O que é Polymarket?

O Polymarket é o maior mercado de previsão do mundo, onde os usuários podem negociar a probabilidade de eventos — desde competições esportivas até eleições políticas, desde preços criptografados de dinheiro até notícias científicas e tecnológicas. A forma como a transação ocorre é semelhante a "dual power": compra um token "sim" ou "não" para um dado resultado e é recompensado se o resultado ocorrer.

As suas principais forças são:

• Totalmente descentralizada.: Aberto e transparente com base na cadeia de polígono
• Descoberta de preços em tempo real: As previsões de mercado tendem a ser mais precisas do que as sondagens tradicionais
• API Abrir: Fornecer API de transações completas para suportar transações automatizadas

Preparações

Instalar a Dependência Python

Precisamos dele. py-clob-client Este SDK oficial:

pip install py-clob-client requests python-dotenv

2. Acesso a carteiras e API Key

O Polymark suporta dois tipos de autenticação:

• Carteira EOA(Pague-se ao gás)
• Carteira Proxy(transacção sem gás)

Aqui está a maneira mais simples de demonstrar -- a carteira EOA:

1. Criar uma carteira Polygon (recomendada com MetaMask)
2. Depósito USDC.e(para o comércio) e POL(para o gás)
3. Para a carteira. Chave privada
4. Usando o SDK create_or_derive_api_creds() Método para gerar automaticamente os vouchers da API

3. Ambiente Openclaw

Openclaw exec A ferramenta executa o código Python e é bem adequado para executar este script automatizado.

Código principal alcançado

Básico: Monitorar o Mercado + Listagem Automática

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: Máquina média de estratégia de retorno Pessoas

A ideia central desta estratégia é comprá-la automaticamente quando os preços se desviam da média e esperam o retorno.

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)

Integração com OpenClaw

É muito simples executar este robô em OpenClaw. Você pode salvar o código acima como polymarket_bot.py, e depois executar no OpenClaw:

运行 python polymarket_bot.py

Atenção

Dicas de risco

• Volatilidade de mercado projetada, por favor, use apenas os fundos que são acessíveis
• Recomenda-se que testemos a rede primeiro.
• As transações robóticas requerem vigilância constante para evitar extremos.

2. Restrições de API

• Abrir API sem autenticação
• Deal API precisa de carteira e chave de API
• Cuidado com os limites de velocidade.

Otimização do Gás

• Modo EOA requer pagamento POL Gás
• Você pode solicitar carteiras proxy para realizar a transação sem gás