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编译|Odaily 星球日报(@OdailyChina);译者|Azuma(@azuma_eth)
Polymarket 是当前最受欢迎的预测市场平台,用户可以通过该平台用真实资金对现实世界的事件结果进行押注,例如美国大选、体育赛事、资产价格波动以及政策变化等。
Polymarket 运行在 Polygon 网络上,使用 USDC 进行结算,交易透明且快速,几乎不收取手续费。然而,这一平台上也活跃着大量交易机器人,它们通过快速捕捉其他交易者的错误并加以利用,在无数次执行中赚取丰厚利润。
为什么这些机器人能够在 Polymarket 上如鱼得水?主要原因包括:
本文并非为机器人做,而是深入解析如何从最基础的机器人逐步升级到能够真正盈利的 AI 驱动型交易系统。
这类机器人基于市场预期,认为对 Polymarket 的交互行为将带来丰厚的空投奖励。它们通过不断买入并立即卖出同一仓位来刷高交易量,完全没有任何实际意图,仅为了冲量。
操作方式非常简单:选择一个流动性较好的市场,例如以 10 美元买入“YES”仓位,然后迅速以相同价格卖出,从而提升交易量。
优点:
缺点:
此类机器人专注于寻找剧烈的价格波动,并反向押注市场会回归均值。它会持续监控历史价格,计算当前价格与近期均值的偏离程度。当价格出现大幅上涨或下跌时,机器人会迅速反向开仓,赌市场反应过度。
优点:
缺点:
此类机器人通过持续挂出买卖双向限价单来赚取利润。它们会在当前价格略下方挂买单,略上方挂卖单,当两者均成交时即可获得价差收益。此外,Polymarket 还会对提供流动性的行为给予奖励,这意味着双重收益。
优点:
缺点:
当关联结果(例如“YES”与“NO”)的价格总和低于 100% 时,便存在套利机会。更复杂的策略则涉及不同关联市场间的套利,只要头寸构建正确,无论结果如何都能稳赚利润。
优点:
缺点:
这类机器人不仅关注价格,还能比市场更准确地估算真实概率。它们整合分析历史价格、交易量、新闻、链上数据及巨鲸行为等多种信号,甚至会解析社交媒体的情绪。
如果模型判断市场定价为 40% 概率,而真实概率是 60%,机器人就会低买高卖,全天候操作。
优点:
缺点:
要构建这样的机器人,需要具备数据管道、基础设施、机器学习技能、金融直觉及风险框架,同时还需要投入资源进行数据存储、处理、模型再训练及监控,并建立完善的风险管理体系。这已不再是简单的副业,而是相当于创立一家初创公司。
Polymarket API 访问权限:官方文档包含所有实时数据与下单接口,没有这个就无法开发机器人。
Polygon 钱包:交易在 Polygon 网络上使用 USDC 进行,因此需要一个支持签名交易并管理余额的钱包私钥。
历史数据存储:
Python + 常见工具链:用于 API 请求、异步处理、数据分析及机器学习库。
总的来说,在 Polymarket 上使用交易机器人是一项强大的自动化收入工具,但前提是必须做好风险管理。