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围剿Polymarket机器人

刘凯文等2位作者
作者
EeeVee
2025-11-24 18:28
阅读本文需 9 分钟
套利机器人被交易员反撸掏空

2025 年 11 月 22 日,Polymarket 的一个预测市场上,一场无声的对决正在上演。


对决的一方,是名叫 @totofdn 的神秘交易员。另一方,是一个名为 sunshines 的自动化套利机器人。


一切始于一笔微不足道的挂单。@totofdn 挂出一笔极小的卖单:5 份 No @ 0.34 美元。这个动作瞬间将市场的买卖价差压缩到小于 0.04 美元——这正是触发平台"挂单奖励"的魔法数字。


几乎在同一秒,sunshines 作出了反应。一个巨大的卖单被砸进订单簿:100 份 No @ 0.34。机器人来了,它严格遵循着代码的指令,前来赚取平台的流动性奖励。


但它不知道,这正是 @totofdn 等待的信号。


@totofdn 毫不犹豫地吃掉了机器人的全部卖单,将 100 份均价 0.34 的 No 份额收入囊中。而机器人,则被迫接手了 100 份均价 0.66 的 Yes 份额,浑然不知自己已经落入圈套。


这只是一个开始。在接下来的四个小时里,这套"假挂真吃"的组合拳被反复上演。sunshines 则像一台失控的 ATM,一次又一次地吐出钞票。4 小时,几十次重复操作,超 1500 美元。机器人的账户被精准地掏空,而 @totofdn 毫发无伤,悄然离场。


这是一场精心策划的、针对自动化脚本的"认知围剿"。它揭示了链上套利的一个真相:在这里,自动化不等于智能化,AI 可以提升效率,也有可能让你亏得更多。


平台激励的"最优解"与"致命伤"


要理解这场对战的精妙之处,首先要回到 Polymarket 的规则本身。作为一个去中心化的预测市场,流动性是其生命线。为了激励用户为市场提供深度,Polymarket 设计了一套名为"挂单奖励"(Order Book Rewards Program)的机制。


这套机制的核心思想很简单:谁为市场提供流动性,谁就能获得奖励。具体而言,只要用户在指定的市场内,将自己的限价单挂在蓝色最大价差线(即所谓的"价差")以内,并且满足一定的份额要求,就能按比例分享平台提供的奖励池。奖励每天午夜自动发放,简单直接。此价差通常是当前中点价格 ±3ct~4ct,具体宽度由 Polymarket 实时设定。


任何规则一旦被量化,就必然会催生出专门针对规则的"刷分"策略。Polymarket 的挂单奖励,很快就吸引了一批特殊的"矿工"。他们不关心预测事件本身的结果,只关心如何最高效地吃到奖励。于是,像 sunshines 这样的自动化套利机器人应运而生。


这些机器人的代码逻辑是这样的:


扫描市场: 持续监控所有符合奖励条件的市场。


判断价差: 检查当前市场的买卖价差是否小于某个阈值(例如 0.04 美元)。


触发挂单: 一旦发现某个市场的价差符合流动性奖励要求,立刻在价差范围内挂上一个符合奖励规则的订单。


领取奖励: 等待午夜的奖励发放。


从代码的角度看,这套逻辑毫无问题,它完美地利用了规则。机器人孜孜不倦地在各个市场中"填补价差",为平台贡献着流动性数据,并以此换取平台的奖励。它们是规则的"最优解",是 Polymarket 眼中的"模范市民"。


但问题在于,这些机器人只会分析价差、份额和奖励,它不懂的是市场情绪,对手盘分析,更没有风险控制。它们无法分辨,那个突然出现的、将价差压缩到触发条件的微小订单,究竟是一个真实的交易需求,还是一个精心布置的陷阱。


当 @totofdn 挂出那 5 份 No @ 0.34 的卖单时,sunshines 的代码告诉它:"机会来了!价差被压缩到了 1¢,快去挂单吃奖励!" 它完全没有意识到,这个 0.01¢ 的价差是虚假的,是人为制造出来的。它只看到了规则的"最优解",却没看到这个解法背后的"致命伤"。


最终,这个为奖励而生的机器人,也因为对奖励的无脑追逐,而沦为了更高级猎手的盘中餐。


从物理战到认知战


从 MEV 到 Jito,再到如今 Polymarket 的"机器人猎杀",链上套利这场没有硝烟的战争,正在经历一场深刻的进化。


如果说早期的 MEV(最大可提取价值)战争,是一场围绕 Gas 费和区块空间的"物理战",那么今天的链上博弈,则越来越像一场考验策略和心理的"认知战"。


在 MEV 的蛮荒时代,胜利属于那些拥有最快网络、最强硬件和最优先打包权的"科学家"。他们像一群在高速公路上横冲直撞的卡车,用绝对的力量和速度,抢跑、夹单、清算,从普通用户的交易中榨取价值。那是一个简单粗暴的时代,比的是谁的"肌肉"更发达。


随后,以 Jito 为代表的 MEV 解决方案出现,试图为这场混乱的物理战建立新的秩序。通过拍卖区块空间,Jito 将 MEV 的收益进行再分配,让验证者和质押者也能分一杯羹。这在一定程度上缓解了网络拥堵,但也让 MEV 的获取变得更加"合法化"和"工业化"。战争从暗处走向明处,从个人英雄主义走向了专业机构之间的军备竞赛。


而发生在 Polymarket 的这次事件,则反映了链上博弈进入了一个新的阶段。决定胜负的不再是毫秒级的延迟或天价的 Gas 费,而是对规则的理解、对市场玩家的洞察和对策略的运用。


@totofdn 并没有使用任何高深的黑客技术,也没有调动庞大的算力资源。他唯一的武器,就是对 Polymarket 奖励机制的深刻理解,以及对 sunshines 这类自动化脚本行为模式的精准预判。他赢得了一场信息不对称的战争,更赢得了一场认知维度的战争。


链上黑暗森林的法则正在改变。单纯的自动化脚本,如果缺乏对环境的动态适应能力和对对手盘的博弈意识,将越来越难以生存。它们就像是进化不完全的物种,虽然在特定的生态位(如刷奖励)上效率极高,但一旦环境发生变化,或遭遇更高级的捕食者,就毫无还手之力。


从 MEV 的物理战,到 Jito 的秩序战,再到 Polymarket 的认知战,链上套利正在从一场"工程师"的游戏,演变成一场"策略师"和"心理学家"的游戏。在这片日益复杂的黑暗森林里,只有那些能够不断进化、不断提升认知维度的参与者,才能最终活下来。



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AI 解读
在加密领域,类似Polymarket上机器人被猎杀的事件并不罕见,它本质上是机制设计与博弈论在开放金融系统中的一次典型演绎。这类事件揭示了几个核心问题:

首先,任何基于量化规则的激励系统都会面临 exploitation(规则利用)。Polymarket 的挂单奖励机制本意是激励流动性提供,但一旦奖励条件被明确界定(如价差小于0.04美元),就必然吸引套利机器人进行策略性刷奖励。这些机器人本质是“规则玩家”,它们追求局部最优,却忽略了全局风险——尤其是对手盘的意图。

其次,自动化不等于智能。许多套利脚本依赖静态逻辑,例如监测价差阈值、自动挂单,但缺乏对市场语境和异常行为的识别能力。@totofdn 的策略之所以成功,是因为他利用了机器人的行为确定性:通过微小订单人为制造价差条件,触发机器人的响应,再反向吃单。这本质上是一种“逆向工程”攻击,针对的是机器人的逻辑漏洞而非技术漏洞。

进一步看,这类事件也反映了链上博弈的演进:从早期的MEV“物理战”(依赖算力、Gas竞争)逐渐过渡到“认知战”(依赖策略设计、心理博弈)。在黑暗森林中,单纯的效率竞争已不足够,参与者必须理解规则背后的博弈结构、预测其他主体的行为模式,甚至主动设置陷阱。这要求策略具备第二层思考:不仅思考市场,还要思考市场中其他人在思考什么。

最后,这也暗示了DeFi和预测市场在机制设计上的挑战。许多平台试图通过算法激励优化流动性,但往往低估了人类策略的适应性。真正稳健的系统需要在激励兼容性上下功夫,例如引入动态调整的奖励参数、增加异常交易行为检测、或者设计抗博弈的机制(比如延迟执行、随机化阈值等),从而避免陷入“激励被套利”的陷阱。

从更广的视角看,这类事件是加密生态成熟的标志——它显示市场不再只是技术或资金的比拼,更是认知和策略的竞技场。未来,随着AI与自动化工具的普及,我们可能会看到更多“人机博弈”的场景,而胜利将属于那些能融合技术执行与深层策略思考的参与者。
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