Avis FinFeedAPI : API de données multi-exchange pour marchés de prédiction

Imaginez que vous vouliez suivre la façon dont le marché évalue un seul événement économique sur Kalshi, Polymarket et ForecastEx. Sur le papier, cela ressemble à un simple tableau de bord. En pratique, cela signifie trois API différentes, trois façons d'identifier le même marché et trois formats de réponse à réconcilier avant de pouvoir tracer le moindre graphique.

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Ce problème s'amplifie à chaque nouvelle plateforme. Les marchés de prédiction couvrent désormais des bourses américaines réglementées, des protocoles on-chain, des communautés en argent fictif et des contrats événementiels de plateformes crypto établies, et aucun d'entre eux ne partage un modèle de données commun.

C'est le vide que FinFeedAPI est conçu pour combler. Son API Prediction Markets regroupe neuf bourses sous un schéma standardisé unique, afin que les développeurs puissent interroger les marchés, les transactions, les carnets d'ordres et l'historique de la même manière, quelle que soit la provenance des données.

Pour les développeurs, cette croissance s'accompagne d'une réalité désagréable. Chaque plateforme expose sa propre API, ses propres identifiants de marché, ses propres conventions de nommage et sa propre idée de ce à quoi ressemble un « marché ». Vous voulez un tableau de bord qui suit le même événement sur trois plateformes ? Vous maintenez désormais trois intégrations, trois modèles de données et trois ensembles de cas particuliers.

C'est exactement le problème que FinFeedAPI tente de résoudre.

Dans cet examen, je passe en revue ce que couvre l'API Prediction Markets de FinFeedAPI, les données que vous obtenez réellement, à quoi ressemblent les points de terminaison en pratique, ce qu'elle coûte et où elle montre ses limites, afin que vous puissiez décider si elle correspond à votre stack.

TL;DR

Fournisseur	FinFeedAPI par API Bricks (également derrière CoinAPI)
Bourses couvertes	9 plateformes de marchés de prédiction
Données	Marchés et métadonnées, transactions, cotations, carnets d'ordres, OHLCV, fichiers plats historiques
Accès	REST, JSON-RPC, serveur MCP hébergé, Flat Files (S3)
Mode	Données de marché en lecture seule, requête-réponse (pas de flux WebSocket)
Tarification	Crédits gratuits pour commencer, puis facturation à l'usage à partir de 1 $ par 1 000 requêtes
Idéal pour	Tableaux de bord multi-bourses, recherche, backtesting, agents IA

Qu'est-ce que FinFeedAPI ?

FinFeedAPI est un fournisseur de données financières créé par API Bricks, la même entreprise derrière CoinAPI. Aux côtés de ses API Stock, Currencies et SEC, elle propose une API Prediction Markets qui vous donne un accès standardisé aux données de marché de neuf bourses de marchés de prédiction via une seule intégration.

L'idée est simple : au lieu d'apprendre neuf API, vous en apprenez une seule. Les identifiants de marché, les issues, les horodatages et les structures de réponse suivent le même schéma, quelle que soit la bourse d'origine des données.

Quelques détails d'ingénierie m'ont marqué en parcourant la documentation :

• Modèle de données unifié sur chaque bourse prise en charge
• Identifiants de marché standardisés qui incluent l'issue, par exemple ..._YES et ..._NO
• Horodatages ISO 8601 UTC sur chaque point de terminaison
• Précision numérique cohérente, jusqu'à 19 chiffres avec 9 décimales
• Quatre moyens d'accès : REST, JSON-RPC, un serveur MCP hébergé et les Flat Files

Une chose à préciser d'emblée : FinFeedAPI est une couche de données de marché en lecture seule. Elle ne passe pas d'ordres. Si votre produit nécessite l'exécution, vous utiliserez toujours l'API native de chaque bourse pour cette partie.

Plateformes de marchés de prédiction prises en charge

FinFeedAPI couvre actuellement neuf plateformes, allant des bourses réglementées aux protocoles décentralisés, en passant par les marchés d'issues on-chain et une communauté en argent fictif.

Plateforme	Type	Ce qu'elle couvre
Polymarket	Décentralisée	Politique, économie, crypto, sport et événements mondiaux
Kalshi	Réglementée (CFTC)	Contrats événementiels américains sur les indicateurs économiques, les élections, la météo, le sport, etc.
ForecastEx	Réglementée (CFTC)	Contrats événementiels américains, incluant des issues économiques et financières
Gemini Prediction Markets	Réglementée	Contrats événementiels sur le sport, la crypto, l'économie, la politique et d'autres sujets
Crypto.com Prediction Markets	Réglementée	Contrats événementiels sur la plateforme de marchés de prédiction de Crypto.com
Myriad	Décentralisée	Crypto, actualités et autres issues
Pascal	Décentralisée	Marchés de prédiction non dépositaires construits sur Solana
Hyperliquid Outcome Markets (HIP-4)	Marchés d'issues on-chain	Contrats événementiels binaires et multi-issues sur l'infrastructure native de Hyperliquid
Manifold Markets	Sociale, argent fictif	Marchés communautaires sur un large éventail de sujets

C'est ce mélange qui rend la chose intéressante. Comparer la façon dont une plateforme réglementée, une plateforme crypto-native et une foule jouant de l'argent fictif évaluent le même événement, c'est là que la recherche multi-bourses prend de la valeur. C'est aussi là qu'un schéma normalisé fait gagner le plus de temps.

À quelles données pouvez-vous accéder ?

C'est là que FinFeedAPI justifie son intérêt. La plupart des outils de marchés de prédiction s'arrêtent au dernier prix. FinFeedAPI expose le marché tout entier, de la découverte jusqu'à la profondeur du carnet d'ordres et à l'historique.

Tous les points de terminaison REST se trouvent sous https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1.

Jeu de données	Point de terminaison	Ce que vous obtenez
Bourses	GET /exchanges et /exchanges/{exchange_id}	Plateformes prises en charge, identifiants de bourse, descriptions, sites web
Marchés actifs	GET /markets/{exchange_id}/active	Une liste compacte des identifiants de marché actuellement actifs
Listes de marchés	GET /markets/{exchange_id}/history	Enregistrements complets de marchés avec pagination par curseur : titres, descriptions, issues, prix, statut
Marché unique	GET /markets/{exchange_id}/{market_id}	Métadonnées d'un marché
Activité actuelle	GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/current	Dernière transaction ainsi que dernière offre et dernière demande
Activité récente	GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/latest	Transactions récentes et mises à jour de cotations
Transactions et cotations historiques	GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/history/trades et /history/quotes	Enregistrements historiques servis depuis les fichiers plats
Carnet d'ordres actuel	GET /orderbook/{exchange_id}/{market_id}/current	Offres et demandes pour une issue de marché
Carnet d'ordres historique	GET /orderbook/{exchange_id}/{market_id}/history	Événements bruts d'ordres à cours limité (ajouts, mises à jour, suppressions) pour la reconstruction du carnet
OHLCV	GET /ohlcv/periods, /ohlcv/{exchange_id}/{market_id}/history, /latest, /ohlcv/{exchange_id}/history	Chandeliers avec ouverture, plus haut, plus bas, clôture, volume et nombre de transactions

Quelques points à connaître :

• La découverte se fait en deux étapes. Le point de terminaison /active ne renvoie que des identifiants, car il est dérivé des cotations et transactions récentes. Vous appelez /history ou le point de terminaison d'un marché unique pour obtenir tous les détails.
• Les périodes OHLCV vont des secondes aux années, et les chandeliers historiques reviennent dans l'ordre chronologique croissant, ce qui est ce que vous voulez pour le backtesting.
• Les données historiques de carnet d'ordres sont au niveau de l'événement, pas seulement des instantanés. Cela ouvre la porte à la relecture de marché et à la recherche sur la liquidité.
• Les données de cycle de vie et de résolution couvrent les statuts ouvert, fermé, résolu et suspendu, avec les informations de résolution lorsque la bourse source les prend en charge.

Pour commencer : vos premières requêtes

L'intégration est rapide. Vous créez un compte gratuit, générez une clé API depuis la console, et vous commencez avec des crédits gratuits.

Pour REST et JSON-RPC, vous transmettez la clé dans l'en-tête Authorization. La documentation accepte également X-APIKey, X-APIBricks-Key et X-CoinAPI-Key.

1. Lister les bourses prises en charge

Commencez ici pour obtenir les valeurs exactes de exchange_id que vous utiliserez partout ailleurs.

curl -X GET "https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/exchanges" \
  -H "[REDACTED CREDENTIAL]

2. Découvrir les marchés actifs

curl -X GET "https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/markets/POLYMARKET/active?limit=10" \
  -H "[REDACTED CREDENTIAL]

Cela renvoie une simple liste d'identifiants de marché, chacun avec son issue intégrée :

[
  "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. Obtenir la dernière transaction et la dernière cotation

curl -X GET \
  "https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/activity/POLYMARKET/WILL-TRUMP-SELL-10K-25K-GOLD-CARDS-IN-2025_YES/current" \
  -H "[REDACTED CREDENTIAL]

La réponse vous donne la dernière transaction ainsi que la dernière offre et la dernière demande pour cette issue.

4. Récupérer l'OHLCV historique en Python

C'est l'appel vers lequel je me tournerais en premier pour construire un graphique de probabilité ou un backtest.

import requests

[REDACTED CREDENTIAL]
BASE = "https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1"
headers = {[REDACTED CREDENTIAL]_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"])

Chaque chandelier inclut time_period_start, time_period_end, price_open, price_high, price_low, price_close, volume_traded et trades_count. Appelez /ohlcv/periods pour voir tous les period_id pris en charge.

5. Vérifier la profondeur du carnet d'ordres

curl -X GET \
  "https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1/orderbook/POLYMARKET/WILL-TRUMP-SELL-10K-25K-GOLD-CARDS-IN-2025_YES/current" \
  -H "[REDACTED CREDENTIAL]

L'instantané renvoie exchange_id, market_id, time_exchange, time_coinapi, ainsi que les tableaux bids et asks. Cela suffit pour calculer les écarts et le déséquilibre en tête de carnet.

Si vous préférez ne pas écrire de HTTP brut, API Bricks publie des SDK officiels (Python, Node.js, Go, C# et d'autres) dans son dépôt GitHub de SDK.

Au-delà de REST : MCP, JSON-RPC et Flat Files

Chaque interface expose les mêmes jeux de données standardisés. Vous choisissez celle qui correspond à votre architecture.

Interface	En-tête d'authentification	Idéal pour
API REST	Authorization	Tableaux de bord, analytique, applications en production
API JSON-RPC	Authorization	Services qui préfèrent les appels de style RPC sur les mêmes données
Serveur MCP hébergé	X-APIKey	Assistants IA, agents de codage, workflows de recherche
Flat Files (S3)	Identifiants compatibles S3	Historique en masse pour le backtesting et l'apprentissage automatique

Le serveur MCP est le point fort

De mon point de vue, c'est la partie la plus tournée vers l'avenir du produit. Au lieu d'enseigner la documentation de votre API à un agent, vous le pointez vers un point de terminaison MCP hébergé et il découvre les outils par lui-même.

La configuration tient en quelques lignes dans Cursor, Claude Desktop ou tout client compatible MCP :

{
  "mcpServers": {
    "FinFeedAPI-Prediction-Markets": {
      "url": "https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/mcp",
      "headers": {
        [REDACTED CREDENTIAL]
      }
    }
  }
}

Le serveur expose actuellement des outils pour :

• Découverte des bourses : exchanges_list, exchanges_get
• Découverte des marchés : markets_get_active, markets_get_history
• Activité en direct : activity_get_current, activity_get_latest
• Transactions et cotations historiques : activity_get_trades_history, activity_get_quotes_history
• OHLCV : ohlcv_list_periods, ohlcv_get_latest_market, ohlcv_get_history_market, ohlcv_get_history_exchange
• Carnets d'ordres : orderbook_get_current, orderbook_get_history

Cela signifie que vous pouvez demander à un agent quelque chose comme « trouve les marchés Kalshi les plus actifs et montre-moi comment leurs cotes ont évolué cette semaine » et il peut enchaîner lui-même les appels de découverte, d'activité et d'OHLCV.

Une remarque si vous configurez une connexion MCP FinFeedAPI plus ancienne : le point de terminaison est passé de /sse à /mcp, donc les anciennes configurations doivent être mises à jour.

Les Flat Files pour l'historique volumineux

Pour la recherche à grande échelle, récupérer des années de données via des appels REST paginés est lent. Les Flat Files vous donnent en masse les transactions, cotations, carnets d'ordres et OHLCV via une API compatible S3, afin que vous puissiez utiliser les outils et SDK S3 que vous connaissez déjà.

Tarification

FinFeedAPI utilise une tarification à l'usage basée sur des crédits. Vous commencez avec des crédits gratuits, puis vous payez à la requête.

En Pay As You Go, les 1 000 premières requêtes par jour coûtent 5 $ par 1 000, et tout ce qui dépasse 1 000 par jour tombe à 1 $ par 1 000. Les forfaits engagés réduisent ce tarif.

Forfait	Mensuel	Tarif par crédit	Extras notables
Pay As You Go	Sans engagement	1,00 $	Support IA et e-mail, intégration en libre-service
Committed 64	64 $	0,85 $	Intégration assistée par IA
Committed 256	256 $	0,75 $	Intégration assistée par IA
Committed 512	512 $	0,70 $	Support Slack, canal Slack dédié
Committed 1024	1 024 $	0,65 $	SLA de disponibilité de 99,9 %, chargé de succès client, intégration humaine
Enterprise	Sur mesure	Sur mesure	SLA personnalisés, optimisations de latence, infrastructure dédiée

Les forfaits engagés ne réduisent pas ce que vous consommez. Ils vous donnent plus de crédits pour le même budget, et une fois ces crédits épuisés, l'usage supplémentaire est facturé au tarif Pay As You Go. La facturation annuelle est également disponible.

Mon avis : pour les prototypes et la recherche, le Pay As You Go convient. Si vous interrogez de nombreux marchés toutes les quelques secondes, faites d'abord les calculs. FinFeedAPI publie des cas d'usage tarifaires pour les tableaux de bord, la surveillance des carnets d'ordres et les rechargements OHLCV qui rendent l'estimation beaucoup plus facile.

Où FinFeedAPI montre ses limites

Aucune API n'est parfaite, et un examen qui passe sous silence les compromis n'est pas très utile. Voici ce qu'il faut garder à l'esprit :

• Pas d'exécution d'ordres. C'est uniquement une couche de données. Les bots de trading ont toujours besoin des API natives des bourses pour passer des ordres.
• Pas de flux WebSocket pour les marchés de prédiction. Les données actuelles passent par des appels requête-réponse, donc « en direct » signifie interroger en boucle. Pour les stratégies sensibles à la latence, c'est une vraie contrainte, et les interrogations fréquentes alourdissent votre facture.
• Les 1 000 premières requêtes quotidiennes sont les plus chères. À 5 $ par 1 000 contre 1 $ par 1 000 ensuite, les très petits projets paient un tarif effectif plus élevé que les gros consommateurs.
• Les données de résolution dépendent de la source. Les détails de cycle de vie et de résolution ne sont aussi complets que ce que chaque bourse expose.
• La normalisation est un compromis. Un schéma unifié est tout l'intérêt, mais si vous dépendez d'un champ propre à une plateforme, consultez les échantillons de données avant de vous engager.

Aucun de ces points n'est rédhibitoire pour l'analytique, la recherche ou les cas d'usage IA. Ils comptent surtout si vous construisez un système de trading à haute fréquence.

Qui devrait utiliser FinFeedAPI ?

Points forts

• Neuf plateformes de marchés de prédiction derrière un seul schéma
• Cycle de vie complet du marché : découverte, transactions, cotations, carnets d'ordres, OHLCV, historique
• Données historiques de carnet d'ordres au niveau de l'événement pour la relecture
• Serveur MCP hébergé qui fonctionne avec Cursor et Claude Desktop
• Flat Files en masse pour la recherche et l'apprentissage automatique
• Tarification à l'usage avec des crédits gratuits pour commencer

Idéal pour

• Tableaux de bord multi-bourses qui comparent les cotes entre plateformes
• Chercheurs quantitatifs et analystes qui font du backtesting de stratégies de marchés de prédiction
• Équipes de prévision et de ML qui ont besoin d'OHLCV historiques propres
• Analytique de liquidité construite sur la profondeur du carnet d'ordres et les écarts
• Équipes IA qui construisent des agents raisonnant sur des événements du monde réel
• Recherche académique et économique sur la façon dont les foules évaluent les issues

Probablement pas pour

• Les bots qui doivent passer des ordres
• Les stratégies qui ont besoin d'un flux push inférieur à la seconde

Réflexions finales

Les marchés de prédiction croissent plus vite que la plupart des équipes ne peuvent les intégrer. Chaque nouvelle plateforme apporte de nouveaux identifiants, de nouveaux formats et de nouveaux travaux de maintenance.

FinFeedAPI n'essaie pas d'être une bourse. Elle se concentre sur une seule tâche : transformer neuf plateformes fragmentées en une couche de données cohérente. Marchés, transactions, cotations, carnets d'ordres, OHLCV et historique profond reviennent tous sous la même forme, via REST, JSON-RPC, MCP ou Flat Files.

Partez en sachant qu'elle est en lecture seule et en requête-réponse, et elle convient à un large éventail de produits, des tableaux de bord de prévision aux agents de recherche IA.

Neuf plateformes. Un schéma. Une clé API. Moins de plomberie, plus de construction.

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

Documentation API : Documentation de l'API REST Prediction Markets