Polymarket 自动驾驶：自动化模拟交易

痛点

手动监控预测市场的套利机会并执行交易既耗时又需要持续关注。你想测试和优化交易策略，但不想拿真金白银冒险。

预测市场变化很快。手动交易意味着错过机会、情绪化决策，以及难以追踪什么有效。在理解市场行为之前用真钱测试策略，风险太大。

你可以做什么

• 持续市场扫描：通过 Polymarket API 监控价格、成交量和价差。
• 使用自定义策略模拟交易：使用可配置策略执行模拟交易 — 不涉及真金白银。
• 追踪投资组合表现：记录每笔交易的盈亏、胜率和策略归因。
• 每日汇总：每天早上收到 Discord/Telegram 报告，了解隔夜"交易"情况、成功和失败。
• 从模式中学习：根据回测结果调整策略参数。

内置策略

所需技能

• web_search 或 web_fetch 获取 Polymarket API 数据
• postgres 或 SQLite 用于交易日志和投资组合追踪
• Discord/Telegram 集成用于每日报告
• Cron 任务用于持续监控
• 子代理生成用于并行市场分析

如何配置

1. 设置数据库

创建模拟交易所需的表：

CREATE TABLE paper_trades (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  market_id TEXT,
  market_name TEXT,
  strategy TEXT,
  direction TEXT,
  entry_price DECIMAL,
  exit_price DECIMAL,
  quantity DECIMAL,
  pnl DECIMAL,
  timestamp TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

CREATE TABLE portfolio (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  total_value DECIMAL,
  cash DECIMAL,
  positions JSONB,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

2. 设置告警频道

创建 Discord 频道（如 #polymarket-autopilot）或配置 Telegram 机器人用于每日更新。

3. 配置并运行

使用上方的"完整模拟交易"提示词，或从"简单告警"开始逐步升级到完整系统。

4. 迭代优化

审查表现汇总，调整阈值，添加新策略，并针对历史数据进行回测。

相关链接

• Polymarket API 文档
• 模拟交易最佳实践

通过 ShipClaw 部署

跳过繁琐配置 — 获取全托管 OpenClaw 实例，即可运行此用例。

快速开始

1. 选择方案 — 此用例推荐 Pro
2. 进入实例面板，点击部署新实例
3. 部署完成后，使用上方的示例提示词配置你的智能体
4. 根据需要自定义阈值、计划和数据源