rust для разработчиков на основе NautilusTrader. Он воспроизводит поддерживаемые данные поставщиков Polymarket и предоставляет запуск из блокнотов, общие портфели, оптимизацию и подробные графики. [**3,5**из 5Редакционная оценка]() [Мнение редакции]() [Открыть репозиторий prediction-market-backtesting]() github.com **Стоимость:** [Тарифы и расходы ↓]() [Скриншоты]() [Изучить альтернативы]() [Тестирование на истории]() [SDK и библиотеки]() ## Скриншоты и интерфейс Предпросмотр продукта1 / 2 Обзор исследовательской среды. ## Что 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. ## Клиенты и поддерживаемые операции - **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. ## Процессы разработки ### 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. ## Установка и настройка 1. Следуйте актуальной документации настройки и контрактов программ запуска. 2. Выберите поддерживаемого поставщика данных Polymarket. 3. Получите или найдите небольшой временной диапазон данных. 4. Запустите пример и изучите отчёт. 5. Задайте комиссии, задержку и допущения пассивных ордеров. 6. Расширяйте эксперимент после успешного воспроизведения одного рынка. ## 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 Редакционная оценка **3,5**из 5 0 отзывов пользователей Редакция PredictionToolkit ### Наше мнение о prediction-market-backtesting Загрузчики поставщиков и явные допущения дают содержательные исследовательские инструменты. Зависимости данных, лицензии компонентов и незавершённые пути площадок требуют оценки разработчика. **Критерии оценки:** Полезность для задачи, документированный охват, ясность настройки, прозрачность доступа и затрат. **Дата оценки:** 2026-10-01 **Изучена документация:** 2026-10-01 Оценка на основе документации. [Как мы оцениваем]() ### Отзывы пользователей 0 Когда число опубликованных отзывов достигнет 5, основная оценка станет пользовательской. **Поделитесь опытом первым** Конкретный пример поможет следующему посетителю выбрать подходящий инструмент. ## Похожие инструменты [Открыть категорию]() ![Установка Python и быстрый старт Strategy Marketlens]() ![Логотип Marketlens Python SDK]()[Marketlens Python SDK]() SDK**4,0**Редакционная Сравнивайте быстрые тесты на барах и подробное L2-воспроизведение, переиспользуя историю. - Язык Python Сравните SDK данных и воспроизведения. ![Объём адаптера Polymarket и вход в руководство NautilusTrader]() ![Логотип NautilusTrader]()[NautilusTrader]() SDK**4,0**Редакционная Получайте рыночные события, управляйте подписанными ордерами, сверкой и разрешением в одном движке. - Язык Python · Rust Используйте лежащую в основе среду симуляции и торговли. ![Публичный индекс архива с периодами записи PMXT V1 и V2]() ![Логотип pmxt archive]()[pmxt archive]() Набор данных**3,5**Редакционная Скачивайте ранние записи стаканов Polymarket с публичного зеркала и проверяйте покрытие каждого периода. Сравните источник исторических записей. ## 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. В этом профиле