DoubleZero Integra los Libros de Órdenes de Kalshi en sus Datos de Mercados de Predicción
Puntos clave
- •DoubleZero ha integrado los datos de libros de órdenes de la bolsa regulada por la CFTC de Kalshi en sus feeds de datos de mercados de predicción para mejorar el Edge Dataset utilizado por los traders.
- •Kalshi opera como una bolsa regulada que permite a los usuarios operar sobre los resultados de eventos del mundo real, como elecciones e indicadores económicos.
- •La integración tiene como objetivo dar a los traders una visibilidad más detallada de los precios de mercado, la liquidez y el descubrimiento de precios en distintos mercados de predicción regulados.
- •No se revelaron cifras específicas de volumen de operaciones en relación con la nueva integración.
- •El anuncio se produce en medio de un creciente interés institucional y minorista en los mercados de predicción, con plataformas como Polymarket registrando una mayor actividad en torno a eventos políticos.

DoubleZero ha anunciado la integración de los libros de órdenes de Kalshi en sus feeds de datos de mercados de predicción. La medida está diseñada para mejorar el Edge Dataset que los traders utilizan para la toma de decisiones, según una publicación del comentarista de CryptoTwitter @SolanaFloor.
La integración añade los datos de libros de órdenes de la bolsa regulada de Kalshi a las ofertas existentes de DoubleZero en mercados de predicción. DoubleZero, conocida por proporcionar herramientas de datos para participantes en mercados de predicción, señaló que la adición se alinea con su estrategia de ampliar la profundidad y confiabilidad de sus feeds de datos.
Kalshi opera como una bolsa regulada por la CFTC que permite a los usuarios operar sobre los resultados de eventos del mundo real, desde elecciones hasta indicadores económicos. Su estatus regulatorio la distingue de las plataformas offshore de mercados de predicción y otorga a sus datos de libros de órdenes un nivel de cumplimiento y transparencia relativamente poco común en el ecosistema más amplio de mercados de predicción.
Se espera que los datos de libros de órdenes proporcionen a los usuarios de DoubleZero una visión más detallada de los precios de mercado y la liquidez. Al incorporar estos datos en el Edge Dataset, DoubleZero busca dar a los traders acceso a herramientas más robustas para formular estrategias de trading. Para los participantes que dependen del análisis de flujo de órdenes y profundidad de libro, la inclusión de los datos de Kalshi podría ofrecer una visión más completa del descubrimiento de precios en distintos mercados de predicción regulados.
El anuncio generó un debate notable en plataformas de redes sociales, con miembros de la comunidad destacando las posibles implicaciones para los participantes en mercados de predicción. No se revelaron cifras específicas de volumen de operaciones en relación con la integración.
DoubleZero señaló que la integración refleja su compromiso de evolucionar las capacidades de su plataforma. Los usuarios pueden esperar acceso a conjuntos de datos ampliados diseñados para respaldar decisiones de trading más informadas en los mercados de predicción.
El desarrollo se produce en medio de una mayor actividad en los sectores cripto y de mercados de predicción, donde plataformas como Polymarket han visto un creciente interés y volúmenes de trading, particularmente en torno a eventos políticos. A medida que crece la atención institucional y minorista sobre el trading de contratos de eventos, la demanda de datos de mercado agregados y de alta calidad ha aumentado. Es probable que los traders y observadores del mercado estén atentos a si la integración de los datos de libros de órdenes de Kalshi influye en los niveles de participación y los patrones de trading en la plataforma DoubleZero en el futuro.
Kalshi, como bolsa regulada, proporciona datos de mercado que DoubleZero indicó pueden beneficiar de manera significativa a su base de usuarios. La asociación representa un paso en el esfuerzo más amplio de DoubleZero por fortalecer sus ofertas de datos y mejorar la experiencia general del usuario para los participantes en mercados de predicción.
Fuente: Coinfomania