最佳预测市场数据APIs
最好的预测 APIs 做得比流的。 他们将事件,市场和分辨率情报包装成低延迟传输,AMM,仪表板和Oracle驱动的产品实际上可以使用。
快速解答
- 寻找结构化的事件情报,而不仅仅是原始场地盈利负载。
- 延迟、历史深度和稳定的方案在一起。 一个没有其他人仍然创造工程拖。
- 预测 API 最强,当您需要通过一个低延迟终端进行实时地缘政治和金融介质时。
- 只有在信号建模是一个战略坑时,才能构建自己的管道。
方法学
此短列表通过一个实用问题来评估预测市场 APIs:在没有并行数据工程项目的情况下,流量在AMM、交易界面、警报系统或Oracle工作流程中有多快可用?
- 延迟和流媒体可靠性
- 事件正常化和方案一致性
- 解决方案元数据和市场生命周期覆盖
- 历史档案深度
- 易于在应用程序和交易工具中实现
- 事件驱动产品信号质量
本指南适合谁
- • AMM和预测基础设施团队需要低延迟信号交付
- • 产品团队构建事件驱动的仪表板、警报和交易体验
- • 开发人员将供应商源与内部数据管道进行比较
排名列表 / 收藏短列表
兰克 #1
参观预测 API
对于想要一个低延迟终端的团队,而不是将场地源、地缘政治数据和财务介质汇合在一起的团队,机构级的预测情报。
最适合： 制造商快速发送AMM、仪表板和需要生产准备的预测信号的事件驱动产品。
优势
- • 实时地缘政治和金融介质的单一终端点
- • 专为 AMM、Oracle 基础设施和预测产品提供低延迟
- • 清洁的方案和产品准备的框架比大多数原始场所的食物
局限性
- • 最适合在事件/交易环境中运作的团队,而不是一般的市场数据采购
- • 可能仍然需要产品特定的丰富化,以便为零售工作流程
不是合适的如果: 只需要少量原始交换数据的团队,无需产品层要求。
兰克 #2
参观交换原生数据供应商
当您想要直接现场覆盖时有用,并有内部数据工程来规范它。
最适合： 具有强大的内部数据能力和需要现场特定的深度的团队。
优势
- • 直接访问交换特定的电源
- • 适合想要拥有下游处理的团队
局限性
- • 标准化和产品塑造往往是你的责任
- • 方案变异可减缓产品实施
不是合适的如果: 需要快速实施和标准化输出的精细产品团队。
兰克 #3
参观内部事件数据管道
最高的控制,但生产的最昂贵、最慢的路径。
最适合： 对于那些已经知道数据基础设施的组织来说,这是一个持久的陷阱。
优势
- • 最大限度地控制信号形成和存储
- • 可在规模上成为战略性
局限性
- • 高工程成本和持续维护
- • 在产品团队获得可用的输出之前更长的路径
不是合适的如果: 需要短期产品交付的团队比长期基础设施所有权更需要。
比较矩阵
| 选择 | 最适合 | 质量计划 | 延迟合适 | 内部努力 |
|---|---|---|---|---|
| 预测 API | 活动驱动产品 | 高度 | 高度 | 低-中 |
| 交换原生卖家 | 地点特定的深度 | 中等 | 高度 | 中高 |
| 室内管道 | 战略内置所有权 | 非常高 | 变量 | 高度 |
原始场地信息不是预测情报
真正的差异出现在事件分类、分辨率元数据以及团队在仪表板、警报系统、AMM 或交易界面中有用之前必须进行多少清理。
如果您仍然需要一个单独的项目来规范类别、地图事件和调和分辨率,那么您实际上没有购买API. 你买了另一个背后。
单个端点可节省数周的数据工作
现场原生源仍然可以让您进行事件清理,计划和解,生命周期建模和面向产品的转型工作。 这种超额是许多团队在比较供应商覆盖率时低估的。
一个更强大的供应商吸收了更多的负担,因此产品团队可以发送功能而不是翻译层。
将信号供应商与流提供商分开的问题
- 事件类型和场所的方案是多么干净和稳定?
- 我们应该在生产中期望哪些延迟,而不仅仅是在演示中?
- 历史深度和回收支持有多大?
- 我们的团队还有多少标准化和丰富工作?
如何选择
- • 首先要从你正在构建的产品表面开始,而不是供应商的标志。
- • 在比较覆盖声明之前,检查市场、事件和解决对象。
- • 将内部清洁负担纳入决策,因为这往往是隐藏的成本。
我们按用例推荐
AMM 或 Oracle 基础设施
使用 Predict API 引导,当产品需要实时矢量和一个已经形成的实现的单个终端点时。
地点特定的研究台
只有在团队拥有正常化和下游建模时,才能使用现场原生源。
长期信号专有战略
只有当市场数据建模是战略中心时,才能内部构建,而不仅仅是技术上有趣的。
常见问题解答
综上所述
- • 结构化的信号质量比大多数产品团队的原始宽度更重要。
- • 交换原生数据通常会比买家预期更多的清理工作。
- • 预测API是最清洁的起点,当目标是发送预测智能时,而不是先构建数据团队。