airdrop3

我跟踪了一个量化机器人，它在Polymarket上的胜率高得离谱，达到99.3%，硬是把2500美元滚成了85.5万美元。 我是这么干的：先把它的2.9万次预测记录扒下来，扔进Codex 5.5，然后跑了7200万笔交易回测，最后接上了Hermes代理。整套东西部署在一台VPS上，绑了币安和Polymarket的API。跑三天，收益率346%。 想让自己的代理跑起来，五步就够了： • 在Hetzner租个VPS，每月五块九毛九 • 一行命令把Hermes CLI装上去，不花钱 • 接好币安API和GitHub上的交易逻辑，同样免费 • 配上Codex 5.5和TG机器人 • 按教程里的提示词，给Hermes发交易指令 建议先从小钱试起，一两美元就行。让Hermes跑个50到70笔交易，它会自己边跑边学，慢慢把策略建起来。 实在不想折腾VPS和命令行的话，还有个偷懒的办法——用Atomic框架，点两下就搞定了。

用于在 Polymarket 上进行交易的 6 个 GitHub 仓库 - 全部完全免费 1. Firecrawl：即时抓取任何网站并将其转换为可供分析的整洁、结构化数据 github.com/firecrawl/fire… 2. TradingAgents：从零开始构建你自己的全自动交易系统 - 无上限 github.com/TauricResearch… 3. Tavily MCP Server：直接接入你交易设置的强大搜索模块 github.com/tavily-ai/tavi… 4. n8n：过滤并整理新闻推送，让你能做出更明智的交易决策 github.com/n8n-io/n8n 5. Prediction-market-backtesting：在投入真金白银之前，在真实的 Polymarket 和 Kalshi 数据上测试你的交易策略 github.com/evan-kolberg/p… 6. Pydantic AI：用于构建真正稳健的生产级交易机器人的即用型框架 github.com/pydantic/pydan…

@Mikocrypto11 请教怎么玩啊？

账户 #kK7Hqie" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/profile/0x6fdc…

这条内容大概率活不久 我让 Claude 连续扫了 24 小时 GitHub，专门找那些在 Polymarket 上真正打出链上结果的 bot 最后只找到一个钱包 $143,379 利润 43,788 笔交易 没有受众 没有噪音 我连夜把它反向拆出来了 先丢了 $90 进去 睡一觉起来，+130% 然后我又测了一次 这次只拿 $20 做 copytrade 什么都没动 第二天醒来，变成了 $127 这时候我才意识到，这不是运气 它的每一笔交易，都在按规则执行： 只做特定时间窗口 仓位用 Kelly 控制 亏损不等于失效，而是模型升级的一部分 43K+ 交易，几乎没有偏离 GitHub 只有 14 个 stars 但已经从市场里拿走了 $143K 当大多数人还在做别人的 exit liquidity，这东西，已经在稳定收割他们了。

GitHub 上这个自动剪视频的工具 AutoClip，我已经先把仓库 fork 下来了。 基本等于请了个 AI 剪辑助理。 把 YouTube / B站的视频链接扔进去，它就会自己把流程跑完： - 拉取视频 - 理解内容 - 识别高能片段 - 一键切成多条短视频 - 连标题都能顺便生成 换句话说，一条长内容，直接批量产出一套短视频素材库。 特别对口这些场景： - 直播回放拆成连续短更 - 播客提炼精华高光 - 访谈抓金句做切片 - 课程按知识点拆分分发 做内容矩阵的人，看到这里应该已经在算效率提升多少倍了。 短视频最耗人的往往不是拍摄，而是对着时间轴反复拖拽、找点、截段、微调。 这个项目干的就是把那段最枯燥的工序，直接交给机器全自动处理。 Github 地址：github.com/zhouxiaoka/aut…

发现一海外老哥的深度分享， 今晚别再刷抖音消磨时间了 抽出一小时，沉下心来看完这套 Claude AI 完整教程 它能教会你自主搭建、自动化处理各类事务 今晚认真学完的兄弟，明天醒来就会掌握一项 未来两年里绝大多数人都不具备的硬核ai能力。 而选择跳过的人，或许明年此刻 还在刷着剧，困惑着生活为何始终毫无起色 路怎么走，全看你自己的选择。 积极学习 拥抱ai！

Claude成为了互联网上最强大的AI之一。 但99%的人只用它回答基础问题。 这里有12个Claude提示词， 帮你10倍快速完成任何复杂任务： (保存这个)

@Shenxiao123971 您见过几个长寿的人是健身的？

🚨 有人刚刚开发了一个在自动驾驶模式下赚钱的机器人，完全运行在你自己的硬件上。 它叫MoneyPrinter V2，不是课程，不是大师指导，也不是快速致富计划。 它是一个真正的自动化引擎，可以运行Twitter机器人、创建YouTube短视频、进行联盟营销，并自动对本地企业进行冷邮件推送。 它的实际功能： → 按CRON计划自动运行完整的Twitter机器人 → 无需任何操作即可创建并上传YouTube短视频 → 自动进行亚马逊联盟营销 → 爬取本地企业并发送冷邮件 → 完全可自定义配置，设置后即可忘记 → 24/7在后台运行，你无需做任何事 社交媒体代理公司每月收费3000美元来手动做这些事。 这在你的硬件上运行。 你的账户。 你的收入。 在线赚钱产业刚刚开源了。 100%开源。 github.com/FujiwaraChoki/…

今天读到一篇 2025 年的论文《用订单簿数据预测加密货币短期价格走势》，作者还有 X 账号 @Kev，大家可以去围观一下。论文的核心发现：高频数据预处理优先于模型复杂度，即做好数据清洗之后，手动设计特征+简单模型，表现和全自动（神经网络自动学习特征）的深度模型不相上下，甚至更好。这个发现在传统金融领域是主流共识了，但对加密市场做这方面研究的并不多见。 作者的研究数据是 2025 年 1 月 30 日来自 Bybit 公开接口的原始订单簿L2数据。每 100ms 一个快照，每个快照最多 200 层买卖盘。主实验用了 10 万条（约 166 分钟），序列实验扩到 100 万条（约 28 小时）。数据免费可获取，所以论文的可复现性不错。 研究方法是将数据分为不过滤、SG 滤波、Kalman 滤波三组，然后分别输入 6 个模型，在二分类（涨/跌）和三分类（涨/平/跌）两种标签下，分别预测 100ms / 500ms / 1s 后的价格方向。总共是 3(数据预处理)×6（6 组模型）×2（预测结果为二分类还是三分类）×3（三个预测时间窗口） = 108 组实验。 模型按照复杂度分组如下： - 简单模型（逻辑回归和 XGBoost）： 手动设计特征（比如买卖量差、供需不平衡），作为模型输入。速度最快，而且我们能看懂模型如何依据特征做判断，知其然更知其所以然。 - 混合模型（CNN+CatBoost 和 CNN+XGBoost）： 不再是手动设计特征，而是让神经网络自己学习数据的特征，然后将这些特征输入决策树。优点是可能发现人工想不到的特征组合，坏处是这些特征难以解释，知其然不尽知其所以然。 - 深度模型（DeepLOB及其简化版）： 完全端到端的神经网络，从特征提取（和之前的区别是这次可以提取序列信息作为特征）到最终判断全部自动完成，知其然而不知其所以然。 评估指标是预测正确率（技术上叫 F1 分数，同时衡量"你说涨的时候有多少次真涨了"和"真正涨的时候你抓住了多少次"，0 到 1，越高越好）。同时记录训练时间。训练集 80%、测试集 20%，没有做交叉验证，因为时序数据不适合随机打乱。 核心观点1: 数据质量比模型选型重要 以三分类 500ms 40层订单簿的预测为例： - 同样的 XGBoost，输入原始数据时预测正确率 0.45，做了 SG 平滑后升到 0.54，提升约 21%。 - 把模型换成更复杂的 DeepLOB，在原始数据上反而更低（0.43）。即使 DeepLOB 也做了 SG 平滑（0.52），依然不如 XGBoost+SG（0.54）。 数据质量的提升效果远超模型复杂度的提升效果。 SG 滤波为什么效果这么好？ 原始订单簿数据非常毛躁，价格和挂单量在毫秒级别剧烈跳动，业界通常认为这是做市商快速调整报价造成的"闪烁"。SG 滤波是拿一个小窗口在数据上滑动，每到一个位置就在窗口内拟合一条平滑曲线，取曲线中心点的值作为平滑结果。和简单移动平均不同的是，它不会把真正的趋势转折点磨掉——因为它是用曲线去贴合数据的形状，而不是粗暴地取平均。scipy 里一行代码能调用，窗口 21、三阶多项式是论文里效果最稳定的参数，可以作为大家研究的起点。 2. 决策窗口约束了模型复杂度 这里要区分两个概念： - 训练时间是离线模型训练时间（一次性） - 推理时间是实盘中每来一条新数据，模型做出预测的时间 推理频率取决于策略设计，决策窗口的时长决定了推理速度的上限，推理速度上限约束了模型复杂度。 论文在摘要和结论里都声称比较了推理延迟，但实际给出的数据只有训练时间，推理延迟没有给出具体数字，只有定性讨论：一个准确率 80% 但出结果要 2 秒的模型，在预测未来 1 秒价格走向的任务里完全没用，因为拿到预测结果的时候，那 1 秒已经过去了。 不过从模型本身的性质可以推断：逻辑回归推理就是一次矩阵乘法，XGBoost 是走几棵决策树，应该是很快的；而深度网络需要层层前向传播，相对慢得多。 --- 论文不足 这篇论文的选题和实验框架都非常好，但是整体感觉是没写完，就草草结束了，所以很多问题挖了坑没有填。作者在这篇论文发布后（2025.5）的三个月（2025.8）又有一篇根据 L3数据研究限价订单权重不平衡（LWI），可能是改变研究方向了 😀 1. 只用了一天数据，样本量和泛化性都有限 2. 摘要说比较了 inference latency，实际只给了训练时间 3. 实验设计缺乏控制变量：100ms 用的是 5 层，500ms/1000ms 用的是 40 层，窗口和深度同时变了，却分别归因 4. 多处结果异常缺乏分析： - Kalman 滤波的结果比原始数据还差，作者解释是因为算力限制只在小样本上做了有限的调参就固定了参数 - CNN+CatBoost 比 CNN+XGBoost 差了 8-10 个点，原理差不多的模型，效果明显差异，完全没分析原因 - 同样 40 层订单簿，不论是二分类还是三分类，500ms 的正确率都好于 1000ms，直觉上更长的窗口应该更容易预测（信号更明显），但数据显示并非如此，没有任何分析 5. 数据归因超出证据：用 L2 数据不足以支持订单簿噪声来自挂单撤单 6. 作者提出序列信息（多个连续快照）作为输入相对单个快照提升极其有限，但只使用了不理解序列信息的简单模型进行比较，跳过了最关键的对比组DeepLOB（模型可以理解序列信息） ，然后直接下了结论 7. 二分类 vs 三分类没有做回测，无法验证三分类的策略价值

hello 这期用我的实操经验帮你们避雷一下Polymarket策略 建议新手多看看 注：本文帮你们省了6000u😚 1. 尾盘捡钱 95c 直接归零 很多人喜欢去买 90 多美分的稳赢份额，想赚点苍蝇肉。尤其是体育和电竞比赛（LOL、CS2、NBA、无畏契约等），极易发生惊天大逆转。 比如：LOL 全局经济领先，最后一波团战被一波带走；无畏契约 10-2 完美开局被翻盘；CSGO 大热门战队直接被 0-2 爆冷。在预测市场里，99% 的概率不等于 100%。为了赚那几美分，承担本金全损的风险，只要被反转一次，你前面赢的几十次全搭进去。 2. AI 分析 + 自动化 Bot 机器确实比人脑理性。如果你是用 AI 分析，再结合自动化工具（比如龙虾）去跑，并且严格依靠凯利公式（精确计算最优仓位）、本金分割法以及阶梯式止损来约束自己，那大概率是能实现小幅盈利的。 但是，你必须算好 Token 的消耗成本和 API 调用的开销。自动化能规避情绪化，但不代表它是免费的印钞机。 3. 跨平台无风险套利？别想了，时代变了 自从opinion杀死比赛之后，其他平台的流动性已经惨不忍睹了，你只能去第三方平台去套了，但是难度大大增加。 4. 5/15分钟超短线猜涨跌 这种玩法仁者见仁，智者见智，但我个人不建议碰。 短线价格极易被几笔资金瞬间操控。市面上的BOT大家都应该知道了，他们怎么赚钱你们也阅读过。 5. 追逐推特政治热点 这个你有内幕你就去玩吧，或者你挖出那些异常内幕钱包，可以专门挖取新创建的新号 并且大额投注一个事件的，也要警惕被别人反向钓鱼。例如 @zachxbt 这个调查事件就是内幕的，政治的一般都有内幕，你们自己深扒吧😂 在结尾 我想说几句 每种策略都需要实盘去验证 模拟固然好 但是实操真的会跟模拟一模一样吗 需要验证就避免不了磨损 好的策略是想出来的 但也需要一步步去实操改良变完美的 你是天才 那你就证明出来。 另外polymarket上等比赛结果出来了挂单99.9c 这种才是实打实的稳定🫤

一个哥们分享给我，他朋友从量化基金辞职后，给他发了2页图纸。 他说：“这些是我用来在Polymarket赚钱的关键公式。一年能赚40万美元。如果你能用好它们，你就会发财。” 朋友当时不信。 朋友把这两页直接丢进OpenClaw，然后发了一个提示：“给Polymarket建个机器人。”接着就出门了。 回来一看，AI代理已经在Telegram上发消息说：“已经准备好运行了。 ”现在这个机器人已经连续4天，每天稳定给他赚150美元。 我有点不信，我把这两份文档都附上了。你们也丢进自己的AI代理试试，有人能看懂吗？

我发现了个Polymarket上的宝藏交易员，路子独特——只做天气市场的交易，不碰加密货币、政治和宏观经济，就死磕天气这一个赛道。 看看他的战绩，非常离谱： 23美元 → 6146美元 10美元 → 5000美元 6美元 → 3401美元 胜率直接干到78% 短短不到三个月，盈利超47000美元。 他的玩法也很有门道，从不是瞎下注：专挑价格极低的深度价外合约，瞄准0.01-0.03美元的标的下手，靠微小的概率变动，搏10000%到20000%的超高回报。 他大概率用到了NOAA这类结构化天气数据，但真正的核心优势，不在于单纯的天气预测，而在对风险和回报的精准权衡。 他就盯着市场定价出错的尾部机会，小资金布局，赚高度不对称的收益，还把这套玩法反复复制。 毕竟天气市场本身效率低、竞争少，价格重新调整慢，还容易受情绪影响出现入场机会，刚好成了他的盈利沃土。 这个钱包的操作太值得研究了，不光是选对了天气这个冷门赛道，更关键的是背后这套收益结构，把交易的底层逻辑玩透了。 他的主页：@0x594edB9112f526Fa6A80b8F858A6379C8A2c1C11-1762688003124?via=Tgweb3" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/@0x594edB9112f… 一键跟单这位高手：t.me/PolyCop_BOT?st… 复制任何交易策略前，务必自行核实数据，充分了解执行风险。

一周内6美元变400万？揭秘Polymarket上的隐形交易机器人 这不是虚构故事，而是真实发生在预测市场平台Polymarket上的传奇。一位化名「swisstony」的程序员，仅凭自己编写的脚本，在短短一周内将约6美元的资金推高至近400万美元。他不是内部人士，也没有特殊人脉，只是用代码捕捉到了市场中的「缝隙利润」。 起点：一个脚本与6美元 swisstony并非金融大鳄，也不是高频交易背景出身。他的起点仅仅是6-7美元，以及一个自己编写的自动化脚本。没有海量数据集，没有复杂的神经网络——用他的话说，这完全不是「火箭科学」。 经过4-6小时的代码剖析，我们可以还原出他的核心策略框架。 三大核心策略 1. 猎取「免费钱」：押注几乎不可能的情景 他的机器人专门捕捉那些发生概率极低、但一旦发生回报惊人的事件。通过堆积大量微小的、高概率获胜的仓位，机器人将市场变成一台系统化的风险收割机。这并非赌博，而更像是利用数学期望进行套利。 2. 逻辑套利：比新闻更快一步 当事件A的发生明显会导向事件B，而市场尚未完全定价时，机器人会立即介入。例如，某位候选人赢得初选的消息传出后，其最终当选总统的合约价格往往滞后反应。在你阅读头条新闻的几秒内，这种价格低效已经被机器人抹平。人类交易员永远无法在速度上与之匹敌。 3. 专攻体育与政治：散户的「情绪沼泽」 这些市场充斥着散户资金，而散户的反应往往是缓慢且情绪化的。机器人利用价差生存，从每一次微小的价格错位中剪下一丁点利润——几美分，甚至几便士。但关键在于规模：每月数万笔交易，每一笔只贡献几分钱，累积起来却能复合为七位数的收益。 市场洞察：无声的机器人战争 加密市场如今拥挤、缓慢且手续费高昂，但体育和政治预测市场仍处于「混乱」状态。对自动化玩家而言，这恰恰是轻松钱的来源。swisstony的成功证明：在大多数人还在用手投票时，机器已经开始用脚套利。 他的Polymarket个人资料： 👉 @swisstony?via=abu131" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/@swisstony?via… 想复制他的交易？试试这个机器人： 👉 t.me/PolyCop_BOT?st…

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如何运用数学和统计学在 Polymarket 上赢得胜利——由 Polymarket 量化分析师讲解。 在你学会这 3 个主要的预测市场公式之前，不要尝试用 vibe-code 编写 Polymarket 机器人。 1) Avellaneda-Stoikov 最优分布 现代量化做市的基础框架。每个正规的做市交易平台都会使用它的某种版本。 • 预留价格公式： r = s − q × γ × σ² × (T − t) • 最佳价差： δ = γσ² (T − t) + ( 2/γ) × ln (1 + γ/κ) • 适用于预测市场： logit (p) = ln (p / ( 1 − p)) // 2）基于蒙特卡罗方法的经验凯利公式 Kelly会告诉你每笔交易应该投入多少资金才能实现最大的长期增长。 简单凯利模型存在亏损风险。经验凯利模型（经蒙特卡罗模拟检验）旨在实现稳定的复利增长。 • 经验凯利： f_empirical = f _kelly × (1 − CV_edge) // 3) VPIN 和毒性检测 VPIN衡量的是滚动窗口内买卖交易量之间的不平衡程度。 • PM 的 VPIN 公式： VPIN = | V_buy − V_sell | / ( V_buy + V_sell） 阅读 Roan 的完整文章，停止在 Polymarket 上赌博，并通过数学建立自己的优势。 如果想在Polymarket上使用跟单交易 我推荐使用: t.me/PolyCop_BOT?st… #Polymarket