Cos'e' Polymarket?

Polymarket è il più grande mercato delle previsioni del mondo, dove gli utenti possono scambiare la probabilità di eventi - dalle competizioni sportive alle elezioni politiche, dai prezzi cifrati dei soldi alle notizie scientifiche e tecnologiche. Il modo in cui si svolge la transazione è simile a "potere duale": acquista un "sì" o "no" token per un dato risultato ed è ricompensato se il risultato si verifica.

I suoi punti di forza sono:

• Totalmente decentralizzato.: Aperto e trasparente sulla base della catena Polygon
• Riscoperta dei prezzi in tempo reale: Le previsioni di mercato tendono ad essere più accurate dei sondaggi tradizionali
• API Aperto: Fornire API transazioni complete per supportare transazioni automatizzate

Preparazioni

Installare Python Dependence

Ci serve. py-clob-client Questo SDK ufficiale:

pip install py-clob-client requests python-dotenv

2. Accesso a portafogli e chiave API

Polymark supporta due tipi di autenticazione:

• Portafoglio EOA(Pagati a Gas)
• Portafoglio proxy(Esclusa la transazione)

Ecco il modo più semplice per dimostrare -- il portafoglio EOA:

1. Crea un portafoglio Polygon (consigliato con MetaMask)
2. Deposito USDC.e(per il commercio) e piccole POL(per gas)
3. Per il portafoglio. Chiave privata
4. Utilizzo di SDK create_or_derive_api_creds() Metodo per generare automaticamente buoni API

3. OpenClaw Ambiente

OpenClaw exec Lo strumento esegue il codice Python ed è adatto per eseguire questo script automatizzato.

Codice core ottenuto

Fondamentale: Monitorare il Market + Automatic Listing

import os
import time
import requests
from py_clob_client.client import ClobClient
from py_clob_client.clob_types import OrderArgs, OrderType
from py_clob_client.order_builder.constants import BUY, SELL

HOST = "https://clob.polymarket.com"
CHAIN_ID = 137
PRIVATE_KEY = os.getenv("POLYMARKET_PRIVATE_KEY")
FUNDER_ADDRESS = os.getenv("POLYMARKET_FUNDER")

def init_client():
    temp_client = ClobClient(HOST, key=PRIVATE_KEY, chain_id=CHAIN_ID)
    api_creds = temp_client.create_or_derive_api_creds()
    client = ClobClient(HOST, key=PRIVATE_KEY, chain_id=CHAIN_ID, creds=api_creds, signature_type=0, funder=FUNDER_ADDRESS)
    return client

def get_markets(tag=None, limit=10):
    url = "https://gamma-api.polymarket.com/markets"
    params = {"active": "true", "closed": "false", "limit": limit}
    if tag:
        params["tagName"] = tag
    resp = requests.get(url, params=params)
    return resp.json()

def get_price(token_id):
    url = f"https://gamma-api.polymarket.com/markets/{token_id}/price"
    resp = requests.get(url)
    return resp.json()

def place_order(client, token_id, price, size, side=BUY):
    order = client.create_and_post_order(
        OrderArgs(token_id=token_id, price=price, size=size, side=side, order_type=OrderType.GTC),
        options={"tick_size": "0.01", "neg_risk": False}
    )
    return order

Progresso: Media strategia di ritorno People

L'idea centrale di questa strategia è comprarla automaticamente quando i prezzi deviano dalla media e aspettano il ritorno.

import logging
import time

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class MeanReversionBot:
    def __init__(self, client, token_id, threshold=0.1, size=10):
        self.client = client
        self.token_id = token_id
        self.threshold = threshold
        self.size = size
    
    def get_mid_price(self):
        data = get_price(self.token_id)
        return float(data.get("price", 0.5))
    
    def check_and_trade(self):
        mid_price = self.get_mid_price()
        logger.info(f"当前中间价: {mid_price}")
        
        if mid_price < 0.5 - self.threshold:
            logger.info(f"价格偏低，买入!")
            order = place_order(self.client, self.token_id, mid_price, self.size, BUY)
            logger.info(f"订单已下单: {order}")
        elif mid_price > 0.5 + self.threshold:
            logger.info(f"价格偏高，卖出!")
            order = place_order(self.client, self.token_id, mid_price, self.size, SELL)
            logger.info(f"订单已下单: {order}")
        else:
            logger.info("价格在合理区间，不交易")
    
    def run(self, interval=60):
        logger.info(f"机器人启动，监控 token: {self.token_id}")
        while True:
            try:
                self.check_and_trade()
            except Exception as e:
                logger.error(f"错误: {e}")
            time.sleep(interval)

if __name__ == "__main__":
    client = init_client()
    markets = get_markets(tag="politics", limit=1)
    if markets:
        token_id = markets[0]["clobTokenIds"][0]
        print(f"监控市场: {markets[0]['question']}")
        bot = MeanReversionBot(client, token_id, threshold=0.15, size=5)
        bot.run(interval=120)

Integrazione OpenClaw

È molto semplice eseguire questo robot in OpenClaw. È possibile salvare il codice sopra come polymarket_bot.py, e poi eseguire in OpenClaw:

运行 python polymarket_bot.py

Attenzione

Consigli di rischio

• La volatilità del mercato proiettata, si prega di utilizzare solo i fondi che sono convenienti
• Si raccomanda di testare prima la rete.
• Le transazioni robotiche richiedono una sorveglianza costante per prevenire gli estremi.

2. Restrizioni API

• Aprire API senza autenticazione
• Affare API ha bisogno di portafoglio e API Key
• Attenzione ai limiti di velocità.

Ottimizzazione del gas

• Modalità EOA richiede il pagamento POL Gas
• È possibile richiedere i portafogli proxy per eseguire la transazione Gasless