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预测 API

转向市场信号 产品特征中。

将 预测市场 数据集成到仪表板、警报和研究工作流程中。 范围事件方案,市场标识符,实时更新和历史访问您产品的需求场所。

讨论您的 API 集成 探索能力
你的产品 连接基础设施。
探索流量
数据与情报: 连接 选择的阶段。 这是一个说明性的产品概念。

建筑区块

一切都连接。
让它成为你自己的。

将原始活动连接到有用的产品背景。

产品内部

市场发现和识别

将特定场所的事件、结果和市场标识符绘制成一致的产品模型。 保持源位置和分辨率规则可见。

记录模式映射

定义您的产品需求的领域以及如何将供应商特定的标识符和结果价格绘制到它们中。

故障和速率限制处理

构建重复预算,反弹,重新连接行为,并在上游限制周围明确不可用或停滞状态。

集成验收检查

测试事件发现,市场更新,重新连接和分辨率状态变化,而不是达成协议的场地覆盖。

预测 API

准备好用它来构建了吗？

告诉我们你在想什么。 我们将帮助扩展正确的方法。

讨论你的项目

你的经历背后

你的产品,前面。
连接,处理。

选择您需要的产品组件。 保持客户体验和操作控制在一个连接流中。

可用性、供应商和支持的工作流程是针对您的产品和操作要求的范围。

计划您的整合

机遇

让信息可行。

探索产品,并使用连接到这个堆栈的案例。

预测市场数据标准化教程

正常化 Polymarket 和 Kalshi 记录,具有明确的结果,准确的十进制价格和经过审查的分辨率规则。 包括一个可运行 Node.js 示例。

探索

预测数据馈送用例

查看产品团队如何将 预测市场 API 转化为实时仪表板、警报系统和数据产品。

探索

预测市场整合服务

将 Predict API 连接到交易流、运营商工具和自定义 预测市场 基础设施。

探索

预测工作室

在同一市场和运营商堆栈上推出品牌预测市场产品。

探索

预测市场发展指南

对比架构、流动性、分辨率和集成责任,然后在实现范围之前进行比较。

探索

走得更深一点

建立在细节周围。

探索经验背后的工作流程,组件和实施考虑。

规划预测市场 API 整合

从场地覆盖和数据权利开始

列出事件,市场,更新频率和历史范围的产品需求。 在承诺摄入设计之前,确认供应商的访问和许可。

说明性市场数据形状

这是一个建议的集成模型,而不是一个实时终点或发送的API响应的承诺。 同意字段名称、时间标签和价格代表性与所选择的供应商文档。

{
  "source_venue": "example-venue",
  "market_id": "example-market",
  "outcomes": [
    {
      "id": "yes",
      "label": "Yes"
    },
    {
      "id": "no",
      "label": "No"
    }
  ],
  "status": "open",
  "observed_at": "2026-10-26T08:00:00Z"
}

将数据和执行分开

市场数据源不放置交易或定位位置。 如果产品还需要交易、钱包签名或操作员控制,请通过我们的集成服务单独扩展这些工作流。

一些更多细节

好问题。
清晰的答案

与我们交谈通过
Predict API 是数据集成还是完整的交易平台?

此页面涵盖了 预测市场 数据集成,用于发现、仪表板、警报和研究。 Prediction Studio 涵盖了品牌平台体验;集成服务涵盖了定制产品和执行工作流程。

支持哪些 预测市场 场地和历史范围?

我们确认现场,供应商权限,历史覆盖和更新要求在范围。 访问权利和数据权利因提供商而异;不要假设每个场所或市场都可用。

应用程序应该如何处理停滞或中断的传输?

跟踪最近观察到的更新,显示明确的停滞状态,应用有限的修订,并重新连接后调和。 准确的行为取决于来源运输,价格限制和产品要求。

在开始之前,我们能看到一个API例子吗?

整合部分包括一个示范的市场数据格式。 具体的终点、身份验证方案和样本响应应与提供商的文档和实施范围达成一致。

你的下一步

让我们把各个部分连接起来。

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