菁英程式員如何在從不預測結果下，靠 Polymarket 上的機械人每月賺取 20 萬美元

一批技術實力深厚的交易員，正愈來愈多地在 Polymarket 上，透過自動化及演算法策略賺取穩定收入，這標誌著預測市場的用法正在轉變，亦引發了關於市場效率與參與門檻的討論。

發生了甚麼事

根據多位交易員及在開發者之間流傳的策略拆解，程式員透過部署機械人，利用 Polymarket 是／否合約之間的定價低效，一個月賺取由 1 萬美元到超過 20 萬美元不等。

這些交易員並非依賴對政治或經濟結果的優勢預測，而是採用與專業量化交易相似的市場中性策略。

最常見的方法是純套利：當「YES」和「NO」代幣的總價格跌到 1 美元以下時，同時買入兩邊。

由於最終必定有一個結果以 1 美元結算，這策略不論事件結果如何，都能鎖定固定利潤。

一位化名為「distinct-baguette」的交易員據報在約六星期內，用這種方法賺取了 24.2 萬美元，主要瞄準價格波動極快的短期加密貨幣市場。

其他交易員則在做統計套利，掃描數百個相關市場，尋找短暫的價格偏離。例如，與總統大選結果及國會控制權掛鈎的合約，歷史上走勢可能高度相關，但短時間內會出現背離。

當價差拉闊時，交易員買入較便宜的合約、沽出較貴的，一旦價格重新趨同便平倉。

其中一名交易員「sharky6999」據稱透過此法賺取 48 萬美元，他所運行的模型每分鐘監察超過 100 個市場。

更複雜的策略則涉及機器學習概率模型，交易員利用新聞流及社交媒體數據估算「真實」機率。

當模型給出的機率與市場價格出現偏差時，他們便作出有方向性的押注。

在相關策略討論中被提及的一名交易員「ilovecircle」，據報靠一套每週重訓的 AI 模型集成，在兩個月內賺取了 220 萬美元。

高頻交易技術亦開始被應用。

有些交易員進行價差「耕種」，不斷在買盤掛單買入、在賣盤掛單賣出，或在多個平台之間對沖頭寸。

一個名為 「cry.eth2」 的帳戶據稱下了接近一百萬宗交易，以此賺取 19.4 萬美元，其核心依賴 Polymarket 中央限價訂單簿的自動下單功能。

以上各種策略的基礎，是共同的技術架構。

交易員使用以 Python 撰寫的機械人，每隔一至三秒輪詢 Polymarket 的 REST API，解析結果代幣 ID，並透過平台的 CLOB 介面自動執行交易。