Guide API Predict.fun : connecter un bot de trading en 5 étapes

Auth: Clé API émise dans les paramètres du compte, envoyée dans un en-tête.
Lecture: REST pour les marchés et les échelles ; un flux de carnet pour les mises à jour en direct.
Trading: Ordres limite et taker par part, tick 0.01.
Frais taker: 0.018 x min(p, 1-p) par part, prélevés en parts d'issue. Les makers ne paient rien.
Règlement: Une lecture ponctuelle du prix de l'oracle à chaque limite. Pas de moyenne. Les égalités paient 50/50.
Géographie: Bloque les États-Unis.
Docs: docs.predict.fun

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Ce brief explique à un assistant comment Predict.fun authentifie, quelle est la formule des frais et où sont les pièges. Copiez-le, collez-le, puis posez votre question.

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Aide-moi à connecter un bot de trading à l'API de Predict.fun. Contexte : les marchés crypto courts up/down se règlent sur une lecture ponctuelle du flux de prix Chainlink à chaque limite de fenêtre (sans moyenne), les fenêtres s'enchaînent exactement de sorte que le prix de fin d'une fenêtre est le prix de début de la suivante, et les égalités paient 50/50. Montre-moi : m'authentifier avec une clé API, lister les marchés de 5 minutes et de 15 minutes en cours, lire l'échelle du carnet d'ordres, passer un achat taker, et lire mes exécutions. Pièges : les frais taker sont de 0.018 x min(p, 1-p) par part et sont prélevés en parts d'issue, les makers ne paient rien, le carnet est surtout unilatéral dans la dernière minute, et une remise maker de 25 pour cent plus un programme de points n'ont pas de valeur en espèces annoncée. Renvoie-moi vers la documentation officielle pour les chemins d'endpoint exacts. Source: thebotledger.com/api/predict-fun

Cinq étapes, simplifiées. Les noms d'endpoint ci-dessous sont des espaces réservés pour la forme de chaque appel ; prenez les chemins exacts dans la référence, qui change plus souvent que celle des exchanges plus grands.

S'authentifier

import requests
BASE = "https://api.predict.fun"          # à confirmer dans la documentation
H = {"X-API-Key": API_KEY}

Lister les fenêtres en cours

markets = requests.get(f"{BASE}/markets", params={"category": "crypto", "status": "open"}, headers=H).json()
m = next(x for x in markets if x["timeframe"] == "5m" and x["asset"] == "BTC")
start_price = m["startPrice"]              # l'ouverture déclarée, exacte au tick

Les fenêtres s'enchaînent : le prix de fin d'une fenêtre est le prix de début de la suivante. Si votre propre flux spot n'est pas d'accord avec le prix de début déclaré, faites confiance au prix déclaré.

Lire l'échelle
```
book = requests.get(f"{BASE}/markets/{m['id']}/orderbook", headers=H).json()
best_ask = book["asks"][0]                 # [price, size]
best_bid = book["bids"][0]
```
Dans la dernière minute, presque chaque transaction lève l'offre ou frappe la demande ; rien ne se négocie à l'intérieur du spread. Modélisez vos exécutions au meilleur prix affiché, pas au milieu.

Passer un achat taker

order = {"marketId": m["id"], "outcome": "UP", "side": "BUY", "type": "LIMIT",
         "price": best_ask[0], "size": 30, "timeInForce": "FOK"}
r = requests.post(f"{BASE}/orders", json=order, headers=H).json()

Les frais sont prélevés sur les parts que vous recevez, donc un achat de 30 parts à 50 cents livre environ 29,7 parts.

Lire les exécutions

fills = requests.get(f"{BASE}/fills", headers=H).json()

Le règlement fait la différence

Polymarket, Limitless et Kalshi règlent tous les marchés crypto courts sur une moyenne de la dernière minute. Predict.fun règle sur une lecture unique. Sur les fenêtres plates, les deux règles divergent environ une fois sur dix, donc ne mélangez pas les résultats de Predict.fun avec ceux des autres, et ne transférez pas un modèle entraîné sur les autres sans le réentraîner.