合約交易在 Polymarket 以 86% 年利率進行收益農耕？如何用機器人「睡覺時賺錢」
關鍵要點
- 使用 Polymarket 機器人策略，利用市場中的效率差距來增加潛在收益。
- 機器人運行在 BTC 15 分鐘上下波動市場中，自動化操作使交易更加高效。
- 透過兩階段交易策略：暴跌時購買，穩定後對沖，最大化利潤。
- 機器人運行模式分為手動和自動兩種，可根據市場情況靈活切換。
- 測試結果顯示，這種交易策略在應對價格急劇波動時效果顯著。
WEEX Crypto News, 2025-12-30 07:11:37
市場背景與機會
近日在 Polymarket 領域內，一項吸引人的收益策略引起了市場的關注，那就是用機器人進行收益農耕，實現高達 86% 的年化收益率。這一過程涉及到對市場中存在的效率差距進行利用，以達到自動賺取收益的目的。雖然市面上已有部分交易機器人在嘗試利用這些差距，但這仍遠遠不夠，因為市場機會依舊多於現有工具能夠捕捉的範圍。
了解 Polymarket 機器人
為了能夠更好地在這一市場中占得一席之地，我投入了大量時間構建自己的 Polymarket 交易機器人。這個過程花費了我數週的時間，其目標是為了提高交易效率，彌補我手動操作中的不足。機器人的運行依靠過去我親身執行過的策略，它的核心在於 BTC 15 分鐘上下波動市場之中。
機器人運作邏輯
機器人的運作分為手動和自動模式。在手動模式下，交易者可以通過文本命令直接下單，「Buy Up」或「Buy Down」來用特定金額進行買入操作，或者選擇購買確定數量的合約（使用限價單 + GTC，Good ‘Til Canceled）。
自動模式則運行一個循環的雙階段策略：
- 第一階段（Leg 1）：在每個 15 分鐘的開局中觀察價格波動，若任一方向價格快速下跌且跌幅達到預定百分比 (movePct 如 3 秒內達到 15%)，則買入此階段下跌的那一邊。
- 第二階段（Leg 2）對沖：完成第一階段後，不會再買入相同方向。它將等待價格穩定（即市場平衡），並在符合特定條件（leg1EntryPrice + oppositeAsk, sum 小於或等於 0.95）時才觸發對沖買入。
這種方法在面對市場中的瞬時價格崩潰（Flash Crash）時尤其有效，最終可確保市場條件下的 priceUP + priceDOWN 在有利於的範圍內。
自動交易機器人的優勢
在 Polymarket 運行機器人交易策略的一個主要優勢在於其能夠克服人類操作中的惰性與錯誤風險。過去依賴手動策略時，往往因為市場波動的突發性和人類的反應遲鈍性而錯失良機。而透過程序化交易手段，我們能夠在正確的時機捕捉到最佳交易機會。
大多數的交易者面臨的一個常見挑戰在於需要時刻關注市場變化，並在極短的時間內做出準確的交易決策。但這樣的方式不僅消耗精力，更是對資源與情報的極大考驗。有了自動交易系統，我們就能確保市場波動來臨時能以最迅捷的姿態參與交易，進而提高交易的成功率。
範例與應用場景
設想一下，一次 BTC 的急跌，交易機器人立即偵測到並進行第一階段的反向買入。隨後，algorithms 會不斷分析市場的微秒級變動，若價格保持穩定時，再進行第二步的對沖買入，從而鎖定利潤。這一全智能化的交易過程，不僅提高了資金使用效率，還減少了因市場噪音而造成的判斷錯誤，讓交易者多了分盈利的可能。
測試與實際效果
為了驗證此策略的可行性，我進行了多次歷史數據回測，結果顯示在暴跌行情中，此機器人能迅速跟隨市場節奏，進行有效的對沖操作，這一切都得益於及時精確的決策執行能力。在實踐中，該策略不僅能提供穩定的高收益，還能極大地降低市場波動帶來的風險。這種策略在一樣變化莫測的市場環境中顯得尤為難能可貴。
值得一提的是，這種高效率的自動化交易策略並不是每個人都能輕鬆構建的。涉及到的技術細節與市場洞見，往往需要專業的技術能力和深刻的市場理解。但一旦這一系統得以構建成功，將會給交易者的收入帶來顯著提升。
結語
隨著數位貨幣市場的不斷演變及其不確定性加劇，利用自動化交易系統在 Polymarket 中獲利，無疑為交易者提供了一種穩定而高效的交易手段。通過運用先進算法和結構化策略，這種形式不僅幫助投資者控制風險，也能最大化收益。在科技發展賦予市場新生命的時代，自動化金融工具正以其強大而獨特的驅動力助推著整個行業的進步。這一策略揭示了未來市場操作的新方向，更為那些渴望從不確定性中獲取確定收益的交易者帶來了卓越的契機。
常見問答
Polymarket 機器人如何幫助提高交易效率？
Polymarket 機器人透過自動化策略來觀察市場波動，並迅速執行交易，使得交易者能夠在波動的市場中有效抓住交易機會，增加收益。
什麼是 BTC 15 分鐘市場？
BTC 15 分鐘市場指的是觀察與交易比特幣在每 15 分鐘內的市場波動，常用於短期交易策略中。
機器人的運行模式是怎樣的？
該機器人具有手動和自動兩種模式。在手動模式下，交易者根據市場情況進行操作；而自動模式則依賴於提前設定好的策略來進行操作，從而提高操作效率。
如何測試這類自動交易策略的效果？
市場歷史數據回測是驗證自動交易策略有效性的重要方法，透過回測可以看到策略在不同行情中可能的表現，從而分析其可行性與潛在收益。
使用這類交易機器人的風險有哪些？
儘管自動化系統能提高交易效率，但市場的不確定性與機器人設計的局限性仍是潛在風險。一旦市場行情超出預測範圍，可能會導致系統未預期的行為，因此需要謹慎設置風控措施。
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以下為原文內容：
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低，但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人，想對他的觀點提出質疑，並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年，人們認為在「石油見頂」的背景下，美國的地緣政治地位已宣告終結；2008 年，人們覺得美元體系幾乎崩潰；2014 年，大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世，人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次，擁有深厚惰性的既有機構都證明了，它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時，他寫道：「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業，幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了！這根本不需要什麼超級智能，有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點：儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時，但由於市場惰性和監管俘獲（Regulatory Capture），房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人，理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元，而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時，我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效，給勞動力合理定價，但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道：我曾創立並賣掉過一家公司，核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是：現實世界中的人類社會極其複雜，任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變，而是意味著變化會更溫和，給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷，因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河，極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結：一是產品變得同質化、零利潤，二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點：現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說，因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然，AI 能讓競爭對手複製這些產品，但更重要的是，AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪：一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業，終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看，幾乎所有現有的軟體都是垃圾，這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug；有些軟體爛到我想付錢都付不了（過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款）；大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定；沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵，僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師：「給我看一個真正完美的軟體」，得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相：即使我們迎來了「軟體奇點」，人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知，最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準，幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前，其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員，大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了，儘管進步巨大，但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員，我的生產力抵得上 1970 年的幾百人，這種槓桿極其驚人，但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗，但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像，飽和過程會非常緩慢，足以讓我們從容應對。
當然，勞動力轉移必然發生，比如駕駛領域。正如 Citrini 所言，許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位，AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於：美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」，但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力：電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦？甚至更糟，你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎？一旦斷供，我們連化肥都造不出來，只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界，你就會發現無窮無盡的工作機會，這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設，且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是，當 AI 衝擊白領層時，政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化，通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好，物理世界不存在「奇點」，它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現，看到實實在在的勞動成果，比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理，或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作，去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成，還要追求極致，並且需要長期的維護。只要我們願意，「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足，實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵：長遠來看，如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作，我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零，消費品將變得極其廉價，這部分目標會自動實現。
我的觀點是，經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」，而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下，我極度看好 AI，也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間，而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上，防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要，大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快，但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉，而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應，我們終將安然無恙。
「原文链接」
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當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時，他寫道：「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業，幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金，是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
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從更廣義的角度看，幾乎所有現有的軟體都是垃圾，這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug；有些軟體爛到我想付錢都付不了（過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款）；大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定；沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵，僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師：「給我看一個真正完美的軟體」，得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相：即使我們迎來了「軟體奇點」，人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知，最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準，幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前，其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員，大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了，儘管進步巨大，但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員，我的生產力抵得上 1970 年的幾百人，這種槓桿極其驚人，但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」（Jevons Paradox）：效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗，但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像，飽和過程會非常緩慢，足以讓我們從容應對。
當然，勞動力轉移必然發生，比如駕駛領域。正如 Citrini 所言，許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位，AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於：美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」，但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力：電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦？甚至更糟，你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎？一旦斷供，我們連化肥都造不出來，只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界，你就會發現無窮無盡的工作機會，這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設，且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是，當 AI 衝擊白領層時，政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化，通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好，物理世界不存在「奇點」，它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現，看到實實在在的勞動成果，比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理，或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作，去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成，還要追求極致，並且需要長期的維護。只要我們願意，「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足，實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵：長遠來看，如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作，我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零，消費品將變得極其廉價，這部分目標會自動實現。
我的觀點是，經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」，而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下，我極度看好 AI，也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間，而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上，防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要，大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快，但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉，而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應，我們終將安然無恙。
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