FinFeedAPI Test: Multi-Exchange-API für Prediction-Market-Daten

Stellen Sie sich vor, Sie möchten verfolgen, wie der Markt ein einzelnes wirtschaftliches Ereignis über Kalshi, Polymarket und ForecastEx hinweg bepreist. Auf dem Papier klingt das nach einem einfachen Dashboard. In der Praxis bedeutet es drei verschiedene APIs, drei Arten, denselben Markt zu identifizieren, und drei Antwortformate, die abgeglichen werden müssen, bevor Sie auch nur ein einziges Diagramm zeichnen können.

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Dieses Problem wächst mit jedem neuen Handelsplatz. Prediction Markets erstrecken sich heute über regulierte US-Börsen, On-Chain-Protokolle, Play-Money-Communities und Event-Kontrakte etablierter Krypto-Plattformen – und keine davon teilt ein gemeinsames Datenmodell.

Genau diese Lücke soll FinFeedAPI schließen. Die Prediction Markets API bringt neun Börsen unter ein einheitliches Schema, sodass Entwickler Märkte, Trades, Orderbücher und Historie auf dieselbe Weise abfragen können – unabhängig davon, woher die Daten stammen.

Für Entwickler bringt dieses Wachstum eine unangenehme Wahrheit mit sich. Jeder Handelsplatz bietet seine eigene API, seine eigenen Marktidentifikatoren, seine eigenen Namenskonventionen und seine eigene Vorstellung davon, wie ein „Markt“ überhaupt aussieht. Möchten Sie ein Dashboard, das dasselbe Ereignis über drei Plattformen hinweg verfolgt? Dann pflegen Sie jetzt drei Integrationen, drei Datenmodelle und drei Sätze von Edge Cases.

Genau dieses Problem versucht FinFeedAPI zu lösen.

In dieser Rezension gehe ich durch, was die Prediction Markets API von FinFeedAPI abdeckt, welche Daten Sie tatsächlich erhalten, wie die Endpunkte in der Praxis aussehen, was sie kostet und wo sie an ihre Grenzen stößt – damit Sie entscheiden können, ob sie zu Ihrem Stack passt.

TL;DR

Anbieter	FinFeedAPI von API Bricks (auch hinter CoinAPI)
Abgedeckte Börsen	9 Prediction-Market-Handelsplätze
Daten	Märkte und Metadaten, Trades, Quotes, Orderbücher, OHLCV, historische Flat Files
Zugriff	REST, JSON-RPC, gehosteter MCP-Server, Flat Files (S3)
Modus	Schreibgeschützte Marktdaten, Request-Response (kein WebSocket-Stream)
Preisgestaltung	Kostenlose Credits zum Start, danach nutzungsbasiert ab 1 $ pro 1.000 Anfragen
Am besten geeignet für	Börsenübergreifende Dashboards, Research, Backtesting, KI-Agenten

Was ist FinFeedAPI?

FinFeedAPI ist ein Finanzdatenanbieter, der von API Bricks entwickelt wurde – demselben Unternehmen hinter CoinAPI. Neben seinen Stock-, Currencies- und SEC-APIs bietet es eine Prediction Markets API, die Ihnen standardisierten Zugriff auf Marktdaten von neun Prediction-Market-Börsen über eine einzige Integration ermöglicht.

Die Idee ist einfach: Statt neun APIs zu lernen, lernen Sie eine. Markt-IDs, Outcomes, Zeitstempel und Antwortstrukturen folgen demselben Schema, egal von welcher Börse die Daten stammen.

Ein paar technische Details fielen mir beim Durchgehen der Dokumentation auf:

• Einheitliches Datenmodell über jede unterstützte Börse hinweg
• Standardisierte Markt-IDs, die das Outcome enthalten, zum Beispiel ..._YES und ..._NO
• ISO-8601-UTC-Zeitstempel bei jedem Endpunkt
• Konsistente numerische Präzision, bis zu 19 Stellen mit 9 Dezimalstellen
• Vier Zugangswege: REST, JSON-RPC, ein gehosteter MCP-Server und Flat Files

Eines sollte von vornherein klar sein: FinFeedAPI ist eine schreibgeschützte Marktdatenschicht. Sie platziert keine Orders. Wenn Ihr Produkt Ausführung benötigt, verwenden Sie für diesen Teil weiterhin die native API jeder Börse.

Unterstützte Prediction-Market-Plattformen

FinFeedAPI deckt derzeit neun Handelsplätze ab, die regulierte Börsen, dezentrale Protokolle, On-Chain-Outcome-Märkte und eine Play-Money-Community umfassen.

Plattform	Typ	Was sie abdeckt
Polymarket	Dezentral	Politik, Wirtschaft, Krypto, Sport und globale Ereignisse
Kalshi	Reguliert (CFTC)	US-Event-Kontrakte auf Wirtschaftsindikatoren, Wahlen, Wetter, Sport und mehr
ForecastEx	Reguliert (CFTC)	US-Event-Kontrakte, einschließlich wirtschaftlicher und finanzieller Outcomes
Gemini Prediction Markets	Reguliert	Event-Kontrakte auf Sport, Krypto, Wirtschaft, Politik und andere Themen
Crypto.com Prediction Markets	Reguliert	Ereignisbasierte Kontrakte auf der Prediction-Markets-Plattform von Crypto.com
Myriad	Dezentral	Krypto, aktuelle Ereignisse und andere Outcomes
Pascal	Dezentral	Non-Custodial-Prediction-Märkte auf Basis von Solana
Hyperliquid Outcome Markets (HIP-4)	On-Chain-Outcome-Märkte	Binäre und Multi-Outcome-Event-Kontrakte auf Hyperliquids nativer Infrastruktur
Manifold Markets	Sozial, Play-Money	Community-getriebene Märkte zu einem breiten Themenspektrum

Die Mischung macht das Ganze interessant. Der Vergleich, wie ein regulierter Handelsplatz, ein krypto-nativer Handelsplatz und eine Play-Money-Community dasselbe Ereignis bepreisen, ist der Punkt, an dem börsenübergreifende Research wertvoll wird. Und ebenso der Punkt, an dem ein normalisiertes Schema die meiste Zeit spart.

Auf welche Daten können Sie zugreifen?

Hier spielt FinFeedAPI seine Stärken aus. Die meisten Prediction-Market-Tools enden beim letzten Preis. FinFeedAPI legt den gesamten Markt offen – von der Discovery über die Orderbuch-Tiefe bis zur Historie.

Alle REST-Endpunkte liegen unter https://api.prediction-markets.finfeedapi.com/v1.

Datensatz	Endpunkt	Was Sie erhalten
Börsen	GET /exchanges und /exchanges/{exchange_id}	Unterstützte Handelsplätze, Börsen-IDs, Beschreibungen, Websites
Aktive Märkte	GET /markets/{exchange_id}/active	Eine kompakte Liste der aktuell aktiven Markt-IDs
Marktlistings	GET /markets/{exchange_id}/history	Vollständige Marktdatensätze mit cursorbasierter Paginierung: Titel, Beschreibungen, Outcomes, Preise, Status
Einzelner Markt	GET /markets/{exchange_id}/{market_id}	Metadaten für einen Markt
Aktuelle Aktivität	GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/current	Letzter Trade plus letzter Bid und Ask
Jüngste Aktivität	GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/latest	Jüngste Trades und Quote-Aktualisierungen
Historische Trades und Quotes	GET /activity/{exchange_id}/{market_id}/history/trades und /history/quotes	Historische Datensätze, bereitgestellt aus Flat Files
Aktuelles Orderbuch	GET /orderbook/{exchange_id}/{market_id}/current	Bids und Asks für ein Markt-Outcome
Historisches Orderbuch	GET /orderbook/{exchange_id}/{market_id}/history	Rohe Limit-Order-Ereignisse (Hinzufügungen, Aktualisierungen, Löschungen) zur Orderbuch-Rekonstruktion
OHLCV	GET /ohlcv/periods, /ohlcv/{exchange_id}/{market_id}/history, /latest, /ohlcv/{exchange_id}/history	Candles mit Open, High, Low, Close, Volumen und Trade-Anzahl

Ein paar Dinge, die es zu wissen lohnt:

• Discovery erfolgt in zwei Schritten. Der /active-Endpunkt gibt nur IDs zurück, da er aus jüngsten Quotes und Trades abgeleitet wird. Für vollständige Details rufen Sie /history oder den Einzelmarkt-Endpunkt auf.
• OHLCV-Perioden reichen von Sekunden bis zu Jahren, und historische Candles kommen in aufsteigender zeitlicher Reihenfolge zurück – genau das, was Sie für Backtesting wollen.
• Historische Orderbuch-Daten sind ereignisbasiert, nicht nur Snapshots. Das öffnet die Tür zu Market Replay und Liquiditätsresearch.
• Lifecycle- und Resolution-Daten decken die Status open, closed, resolved und suspended ab, mit Auflösungsinformationen, wo die Quellbörse dies unterstützt.

Erste Schritte: Ihre ersten Anfragen

Das Onboarding geht schnell. Sie erstellen ein kostenloses Konto, generieren einen API-Schlüssel in der Konsole – und Sie starten mit kostenlosen Credits.

Für REST und JSON-RPC übergeben Sie den Schlüssel im Authorization-Header. Die Dokumentation akzeptiert außerdem X-APIKey, X-APIBricks-Key und X-CoinAPI-Key.

1. Die unterstützten Börsen auflisten

Beginnen Sie hier, um die genauen exchange_id-Werte zu erhalten, die Sie überall sonst verwenden werden.

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

2. Aktive Märkte entdecken

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

Dies gibt eine einfache Liste von Markt-IDs zurück, jede mit ihrem Outcome darin:

[
  "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. Den letzten Trade und Quote abrufen

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]

Die Antwort liefert Ihnen den letzten Trade zusammen mit dem letzten Bid und Ask für dieses Outcome.

4. Historische OHLCV-Daten in Python abrufen

Dies ist der Aufruf, zu dem ich zuerst greifen würde, wenn ich ein Wahrscheinlichkeitsdiagramm oder einen Backtest erstelle.

import requests

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

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"])

Jede Kerze enthält time_period_start, time_period_end, price_open, price_high, price_low, price_close, volume_traded und trades_count. Rufen Sie /ohlcv/periods auf, um jede unterstützte period_id zu sehen.

5. Orderbuch-Tiefe prüfen

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]

Der Snapshot liefert exchange_id, market_id, time_exchange, time_coinapi sowie bids- und asks-Arrays. Das reicht aus, um Spreads und Top-of-Book-Ungleichgewicht zu berechnen.

Wenn Sie lieber kein rohes HTTP schreiben möchten, veröffentlicht API Bricks offizielle SDKs (Python, Node.js, Go, C# und weitere) in seinem GitHub-SDK-Repository.

Jenseits von REST: MCP, JSON-RPC und Flat Files

Jede Schnittstelle stellt dieselben standardisierten Datensätze bereit. Sie wählen diejenige, die zu Ihrer Architektur passt.

Schnittstelle	Auth-Header	Am besten geeignet für
REST-API	Authorization	Dashboards, Analysen, Produktionsanwendungen
JSON-RPC-API	Authorization	Dienste, die RPC-artige Aufrufe gegenüber denselben Daten bevorzugen
Gehosteter MCP-Server	X-APIKey	KI-Assistenten, Coding-Agenten, Research-Workflows
Flat Files (S3)	S3-kompatible Anmeldedaten	Massenhistorie für Backtesting und Machine Learning

Der MCP-Server ist der Höhepunkt

Aus meiner Sicht ist dies der zukunftsweisendste Teil des Produkts. Statt einem Agenten Ihre API-Dokumentation beizubringen, richten Sie ihn auf einen gehosteten MCP-Endpunkt – und er entdeckt die Tools selbst.

Die Einrichtung besteht aus ein paar Zeilen Konfiguration in Cursor, Claude Desktop oder einem beliebigen MCP-fähigen Client:

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

Der Server stellt derzeit Tools bereit für:

• Börsen-Discovery: exchanges_list, exchanges_get
• Markt-Discovery: markets_get_active, markets_get_history
• Live-Aktivität: activity_get_current, activity_get_latest
• Historische Trades und Quotes: activity_get_trades_history, activity_get_quotes_history
• OHLCV: ohlcv_list_periods, ohlcv_get_latest_market, ohlcv_get_history_market, ohlcv_get_history_exchange
• Orderbücher: orderbook_get_current, orderbook_get_history

Das bedeutet: Sie können einen Agenten etwa fragen: „Finde die aktivsten Kalshi-Märkte und zeige mir, wie sich ihre Quoten diese Woche bewegt haben“ – und er kann Discovery-, Activity- und OHLCV-Aufrufe selbstständig verketten.

Ein Hinweis, falls Sie eine ältere FinFeedAPI-MCP-Verbindung eingerichtet haben: Der Endpunkt wurde von /sse nach /mcp verschoben, ältere Konfigurationen müssen also aktualisiert werden.

Flat Files für umfangreiche Historie

Für Research im großen Maßstab ist das Abrufen jahrelanger Daten über paginierte REST-Aufrufe langsam. Flat Files liefern Ihnen Massen-Trades, Quotes, Orderbücher und OHLCV über eine S3-kompatible API, sodass Sie die S3-Tools und SDKs verwenden können, die Sie bereits kennen.

Preisgestaltung

FinFeedAPI verwendet eine credit-basierte, nutzungsbasierte Preisgestaltung. Sie starten mit kostenlosen Credits und zahlen dann pro Anfrage.

Bei Pay As You Go kosten die ersten 1.000 Anfragen pro Tag 5 $ pro 1.000, und alles über 1.000 pro Tag fällt auf 1 $ pro 1.000. Committed-Pläne senken diesen Satz.

Plan	Monatlich	Preis pro Credit	Bemerkenswerte Extras
Pay As You Go	Keine Bindung	1,00 $	KI- und E-Mail-Support, Self-Serve-Onboarding
Committed 64	64 $	0,85 $	KI-unterstütztes Onboarding
Committed 256	256 $	0,75 $	KI-unterstütztes Onboarding
Committed 512	512 $	0,70 $	Slack-Support, dedizierter Slack-Kanal
Committed 1024	1.024 $	0,65 $	99,9 % Uptime-SLA, Customer-Success-Ansprechpartner, menschliches Onboarding
Enterprise	Individuell	Individuell	Individuelle SLAs, Latenzoptimierungen, dedizierte Infrastruktur

Committed-Pläne reduzieren nicht Ihren Verbrauch. Sie geben Ihnen mehr Credits für dieselben Ausgaben, und sobald diese Credits aufgebraucht sind, wird die zusätzliche Nutzung zum Pay-As-You-Go-Satz abgerechnet. Jährliche Abrechnung ist ebenfalls verfügbar.

Meine Einschätzung: Für Prototypen und Research ist Pay As You Go in Ordnung. Wenn Sie viele Märkte alle paar Sekunden abfragen, rechnen Sie zuerst nach. FinFeedAPI veröffentlicht Preis-Use-Cases für Dashboards, Orderbuch-Überwachung und OHLCV-Backfills, die die Schätzung deutlich erleichtern.

Wo FinFeedAPI an Grenzen stößt

Keine API ist perfekt, und eine Rezension, die die Kompromisse auslässt, ist wenig nützlich. Folgendes sollten Sie im Hinterkopf behalten:

• Keine Order-Ausführung. Es ist nur eine Datenschicht. Trading-Bots benötigen weiterhin native Börsen-APIs, um Orders zu platzieren.
• Kein WebSocket-Stream für Prediction Markets. Aktuelle Daten kommen über Request-Response-Aufrufe, „live“ bedeutet also Polling. Für latenzempfindliche Strategien ist das eine echte Einschränkung, und häufiges Polling erhöht Ihre Rechnung.
• Die ersten 1.000 Anfragen pro Tag sind die teuersten. Bei 5 $ pro 1.000 gegenüber 1 $ pro 1.000 danach zahlen sehr kleine Projekte einen höheren effektiven Satz als stark ausgelastete.
• Resolution-Daten hängen von der Quelle ab. Lifecycle- und Resolution-Details sind nur so vollständig, wie es jede Börse offenlegt.
• Normalisierung ist ein Kompromiss. Ein einheitliches Schema ist der ganze Sinn der Sache – aber wenn Sie sich auf ein Feld verlassen, das nur für einen Handelsplatz einzigartig ist, prüfen Sie die Datenbeispiele, bevor Sie sich festlegen.

Nichts davon ist ein Ausschlusskriterium für Analyse-, Research- oder KI-Anwendungsfälle. Am wichtigsten sind sie, wenn Sie ein Hochfrequenzhandelssystem entwickeln.

Wer sollte FinFeedAPI nutzen?

Stärken

• Neun Prediction-Market-Handelsplätze hinter einem Schema
• Vollständiger Marktlebenszyklus: Discovery, Trades, Quotes, Orderbücher, OHLCV, Historie
• Ereignisbasierte historische Orderbuch-Daten für Replay
• Gehosteter MCP-Server, der mit Cursor und Claude Desktop funktioniert
• Massen-Flat-Files für Research und Machine Learning
• Nutzungsbasierte Preisgestaltung mit kostenlosen Credits zum Start

Am besten geeignet für

• Multi-Exchange-Dashboards, die Quoten über Handelsplätze hinweg vergleichen
• Quant-Researcher und Analysten, die Prediction-Market-Strategien backtesten
• Forecasting- und ML-Teams, die saubere historische OHLCV-Daten benötigen
• Liquiditätsanalysen auf Basis von Orderbuch-Tiefe und Spreads
• KI-Teams, die Agenten entwickeln, die über reale Ereignisse schlussfolgern
• Akademische und wirtschaftliche Forschung darüber, wie die Masse Outcomes bepreist

Wahrscheinlich nicht geeignet für

• Bots, die Orders platzieren müssen
• Strategien, die einen push-basierten Sub-Sekunden-Stream benötigen

Abschließende Gedanken

Prediction Markets wachsen schneller, als die meisten Teams sie integrieren können. Jeder neue Handelsplatz bringt neue Identifikatoren, neue Formate und neuen Wartungsaufwand mit sich.

FinFeedAPI versucht nicht, eine Börse zu sein. Es konzentriert sich auf eine Aufgabe: neun fragmentierte Handelsplätze in eine konsistente Datenschicht zu verwandeln. Märkte, Trades, Quotes, Orderbücher, OHLCV und tiefe Historie kommen alle in derselben Form zurück – über REST, JSON-RPC, MCP oder Flat Files.

Gehen Sie mit dem Wissen hinein, dass es schreibgeschützt und Request-Response-basiert ist, und es passt zu einer breiten Palette von Produkten – von Forecasting-Dashboards bis zu KI-Research-Agenten.

Neun Handelsplätze. Ein Schema. Ein API-Schlüssel. Weniger Plumbing, mehr Bauen.

Website: finfeedapi.com/products/prediction-markets-api

API-Dokumentation: Prediction Markets REST API docs