Ulasan FinFeedAPI: API Data Pasar Prediksi Multi-Bursa

Bayangkan Anda ingin melacak bagaimana harga pasar untuk satu peristiwa ekonomi di Kalshi, Polymarket, dan ForecastEx. Di atas kertas, itu terdengar seperti dasbor sederhana. Dalam praktiknya, itu berarti tiga API berbeda, tiga cara mengidentifikasi pasar yang sama, dan tiga format respons yang harus direkonsiliasi sebelum Anda dapat menggambar satu grafik.

Masalah itu tumbuh dengan setiap bursa baru. Pasar prediksi kini mencakup bursa AS yang diregulasi, protokol on-chain, komunitas uang mainan, dan kontrak peristiwa dari platform kripto mapan, dan tidak ada yang berbagi model data yang sama.

Inilah celah yang FinFeedAPI dibangun untuk mengisi. Prediction Markets API-nya menyatukan sembilan bursa di bawah satu skema terstandardisasi, sehingga pengembang dapat menanyakan pasar, perdagangan, buku order, dan riwayat dengan cara yang sama, terlepas dari mana datanya berasal.

Bagi pengembang, pertumbuhan itu datang dengan kenyataan yang berantakan. Setiap bursa mengekspos API-nya sendiri, pengenal pasarnya sendiri, konvensi penamaannya sendiri, dan gagasannya sendiri tentang seperti apa "pasar" itu. Ingin dasbor yang melacak peristiwa yang sama di tiga platform? Sekarang Anda memelihara tiga integrasi, tiga model data, dan tiga set kasus tepi.

Itulah tepatnya masalah yang coba dipecahkan oleh FinFeedAPI.

Dalam ulasan ini, saya akan membahas apa yang dicakup Prediction Markets API FinFeedAPI, data apa yang sebenarnya Anda dapatkan, seperti apa endpoint-nya dalam praktik, berapa biayanya, dan di mana ia kurang, sehingga Anda dapat memutuskan apakah cocok dengan stack Anda.

TL;DR

Apa Itu FinFeedAPI?

FinFeedAPI adalah penyedia data keuangan yang dibangun oleh API Bricks, perusahaan yang sama di balik CoinAPI. Selain API Stock, Currencies, dan SEC-nya, ia menawarkan Prediction Markets API yang memberi Anda akses terstandardisasi ke data pasar dari sembilan bursa pasar prediksi melalui satu integrasi.

Idenya sederhana: alih-alih mempelajari sembilan API, Anda mempelajari satu. ID pasar, hasil, stempel waktu, dan struktur respons mengikuti skema yang sama tidak peduli dari bursa mana data itu berasal.

Beberapa detail teknis menonjol bagi saya saat menelusuri dokumentasi:

• Model data terpadu di setiap bursa yang didukung
• ID pasar terstandardisasi yang menyertakan hasil, misalnya ..._YES dan ..._NO
• Stempel waktu ISO 8601 UTC di setiap endpoint
• Presisi numerik yang konsisten, hingga 19 digit dengan 9 tempat desimal
• Empat cara akses: REST, JSON-RPC, server MCP yang dihosting, dan Flat Files

Satu hal yang perlu diperjelas sejak awal: FinFeedAPI adalah lapisan data pasar hanya-baca. Ia tidak memasang order. Jika produk Anda memerlukan eksekusi, Anda tetap akan menggunakan API native masing-masing bursa untuk bagian itu.

Platform Pasar Prediksi yang Didukung

FinFeedAPI saat ini mencakup sembilan bursa, yang mencakup bursa teregulasi, protokol terdesentralisasi, pasar hasil on-chain, dan komunitas uang mainan.

Campurannya inilah yang membuat ini menarik. Membandingkan bagaimana bursa teregulasi, bursa native kripto, dan kerumunan uang mainan memberi harga pada peristiwa yang sama adalah tempat riset lintas bursa menjadi berharga. Di sinilah juga skema yang dinormalisasi menghemat paling banyak waktu.

Data Apa yang Dapat Anda Akses?

Di sinilah FinFeedAPI membuktikan nilainya. Sebagian besar alat pasar prediksi berhenti pada harga terbaru. FinFeedAPI mengekspos seluruh pasar, dari penemuan hingga kedalaman buku order dan riwayat.

Semua endpoint REST berada di bawah https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1.

Beberapa hal yang perlu diketahui:

• Penemuan dilakukan dua langkah. Endpoint /active hanya mengembalikan ID, karena diturunkan dari kuotasi dan perdagangan terbaru. Anda memanggil /history atau endpoint pasar tunggal untuk detail lengkap.
• Periode OHLCV berkisar dari detik hingga tahun, dan candle historis dikembalikan dalam urutan waktu menaik, yang Anda inginkan untuk backtesting.
• Data buku order historis bersifat level-peristiwa, bukan sekadar snapshot. Itu membuka jalan untuk replay pasar dan riset likuiditas.
• Data siklus hidup dan penyelesaian mencakup status open, closed, resolved, dan suspended, dengan informasi penyelesaian di mana bursa sumber mendukungnya.

Memulai: Permintaan Pertama Anda

Orientasi awal cepat. Anda membuat akun gratis, menghasilkan kunci API dari konsol, dan Anda mulai dengan kredit gratis.

Untuk REST dan JSON-RPC, Anda meneruskan kunci di header Authorization. Dokumentasi juga menerima X-APIKey, X-APIBricks-Key, dan X-CoinAPI-Key.

1. Cantumkan bursa yang didukung

Mulai di sini untuk mendapatkan nilai exchange_id persis yang akan Anda gunakan di tempat lain.

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

2. Temukan pasar aktif

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

Ini mengembalikan daftar biasa ID pasar, masing-masing dengan hasilnya sudah menyatu:

[
  "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. Dapatkan perdagangan dan kuotasi terbaru

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"

Responsnya memberi Anda perdagangan terbaru bersama bid dan ask terbaru untuk hasil tersebut.

4. Tarik OHLCV historis dengan Python

Ini adalah panggilan yang pertama saya gunakan saat membangun grafik probabilitas atau 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"])

Setiap candle mencakup time_period_start, time_period_end, price_open, price_high, price_low, price_close, volume_traded, dan trades_count. Panggil /ohlcv/periods untuk melihat setiap period_id yang didukung.

5. Periksa kedalaman buku order

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"

Snapshot mengembalikan exchange_id, market_id, time_exchange, time_coinapi, plus array bids dan asks. Itu cukup untuk menghitung spread dan ketidakseimbangan top-of-book.

Jika Anda lebih suka tidak menulis HTTP mentah, API Bricks menerbitkan SDK resmi (Python, Node.js, Go, C#, dan lainnya) di repositori SDK GitHub-nya.

Di Luar REST: MCP, JSON-RPC, dan Flat Files

Setiap antarmuka mengekspos kumpulan data terstandardisasi yang sama. Anda memilih yang sesuai dengan arsitektur Anda.

Server MCP adalah yang menonjol

Dari perspektif saya, ini adalah bagian produk yang paling berorientasi masa depan. Alih-alih mengajari agen dokumentasi API Anda, Anda mengarahkannya ke endpoint MCP yang dihosting dan ia menemukan alatnya sendiri.

Penyiapannya beberapa baris konfigurasi di Cursor, Claude Desktop, atau klien apa pun yang mendukung MCP:

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

Server saat ini mengekspos alat untuk:

• Penemuan bursa: exchanges_list, exchanges_get
• Penemuan pasar: markets_get_active, markets_get_history
• Aktivitas langsung: activity_get_current, activity_get_latest
• Perdagangan dan kuotasi historis: activity_get_trades_history, activity_get_quotes_history
• OHLCV: ohlcv_list_periods, ohlcv_get_latest_market, ohlcv_get_history_market, ohlcv_get_history_exchange
• Buku order: orderbook_get_current, orderbook_get_history

Artinya, Anda dapat meminta agen sesuatu seperti "temukan pasar Kalshi paling aktif dan tunjukkan bagaimana odds-nya bergerak minggu ini" dan agen dapat merangkai panggilan penemuan, aktivitas, dan OHLCV sendiri.

Satu catatan jika Anda menyiapkan koneksi MCP FinFeedAPI yang lebih lama: endpoint berpindah dari /sse ke /mcp, jadi konfigurasi lama perlu diperbarui.

Flat Files untuk riwayat berat

Untuk riset skala besar, menarik data bertahun-tahun melalui panggilan REST berpaginasi itu lambat. Flat Files memberi Anda perdagangan, kuotasi, buku order, dan OHLCV massal melalui API yang kompatibel dengan S3, sehingga Anda dapat menggunakan alat dan SDK S3 yang sudah Anda kenal.

Harga

FinFeedAPI menggunakan harga berbasis kredit dan berbasis penggunaan. Anda mulai dengan kredit gratis, lalu membayar per permintaan.

Pada Pay As You Go, 1.000 permintaan pertama per hari berbiaya $5 per 1.000, dan apa pun di luar 1.000 per hari turun menjadi $1 per 1.000. Paket komitmen menurunkan tarif itu.

Paket komitmen tidak mengurangi apa yang Anda gunakan. Paket ini memberi Anda lebih banyak kredit untuk pengeluaran yang sama, dan setelah kredit itu habis, penggunaan tambahan ditagih pada tarif Pay As You Go. Penagihan tahunan juga tersedia.

Pendapat saya: untuk prototipe dan riset, Pay As You Go sudah cukup. Jika Anda melakukan polling banyak pasar setiap beberapa detik, hitung angkanya terlebih dahulu. FinFeedAPI menerbitkan use case harga untuk dasbor, pemantauan buku order, dan backfill OHLCV yang membuat estimasi jauh lebih mudah.

Di Mana FinFeedAPI Kurang

Tidak ada API yang sempurna, dan ulasan yang melewatkan trade-off tidak banyak berguna. Berikut yang perlu diingat:

• Tidak ada eksekusi order. Ini hanya lapisan data. Bot trading tetap memerlukan API native bursa untuk memasang order.
• Tidak ada stream WebSocket untuk pasar prediksi. Data saat ini datang melalui panggilan request-response, jadi "live" berarti polling. Untuk strategi yang sensitif terhadap latensi, itu kendala nyata, dan polling yang sering menambah tagihan Anda.
• 1.000 permintaan harian pertama adalah yang paling mahal. Pada $5 per 1.000 versus $1 per 1.000 setelahnya, proyek yang sangat kecil membayar tarif efektif lebih tinggi daripada proyek yang sibuk.
• Data penyelesaian bergantung pada sumbernya. Detail siklus hidup dan penyelesaian hanya selengkap apa yang diekspos setiap bursa.
• Normalisasi adalah trade-off. Skema terpadu adalah intinya, tetapi jika Anda mengandalkan bidang yang unik untuk satu bursa, periksa sampel data sebelum berkomitmen.

Tidak ada dari ini yang menjadi penghalang untuk analitik, riset, atau use case AI. Ini paling penting jika Anda membangun sistem trading frekuensi tinggi.

Siapa yang Harus Menggunakan FinFeedAPI?

Kelebihan

• Sembilan bursa pasar prediksi di balik satu skema
• Siklus hidup pasar lengkap: penemuan, perdagangan, kuotasi, buku order, OHLCV, riwayat
• Data buku order historis level-peristiwa untuk replay
• Server MCP yang dihosting yang berfungsi dengan Cursor dan Claude Desktop
• Flat Files massal untuk riset dan machine learning
• Harga berbasis penggunaan dengan kredit gratis untuk memulai

Paling Cocok Untuk

• Dasbor multi-bursa yang membandingkan odds lintas bursa
• Peneliti kuantitatif dan analis yang melakukan backtesting strategi pasar prediksi
• Tim peramalan dan ML yang memerlukan OHLCV historis yang bersih
• Analitik likuiditas yang dibangun di atas kedalaman buku order dan spread
• Tim AI yang membangun agen yang menalar peristiwa dunia nyata
• Riset akademik dan ekonomi tentang bagaimana orang banyak memberi harga pada hasil

Mungkin Tidak Cocok Untuk

• Bot yang perlu memasang order
• Strategi yang memerlukan stream push-based sub-detik

Pemikiran Akhir

Pasar prediksi tumbuh lebih cepat daripada kemampuan sebagian besar tim mengintegrasikannya. Setiap bursa baru membawa pengenal baru, format baru, dan pekerjaan pemeliharaan baru.

FinFeedAPI tidak mencoba menjadi bursa. Ia berfokus pada satu pekerjaan: mengubah sembilan bursa yang terfragmentasi menjadi satu lapisan data yang konsisten. Pasar, perdagangan, kuotasi, buku order, OHLCV, dan riwayat mendalam semuanya kembali dalam bentuk yang sama, melalui REST, JSON-RPC, MCP, atau Flat Files.

Masuklah dengan mengetahui bahwa ini hanya-baca dan request-response, dan ini cocok untuk berbagai produk, dari dasbor peramalan hingga agen riset AI.

Sembilan bursa. Satu skema. Satu kunci API. Lebih sedikit plumbing, lebih banyak membangun.

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

Dokumentasi API: Dokumentasi REST API Prediction Markets

Pasar prediksi tumbuh lebih cepat daripada kemampuan sebagian besar tim mengintegrasikannya. Setiap bursa baru membawa pengenal baru, format baru, dan pekerjaan pemeliharaan baru.

FinFeedAPI tidak mencoba menjadi bursa. Ia berfokus pada satu pekerjaan: mengubah sembilan bursa yang terfragmentasi menjadi satu lapisan data yang konsisten. Pasar, perdagangan, kuotasi, buku order, OHLCV, dan riwayat mendalam semuanya kembali dalam bentuk yang sama, melalui REST, JSON-RPC, MCP, atau Flat Files.

Masuklah dengan mengetahui bahwa ini hanya-baca dan request-response, dan ini cocok untuk berbagai produk, dari dasbor peramalan hingga agen riset AI.

Sembilan bursa. Satu skema. Satu kunci API. Lebih sedikit plumbing, lebih banyak membangun.

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

Dokumentasi API: Dokumentasi REST API Prediction Markets