如何從零構建Polymarket躺賺機器人
- 核心观点:Polymarket预测市场机器人策略详解。
- 关键要素:
- 入门级:空投刷量、捕捉波动均值回归。
- 进阶级:做市赚取价差和平台奖励。
- 高手级:跨市场套利及AI概率预测。
- 市场影响:提升市场效率,压缩散户套利空间。
- 时效性标注:中期影响。
本文來自:Archive
編譯|Odaily(@OdailyChina);譯者|Azuma(@azuma_eth)

Polymarket 是當下最熱門的預測市場平台,人們會在這個平台上用真金白銀押注現實世界的事件結果,例如美國大選、體育比賽、資產價格、政策變化等等。
Polymarket 運行在 Polygon 網路上,使用 USDC 進行結算,交易透明、快速,且幾乎沒有手續費。
Polymarket 上還有一些機器人,會透過比別人更快地發現交易者的錯誤並重複利用這些錯誤,在成千上萬次的執行中賺取巨額利潤。
為什麼機器人在 Polymarket 上如此如魚得水,原因在於:
- 開放 API、透明的訂單簿 —— 機器人可以看到一切;
- 極低的手續費、即時結算 —— 微小價差套利能有效運作;
- 數百萬人類用戶在手動交易,且其中很多人在頻繁犯錯。
這不是一篇為機器人做廣告的文章。這是一份從最笨的機器人到能真正賺錢的 AI 怪物的拆解。
一、入門級機器人
空投挖礦機器人:刷量機器
市場預期對 Polymarket 的互動行為將獲得豐厚的空投獎勵。這類機器人不斷買入並立即賣出同一倉位,循環往復,只為刷高交易量 —— 毫無真實意圖,純粹衝量。
操作方式也很簡單 —— 選一個流動性較好的市場,例如以 10 美元買入「YES」倉位,瞬間再以10美元賣出,交易量就這麼刷上去了。
優點:
- 無。
缺點:
- 沒人知道空投的具體標準;
- 平台可能不計入此類交易;
- 空投可能並不存在,你或許是在白忙活。
波動捕捉機器人:專抓恐慌時刻
此類機器人會尋找劇烈的價格波動,並反向押注市場會均值回歸 —— 價格終會恢復正常。
機器人會持續監控價格歷史,計算當前價與近期均值的偏離程度。一旦價格劇烈飆升或暴跌,機器人迅速反向開倉,賭市場反應過度。
優點:
- 小額資金即可操作;
- 邏輯簡單易懂;
- 靠人類用戶的情緒和錯誤獲利。
缺點:
- 並非所有波動都是假的,有時真會有大新聞引發市場變動;
- 停損或目標位設錯的話,手續費就能讓你虧錢;
- 風險管理必須嚴格,否則就是慢性失血。
二、進階級機器人
做市機器人:價差收割者
此類機器人會透過持續掛出買賣雙向限價單來盈利。
機器人會在當前價略下方掛買單,略上方掛賣單。兩者都成交時,價差就賺到手了。此外,Polymarket 還會獎勵提供流動性的行為,這意味著雙重收益。
優點:
- 雙重收入來源:價差 + 平台獎勵;
- 在平靜、低波動的市場裡,收益可以出奇地穩定;
- 選對市場就有效。
缺點:
- 至少需要 1 萬美元以上的資金,價差才有意義;
- 很怕市場的突然波動:若暴跌前你的買單剛成交,結果就會被套在高位;
- 一個糟糕的市場就能毀掉你一週的收益。
三、高手級機器人
套利機器人
當關聯結果(例如最基礎「YES」與「NO」)的價格總和低於100%時,就存在套利機會。
更複雜的測試則是在不同的關聯市場間套利(同一事件的不同表述、時間窗口、複合條件等)。只要頭寸構建正確,無論結果如何,你都能穩賺利潤。
優點:
- 正確構建的套利策略不依賴事件結果;
- 利用人類無法快速處理的市場低效性獲利。
缺點:
- 套利機器人越多,機會窗口關閉得越快——利潤越來越薄;
- 紙上完美的套利策略可能在執行時因流動性不足而失敗。
AI 機器人
此類機器人不只會看價格,它們還能比市場更準確地估算真實機率。它們會整合分析歷史價格、交易量、新聞、鏈上數據、巨鯨行為等線索,有時甚至會分析社交媒體的集體情緒。
如果模型判斷市場定價為40%機率,而真實機率是60%,機器人就會低買高賣,全天候操作。
優點:
- 成功的 AI 機器人可以橫跨政治、體育、宏觀等領域,一個模型跑通數百個市場;
- 能覆蓋多種信號來源:統計、鏈上、新聞、行為指標。
缺點:
- 門檻較高。
你需要擁有數據管道、基礎設施、機器學習技能、金融直覺、風險框架,還需要投入資源進行數據儲存、處理、持續模型再訓練、監控,以及構建無懈可擊的風險管理體系。這可不是副業,這相當於創立一家新創公司。
技術棧(所有機器人都需要)
Polymarket API 存取權限:官方文件包含所有即時數據與下單介面。沒有這個什麼都做不了。
Polygon 錢包:交易在 Polygon 上用 USDC 進行。你需要能簽署交易並管理餘額的錢包私鑰。
歷史數據儲存:
- 機器人需要:價格、成交量、價差、市場元數據。
- 推薦 PostgreSQL 或 SQL + 列式儲存混合,用於快速聚合數據。
Python + 常見工具鏈:用於 API 請求、非同步處理、數據分析、機器學習庫。
機器人為何總是能贏?
- 速度:沒有情緒,毫不遲疑;
- 紀律:嚴格遵循系統規則;
- 規模:一個機器人就能在你睡覺時監控成千上萬個市場;
- 數據深度:將價格、訂單簿、新聞、行為模式結合成你無法手動計算的信號;
總而言之,在 Polymarket 上使用交易機器人,是實現自動化收入的強大工具 —— 但前提是,你必須做好風險管理。



