TweetStream

用实时社交信号构建 Kalshi 交易机器人

构建一套 Kalshi 交易机器人,把 Kalshi 官方市场数据与实时 X、支持的 Truth Social 事件、OCR、来源映射和严格风控结合起来。按合约规则选择关键账号,通过 WebSocket 接收事件,并先用本地夹具和模拟意图验证策略。

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3 天 · 5 个账号 · 1 个 WebSocket · 银行卡试用或 $5 稳定币押金 · 试用后 Minimum 为 $199/月

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发布于 2026年8月3日

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构建 Kalshi 交易机器人时,用 Kalshi 官方接口处理市场数据和执行,用 TweetStream 接收指定 X 与支持的 Truth Social 事件。把每份合约映射到决定性来源,将帖子和 OCR 转成类型化模拟意图,并用确定性代码控制时效、流动性、风险敞口、幂等和终止开关。

把催化事件连接到合约

Kalshi 交易机器人需要两路独立输入:Kalshi 官方接口提供市场状态和执行,快速事件 feed 提供可能改变合约概率的公开帖子。TweetStream 交付指定 X 和支持的 Truth Social 事件;你的策略负责判断证据是否相关且适合交易。

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Kalshi 机器人数据边界
接口职责
社交事件TweetStream WebSocket指定帖子、账号事件、OCR 和交易上下文
市场状态Kalshi 官方 API事件、合约、订单簿、仓位和交易所状态
策略你的服务来源映射、方向、置信度、时效和风控
执行Kalshi 官方 API已验证订单、确认、成交和对账

来源: Kalshi 开发者文档 · TweetStream WebSocket 快速开始

公开接口复查日期为 2026-08-03。TweetStream 不提供 Kalshi 市场数据,也不下达 Kalshi 订单。

按合约规则建立观察列表

建立观察列表前先读合约规则。政府发布可能依赖机构或官员;经济合约可能依赖定时报告;公司事件可能依赖企业账号或高管。来源映射越精确,机器人在时间压力下需要分类的噪音越少。

  • 把 Kalshi 事件 ticker、市场 ticker、规则、来源、证据词和到期时间存储在一起
  • 给予官方和第一方账号最高来源置信度
  • 在政治合约相关时纳入支持的 Truth Social 帖子
  • 合约关闭或交易逻辑过期后立即停用映射

把一条社交事件变成可检查意图

按平台和作者路由每条 TweetStream 内容事件,把后续 OCR 或其他富化附加到同一候选事件,并在生成模拟意图前读取当前 Kalshi 市场状态。维护的本地示例覆盖 Kalshi 与 Polymarket 映射、重复拒绝、过期检查、流动性和仓位限制,且不会下单。

  • 产生任何副作用前持久化稳定事件身份
  • 拒绝超过策略时效窗口的事件
  • 读取当前市场状态,不要信任缓存概率
  • 把图片 OCR 和检测到的交易上下文视为证据,而不是自动订单

让 AI 编程 agent 加速开发

使用 Claude Code、Codex、Cursor 或其他 AI 编程 agent 搭建适配器和测试,而不是让它拿实盘资金自由发挥。向它提供公开 TweetStream 信封合约、Kalshi 客户端边界、确定性夹具和仅模拟输出 schema。不要让它的工具访问密钥或不可逆操作。

测量真正决定交易结果的链路

分别记录来源发布、TweetStream 本地接收、决策完成、Kalshi 订单提交、交易所确认和成交时间。TweetStream 公布指定 X 帖子的 167ms 服务端检测中位数,但信号到成交还包含网络、策略、风控和交易场所时间。

先证明策略,再下第一笔订单

生产机器人遇到歧义时应拒绝执行。先回放、影子运行和模拟交易,再从严格的风险敞口和单日亏损上限开始。任何模型分数都不能绕过市场开放、最低流动性、最大价差、过期拒绝、订单幂等或外部终止开关。

实施资产:预测市场来源路由器

示例内置的本地解码器验证每个 TweetStream 内容事件后,这个不依赖特定交易场所的路由器会映射指定的 X 和支持的 Truth Social 来源。运行完整的本地夹具示例,查看重复与过期事件拒绝、市场状态检查、仓位限制和仅模拟执行意图。 请根据你的市场映射、来源列表和风控规则进行调整。

在 GitHub 查看可运行示例
ts
type SocialPlatform = "twitter" | "truth_social";
 
type TweetStreamContentEvent = {
  d: {
    author: { handle?: string; platform: SocialPlatform };
    createdAt: number;
    kind: "post" | "quote" | "reply" | "retweet";
    text: string;
    tweetId: string;
  };
  id?: string;
  op: "content";
  t: "tweet";
  ts: number;
  v: 1;
};
 
const sourceRules = [
  {
    handles: ["whitehouse", "potus"],
    platform: "twitter",
    strategy: "policy-markets",
    terms: ["executive order", "tariff"],
    venue: "polymarket",
  },
  {
    handles: ["realdonaldtrump"],
    platform: "truth_social",
    strategy: "trade-policy",
    terms: ["trade policy", "announcement"],
    venue: "kalshi",
  },
] as const;
 
export function routePredictionMarketSourceEvent(event: TweetStreamContentEvent) {
  const handle = event.d.author.handle?.toLowerCase().replace(/^@/, "");
  const platform = event.d.author.platform;
  const text = event.d.text.toLowerCase();
  const rule = sourceRules.find(
    (candidate) =>
      candidate.platform === platform &&
      candidate.handles.some((candidateHandle) => candidateHandle === handle),
  );
  const matchedTerm = rule?.terms.find((term) => text.includes(term));
 
  if (!rule || !matchedTerm) {
    return { deliver: false } as const;
  }
 
  return {
    deliver: true,
    eventId: event.d.tweetId,
    matchedTerm,
    strategy: rule.strategy,
    venue: rule.venue,
  } as const;
}

为什么用 TweetStream 实施

这套流程可以用原始 API、轮询和自建抓取拼出来,但如果你关心速度、删除/置顶提醒、资料/关注信号、代币/OCR 富化和稳定 WebSocket 投递,TweetStream 是更好的起点。开始 3 天试用,把第一组高信号账号接入你的提醒或交易流程。

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常见问题

接入实时信号流

从关键账号开始,把 X 和 Truth Social 事件路由到你的机器人、提醒和交易工作流。