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微软自己搞了个量化平台，华尔街的量化团队都在偷偷用，你还不知道？ 说真的，Qlib这个东西出来好几年了，一直没大火，但一直在被严肃做量化的人用。微软研究院出品，不是那种GitHub上随便开源的玩具，是能上生产环境的框架，从因子挖掘到模型训练到回测到实盘部署，一条龙全给你搞定。 核心能力捋一遍： 1️⃣ 内置一堆SOTA模型，LightGBM、Transformer、TabNet、HIST、IGMTF、KRNN，开箱即用，不用自己从零搭 2️⃣ 全流程覆盖，数据处理、模型训练、回测、组合优化、在线部署，哪个环节都不缺 3️⃣ Concept Drift技术，金融市场一直在变，这框架会自适应，不是训完就摆烂那种 4️⃣ 支持高频，1分钟级K线数据，HFT策略能跑 5️⃣ 最新集成了RD-Agent，就是让LLM自己去挖因子、优化模型，AI做量化研究这条路微软已经在踩了 设计上有几个细节我觉得很重要：点时间数据库这个设计，专门防止未来数据泄露，很多人回测出来一堆假收益，就是栽在这里。模块松耦合，不用整套搬，哪块用哪块。模型还能滚动更新，上线之后继续迭代。 pip install pyqlib，Python 3.8到3.12都支持，Docker镜像也有。 40k星，6k fork，数据说话。 适合真正想做量化的人，来看热闹的可以划走了。 🔗 github.com/microsoft/qlib

2026年了，Polymarket日交易量破4亿刀，围绕它的工具生态已经卷成红海 整理了10个预测市场实战工具，从数据分析到自动交易到AI Agent，覆盖完整链路 1、Polymarket API docs.polymarket.com/api-reference/… 官方三套API体系：Gamma API查市场和事件数据，Data API查持仓和交易记录，CLOB API直接对接订单簿做程序化交易。想做任何Polymarket相关开发，这是起点。 2、PolyCop Bot t.me/PolyCop_BOT?st… Polymarket排名第一的跟单机器人，监控目标钱包的交易行为并自动复制操作。之前单独介绍过，适合不想盯盘但想跟住alpha的用户。 3、Insiders insiders.bot/?referral=link 一站式预测市场交易平台，主打0延迟交易、一键跟单和内幕信号聚合。把Polymarket的交易体验做了层封装，降低操作门槛。Insiders有个聪明钱回测工具非常好用！ 4、Simmer Markets simmer.markets/?ref=khlom7 OpenClaw龙虾用户必用的工具，同时支持Polymarket和Kalshi。核心卖点是AI Agent自动交易，已接入OpenClaw生态，平台上跑着10000+个交易Agent。如果你想让AI帮你在预测市场下注，这是目前最成熟的入口。 5、骡子快跑 mulerun.com/invitation/J3F… 如果不想部署龙虾，觉得龙虾太笨的，可以用骡子快跑部署相关Skill，龙虾相当于是雏儿，骡子相当于是少妇，一拍屁股就知道要做是，对于小白用户来说更友好，也是我放弃龙虾之后用的Agent工具。 6、PredWin t.me/predwin_bot?st… 预测市场交易Bot，刷Polymarket撸空投的用户用的最多，可以自动刷交易量，胜率80%。 7、MiroFish github.com/666ghj/MiroFish 00 后北邮大四学生郭航江，用 Vibe Coding 十天做出 MiroFish，连续两次登顶 GitHub 全球趋势榜，2 万+ star，陈天桥 24 小时拍板投了 3000 万。可以用来做事件预测！ 8、Awesome Finance Skills github.com/VoltAgent/awes… 开源金融Agent技能集，⭐458 ��50。包含实时新闻聚合（覆盖Polymarket数据源）、情感分析、时序预测、逻辑链路可视化等8个模块。可以直接装到Claude Code / OpenCode等Agent框架里用。 9、PolyActivity polyactivity.com/traders 聚焦Smart Money信号追踪，实时监控大户动向和Featured Traders操作。界面简洁，适合快速捕捉聪明钱的方向性押注。 10、Predictfolio predictfolio.com Polymarket数据分析平台，追踪250万+交易者的PnL、持仓和胜率。自带排行榜，能看到头部玩家的持仓变化和历史收益曲线，总追踪交易量超$141B。做研究和跟单参考都够用。

🎉字节跳动终于开源了超级智能体🦌DeerFlow - 2.0！ 我愿称之为：更适合中国宝宝体质的OpenClaw 目前已经在GitHub上斩获 44k stars 霸榜 Trending DeerFlow 2.0 是一个开源的 SuperAgent 编排框架，可将Skills、Sub-Agents、长短期记忆、沙盒文件系统、外部工具/渠道全部整合在一起，完成从深度研究到代码生成与多步创作的复杂任务 - 技能与工具系统：通过skills扩展能力，按需调用检索、编码、执行、爬取等工具，可快速接入自定义技能 - 子代理编排：将复杂任务拆分为可协作的子代理，分别负责研究、规划、编码、审阅等角色并在统一上下文中协作 - 沙盒与文件系统：在隔离环境中运行与修改文件，支持安全实验、代码生成、批量重构与结果留存 - 上下文工程与长期记忆：在任务链路中持续注入关键上下文，记录与复用长期记忆，以减少重复决策与信息丢失 DeerFlow 2.0 支持 OpenAI/OpenRouter/Claude Code/Codex 等多模型，MCP 与 IM 渠道接入，企业与个人都能即开即用！ 原项目仓库🔗：github.com/bytedance/deer…

@Jlbcode 收到

最新版本我已更新到Github仓库：github.com/JLBcode-code/p… 常见的错误还是那几个问题，要么网络问题没开全局，要么参数没填对，针对参数问题我已经优化到极致了，关于Polymarket部分只需要填登录的钱包私钥即可，之前还需要填地址现在也不用了，直接在程序里面加了查询功能 如果还是有报错大家可以直接DM我，我看到后都会回复，这个项目该踩的坑我都帮你们踩过了，按照我默认设置使用就行了

@Jlbcode 最近太忙了，一直没关注x刚看到信息！ 住早日康复，身体健康！

让大家久等了，我还在恢复期再经历一次手术就可以正常工作了，这次伤的真的太严重了而且对方逃逸且身无分文，所有的医药费都是我自己垫付，家人给我联系了香港的医院就诊，我第一次真切的感到生命的脆弱，大家在现实生活中请一定注意安全。

再来分享一个polymarket加密货币5min/15min市场信息获取脚本，运行输出内容包括：定位当前市场，目标价获取，yes/no 的tokenid获取，订单薄信息，流动性，手续费计算等，想要初步搭建量化机器人的可以参考(缩进格式未能正确显示，复制给AI让它还原)： """ Polymarket 5min / 15min Up-or-Down 市场发现 & 实时价格获取 功能: 1. 自动计算下一个 5min / 15min 时间区间 2. 通过 Gamma API 查找对应的市场 (slug, tokenId, 当前价格等) 3. 通过 CLOB REST API 获取实时 orderbook (无需认证, 无需安装额外库) 4. 支持自定义币种列表 (BTC, ETH, SOL, XRP 等) 依赖: pip install requests 无需安装 py_clob_client — 本脚本仅使用公开 REST API, 不需要私钥或认证。 原理: Polymarket 会提前创建未来的 5min/15min 市场, slug 格式固定: {coin}-updown-{interval}-{unix_timestamp} 例如: btc-updown-15m-1773127800 其中 unix_timestamp 是时间区间的结束时间 (整 5/15 分钟对齐) """ import time import json import requests from datetime import datetime, timezone # ============================================================================== # 配置 # ============================================================================== # Polymarket API 地址 (公开, 无需认证) GAMMA_API = "gamma-api.polymarket.com" CLOB_API = "clob.polymarket.com" # 支持的币种 — 可自行增减 # 目前 Polymarket 开放了 BTC, ETH, SOL, XRP 的短周期市场 COINS = ["btc", "eth", "sol", "xrp"] # 支持的时间周期 INTERVALS = { "5m":  {"seconds": 300,  "label": "5分钟"}, "15m": {"seconds": 900,  "label": "15分钟"}, } # HTTP Session (带重试) SESSION = requests.Session() SESSION.headers.update({"Accept": "application/json"}) # ============================================================================== # 工具函数 # ============================================================================== def get_next_interval_ts(interval_sec: int) -> int: """计算下一个时间区间的结束时间戳 (Unix秒)。 Polymarket 的 slug 中使用的 timestamp 是区间结束时间, 且严格对齐到整 5/15 分钟。 例如: 当前 07:22 UTC - 5min  -> 下一个区间 07:20-07:25, ts = 07:25 对应的 Unix 时间 - 15min -> 下一个区间 07:15-07:30, ts = 07:30 对应的 Unix 时间 """ now = int(time.time()) return (now // interval_sec + 1) * interval_sec def get_current_interval_ts(interval_sec: int) -> int: """计算当前正在进行的区间的结束时间戳。 如果你想查看 "正在交易中" 的市场, 用这个。 """ now = int(time.time()) # 当前区间 = 上一个对齐点 + interval return (now // interval_sec) * interval_sec + interval_sec # ============================================================================== # Gamma API — 市场发现 # ============================================================================== def find_market(coin: str, interval: str, interval_ts: int) -> dict | None: """通过 Gamma API 查找指定的 updown 市场。 参数: coin:        币种 (btc, eth, sol, xrp) interval:    时间周期 ("5m" 或 "15m") interval_ts: 区间结束时间戳 返回: 市场信息字典, 或 None (市场不存在/未创建) """ slug = f"{coin}-updown-{interval}-{interval_ts}" try: resp = SESSION.get( f"{GAMMA_API}/events", params={"slug": slug}, timeout=10, ) resp.raise_for_status() events = resp.json() except Exception as e: print(f"  [ERROR] Gamma API 请求失败: {e}") return None if not events: return None # events 是一个列表, 通常只有一个元素 event = events[0] markets = event.get("markets", []) if not markets: return None m = markets[0] # clobTokenIds 可能是 JSON 字符串, 需要解析 tokens = m.get("clobTokenIds", []) if isinstance(tokens, str): tokens = json.loads(tokens) if len(tokens) < 2: return None # outcomePrices 同样可能是 JSON 字符串 prices = m.get("outcomePrices", []) if isinstance(prices, str): prices = json.loads(prices) # outcomes: ["Up", "Down"] outcomes = m.get("outcomes", []) if isinstance(outcomes, str): outcomes = json.loads(outcomes) return { "slug":           slug, "question":       m.get("question", ""), "condition_id":   m.get("conditionId", ""), "up_token":       tokens[0],        # YES / Up 的 tokenId "down_token":     tokens[1],        # NO / Down 的 tokenId "outcomes":       outcomes,          # ["Up", "Down"] "outcome_prices": [float(p) for p in prices] if prices else [], "neg_risk":       m.get("negRisk", False), "best_bid":       m.get("bestBid"), "best_ask":       m.get("bestAsk"), "spread":         m.get("spread"), "last_price":     m.get("lastTradePrice"), "liquidity":      event.get("liquidity"), "volume":         m.get("volume"), "end_date":       m.get("endDate", ""), "active":         m.get("active", False), "closed":         m.get("closed", False), } # ============================================================================== # CLOB API — 实时 Orderbook (公开, 无需认证) # ============================================================================== def get_orderbook(token_id: str) -> dict | None: """获取指定 token 的实时 orderbook。 注意: asks 按价格 *降序* 排列 (最贵在前, 最便宜在后)。 所以最优卖价 (best ask) = asks[-1], 不是 asks[0]! 返回: { "bids": [{"price": "0.45", "size": "100"}, ...],  # 升序 "asks": [{"price": "0.99", "size": "50"}, ...],    # 降序 "best_bid": float, "best_ask": float, "spread": float, "mid_price": float, "tick_size": str, "min_order_size": str, } """ try: resp = SESSION.get( f"{CLOB_API}/book", params={"token_id": token_id}, timeout=10, ) resp.raise_for_status() data = resp.json() except Exception as e: print(f"  [ERROR] CLOB orderbook 请求失败: {e}") return None bids = data.get("bids", []) asks = data.get("asks", []) # best bid = bids 中最高价 (bids 升序, 最后一个) best_bid = float(bids[-1]["price"]) if bids else 0 # best ask = asks 中最低价 (asks 降序, 最后一个) best_ask = float(asks[-1]["price"]) if asks else 1 return { "bids":           bids, "asks":           asks, "best_bid":       best_bid, "best_ask":       best_ask, "spread":         round(best_ask - best_bid, 4), "mid_price":      round((best_ask + best_bid) / 2, 4), "tick_size":      data.get("tick_size", "0.01"), "min_order_size": data.get("min_order_size", ""), "last_price":     data.get("last_trade_price", ""), } def get_top_asks(token_id: str, n: int = 5) -> list[tuple[float, float]]: """获取最优的 N 个卖单 (价格从低到高)。 返回: [(price, size), ...] """ book = get_orderbook(token_id) if not book or not book["asks"]: return [] asks = book["asks"] # asks 降序 -> 取最后 n 个, 再反转为升序 bottom_n = asks[-n:] if len(asks) >= n else asks[:] return [(float(a["price"]), float(a["size"])) for a in reversed(bottom_n)] # ============================================================================== # 综合查询: 一次获取所有币种 + 所有周期的市场信息 # ============================================================================== def scan_all_markets(coins: list[str] = None, intervals: list[str] = None): """扫描所有币种 x 所有时间周期, 打印市场信息和实时价格。 参数: coins:     币种列表, 默认 COINS intervals: 周期列表, 默认 ["5m", "15m"] """ if coins is None: coins = COINS if intervals is None: intervals = list(INTERVALS.keys()) print("=" * 80) print("  Polymarket Up-or-Down 市场扫描器") print(f"  时间: {datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} UTC") print(f"  币种: {', '.join(c.upper() for c in coins)}") print(f"  周期: {', '.join(intervals)}") print("=" * 80) for interval in intervals: cfg = INTERVALS[interval] interval_sec = cfg["seconds"] # 当前正在进行的区间 current_ts = get_current_interval_ts(interval_sec) # 下一个区间 next_ts = current_ts + interval_sec current_end = datetime.fromtimestamp(current_ts, tz=timezone.utc) next_end = datetime.fromtimestamp(next_ts, tz=timezone.utc) print(f"\n{'─' * 80}") print(f"  {cfg['label']} ({interval}) 市场") print(f"  当前区间结束: {current_end.strftime('%H:%M:%S')} UTC (ts={current_ts})") print(f"  下一区间结束: {next_end.strftime('%H:%M:%S')} UTC (ts={next_ts})") print(f"{'─' * 80}") for coin in coins: print(f"\n  [{coin.upper()}]") # ── 查找当前区间的市场 ── market = find_market(coin, interval, current_ts) if market is None: print(f"    当前区间: 未找到市场 (可能已结算或尚未创建)") else: _print_market(market, "    当前区间") # ── 查找下一个区间的市场 ── market_next = find_market(coin, interval, next_ts) if market_next is None: print(f"    下一区间: 未找到市场 (尚未创建)") else: _print_market(market_next, "    下一区间") def _print_market(market: dict, prefix: str): """打印单个市场的详细信息。""" prices = market["outcome_prices"] up_price = prices[0] if prices else "?" dn_price = prices[1] if len(prices) > 1 else "?" print(f"{prefix}: {market['slug']}") print(f"      问题:    {market['question']}") print(f"      状态:    {'交易中' if market['active'] and not market['closed'] else '已关闭'}") print(f"      Up价格:  {up_price}  |  Down价格: {dn_price}") print(f"      最优买:  {market['best_bid']}  |  最优卖: {market['best_ask']}  |  价差: {market['spread']}") print(f"      流动性:  ${market['liquidity']:,.2f}" if market['liquidity'] else "") print(f"      成交量:  ${float(market['volume']):,.2f}" if market['volume'] else "") print(f"      negRisk: {market['neg_risk']}") print(f"      Up Token:   {market['up_token'][:40]}...") print(f"      Down Token: {market['down_token'][:40]}...") # 获取实时 orderbook 深度 print(f"      ── Orderbook (Up/YES) ──") top_asks = get_top_asks(market["up_token"], n=5) if top_asks: for i, (price, size) in enumerate(top_asks): tag = " <-- best ask" if i == 0 else "" print(f"        ASK {i+1}: {price:.2f} x {size:.1f}{tag}") else: print(f"        (无 asks)") # ============================================================================== # 单币种快速查询 # ============================================================================== def quick_lookup(coin: str, interval: str = "15m") -> dict | None: """快速查询指定币种的当前市场, 返回完整信息。 使用示例: info = quick_lookup("btc", "15m") print(info["outcome_prices"])  # [0.52, 0.48] print(info["orderbook"]["best_ask"])  # 0.49 """ cfg = INTERVALS[interval] current_ts = get_current_interval_ts(cfg["seconds"]) market = find_market(coin, interval, current_ts) if market is None: return None # 附加 orderbook 信息 book_up = get_orderbook(market["up_token"]) book_dn = get_orderbook(market["down_token"]) market["orderbook_up"] = book_up market["orderbook_down"] = book_dn return market # ============================================================================== # 手续费计算 # ============================================================================== def compute_fee(shares: float, price: float) -> float: """计算 Polymarket crypto 市场的手续费 (以 shares 计)。 公式: fee_shares = shares * 0.25 * (price * (1 - price))^2 最大费率: ~1.56% (当 price = 0.50) 越接近 0 或 1 的价格, 手续费越低。 """ return shares * 0.25 * (price * (1 - price)) ** 2 def estimate_profit(shares: int, buy_price: float, win: bool) -> dict: """估算单笔交易的盈亏。 参数: shares:    购买的 shares 数量 buy_price: 买入价格 (0~1) win:       是否预测正确 返回: {"cost": ..., "fee": ..., "payout": ..., "pnl": ..., "roi": ...} """ cost = shares * buy_price fee = compute_fee(shares, buy_price) if win: # 赢: 每个 share 赎回 $1, 但实际持有 = shares - fee_shares actual_shares = shares - fee payout = actual_shares * 1.0 pnl = payout - cost else: # 输: 亏掉全部 cost payout = 0 pnl = -cost return { "shares":        shares, "buy_price":     buy_price, "cost":          round(cost, 4), "fee_shares":    round(fee, 4), "actual_shares": round(shares - fee, 4), "payout":        round(payout, 4), "pnl":           round(pnl, 4), "roi_pct":       round(pnl / cost * 100, 2) if cost > 0 else 0, } # ============================================================================== # 持续监控模式 # ============================================================================== def monitor(coins: list[str] = None, interval: str = "15m", refresh_sec: int = 30): """持续监控模式: 每隔 refresh_sec 秒刷新一次市场价格。 按 Ctrl+C 退出。 """ if coins is None: coins = COINS cfg = INTERVALS[interval] interval_sec = cfg["seconds"] print(f"\n  持续监控模式 ({interval}, 每{refresh_sec}秒刷新)") print(f"  币种: {', '.join(c.upper() for c in coins)}") print(f"  按 Ctrl+C 退出\n") try: while True: current_ts = get_current_interval_ts(interval_sec) remaining = current_ts - int(time.time()) end_time = datetime.fromtimestamp(current_ts, tz=timezone.utc) print(f"  [{datetime.now(timezone.utc).strftime('%H:%M:%S')} UTC] " f"区间结束: {end_time.strftime('%H:%M:%S')} (剩余 {remaining}s)") header = f"  {'Coin':>5s} | {'Up':>6s} | {'Down':>6s} | {'BestAsk':>8s} | {'Spread':>7s} | {'Volume':>10s}" print(header) print(f"  {'─' * len(header)}") for coin in coins: market = find_market(coin, interval, current_ts) if market is None: print(f"  {coin.upper():>5s} | {'N/A':^6s} | {'N/A':^6s} | {'N/A':^8s} | {'N/A':^7s} | {'N/A':^10s}") continue prices = market["outcome_prices"] up_p = f"{prices[0]:.3f}" if prices else "?" dn_p = f"{prices[1]:.3f}" if len(prices) > 1 else "?" ask = f"{market['best_ask']:.2f}" if market['best_ask'] else "?" spread = f"{market['spread']:.3f}" if market['spread'] else "?" vol = f"${float(market['volume']):,.0f}" if market['volume'] else "?" print(f"  {coin.upper():>5s} | {up_p:>6s} | {dn_p:>6s} | {ask:>8s} | {spread:>7s} | {vol:>10s}") print() time.sleep(refresh_sec) except KeyboardInterrupt: print("\n  监控已停止。") # ============================================================================== # 主入口 # ============================================================================== if __name__ == "__main__": import sys # 支持命令行参数: #   python find_markets_tutorial.py                    # 扫描所有 #   python find_markets_tutorial.py monitor             # 持续监控模式 #   python find_markets_tutorial.py btc eth             # 只看指定币种 #   python find_markets_tutorial.py btc 5m              # 指定币种 + 周期 args = sys.argv[1:] if "monitor" in args: args.remove("monitor") coins = [a for a in args if a in COINS] or None monitor(coins=coins) else: coins = [a for a in args if a in COINS] or None intervals = [a for a in args if a in INTERVALS] or None scan_all_markets(coins=coins, intervals=intervals) # 演示: 快速查询 + 盈亏估算 print("\n" + "=" * 80) print("  快速查询演示: BTC 15min") print("=" * 80) info = quick_lookup("btc", "15m") if info: prices = info["outcome_prices"] print(f"  市场:   {info['slug']}") print(f"  Up:     {prices[0]:.3f}  |  Down: {prices[1]:.3f}") book = info.get("orderbook_up") if book: print(f"  BestAsk(Up): {book['best_ask']:.2f}  |  BestBid: {book['best_bid']:.2f}") print(f"  Spread:      {book['spread']:.4f}  |  MidPrice: {book['mid_price']:.4f}") # 盈亏估算示例 ask_price = book["best_ask"] if book else 0.50 print(f"\n  盈亏估算 (买入 10 shares Up @ {ask_price}):") for outcome in [True, False]: r = estimate_profit(10, ask_price, win=outcome) label = "预测正确" if outcome else "预测错误" print(f"    {label}: 成本=${r['cost']:.2f}, " f"手续费={r['fee_shares']:.4f}shares, " f"实际持有={r['actual_shares']:.4f}, " f"收益=${r['pnl']:+.4f} (ROI {r['roi_pct']:+.2f}%)") else: print("  未找到 BTC 15min 市场 (可能当前区间已结算)")

昨天转发了一篇用 Deribit 波动率曲面推导 Polymarket 二元期权定价的思路。一位做 PM 自动化交易的大哥@jtrevorchapman 告诉我，他几个月前试过类似的路径，结论是在 15 分钟尺度上，波动率曲面能给的信息，市场微结构信号可以更快更准地捕捉到。 我赶紧去看了大哥的实盘，发现他当前使用的交易系统表现非常优秀，盈利因子 4.29（每亏 $1，能赚回 $4.29），胜率 93%，而且他有问必答毫无保留。 热心哥的核心系统是一个三层架构：记忆 → 信号 → 防御 1. 记忆层 每个 session 开始，先扫描最近 30 +个已结束的 session，找出最像当前盘面的历史 session。比如当前 BTC 价格在某个位置、波动率是某个水平、市场情绪是某个状态，在过去类似的session中，最后结果是 UP 赢得多还是 DOWN 赢得多？如果是 UP 多，那么系统会带着这个“历史经验”（先验偏差）进入下一层。 2. 信号层 这层关注实时数据，每秒钟运行8-12条规则，然后独立投票UP / DOWN + 置信度（0-100%）。这些规则中热心哥认为 CVD（累计主动买卖量差）是预测力最强的单一指标。其他还有预言机报价距离、 Binance 动量、订单簿不平衡、UP / DOWN 代币价格走势（反映 PM 上所有参与者的集体判断）。 所有规则按置信度加权，得出方向和综合置信度，如“方向 YES，综合置信度约 65%”。 3. 防御层 方向确定后，用五个因子算出一个 0-1 系数，直接乘到仓位上，1 就是全仓执行，0 就不做。所以同样一个"65% 置信度 YES"的信号，根据防御层的评估，仓位大小也会有区别。这五个因子如下： - CVD 同不同意？如果信号层说 UP，但 Binance 上的净卖压很大（CVD 不同意），仓位直接大幅压缩。CVD是热心哥极其看重的因子，在session混乱的情况下（预言机报价反复穿越基准价格 5 次），CVD 甚至有一票否决权（系数降为 0）。 - 距离基准价格多少？如果 BTC 现价和基准价咬得很紧，说明随时可能翻盘，需要压缩仓位。 - session 剩多少时间？如果只剩最后两三分钟，任何突发波动都来不及反应，风险陡增。 - 当前 session 预言机报价反复穿越了基准价格几次？超过 5 次就算混乱。混乱市场里信号可靠性大打折扣，仓位要激进压缩。 - 当前入场价的利润空间够不够？入场价越高，对胜率的要求也越高，所以系统在高价位时对信号可信度要求极高。比如 $0.95 入场时，只允许最无歧义最干净的信号通过。 除了核心系统之外，热心哥还提过几个额外细节： - 只做 BTC，不做 ETH 市场，估计是 ETH 的信号不稳定 - 用 40 天、每 200 毫秒记录一次的数据做回测，发现在 session 剩余 6 分钟的时候指标才开始可靠。他用这个来衡量反转风险，过滤掉不该进的session。 限于时间没有全部整理完，他时间线上还有很多细节，推荐去翻翻。原文来自这篇回复： x.com/jtrevorchapman…

上篇介绍了热心哥 @jtrevorchapman 的 Polymarket 15m 三层滤网系统（盈利因子 4.29，胜率 93%）。这篇聊了聊他作为非程序员背景，如何通过 vibe coding 从零搭了一套稳定盈利的交易系统。信息依然是整理自他的回复。 他是从 12 月 12 日开始搭建，每天孩子睡后干到凌晨 5 点，经历了十几种策略才找到稳定盈利的三层滤网系统，如果没看过上篇，评论区有链接。 多智能体协同 使用的是 Claude Opus 和 Gemini Flash，其中 Claude Opus 负责写代码，Gemini Flash 负责数据研究。 这么分工的原因是 Gemini 写代码时太喜欢自作主张，会擅自改他没要求改的部分。 选择 Flash 而不是 Codex，看来大哥是买了 Google 全家桶了，当然他的这个经验和目前的研究是一致的，适量的多智能体协同确实是可以提高工作质量和效率。 调试方法论 这是我觉得最值得学习的部分：每次亏损后，回到日志里，问自己：“如果我能在这个瞬间暂停时间，我会怎么解决这笔亏损？”想清楚之后让 AI 把解法写成代码。 这个思路决定了他对日志的要求极高，需要记录数据点、决策分支、执行函数。因为没有详尽的日志，根本没法回到那个瞬间去复盘。 三条原则 1、编写代码时需要提供精确的指令（prompt），要像外科手术一样，否则 AI 会按它训练时默认的方式进行实现，这往往会搞砸苦心研究的策略。（其实很多人目前是主张应该顺着 AI 默认的方式进行，这可能是量化和其他领域编程的一个区别。） 2、研究策略时要求 AI 直说、不要迎合，鼓励 AI 反驳自己的看法而不是让 AI 顺着自己说。（这可能是大哥用 Gemini Flash 而不是 Opus 做研究的原因。） 3、不要轻信 AI 给出的的结论一定要多角度验证。他这里举了个有趣的例子，他早期有几周的成交率数据全是错的，自以为策略赚了钱，结果钱包余额却越来越少。（这是很多人都碰到过得问题吧，因为延迟造成的滑点，使得策略产生亏损，程序记录盈亏时按照触发价而不是实际成交价进行，导致表面盈利实际亏损。）

@nzyyj 怎么玩？

#polymarket 最近在研究polymarket这个赛道，跑了2天机器人，胜率还可以，有一起玩的，转发，留言！

@sabir_huss50540 Claude

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@0xFrogify 11

THIS COULD BE YOU -🫵 This trader made $114,460.42. IN A WEEK. Trading exclusively 5 and 15 minutes markets. Average 20 y.o. dude who knows what buttons to click. I reverse-research his entire strategy. So you can repeat it 1:1 Here's his profile: @0x1d0034134e" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/@0x1d0034134e You can copy trade him here: t.me/PolyGunSniperB… [ Now here's the interesting part: ] Trades are almost exclusively 5-minute BTC Up/Down. Entry sizes are large and confident (often $5k–$14k) Win rate is extremely high. ROI per trade ranges 60%–400%. Trades cluster around high-volatility minutes. No partial exits - binary conviction [ This is a single-direction volatility confirmation bot, not prediction. ] It waits for volatility expansion, usually triggered by: - US market open. - Liquidation cascades. - Large perp market imbalance. - Sudden delta spikes on Binance/Bybit. No signal → no trade. [ Here's how this is basically translates into building your own bot: ] Data feeds: - BTC spot (Binance, Coinbase) - BTC perp (Binance / Bybit) - Order book snapshot (top levels only) - Polymarket market prices (poll every 1–2s) Core logic: if volatility_spike == true and direction_strength > X and orderbook_confirms == true and polymarket_odds_lag > Y then place trade Risk control: - Max % bankroll per trade. - Disable trading during chop. - Cooldown after loss cluster. What NOT to do: - Don’t use RSI/MACD alone. - Don’t trade every 5-min market. - Don’t predict direction in advance. - Don’t martingale. TL;DR: - Wait for real volatility expansion on BTC (spot + perps) - Confirm direction via order-book + momentum - Enter ONLY when Polymarket odds lag reality by ~10-15% - Size aggressively, hold to expiry. Like and Follow me if you want me to drop FULL A-Z guide on how to build your own Polymarket ClawdBot.

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昨天的那个高手给了我一个灵感 写了个 Polymarket 机器人（今晚发）： - 指定买卖点（如 0.3买 0.8卖） - 支持 5/15 分钟场 - 时间窗口控制（比如设置最后2分钟不下单） - 自动止盈/持有到期 参数都可以自己设置！内测期间只要是我的粉丝，都免费给你测试，测到好的参数记得跟我分享下（亏了别找我哈哈） #polymarket #web3

@ergoubtc 不错，发一下测试

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