Caso de uso · Ciência de dados

Dados de odds da Pinnacle para cientistas de dados

Atualizado em 9 de novembro de 2026 · PinnFeed · 2 min de leitura

Chave grátis: sem cartão. Ao continuar, você aceita os Termos e a Política de Privacidade. · 3 dias grátis, depois €99/mês (IVA incl. quando aplicável) · cartão obrigatório · cobrado após o dia 3 se você não cancelar

Resposta: o PinnFeed entrega os preços da Pinnacle em JSON limpo com os campos de referência que os modelos precisam: decimal, fairProb (probabilidade sem margem, método proporcional), margin e maxStake por mercado. Use de duas formas: colete os seus próprios snapshots de /v1/odds ou do WebSocket e, no Builder, baixe os registros de fechamento guardados por dia com /v1/closing?date=YYYY-MM-DD (até 2.000 linhas por página). Exportações históricas em massa (CSV/Parquet) são uma opção do Enterprise.

Tarefas típicas#

Tarefa	Campos e endpoints
Comparar as probabilidades de um modelo	`fairProb` num horário fixo antes do início (pandas)
Avaliar contra o fechamento	`/v1/closing?date=` (Builder) (relatório de CLV)
Estudar o movimento das linhas	Os seus próprios frames `delta` do WebSocket (armazenamento no Postgres)
Filtros por liquidez	`maxStake` por mercado
Usuários de R	cliente httr2

Registros de fechamento num DataFrame (Builder)#

import os, requests, pandas as pd
KEY = os.environ["PINNFEED_KEY"]  # ps_live_...

def closing_day(day, sport="soccer"):
    rows, offset = [], 0
    while True:
        r = requests.get("https://pinnfeed.io/v1/closing", headers={"x-api-key": KEY}, timeout=30,
                         params={"date": day, "sport": sport, "main": "true", "limit": 2000, "offset": offset})
        r.raise_for_status()
        batch = r.json()["closing"]
        rows += batch
        if len(batch) < 2000:
            break
        offset += 2000
    return pd.json_normalize(rows)

df = closing_day("2026-11-08")
print(df[["eventId", "home", "away", "market.type", "market.line", "market.margin"]].head())

Para guardar os fechamentos em Parquet e consultá-los com SQL: DuckDB + Parquet.

Limites honestos#

Só Pinnacle: sem outras casas, sem escalações nem estatísticas de jogadores.
Os registros de fechamento existem desde que o PinnFeed começou a guardá-los; não há um arquivo profundo nos planos de autosserviço.
O seu próprio histórico de snapshots começa quando você começa a registrá-lo.

Qual plano#

O Free (30 s de atraso, 2 esportes, 1.000 requisições por dia) basta para desenhar um esquema. O Builder (€99/mês) adiciona o WebSocket, os 13 esportes e os registros de fechamento. Enterprise: exportações em massa CSV/Parquet, SLA e licença comercial. Teste de 3 dias; o cartão é obrigatório e a cobrança ocorre após o dia 3, a menos que você cancele.

Conteúdo educativo para maiores de 18 anos. Uso em pesquisa; sem palpites nem lucro garantido.

Perguntas frequentes#

Posso usar os dados num modelo comercial?#

Usá-los dentro dos seus próprios modelos e produtos é permitido pela Política de uso aceitável; redistribuí-los como feed de dados exige Enterprise.

fairProb é a probabilidade real?#

Não. É o preço da Pinnacle sem a margem, removida de forma proporcional: uma referência de mercado sólida, não a verdade absoluta.

Existe um SDK de Python?#

Não é preciso; requests ou httpx mais o /openapi.json bastam.