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如何利用交易Bot在Polymarket上获取收益?

2025-12-10 03:36
阅读本文需 11 分钟
刷量、吃价差、套利、概率计算……
原文标题:Polymarket Trading Bots: From Zero to Automated Gains
原文作者: @ArchiveExplorer
编译:Peggy,BlockBeats


编者按:随着 Polymarket 交易量不断攀升,机器人正在迅速接管这个开放、透明、低成本的预测市场。从刷量脚本到做市模型,再到跨市场套利和 AI 驱动的概率机器,自动化策略正在把人类的失误、情绪与反应迟缓转化为可规模化的收益。


本文带你快速了解 Polymarket 上各类交易机器人的运作方式与风险逻辑,帮助读者看清「链上市场为何天生适合机器人」的底层原因。


以下为原文:



Polymarket 是一个平台,用户可以在上面就现实世界的事件下注——选举、体育赛事、资产价格、法律进程等等。


该平台运行在 Polygon 区块链上,使用 USDC 作为结算单位,因此交易全程透明、速度快、几乎没有手续费。


在 Polymarket 上,还有一些靠捕捉交易者失误赚钱的机器人,它们往往比任何人都更快,每天可以利用这些失误成千上万次。


为什么机器人能在 Polymarket 上如鱼得水?


-开放 API、透明订单簿,机器人能看到一切


-极低费用、即时结算,微小价差都能变成利润


-数百万笔来自人类的交易,其中很多……就是错的


这不是一篇推销机器人工具的文章,而是一次从「最蠢的机器人」到「能赚钱的 AI 怪兽」的全光谱解析。



低能机器人(DUMB BOT TIER)


Airdrop Farming Bots:为了空投而疯狂刷量的机器人


市场普遍预期会有一笔「大空投」。这类机器人做的事情只有一个:疯狂提高成交量——不停买、不停卖,同一个仓位来回折腾。没有观点、没有判断,只有刷量。


例子:机器人选一个流动性好的市场,用 10 美分买 YES,然后立刻用 10 美分卖掉。就这么不断循环,制造巨量交易量。


优点:实际上没有。


缺点:没人知道空投到底按什么标准发;平台可能完全不计算这种假量;你可能在为一个根本不存在的空投拼命刷量


Spike Detection Bots:捕捉市场恐慌的「尖峰侦测机器人」


这些机器人专门捕捉剧烈波动,例如价格突然飙升或暴跌,然后押注均值回归(mean reversion),赌价格会恢复正常。


运作方式:机器人持续监控历史价格,计算当前价格与最近均值的偏离度。若价格异常急涨,机器人就快速做反向单(卖出);若价格瞬间暴跌,机器人就迅速买入。


它赌的是市场反应过度。


优点:启动资金很小也能做;逻辑简单易理解;可以稳定「吃人类情绪和失误」


缺点:并不是所有的尖峰都是假信号,有时候确实有大新闻;止损或目标价如果设错,手续费会把你磨死;风控必须极其严格,否则就是慢性流血



中级机器人(INTERMEDIATE BOT TIER)


Market Makers:吃价差的做市机器人


这类机器人靠不断挂出双边报价,也就是买单和卖单来赚钱。


做法很简单:机器人在市价略低的位置挂一个买入限价单,在市价略高的位置挂一个卖出限价单。两边都成交后,价差就是你的利润。


此外,Polymarket 还会奖励提供流动性的做市商,所以这是双重收入来源。


优点:有价差盈利 + 平台流动性奖励两份收入;在平静、低波动的市场里,收益能非常稳定;只要选对市场,策略一直有效


缺点:需要至少需要 1 万美元以上的资金,价差收益才有意义;如果市场突然单边大幅移动,你的买单可能刚成交就一路向下暴跌,你将以极差的价格被套住;一个坏市场就能毁掉你一整周的收益



高级机器人(ADVANCED BOT TIER)


Arbitrage:套利机器人


当互补结果(如 YES + NO)加总价格低于 100% 时,就会出现套利空间。


更复杂的情况包括:多个相关市场之间的套利;不同措辞但描述同一事件的市场;不同时间窗口的价格错位;复合条件(例如「某州蓝 + 全国红」之类的组合)


只要仓位结构设计正确,无论结果如何,都能锁定收益,而且是真正意义上的无风险利润。


优点:构建得当的套利策略不在乎事件结果;能利用人类根本来不及处理的低效空间


缺点:套利机器人越来越多,套利窗口变得更稀薄、更短暂;纸面看起来完美的套利策略常常被执行过程毁掉:你需要的价位上根本没有足够的流动性


AI Bots:概率机器


这些机器人不仅监控价格,而是比市场更准确地估算事件的真实概率。


它们摄入的数据包括:历史价格与成交量;新闻流与实时事件;链上数据;巨鲸钱包行为;有时甚至包括社交媒体情绪


当模型认为真实概率是 60%,但市场报价只有 40% 时,机器人就会买入低估资产、卖掉高估资产,一整天重复操作。


优点:成功的 AI 模型可以在政治、体育、宏观等数百个市场通用;可以叠加多种信号:统计指标、链上信息、新闻流、行为特征等


缺点是你需要:数据管道;系统基础设施;机器学习能力;金融直觉;风控框架


此外还需要持续的:存储与算力;模型重训;实时监控;近乎偏执的风险管理


这不是副业。这是一家真的初创公司。


技术栈(所有机器人都必须具备的东西)


Polymarket API 接口:官方文档包含所有实时数据、订单提交的端点。没有 API,就没有机器人。


Polygon 钱包:交易全部使用 USDC on Polygon,需要能够签名交易、管理余额的钱包(私钥必备)。


历史数据存储:机器人必须保存价格、成交量、价差、市场元数据。推荐 PostgreSQL,或 SQL+列式存储的组合,以获得快速聚合能力。


Python + 基础工具链:用于 API 请求、异步执行、数据分析、机器学习等。


结语:为什么机器人总是能赢?


-速度:无情绪、无犹豫


-纪律:严格执行系统,不会走神


-规模:你睡觉的时候,一个机器人能同时监测上千个市场


-数据深度:它们能整合价格、订单簿、新闻、行为模式,生成你根本无法手算的信号


Polymarket 上的交易机器人,是一套真正能自动化赚钱的工具。当然,前提是你懂得风险管理。


[原文链接]



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AI 解读
从加密从业者的视角来看,这篇关于Polymarket交易机器人的文章揭示了一个正在快速演进且高度专业化的自动化交易生态。它本质上描绘了在一个信息透明、结算高效、规则确定的链上预测市场中,算法如何系统性地捕捉人类行为偏差和市场低效,并将这种优势转化为持续收益的过程。

Polymarket的底层架构——开放API、全透明订单簿、极低费用和即时结算——几乎是为算法交易量身定做的。这不同于传统金融市场,其透明度和效率壁垒被彻底打破,使得机器人在信息获取和执行速度上拥有绝对优势。它们不再是与人类交易员竞争,而是在与人类的情绪、认知延迟和操作失误进行套利。

文章将机器人策略按复杂度分层解析,这很符合实际。最低层的空投刷量机器人更像是一种链上特有的“挖矿”行为,其收益不依赖于市场判断,而取决于对平台空投规则的博弈,风险在于规则的不确定性。尖峰侦测机器人则开始利用行为金融学原理,赚取的是市场过度反应的“纠错”收益,但其核心风险在于误判噪声与信号,需要严格的风控。

做市机器人体现了经典的做市策略,在低波动环境中能稳定赚取价差和激励,但其最大的风险——单边行情下的库存风险——在事件驱动的预测市场中会被极度放大。一个突发新闻就可能导致价格跳空,使库存资产瞬间暴露巨大亏损。

最高级的套利和AI机器人则代表了这座金字塔的顶端。套利策略理论上接近无风险,但利润微薄且转瞬即逝,竞争异常激烈,对基础设施和执行速度的要求极高。而AI驱动的概率机器,则是在试图构建一个超越市场共识的预测模型。它不再被动反应,而是主动定价,这需要融合多维度数据(链上数据、新闻流、社交媒体情绪)、复杂的机器学习模型以及深厚的金融直觉。这已经不是一个简单的交易脚本,而是一个系统性对冲基金的运作模式。

文中提到的相关动态——与X平台和Grok的合作、巨额融资、收购持牌平台重返美国、以及明确的代币空投预期——都指向同一个趋势:Polymarket正在从一个加密原生的小众预测市场,迅速走向主流化和规模化。这意味着更大的流动性、更多的关注度、更复杂的市场行为,以及随之而来的、更巨大的算法竞争。

最终的结论是清晰的:在这个战场上,机器人因其速度、纪律、规模和数据处理能力,确实拥有结构性优势。但这绝非一个可以轻松躺赢的领域。它已经演变为一场在技术栈、数据科学、资本实力和风险管理上的全面军备竞赛。成功不再属于一个聪明的脚本小子,而是属于那些能够以专业机构的方式,系统性地构建、测试、部署并持续优化其自动化交易系统的团队。
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