如何用AI在Polymarket上賺錢?

By: blockbeats|2026/04/03 13:00:11
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原文標題:How Perplexity + Claude Replace an Entire Analyst Team on Polymarket
原文作者:@0xwhrrari
編譯:Peggy,BlockBeats

編者按:本文介紹了一種在 Polymarket 上識別套利機會並將其系統化執行的方法:用 Perplexity 完成研究,定位數據與市場定價之間的偏差;用 Claude 搭建交易邏輯、控制風險並自動執行;最終在 Polymarket 完成交易與變現。

作者的核心判斷在於,盈利來自「被結構化的信息差」。市場價格更多反映群體直覺,而數據(如天氣預測)提供的是概率分佈。當兩者出現錯位,並被系統持續捕捉,就可以轉化為穩定的交易機會。Claude 是大腦,Polymarket 是錢包,而 Perplexity,是眼睛,三者協同,構成一個完整的套利閉環。

這一模式一方面降低了進入門檻,使個人也能具備接近「團隊級」的能力;另一方面也抬高了競爭標準。研究、分析與執行被壓縮為一條連續鏈路後,單純依賴經驗或手動操作,將越來越難以與系統化策略競爭。

對普通參與者而言,更現實的路徑在於,先通過研究找到決定性,再借助系統放大收益。誰能更早跑通這套方法,誰就更有可能在這些看似簡單的市場中,持續獲得穩定回報。

以下為原文:

在 Polymarket 的前 20 名頂級交易者中,有 14 個其實是機器人。一位基於 Claude 的智能體,在 48 小時內把 1,000 美元變成了 14,216 美元;而另一位基於 OpenClaw 的智能體,卻在同樣的時間、同樣的平台上被清算歸零。

差別不在代碼質量,而在準備程度。

一個智能體只是被餵了一個通用 prompt,被告知「去 Polymarket 交易」;而另一個背後,則是一整套完整的研究體系:該交易哪個細分賽道、誰已經在盈利、數據從哪裡來、以及背後的數學邏輯如何成立。

Perplexity AI 負責研究,Claude 負責編碼,而 Polymarket 負責支付回報。

這是完整的拆解,建議收藏。

你可以試試:

·Perplexity:perplexity.ai

·策略查看:polymarket.com

·跟單機器人:t.me/PolyGunSniperBot

·Telegram 頻道:rari lr

研究層:10 分鐘內從零到策略

Polymarket 上有幾十個交易類別:政治、加密、體育、天氣。大多數人憑感覺選擇,這正是虧損的開始。

只需一次深度研究查詢,Perplexity 就能在不到 3 分鐘內掃過 47+ 個信息源:包括 Polymarket 的 API 文件、交易者在 Reddit 上分享盈虧截圖的帖子、以及拆解錢包行為的 Twitter 分析。

更重要的是,每一個結論都附帶引用和來源鏈接——不是沒有憑證的原始文本,而是可以點擊、可以核查的「可驗證數據」。

如何用AI在Polymarket上賺錢?

拆解幾乎是立刻得出的:

BTC 5 分鐘市場:套利窗口只有 2.7 秒,這是高頻交易(HFT)的領域。你需要機房共址伺服器和至少六位數的資金預算。

體育套利:利潤空間通常在 1–3% 之間,至少需要 5,000 美元以上的本金,才值得承擔執行風險。

天氣市場:利潤空間高出 3–4 倍,100 美元即可入場。大多數參與者是基於直覺定價的散戶。

在第一次回答之後,Perplexity AI 還會主動給出後續研究問題建議:

「要不要對比 NOAA 和其他天氣預報提供商?」——要

「要不要看看 Polymarket 的費用結構?」——要

「不同時間跨度下天氣預測的歷史準確率如何?」——要

它進一步挖出了多個交易錢包畫像(Profile)。系統甚至自動提取出了 API 中不存在的數據:入場時機模式、平均倉位規模、交易頻率分佈。這類分析,如果靠人工去逐個追踪錢包,一個初級分析師可能需要整整一天。

而這幾個錢包的共性非常清晰:完全自動化、全天候 24/7 運行、零情緒決策。沒有人坐在電腦前點滑鼠——這些機器人是基於數學在交易。

第三個查詢則進一步聚焦:美國天氣市場最優的數據源是什麼?

Perplexity 對比了 NOAA、OpenWeatherMap 和 AccuWeather,從準確率、成本、更新頻率以及 API 可用性等多個維度進行了系統評估。

NOAA 在所有真正關鍵的指標上都勝出。免費、24—48 小時預報準確率達 94%、基於數十年的衛星數據與超級計算機建模、每小時更新、開放 API,且在合理使用範圍內幾乎沒有速率限制。

只用了三次查詢、十分鐘時間,就拿到了一張完整的策略地圖:該做哪個細分市場、誰已經在盈利、數據源在哪裡。

如果沒有 Perplexity,同樣的研究往往要花上 4 到 5 個小時,在 Twitter、Reddit、各類文檔頁面和學術論文之間來回翻找,而且還不能保證你真的能找到對的來源。

優勢背後的數學邏輯

Polymarket 的氣溫市場是二元市場:「本週六紐約氣溫會不會高於 72°F?」答案只有兩個:會,或者不會。最終結算要麼是 1 美元,要麼是 0 美元。

但給這些市場定價的人是誰?是散戶。他們會看手機上的天氣 App,可能再順手瞄一眼 7 天天氣預報。他們不會去調 NOAA 的概率分佈數據。

結果就是:NOAA 給出某個溫度區間 94% 的概率置信度,市場卻只給它定價 11 美分。

這就是數據所顯示的結果,與市場群體認知之間存在的結構性錯位。

比如,NOAA 認為紐約週六落在 74–76°F 區間的概率是 94%,而 Polymarket 上這個區間的價格只有 11 美分。於是機器人在 11 美分買入。隨著更多信息在接下來的幾個小時內逐步被市場消化,價格上漲到 45–60 美分。機器人在 47 美分賣出。每股利潤:+36 美分。

如果在一個 2 美元的倉位上操作,收益就是 +6.50 美元。一天跑 10 筆這樣的交易,就是 65 美元。

單筆交易看起來並不驚人。真正讓人興奮的,是規模化之後的結果。

這也是為什麼 Perplexity 的 model council 很重要。關於「最適倉位規模」的那個查詢,並不是由單一模型處理的——而是同時交給 Claude、GPT 和 Gemini 並行運行。

最終給出的答案,並不是某一個模型的「觀點」,而是三個大模型共同收斂後的結果。

當 Claude、GPT 和 Gemini 在獨立計算後,對同一個 Kelly 倉位比例得出一致結論時,這已經不再是可能的「幻覺輸出」,而是一個經過交叉驗證的結果。

在實際操作中,如果本金只有 100 美元,每個倉位最多不應超過 2 美元。

保守嗎?當然保守。但 NOAA 仍有大約 6% 的出錯概率。若沒有合適的倉位控制,一筆錯誤交易就足以吞掉當天的全部利潤。6 個城市、每個城市 10 多個溫度區間——這意味著每天都有 60 多個市場可供掃描。

Perplexity 的多源分析又進一步彙總了三項獨立的氣象研究,確認 NOAA 在 24 小時內 94% 的預測準確率其實已經算是偏保守的估計——對於氣象站覆蓋更密集的核心大都市區,準確率往往還會更高。

而這個機器人每 2 分鐘掃描一次市場。按此計算,它每天會對 60 多個市場完成 720 次掃描。這種覆蓋強度,人類根本無法持續做到。

Claude 作為「大腦」

整個系統分為三個模組:掃描器、解析器、執行器。

NOAA 掃描器:

Polymarket 解析器(Parser):

決策邏輯(Decision Logic):

Telegram 報告模組(Reports):

一個普通腳本只會執行 if/then 邏輯:條件滿足 → 買入。就這麼簡單。而一個基於 Claude 的智能體,會讀取「上下文」。

比如,颶風正在逼近?原本每小時更新一次的 NOAA 數據,變成每 30 分鐘更新一次。智能體會識別到預測的不穩定性在上升,並自動降低倉位規模。它還會讀取新聞流、監控 Twitter 上的情緒變化、交叉驗證多個數據源——在真正下單之前,動態調整自己的置信度。

這就是計算器和分析師之間的區別。

以 15 美分入場、NOAA 置信度高於 85%,意味著真實概率與市場定價之間至少存在 5.6 倍的錯位。
在 45 美分退出,則可以在每一筆成功交易中鎖定 3 倍收益。

將每日虧損上限設為 50 美元,意味著最糟糕的一天最多損失一半本金——隨後機器人會自動停機,等到第二天再繼續運行。

-- 價格

--

系統堆疊(The Stack)

Perplexity AI 解決的是研究層的缺口:細分市場選擇、數據來源定位、數學驗證、風險評估——全部基於可驗證的引用與來源。

Claude 解決的是執行層的缺口:程式碼生成、邏輯實現,以及實時的自適應決策。

Polymarket 則是變現層。

為什麼 Perplexity 是不對稱優勢

大多數人都會低估「研究」這一步。他們直接跳到寫程式碼、直接執行策略——然後困惑為什麼機器人第一天就開始虧損。

Perplexity 不是一個套著聊天介面的搜尋引擎,它本質上是一套研究基礎設施。

多模型共識機制
你的查詢不是交給一個模型,而是同時運行在 Claude、GPT、Gemini 上。當三個模型獨立得出一致答案時,你面對的就不再是「可能的幻覺」,而是一個被交叉驗證過的信號。

所有結論都有引用
每一個判斷都能追溯到來源。不是「我覺得 NOAA 準確率是 94%」,而是:這裡有研究論文、API 文件、還有交易者用真實盈虧驗證的 Reddit 討論。你可以逐條點擊核查。

Deep Research 的深度
在不到 3 分鐘內解析 47+ 個信息源:學術論文、API 文件、交易論壇、Twitter 數據分析。輸出的不是一堆鏈接,而是可以直接執行的策略。

後續問題的自動生成
它不僅回答問題,還會告訴你下一步該問什麼:「要不要比較不同預報來源?」「要不要拆解費用結構?」它在替你構建完整的研究路徑。

速度帶來的複利效應
10 分鐘的研究,替代 4–5 小時的人工檢索。這不是便利性提升,而是結構性優勢。當別人還在刷 Reddit 時,你的機器人已經開始運行並產生收益。

Claude 是大腦;Polymarket 是錢包;而 Perplexity,是眼睛。

沒有它,你是在盲目交易;有了它,你在下注之前,已經看清了整個棋盤。

研究層 → 策略層 → 執行層 → 收益,Perplexity 是第一步。而第一步,恰恰是 90% 交易者失敗的地方。

不要跳過。

大多数人閲讀完這些,會點點頭,然後繼續手動交易。而真正行動的人,此刻已經在另一個標簽頁打開 Perplexity,跑起了第一條 Deep Research 查詢:細分市場、盈利錢包、數據來源、Kelly 庫位……

從「知道」到「做到」的距離,不過是一條 prompt。

等你在某個天氣市場賺到第一筆 6.50 美元,再回來看這篇內容——你會有完全不同的理解。

[原文連結]

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