Hva er Polymarket?

Polymarket er det største prognosemarkedet i verden, der brukerne kan handle sannsynligheten for hendelser - fra sportskonkurranser til politiske valg, fra krypterte pengepriser til vitenskap og teknologi nyheter. Måten transaksjonen foregår på er lik " dual power": kjøper et "ja" eller " nei" symbol for et gitt resultat og belønnes hvis resultatet oppstår.

Dess kjernestyrke er:

• Helt desentralisert.: Åpen og gjennomsiktig basert på polygonkjeden
• Prisoppdagelse i sanntidMarkedsprognosene har en tendens til å være mer nøyaktige enn tradisjonelle undersøkelser
• API Åpne: Gi komplette transaksjoner API for å støtte automatiserte transaksjoner

Forberedelser

Installer Python Dependence

Vi trenger det. py-clob-client Denne offisielle SDK:

pip install py-clob-client requests python-dotenv

2. Tilgang til lommeboker og API Nøkkel

Polymark støtter to typer autentisering:

• EOA Lommebok(Betal deg til gass)
• Plånbok(Gasless-transaksjon)

Her er den enkleste måten å demonstrere - EOA lommeboken:

1. Opprett en polygon lommebok (anbefalt med MetaMask)
2. Innskudd USDC.e(for handel) og liten POL(for gass)
3. For lommeboken. Privat nøkkel
4. Bruk av SDK create_or_derive_api_creds() Metode for automatisk å generere API-kuponger

3. OpenClaw miljø

OpenClaw exec Verktøyet kjører Python-koden og passer godt til å kjøre dette automatiserte skriptet.

Kjernekode oppnådd

Grunnleggende: Overvåk markedet + Automatisk liste

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

Fremdrift: Gjennomsnittlig returstrategimaskin

Den sentrale ideen til denne strategien er å kjøpe det automatisk når prisene avviker fra gjennomsnittet og venter på retur.

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)

OpenClaw Integrasjon

Det er veldig enkelt å kjøre denne roboten i OpenClaw. Du kan lagre koden ovenfor som polymarket_bot.py, og deretter utføre i OpenClaw:

运行 python polymarket_bot.py

Oppmerksomhet

Risiko tips

• Projisert markedsvolatilitet, bruk kun midler som er rimelige
• Det anbefales at vi tester nettverket først.
• Robotisk transaksjoner krever konstant overvåking for å hindre ekstremer.

2. API Restriksjoner

• Åpne API uten autentisering
• Deal API trenger lommebok og API Key
• Pass på hastighetsgrenser.

Gassoptimering

• EOA-modus krever POL-betalingsgass
• Du kan søke om proxy lommeboker for å utføre Gasless transaksjonen