Historische Closing Odds

Rufen Sie die für alle Events an einem bestimmten Datum erfassten Closing Odds ab — den letzten Pre-Match-Preis jedes Sportsbooks, bevor ein Spiel live ging, mit Power-devigten No-Vig-Wahrscheinlichkeiten.


GET /api/v1/historical/odds/closing

Sharp-Tier oder höher erforderlich. Pro- und niedrigere Tiers erhalten einen 403 tier_restricted Fehler. Dieser Endpoint ist durch das closing_lines Feature gegated.

Phase-1-Datenfenster: Closing Lines werden in Echtzeit bei isLive false→true Übergängen erfasst. Valkey speichert 30 Tage an Daten. Die Anfrage eines Datums, das älter als 30 Tage ist, gibt ein leeres Ergebnis zurück.

AuthentifizierungPermalink for this section

Erfordert API key. Sharp-Tier oder höher erforderlich (closing_lines Feature).

Query-ParameterPermalink for this section

Parameter	Typ	Erforderlich	Beschreibung
`date`	string	Ja	Datum im Format `YYYY-MM-DD` (UTC).
`sport`	string	Ja	Sport-Identifikator, z. B. `basketball`, `football`, `ice_hockey`.
`league`	string	Ja	Liga-Identifikator, z. B. `nba`, `nfl`, `nhl`.

Alle drei Parameter sind erforderlich. Die Antwort wird auf Events gefiltert, die exakt dem Sport und der Liga an diesem UTC-Datum entsprechen.

DatumsfensterPermalink for this section

Der Sharp-Tier erlaubt einen Lookback von bis zu 30 Tagen. Die Anfrage eines Datums außerhalb Ihres Tier-Fensters gibt einen 403 tier_restricted Fehler mit der zulässigen Fenstergröße zurück.

BeispielanfragenPermalink for this section

cURL


# NBA Closing Lines für den 10. April
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/odds/closing?date=2026-04-10&sport=basketball&league=nba" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"
 
# NFL Closing Lines
curl -X GET "https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/odds/closing?date=2026-04-06&sport=football&league=nfl" \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

JavaScript


const params = new URLSearchParams({
  date: '2026-04-10',
  sport: 'basketball',
  league: 'nba',
});
const response = await fetch(
  `https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/odds/closing?${params}`,
  { headers: { 'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY' } }
);
const { data } = await response.json();
console.log(`Found ${data.total_events} events, ${data.total_lines} closing lines`);
for (const event of data.events) {
  for (const book of event.books) {
    const ml = book.lines.find(l => l.market_type === 'moneyline');
    if (ml) {
      console.log(`${event.away_team} @ ${event.home_team} — ${book.book}: ${ml.odds_american}`);
    }
  }
}

Python


import requests
 
response = requests.get(
    'https://api.sharpapi.io/api/v1/historical/odds/closing',
    params={
        'date': '2026-04-10',
        'sport': 'basketball',
        'league': 'nba',
    },
    headers={'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json()['data']
print(f"{data['total_events']} events, {data['total_lines']} lines")
for event in data['events']:
    print(f"\n{event['away_team']} @ {event['home_team']}")
    for book in event['books']:
        for line in book['lines']:
            if line['market_type'] == 'moneyline':
                nv = line.get('no_vig_probability')
                print(f"  {book['book']}: {line['odds_american']} (no-vig: {nv:.3f})" if nv else f"  {book['book']}: {line['odds_american']}")

AntwortPermalink for this section

Erfolg (200)Permalink for this section


{
  "success": true,
  "data": {
    "date": "2026-04-10",
    "sport": "basketball",
    "league": "nba",
    "events": [
      {
        "event_id": "evt_nba_bos_mia_20260410",
        "sport": "basketball",
        "league": "nba",
        "home_team": "Boston Celtics",
        "away_team": "Miami Heat",
        "event_start_time": "2026-04-10T18:00:00Z",
        "first_captured_at": "2026-04-10T17:58:12.000000000Z",
        "books": [
          {
            "book": "pinnacle",
            "captured_at": "2026-04-10T17:58:12.000000000Z",
            "lines": [
              {
                "market_type": "moneyline",
                "selection": "Boston Celtics",
                "selection_type": "home",
                "line": null,
                "odds_american": -145,
                "odds_decimal": 1.690,
                "implied_probability": 0.5920,
                "no_vig_probability": 0.5813
              },
              {
                "market_type": "moneyline",
                "selection": "Miami Heat",
                "selection_type": "away",
                "line": null,
                "odds_american": 125,
                "odds_decimal": 2.250,
                "implied_probability": 0.4444,
                "no_vig_probability": 0.4187
              },
              {
                "market_type": "point_spread",
                "selection": "Boston Celtics",
                "selection_type": "home",
                "line": -3.5,
                "odds_american": -110,
                "odds_decimal": 1.909,
                "implied_probability": 0.5238,
                "no_vig_probability": 0.5000
              }
            ]
          },
          {
            "book": "draftkings",
            "captured_at": "2026-04-10T17:57:44.000000000Z",
            "lines": [
              {
                "market_type": "moneyline",
                "selection": "Boston Celtics",
                "selection_type": "home",
                "line": null,
                "odds_american": -140,
                "odds_decimal": 1.714,
                "implied_probability": 0.5833,
                "no_vig_probability": 0.5730
              },
              {
                "market_type": "moneyline",
                "selection": "Miami Heat",
                "selection_type": "away",
                "line": null,
                "odds_american": 118,
                "odds_decimal": 2.180,
                "implied_probability": 0.4587,
                "no_vig_probability": 0.4270
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ],
    "total_events": 5,
    "total_lines": 48
  },
  "meta": {
    "source": "valkey:closing_line",
    "tier_window_days": 30,
    "filters": {
      "sport": "basketball",
      "league": "nba",
      "date": "2026-04-10"
    },
    "updated_at": "2026-04-17T20:00:00.000000000Z"
  }
}

FehlerantwortenPermalink for this section

400 Validierungsfehler


{
  "error": {
    "code": "validation_error",
    "message": "date parameter is required in YYYY-MM-DD format"
  }
}

403 Tier-Beschränkung (falscher Tier)


{
  "error": {
    "code": "tier_restricted",
    "message": "The 'closing_lines' feature requires Sharp or higher.",
    "required_tier": "sharp",
    "docs": "https://docs.sharpapi.io/en/pricing"
  }
}

403 Tier-Beschränkung (Datum zu alt)


{
  "error": {
    "code": "tier_restricted",
    "message": "Your sharp plan allows historical data up to 30 days back",
    "tier": "sharp",
    "docs": "https://sharpapi.io/pricing"
  }
}

AntwortfelderPermalink for this section

`data` ObjektPermalink for this section

Feld	Typ	Beschreibung
`date`	string	Das angefragte Datum (`YYYY-MM-DD`)
`sport`	string	Angewandter Sport-Filter
`league`	string	Angewandter Liga-Filter
`events`	array	Closing-Line-Events, die dem Datum, Sport und der Liga entsprechen
`total_events`	integer	Anzahl der Events in der Antwort
`total_lines`	integer	Gesamtzahl der einzelnen Closing Lines über alle Events und Sportsbooks

Event-ObjektPermalink for this section

Feld	Typ	Beschreibung
`event_id`	string	Eindeutiger Event-Identifikator
`sport`	string	Sport
`league`	string	Liga
`home_team`	string	Name des Heimteams
`away_team`	string	Name des Auswärtsteams
`event_start_time`	string	Geplante Startzeit im ISO-8601-Format
`first_captured_at`	string	ISO-8601-Zeitstempel der ersten Closing-Line-Erfassung für dieses Event
`books`	array	Closing-Line-Payloads pro Sportsbook

Book-ObjektPermalink for this section

Feld	Typ	Beschreibung
`book`	string	Sportsbook-Identifikator
`captured_at`	string	ISO-8601-Zeitstempel, wann die Closing Line dieses Sportsbooks erfasst wurde
`lines`	array	Array von Closing-Line-Einträgen für dieses Sportsbook

Closing-Line-EintragPermalink for this section

Feld	Typ	Beschreibung
`market_type`	string	Markttyp: `moneyline`, `point_spread`, `total_points`, etc.
`selection`	string	Auswahlbezeichnung (Teamname, Over/Under, Spieler)
`selection_type`	string	`home`, `away`, `over`, `under`, etc.
`line`	number\|null	Spread- oder Total-Wert (`-3.5`, `220.5`). `null` für Moneylines.
`player_name`	string	Spielername für Player Props (sonst weggelassen)
`stat_category`	string	Statistiktyp für Player Props (sonst weggelassen)
`odds_american`	integer	American Odds beim Schluss
`odds_decimal`	number	Decimal Odds beim Schluss
`implied_probability`	number	Rohe implizite Wahrscheinlichkeit (mit Vig)
`no_vig_probability`	number\|null	Power-devigte faire Wahrscheinlichkeit (0.0–1.0). Vorhanden für 2- und 3-Wege-Märkte; `null` für Single-Selection-Märkte.
`timestamp`	string	ISO-8601-Zeitstempel des für die Erfassung verwendeten Odds-Datensatzes

`meta` ObjektPermalink for this section

Feld	Typ	Beschreibung
`source`	string	Immer `"valkey:closing_line"` (Phase-1-Backend)
`tier_window_days`	integer	Maximale Lookback-Tage für Ihren Tier (Sharp = 30)
`updated_at`	string	ISO-8601-Zeitstempel der Antwort

AnwendungsfällePermalink for this section

CLV-Analyse: Vergleichen Sie no_vig_probability Werte über verschiedene Sportsbooks hinweg gegen Pinnacle. Ein Soft Book mit einer höheren no_vig_probability auf den Favoriten hat lockerer geschlossen — positiver CLV für Bettor, die diese Seite gespielt haben.

Line-Shopping-Audit: Rufen Sie Closing Lines über alle Sportsbooks hinweg ab, um zu verstehen, wo zum Schluss Value verfügbar war.

Modellkalibrierung: Verwenden Sie implied_probability und no_vig_probability als historische Ground Truth zur Kalibrierung Ihrer eigenen Wahrscheinlichkeitsmodelle.