作者:Archive
编译:Azuma、Odaily 星球日报
原标题:如何从零构建Polymarket躺赚机器人
Polymarket 是当下最热的预测市场平台,人们会在该平台上用真金白银押注于现实世界的事件结果,比如美国大选、体育比赛、资产价格、政策变化等等。
Polymarket 运行在 Polygon 网络上,使用 USDC 进行结算,交易透明、快速,且几乎没有手续费。
Polymarket 上还有一些机器人,会通过比别人更快地发现交易者的错误并重复利用这些错误,在成千上万次的执行的赚取巨额利润。
为什么机器人在 Polymarket 上如此如鱼得水,原因在于:
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开放 API、透明的订单簿 —— 机器人可以看到一切;
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极低的手续费、即时结算 —— 微小价差套利能有效运作;
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数百万人类用户在手动交易,且其中很多人在频繁犯错。
这不是一篇为机器人做广告的文章。这是一份从最笨的机器人到能真正赚钱的 AI 怪物的拆解。
一、入门级机器人
空投挖矿机器人:刷量机器
市场预期对 Polymarket 的交互行为将获得丰厚的空投奖励。这类机器人不断买入并立即卖出同一仓位,循环往复,只为刷高交易量 —— 毫无真实意图,纯粹冲量。
操作方式也很简单 —— 选一个流动性较好的市场,比如以 10 美元买入“YES”仓位,瞬间再以10美元卖出,交易量就这么刷上去了。
优点:
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无。
缺点:
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没人知道空投的具体标准;
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平台可能不计入此类交易;
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空投可能并不存在,你或许是在白忙活。
波动捕捉机器人:专抓恐慌时刻
此类机器人会寻找剧烈的价格波动,并反向押注市场会均值回归 —— 价格终会恢复正常。
机器人会持续监控价格历史,计算当前价与近期均值的偏离程度。一旦价格剧烈飙升或暴跌,机器人迅速反向开仓,赌市场反应过度。
优点:
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小额资金即可操作;
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逻辑简单易懂;
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靠人类用户的情绪和错误获利。
缺点:
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并非所有波动都是假的,有时真会有大新闻引发市场变动;
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止损或目标位设错的话,手续费就能让你亏钱;
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风险管理必须严格,否则就是慢性失血。
二、进阶级机器人
做市机器人:价差收割者
此类机器人会通过持续挂出买卖双向限价单来盈利。
机器人会在当前价略下方挂买单,略上方挂卖单。两者都成交时,差价就赚到手了。此外,Polymarket 还会奖励提供流动性的行为,这意味着双重收益。
优点:
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双重收入来源:价差 + 平台奖励;
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在平静、低波动的市场里,收益可以出奇地稳定;
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选对市场就有效。
缺点:
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至少需要 1 万美元以上的资金,价差才有意义;
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很怕市场的突然波动:若暴跌前你的买单刚成交,结果就会被套在高位;
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一个糟糕的市场就能毁掉你一周的收益。
三、高手级机器人
套利机器人
当关联结果(例如最基础“YES”与“NO”)的价格总和低于100%时,就存在套利机会。
更复杂的测试则是在不同的关联市场间套利(同一事件的不同表述、时间窗口、复合条件等)。只要头寸构建正确,无论结果如何,你都能稳赚利润。
优点:
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正确构建的套利策略不依赖事件结果;
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利用人类无法快速处理的市场低效性获利。
缺点:
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套利机器人越多,机会窗口关闭得越快——利润越来越薄;
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纸上完美的套利策略可能在执行时因流动性不足而失败。
AI 机器人
此类机器人不止会看价格,它们还能比市场更准确地估算真实概率。它们会整合分析历史价格、交易量、新闻、链上数据、巨鲸行为等线索,有时甚至会分析社交媒体的集体情绪。
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:
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成功的 AI 机器人可以横跨政治、体育、宏观等领域,一个模型跑通数百个市场;
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能覆盖多种信号来源:统计、链上、新闻、行为指标。
缺点:
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门槛较高。
你需要拥有数据管道、基础设施、机器学习技能、金融直觉、风险框架,还需要投入资源进行数据存储、处理、持续模型再训练、监控,以及构建无懈可击的风险管理体系。这可不是副业,这相当于创立一家初创公司。
技术栈(所有机器人都需要)
Polymarket API 访问权限:官方文档包含所有实时数据与下单接口。没有这个什么都做不了。
Polygon 钱包:交易在 Polygon 上用 USDC 进行。你需要能签名交易并管理余额的钱包私钥。
历史数据存储:
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机器人需要:价格、成交量、价差、市场元数据。
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推荐 PostgreSQL 或 SQL + 列式存储混合,用于快速聚合数据。
Python + 常见工具链:用于 API 请求、异步处理、数据分析、机器学习库。
机器人为何总是能赢?
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速度:没有情绪,毫不迟疑;
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纪律:严格遵循系统规则;
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规模:一个机器人就能在你睡觉时监控成千上万个市场;
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数据深度:将价格、订单簿、新闻、行为模式结合成你无法手动计算的信号;
总而言之,在 Polymarket 上使用交易机器人,是实现自动化收入的强大工具 —— 但前提是,你必须做好风险管理。
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