Reseña de FinFeedAPI: API de datos de mercados de predicción multi-exchange

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Imagina que quieres seguir cómo el mercado valora un único evento económico en Kalshi, Polymarket y ForecastEx. Sobre el papel, suena como un panel sencillo. En la práctica, implica tres API diferentes, tres formas de identificar el mismo mercado y tres formatos de respuesta que conciliar antes de poder dibujar un solo gráfico.

Ese problema crece con cada nueva plataforma. Los mercados de predicción ahora abarcan exchanges regulados de EE. UU., protocolos en cadena, comunidades de dinero ficticio y contratos de eventos de plataformas cripto establecidas, y ninguno comparte un modelo de datos común.

Esta es la brecha que FinFeedAPI está diseñada para cubrir. Su API de mercados de predicción reúne nueve plataformas bajo un único esquema estandarizado, para que los desarrolladores puedan consultar mercados, operaciones, libros de órdenes e historial de la misma forma, sin importar de dónde vengan los datos.

Para los desarrolladores, ese crecimiento viene con una verdad incómoda. Cada plataforma expone su propia API, sus propios identificadores de mercado, sus propias convenciones de nombres y su propia idea de cómo es un "mercado". ¿Quieres un panel que siga el mismo evento en tres plataformas? Ahora mantienes tres integraciones, tres modelos de datos y tres conjuntos de casos límite.

Ese es exactamente el problema que FinFeedAPI intenta resolver.

En esta reseña, repasaré qué cubre la API de mercados de predicción de FinFeedAPI, qué datos obtienes realmente, cómo se ven los endpoints en la práctica, cuánto cuesta y en qué se queda corta, para que puedas decidir si encaja en tu stack.

TL;DR

¿Qué es FinFeedAPI?

FinFeedAPI es un proveedor de datos financieros creado por API Bricks, la misma empresa detrás de CoinAPI. Junto con sus API de acciones, divisas y SEC, ofrece una API de mercados de predicción que te da acceso estandarizado a datos de mercado de nueve plataformas de mercados de predicción mediante una sola integración.

La idea es sencilla: en lugar de aprender nueve API, aprendes una. Los ID de mercado, los resultados, las marcas de tiempo y las estructuras de respuesta siguen el mismo esquema sin importar de qué plataforma provengan los datos.

Algunos detalles de ingeniería me llamaron la atención al revisar la documentación:

• Modelo de datos unificado en todas las plataformas compatibles
• ID de mercado estandarizados que incluyen el resultado, por ejemplo ..._YES y ..._NO
• Marcas de tiempo ISO 8601 UTC en todos los endpoints
• Precisión numérica consistente, de hasta 19 dígitos con 9 decimales
• Cuatro formas de acceso: REST, JSON-RPC, un servidor MCP alojado y archivos planos

Algo que conviene aclarar desde el principio: FinFeedAPI es una capa de datos de mercado de solo lectura. No coloca órdenes. Si tu producto necesita ejecución, seguirás usando la API nativa de cada plataforma para esa parte.

Plataformas de mercados de predicción compatibles

Actualmente, FinFeedAPI cubre nueve plataformas, que abarcan exchanges regulados, protocolos descentralizados, mercados de resultados en cadena y una comunidad de dinero ficticio.

La combinación es lo que hace esto interesante. Comparar cómo una plataforma regulada, una nativa de cripto y una multitud de dinero ficticio valoran el mismo evento es donde la investigación entre plataformas se vuelve valiosa. También es donde un esquema normalizado ahorra más tiempo.

¿A qué datos puedes acceder?

Aquí es donde FinFeedAPI se gana su lugar. La mayoría de las herramientas de mercados de predicción se detienen en el último precio. FinFeedAPI expone el mercado completo, desde el descubrimiento hasta la profundidad del libro de órdenes y el historial.

Todos los endpoints REST se encuentran bajo https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1.

Algunas cosas que conviene saber:

• El descubrimiento es en dos pasos. El endpoint /active solo devuelve ID, porque se deriva de cotizaciones y operaciones recientes. Para obtener todos los detalles, llama a /history o al endpoint de mercado individual.
• Los periodos OHLCV van desde segundos hasta años, y las velas históricas se devuelven en orden temporal ascendente, que es lo que quieres para backtesting.
• Los datos históricos del libro de órdenes son a nivel de evento, no solo instantáneas. Eso abre la puerta a la reproducción de mercado y la investigación de liquidez.
• Los datos de ciclo de vida y resolución cubren estados abiertos, cerrados, resueltos y suspendidos, con información de resolución donde la plataforma de origen la admite.

Primeros pasos: tus primeras solicitudes

El registro es rápido. Creas una cuenta gratuita, generas una clave de API desde la consola y empiezas con créditos gratis.

Para REST y JSON-RPC, pasas la clave en el encabezado Authorization. La documentación también acepta X-APIKey, X-APIBricks-Key y X-CoinAPI-Key.

1. Lista los exchanges compatibles

Empieza aquí para obtener los valores exactos de exchange_id que usarás en todo lo demás.

curl -X GET "<https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/exchanges>" \
  -H "Authorization: YOUR_API_KEY"

2. Descubre mercados activos

curl -X GET "<https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/markets/POLYMARKET/active?limit=10>" \
  -H "Authorization: YOUR_API_KEY"

Esto devuelve una lista simple de ID de mercado, cada uno con su resultado incorporado:

[
  "WILL-TRUMP-SELL-10K-25K-GOLD-CARDS-IN-2025_YES",
  "WILL-TRUMP-SELL-10K-25K-GOLD-CARDS-IN-2025_NO",
  "NFL-PIT-CAR-2025-08-21-SPREAD-AWAY-5PT5_YES"
]

3. Obtén la última operación y cotización

curl -X GET \
  "<https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/activity/POLYMARKET/WILL-TRUMP-SELL-10K-25K-GOLD-CARDS-IN-2025_YES/current>" \
  -H "Authorization: YOUR_API_KEY"

La respuesta te da la última operación junto con el último bid y ask para ese resultado.

4. Extrae OHLCV histórico en Python

Esta es la llamada a la que recurriría primero al crear un gráfico de probabilidad o un backtest.

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE = "<https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1>"
headers = {"Authorization": API_KEY}

market_id = "WILL-TRUMP-SELL-10K-25K-GOLD-CARDS-IN-2025_YES"

resp = requests.get(
    f"{BASE}/ohlcv/POLYMARKET/{market_id}/history",
    headers=headers,
    params={"period_id": "1DAY", "limit": 30},
)
resp.raise_for_status()

for candle in resp.json():
    print(candle["time_period_start"], candle["price_close"], candle["volume_traded"])

Cada vela incluye time_period_start, time_period_end, price_open, price_high, price_low, price_close, volume_traded y trades_count. Llama a /ohlcv/periods para ver todos los period_id compatibles.

5. Consulta la profundidad del libro de órdenes

curl -X GET \
  "<https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/orderbook/POLYMARKET/WILL-TRUMP-SELL-10K-25K-GOLD-CARDS-IN-2025_YES/current>" \
  -H "Authorization: YOUR_API_KEY"

La instantánea devuelve exchange_id, market_id, time_exchange, time_coinapi, además de los arrays bids y asks. Eso es suficiente para calcular spreads y desequilibrio en la parte superior del libro.

Si prefieres no escribir HTTP sin procesar, API Bricks publica SDK oficiales (Python, Node.js, Go, C# y otros) en su repositorio de SDK en GitHub.

Más allá de REST: MCP, JSON-RPC y archivos planos

Cada interfaz expone los mismos conjuntos de datos estandarizados. Tú eliges la que se adapte a tu arquitectura.

El servidor MCP es lo más destacado

Desde mi perspectiva, esta es la parte más visionaria del producto. En lugar de enseñarle a un agente tu documentación de API, lo apuntas a un endpoint MCP alojado y él descubre las herramientas por sí mismo.

La configuración son unas pocas líneas en Cursor, Claude Desktop o cualquier cliente compatible con MCP:

{
  "mcpServers": {
    "FinFeedAPI-Prediction-Markets": {
      "url": "<https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/mcp>",
      "headers": {
        "X-APIKey": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

Actualmente, el servidor expone herramientas para:

• Descubrimiento de exchanges: exchanges_list, exchanges_get
• Descubrimiento de mercados: markets_get_active, markets_get_history
• Actividad en vivo: activity_get_current, activity_get_latest
• Operaciones y cotizaciones históricas: activity_get_trades_history, activity_get_quotes_history
• OHLCV: ohlcv_list_periods, ohlcv_get_latest_market, ohlcv_get_history_market, ohlcv_get_history_exchange
• Libros de órdenes: orderbook_get_current, orderbook_get_history

Eso significa que puedes pedirle a un agente algo como "encuentra los mercados de Kalshi más activos y muéstrame cómo se movieron sus probabilidades esta semana" y puede encadenar por su cuenta llamadas de descubrimiento, actividad y OHLCV.

Una nota si configuras una conexión MCP de FinFeedAPI más antigua: el endpoint pasó de /sse a /mcp, así que las configuraciones antiguas deben actualizarse.

Archivos planos para historial pesado

Para investigación a gran escala, extraer años de datos mediante llamadas REST paginadas es lento. Los archivos planos te dan operaciones, cotizaciones, libros de órdenes y OHLCV de forma masiva a través de una API compatible con S3, para que puedas usar las herramientas y SDK de S3 que ya conoces.

Precios

FinFeedAPI usa precios basados en el uso y en créditos. Empiezas con créditos gratis y luego pagas por solicitud.

En Pago por uso, las primeras 1000 solicitudes por día cuestan $5 por cada 1000, y todo lo que supere las 1000 por día baja a $1 por cada 1000. Los planes comprometidos reducen esa tarifa.

Los planes comprometidos no reducen lo que usas. Te dan más créditos por el mismo gasto, y una vez que se agotan esos créditos, el uso adicional se factura a la tarifa de Pago por uso. También hay facturación anual disponible.

Mi opinión: para prototipos e investigación, Pago por uso está bien. Si consultas muchos mercados cada pocos segundos, calcula primero los números. FinFeedAPI publica casos de uso de precios para paneles, monitoreo de libros de órdenes y rellenos históricos OHLCV que hacen que estimar sea mucho más fácil.

Dónde se queda corta FinFeedAPI

Ninguna API es perfecta, y una reseña que omite las desventajas no sirve de mucho. Esto es lo que debes tener en cuenta:

• Sin ejecución de órdenes. Es solo una capa de datos. Los bots de trading aún necesitan las API nativas de las plataformas para colocar órdenes.
• Sin stream WebSocket para mercados de predicción. Los datos actuales llegan mediante llamadas de solicitud-respuesta, así que "en vivo" significa polling. Para estrategias sensibles a la latencia, eso es una restricción real, y el polling frecuente aumenta tu factura.
• Las primeras 1000 solicitudes diarias son las más caras. A $5 por cada 1000 frente a $1 por cada 1000 después, los proyectos muy pequeños pagan una tarifa efectiva más alta que los que tienen mucho tráfico.
• Los datos de resolución dependen de la fuente. Los detalles del ciclo de vida y la resolución son tan completos como lo que expone cada plataforma.
• La normalización es un compromiso. Un esquema unificado es el objetivo, pero si dependes de un campo único de una plataforma, revisa las muestras de datos antes de comprometerte.

Ninguna de estas es un impedimento para casos de uso de analítica, investigación o IA. Importan más si estás construyendo un sistema de trading de alta frecuencia.

¿Quién debería usar FinFeedAPI?

Puntos fuertes

• Nueve plataformas de mercados de predicción tras un solo esquema
• Ciclo de vida completo del mercado: descubrimiento, operaciones, cotizaciones, libros de órdenes, OHLCV, historial
• Datos históricos del libro de órdenes a nivel de evento para reproducción
• Servidor MCP alojado que funciona con Cursor y Claude Desktop
• Archivos planos masivos para investigación y machine learning
• Precios basados en uso con créditos gratis para empezar

Ideal para

• Paneles multiplataforma que comparan probabilidades entre plataformas
• Investigadores y analistas cuantitativos que hacen backtesting de estrategias de mercados de predicción
• Equipos de pronóstico y ML que necesitan OHLCV histórico limpio
• Analítica de liquidez basada en la profundidad del libro de órdenes y los spreads
• Equipos de IA que crean agentes que razonan sobre eventos del mundo real
• Investigación académica y económica sobre cómo las multitudes valoran los resultados

Probablemente no para

• Bots que necesitan colocar órdenes
• Estrategias que necesitan un stream push de subsegundo

Reflexiones finales

Los mercados de predicción crecen más rápido de lo que la mayoría de los equipos puede integrarlos. Cada nueva plataforma trae nuevos identificadores, nuevos formatos y nuevo trabajo de mantenimiento.

FinFeedAPI no intenta ser un exchange. Se centra en una sola tarea: convertir nueve plataformas fragmentadas en una capa de datos consistente. Mercados, operaciones, cotizaciones, libros de órdenes, OHLCV e historial profundo vuelven todos con la misma forma, a través de REST, JSON-RPC, MCP o archivos planos.

Ten en cuenta desde el principio que es de solo lectura y de solicitud-respuesta, y encaja en una amplia variedad de productos, desde paneles de pronóstico hasta agentes de investigación con IA.

Nueve plataformas. Un esquema. Una clave de API. Menos fontanería, más construcción.

Sitio web: finfeedapi.com/products/prediction-markets-api

Documentación de la API: Documentación de la API REST de mercados de predicción

Los mercados de predicción crecen más rápido de lo que la mayoría de los equipos puede integrarlos. Cada nueva plataforma trae nuevos identificadores, nuevos formatos y nuevo trabajo de mantenimiento.

FinFeedAPI no intenta ser un exchange. Se centra en una sola tarea: convertir nueve plataformas fragmentadas en una capa de datos consistente. Mercados, operaciones, cotizaciones, libros de órdenes, OHLCV e historial profundo vuelven todos con la misma forma, a través de REST, JSON-RPC, MCP o archivos planos.

Ten en cuenta desde el principio que es de solo lectura y de solicitud-respuesta, y encaja en una amplia variedad de productos, desde paneles de pronóstico hasta agentes de investigación con IA.

Nueve plataformas. Un esquema. Una clave de API. Menos fontanería, más construcción.

Sitio web: finfeedapi.com/products/prediction-markets-api

Documentación de la API: Documentación de la API REST de mercados de predicción