Kalshi AI 트레이딩 봇

TypeScript와 Node.js를 사용하여 Kalshi 예측 시장을 중심으로 워크플로우를 구축하고 자동화하세요 — 준비된 CLI, 서명된 Kalshi REST 클라이언트, OpenRouter를 통해 모델을 호출할 수 있는 헬퍼가 포함되어 있습니다.

GitHub: github.com/bestpracticaI/kalshi-ai-trading-bot · 키워드: Kalshi, 예측 시장, 트레이딩 봇, 알고리즘 트레이딩, 자동화된 트레이딩, TypeScript, Node.js, Kalshi API, REST, OpenRouter, 퀀트, 핀테크, CLI, npm

제공 내용 · 요구사항 · 설치 및 첫 실행 · CLI 참조 · 구성 · 문제 해결

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중요한 면책 조항

트레이딩에는 위험이 따릅니다. 이 저장소의 내용은 수익을 보장하지 않으며, 예측 시장은 유동성이 낮거나 빠르게 변동할 수 있습니다. 이 프로젝트는 스타터 코드로 간주하세요: 내용을 읽고, 적응하며, 잃어도 되는 자금으로만 거래하세요. 저자는 손실에 대한 책임이 없습니다.

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목차

1. 제공 내용
2. 요구사항
3. 설치 및 첫 실행
4. Kalshi API 키 및 개인 키
5. 일상적인 명령어
6. CLI 참조
7. 구성
8. 프로젝트 구조
9. 봇 확장
10. 문제 해결
11. 링크
12. 기여

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제공 내용

기능	상태
Kalshi REST 클라이언트	RSA-PSS 서명, 속도 제한/서버 오류 시 재시도, 잔고, 포지션, 시장, 주문서, 주문
CLI	health, status, history, close-all, run (스텁), 대시보드/점수/백테스트를 위한 자리 표시자
OpenRouter 클라이언트	얇은 래퍼로서 당신이

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.