FinFeedAPIレビュー：マルチ取引所対応の予測市場データAPI

単一の経済イベントを、Kalshi、Polymarket、ForecastEx をまたいで市場がどう価格付けするかを追跡したいと想像してみよう。机上では、それは単純なダッシュボードのように思える。実際には、3つの異なるAPI、同じ市場を識別する3つの方法、そして1つのチャートを描く前に突き合わせる必要がある3つのレスポンス形式を意味する。

その問題は、新しい会場が増えるたびに大きくなる。予測市場は今や、規制された米国の取引所、オンチェーンプロトコル、遊戯用マネーのコミュニティ、既存の暗号資産プラットフォームのイベントコントラクトにまたがっており、それらのどれも共通のデータモデルを共有していない。

これはFinFeedAPIが埋めるために作られたギャップだ。そのPrediction Markets APIは9つの取引所を1つの標準化されたスキーマの下にまとめ、データの出所に関係なく、開発者が市場、取引、注文板、履歴を同じ方法でクエリできるようにする。

開発者にとって、その成長には厄介な現実が伴う。各会場は独自のAPI、独自の市場識別子、独自の命名規則、そして「market」がそもそもどのようなものかについての独自の考え方を公開している。3つのプラットフォームで同じイベントを追跡するダッシュボードが欲しい？その場合、3つの統合、3つのデータモデル、3セットのエッジケースを維持することになる。

まさにそれがFinFeedAPIが解決しようとしている問題だ。

このレビューでは、FinFeedAPIのPrediction Markets APIが何をカバーし、実際にどのようなデータが得られ、エンドポイントが実際にどのような形で、コストがいくらで、どこが不十分なのかを見ていく。そうすれば、自分のスタックに合うかどうかを判断できる。

要約


プロバイダー	API BricksによるFinFeedAPI（CoinAPIの開発元でもある）
対応取引所	9つの予測市場会場
データ	市場とメタデータ、取引、気配値、注文板、OHLCV、履歴フラットファイル
アクセス	REST、JSON-RPC、ホスト型MCPサーバー、Flat Files（S3）
モード	読み取り専用の市場データ、リクエスト・レスポンス（WebSocketストリームなし）
料金	開始時に無料クレジット、その後は1,000リクエストあたり$1からの従量課金
最適な用途	取引所横断ダッシュボード、リサーチ、バックテスト、AIエージェント

FinFeedAPIとは？

FinFeedAPIは、API Bricksが構築した金融データプロバイダーであり、CoinAPIの開発元でもある。Stock、Currencies、SEC APIに加えて、9つの予測市場取引所の市場データへの標準化されたアクセスを1つの統合で提供するPrediction Markets APIを提供している。

考え方は単純だ。9つのAPIを学ぶ代わりに、1つを学べばよい。市場ID、結果、タイムスタンプ、レスポンス構造は、データがどの取引所から来たかに関係なく同じスキーマに従う。

ドキュメントを読んでいて、いくつかのエンジニアリング上の詳細が目に留まった：

対応するすべての取引所にわたる統一されたデータモデル
結果を含む標準化された市場ID。たとえば ..._YES と ..._NO
すべてのエンドポイントにおけるISO 8601 UTCタイムスタンプ
最大19桁、小数点以下9桁までの一貫した数値精度
4つの入口：REST、JSON-RPC、ホスト型MCPサーバー、Flat Files

最初に明確にしておくべきこと：FinFeedAPIは読み取り専用の市場データレイヤーだ。注文は出さない。製品に執行が必要なら、その部分には引き続き各取引所のネイティブAPIを使うことになる。

対応する予測市場プラットフォーム

FinFeedAPIは現在9つの会場をカバーしており、規制された取引所、分散型プロトコル、オンチェーンの結果市場、遊戯用マネーのコミュニティにまたがっている。

プラットフォーム	種類	カバー内容
Polymarket	分散型	政治、経済、暗号資産、スポーツ、世界のイベント
Kalshi	規制対象（CFTC）	経済指標、選挙、天気、スポーツなどに関する米国のイベントコントラクト
ForecastEx	規制対象（CFTC）	経済的・金融的結果を含む米国のイベントコントラクト
Gemini Prediction Markets	規制対象	スポーツ、暗号資産、経済、政治、その他のトピックに関するイベントコントラクト
Crypto.com Prediction Markets	規制対象	Crypto.comの予測市場プラットフォームにおけるイベントベースのコントラクト
Myriad	分散型	暗号資産、時事問題、その他の結果
Pascal	分散型	Solana上に構築されたノンカストディアル予測市場
Hyperliquid Outcome Markets (HIP-4)	オンチェーンの結果市場	Hyperliquidのネイティブインフラストラクチャ上のバイナリおよびマルチ結果イベントコントラクト
Manifold Markets	ソーシャル、遊戯用マネー	幅広いトピックに関するコミュニティ主導の市場

この組み合わせが面白さの理由だ。規制された会場、暗号資産ネイティブの会場、遊戯用マネーの群衆が同じイベントをどのように価格付けするかを比較することに、取引所横断リサーチの価値がある。また、正規化されたスキーマが最も時間を節約する場面でもある。

どのようなデータにアクセスできるか？

ここがFinFeedAPIの本領だ。ほとんどの予測市場ツールは最新価格で止まる。FinFeedAPIは、発見から注文板の深度、履歴に至るまで市場全体を公開する。

すべてのRESTエンドポイントは https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1 の下にある。

データセット	エンドポイント	得られるもの
取引所	`GET /exchanges` と `/exchanges/{exchange_id}`	対応会場、取引所ID、説明、ウェブサイト
アクティブ市場	`GET /markets/{exchange_id}/active`	現在アクティブな市場IDの簡潔なリスト
市場一覧	`GET /markets/{exchange_id}/history`	カーソルベースのページネーションを備えた完全な市場レコード：タイトル、説明、結果、価格、ステータス
単一市場	`GET /markets/{exchange_id}/{market_id}`	1つの市場のメタデータ
現在のアクティビティ	`GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/current`	最新取引と最新のビッド・アスク
最近のアクティビティ	`GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/latest`	最近の取引と気配値の更新
履歴取引と気配値	`GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/history/trades` と `/history/quotes`	フラットファイルから提供される履歴レコード
現在の注文板	`GET /orderbook/{exchange_id}/{market_id}/current`	市場の結果に対するビッドとアスク
履歴注文板	`GET /orderbook/{exchange_id}/{market_id}/history`	板再構築のための生の指値注文イベント（追加、更新、削除）
OHLCV	`GET /ohlcv/periods`、`/ohlcv/{exchange_id}/{market_id}/history`、`/latest`、`/ohlcv/{exchange_id}/history`	始値、高値、安値、終値、出来高、取引回数を含むローソク足

知っておく価値のある点がいくつかある：

発見は2段階だ。 /active エンドポイントはIDのみを返す。最近の気配値と取引から導出されるためだ。完全な詳細には /history または単一市場エンドポイントを呼び出す。
OHLCVの期間は秒から年まであり、履歴ローソク足は昇順の時系列で返る。これはバックテストに望ましいものだ。
履歴注文板データはイベントレベルであり、単なるスナップショットではない。これにより市場リプレイや流動性リサーチへの扉が開く。
ライフサイクルと解決データは、オープン、クローズ、解決済み、停止のステータスをカバーし、ソース取引所が対応している場合は解決情報も含む。

はじめに：最初のリクエスト

オンボーディングは迅速だ。無料アカウントを作成し、コンソールからAPIキーを生成すると、無料クレジットで開始できる。

RESTとJSON-RPCでは、キーを Authorization ヘッダーで渡す。ドキュメントでは X-APIKey、X-APIBricks-Key、X-CoinAPI-Key も受け付ける。

1. 対応取引所を一覧表示する

ここから始めて、他のすべてで使用する正確な exchange_id 値を取得する。

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

2. アクティブ市場を発見する

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

これは市場IDの単純なリストを返し、それぞれに結果が組み込まれている：

[
  "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. 最新の取引と気配値を取得する

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"

レスポンスは、その結果に対する最新のビッドとアスクとともに最新の取引を返す。

4. Pythonで履歴OHLCVを取得する

確率チャートやバックテストを構築するとき、私が最初に手を伸ばす呼び出しだ。

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"])

各ローソク足には time_period_start、time_period_end、price_open、price_high、price_low、price_close、volume_traded、trades_count が含まれる。対応するすべての period_id を確認するには /ohlcv/periods を呼び出す。

5. 注文板の深度を確認する

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"

スナップショットは exchange_id、market_id、time_exchange、time_coinapi、さらに bids と asks 配列を返す。スプレッドと板先頭の不均衡を計算するには十分だ。

生のHTTPを書きたくない場合、API Bricksは公式SDK（Python、Node.js、Go、C#など）を GitHub SDKリポジトリで公開している。

RESTの先へ：MCP、JSON-RPC、Flat Files

すべてのインターフェースは同じ標準化されたデータセットを公開する。アーキテクチャに合うものを選べばよい。

インターフェース	認証ヘッダー	最適な用途
REST API	`Authorization`	ダッシュボード、分析、本番アプリ
JSON-RPC API	`Authorization`	同じデータに対してRPC形式の呼び出しを好むサービス
ホスト型MCPサーバー	`X-APIKey`	AIアシスタント、コーディングエージェント、リサーチワークフロー
Flat Files（S3）	S3互換の認証情報	バックテストと機械学習のための一括履歴

MCPサーバーが際立っている

私の見方では、これが製品で最も先進的な部分だ。エージェントにAPIドキュメントを教え込む代わりに、ホスト型MCPエンドポイントを指定すれば、エージェント自身がツールを発見する。

セットアップは、Cursor、Claude Desktop、またはMCP対応クライアントで数行の設定を行うだけだ：

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

サーバーは現在、次のツールを公開している：

取引所の発見：exchanges_list、exchanges_get
市場の発見：markets_get_active、markets_get_history
ライブアクティビティ：activity_get_current、activity_get_latest
履歴取引と気配値：activity_get_trades_history、activity_get_quotes_history
OHLCV：ohlcv_list_periods、ohlcv_get_latest_market、ohlcv_get_history_market、ohlcv_get_history_exchange
注文板：orderbook_get_current、orderbook_get_history

つまり、エージェントに「最もアクティブなKalshi市場を見つけて、今週オッズがどう動いたかを見せて」のように頼むと、エージェントは発見、アクティビティ、OHLCVの呼び出しを自分で連鎖できる。

古いFinFeedAPI MCP接続を設定している場合の注意：エンドポイントは /sse から /mcp に移動したため、古い設定は更新が必要だ。

大量履歴のためのFlat Files

大規模リサーチでは、ページネーションされたREST呼び出しで何年分ものデータを取得するのは遅い。Flat FilesはS3互換APIを通じて一括の取引、気配値、注文板、OHLCVを提供するので、既に知っているS3ツールとSDKを使用できる。

料金

FinFeedAPIはクレジットベースの従量課金を使用する。無料クレジットで開始し、その後はリクエストごとに支払う。

Pay As You Goでは、1日あたり最初の1,000リクエストは1,000あたり$5で、1日あたり1,000を超える分は1,000あたり$1に下がる。コミットプランはその料率を下げる。

プラン	月額	クレジットあたりの料率	特記事項
Pay As You Go	コミットメントなし	$1.00	AIおよびメールサポート、セルフサービスオンボーディング
Committed 64	$64	$0.85	AI支援オンボーディング
Committed 256	$256	$0.75	AI支援オンボーディング
Committed 512	$512	$0.70	Slackサポート、専用Slackチャンネル
Committed 1024	$1,024	$0.65	99.9%アップタイムSLA、カスタマーサクセス担当者、有人オンボーディング
Enterprise	カスタム	カスタム	カスタムSLA、レイテンシ最適化、専用インフラストラクチャ

コミットプランは使用量を減らすものではない。同じ支出でより多くのクレジットを得られるもので、クレジットを使い切ると、追加使用量はPay As You Go料率で請求される。年払いも利用可能だ。

私の見解：プロトタイプとリサーチならPay As You Goで十分だ。多くの市場を数秒ごとにポーリングするなら、まず数字を計算しよう。FinFeedAPIは、ダッシュボード、注文板監視、OHLCVバックフィルのための料金ユースケースを公開しており、見積もりがずっと容易になる。

FinFeedAPIの不十分な点

完璧なAPIは存在せず、トレードオフを省いたレビューはあまり役に立たない。心に留めておくべきことは次のとおり：

注文執行はない。 データレイヤーにすぎない。取引ボットが注文を出すには、依然として各取引所のネイティブAPIが必要だ。
予測市場向けのWebSocketストリームはない。 現在のデータはリクエスト・レスポンス呼び出しを通じて取得されるため、「ライブ」とはポーリングを意味する。レイテンシに敏感な戦略では、これは現実の制約であり、頻繁なポーリングは請求額を増やす。
1日あたり最初の1,000リクエストが最も高価だ。 1,000あたり$5で、その後は1,000あたり$1なので、非常に小規模なプロジェクトは活発なプロジェクトより高い実効料率を支払う。
解決データはソースに依存する。 ライフサイクルと解決の詳細は、各取引所が公開する情報と同じ程度にしか完全でない。
正規化はトレードオフだ。 統一スキーマが目的そのものだが、1つの会場に固有のフィールドに依存する場合は、コミットする前にデータサンプルを確認しよう。

これらはいずれも、分析、リサーチ、AIユースケースにとって致命的な問題ではない。最も重要になるのは、高頻度取引システムを構築している場合だ。