Polymarket Bot Tutorial · Chapter 16 of 32
Polymarket-এ statistical arbitrage: cross-market pairs (correlated events), Polymarket-vs-Kalshi spreads, mean reversion, এবং বাজার শেষ পর্যন্ত resolve হলে stat-arb positions কীভাবে size করতে হয়।
এই chapter-এ কী covered আছে
Polymarket-এ statistical arbitrage correlated markets-এর মধ্যে transient mispricing কাজে লাগায় - একই event Polymarket বনাম Kalshi-তে, অথবা Polymarket-এর ভেতরে সম্পর্কিত markets-এ। edges ছোট (সাধারণত 1-3 cents) এবং operationally fragile। এই chapter-এ কী কাজ করে, কী কাজ করে না, আর multi-leg execution risk যা বেশিরভাগ attempt-কে ধ্বংস করে - সবকিছুর honest breakdown আছে।
Cross-market statistical arbitrage Polymarket এবং Kalshi, Polymarket এবং Manifold, বা Polymarket-এর ভেতরে correlated markets-এর মধ্যে transient pricing inconsistencies কাজে লাগায়। edges ছোট (সাধারণত 1-3 cents) এবং দুই leg-এ দ্রুত execution দরকার। এই chapter-এ operational complexity-সহ honest playbook আছে, যা বেশিরভাগ attempt-কে ব্যর্থ করে।
- prediction markets-এ stat-arb কী বোঝায়
- Polymarket-vs-Kalshi spread-এর examples
- Polymarket-এর ভেতরে pairs (correlated events)
- Mean reversion বনাম trend continuation
- Resolving (not perpetual) markets-এর জন্য sizing
- Risk: resolution-এর পরেও divergence
- Code: pairs monitor এবং threshold-trigger
prediction markets-এ stat-arb কী বোঝায়
Prediction markets-এ statistical arbitrage মানে এমন দুইটি market-এর spread trade করা, যেগুলো consistently priced হওয়া উচিত। Polymarket-এ তিনটি flavor সাধারণ।
- Cross-venue: Polymarket এবং Kalshi-তে একই event (অথবা Manifold, PredictIt)। Pricing converge করা উচিত; বাস্তবে 2-5 cents drift করে।
- Same-event-pair: NegRisk multi-outcome markets-এ parent বনাম legs-এর যোগফল। Sum-to-1 invariant legs-এর যোগ 1.0-এর নিচে হলে arb করার সুযোগ দেয়।
- Correlated-event-pair: সম্পর্কিত outcome-সম্পন্ন দুইটি market (যেমন, "Trump president on Jan 1" বনাম "Trump president on Mar 1")। একে অপরের 2-3 cents-এর মধ্যে price হওয়ার কথা।
edges ছোট। operational complexity বাস্তব। বেশিরভাগ attempt theory-তে নয়, execution-এ মারা যায়।
Polymarket-vs-Kalshi spread-এর examples
2025-26-এর observation অনুযায়ী, Polymarket এবং Kalshi একই major US event list করে কিন্তু steady basis-এ 1-4 cents apart price করে। এই gap structural কারণে থাকে, আর যেকোনো arb-এ আপনাকে এটা model করতে হবে।
Structural drivers:
- Fee asymmetry: Kalshi winning trades-এ 4-7% নেয় (market ভেদে পরিবর্তিত হয়); Polymarket-এর taker fee 0। arb math-এ Kalshi-এর bite net out করতে হবে।
- Settlement risk premium: কোনো market-এর resolution ambiguous হলে, এক venue-এর UMA অন্যটির judges-এর তুলনায় আলাদা ভাবে resolve করতে পারে। বাজার এটা price-in করে।
- Trader population: Polymarket তুলনামূলকভাবে younger এবং বেশি crypto-native; Kalshi professional / hedge trend করে। একই event-এ তারা systematicভাবে disagree করে।
Gap structural premium এবং fees-এর চেয়ে বড় হলে arb কাজ করে। যেখানে structural premium 1c এবং combined fees 1c, সেখানে 5-cent gap মানে 3c-এর real edge।
Polymarket-এর ভেতরে pairs (correlated events)
Polymarket-এর ভেতরে correlated-event pair cross-venue-এর তুলনায় arb করা সহজ। একই fee structure, same wallet, atomic execution সম্ভব।
যেসব example ধারাবাহিকভাবে inconsistently price হয়:
- Trump president on date A বনাম Trump president on date B (যেখানে B, A-এর চেয়ে 90 দিনের কম পরের)।
- Will Bitcoin hit $100k by July 31 বনাম $100k by August 31।
- একই binary market-এ Yes বনাম No leg (sum = 1.0 হওয়া উচিত; thin books-এ কখনও 1.04 পর্যন্ত drift করে)।
Yes+No=1 arb সবচেয়ে clean: same market-এর দুই leg পড়ুন, sum 0.97-এর নিচে নামলে দুটিতেই FOK fire করুন (spread tax ধরার জন্য)। Capital required প্রায় দুই leg-এ সমান; উভয় fill একই response-এ এলে execution atomic হয়।
Mean reversion বনাম trend continuation
Stat-arb-এর দুইটি regime। Mean reversion: pair noise-এর কারণে আলাদা হয়ে গেছে; আপনি convergence-এ bet করছেন। Trend continuation: নতুন information এসেছে বলে pair diverge করতে শুরু করেছে; আপনি আরও divergence-এ bet করছেন।
এগুলো আলাদা করা কঠিন। Heuristic: divergence যদি visible volume-এ ঘটে থাকে (একটা whale এক leg-এর book সরিয়ে দিয়েছে), তাহলে সেটা news - আপনার model থাকলে তবেই fade করুন। ধীরে ধীরে low volume-এ drift করলে সেটা noise - confidence নিয়ে reversion trade করুন।
নতুন builder-দের জন্য: শুধু mean reversion trade করুন, এমন pair-এ যেখানে divergence historical drift-এর 1 standard deviation-এর কম। Trend continuation-এর জন্য এমন model দরকার যা news ধরতে পারে; সেটা না থাকলে আপনি informed flow-এর বিপক্ষে trade করছেন।
Resolving (not perpetual) markets-এর জন্য sizing
Prediction markets resolve হয়। Crypto pair-এ তা নয়। এটা math বদলে দেয়।
Polymarket-এ pair-arb position-এর payout schedule fixed: যখন দুটো market resolve হয়, predicted spread আর actual spread-এর পার্থক্য lock হয়ে যায়। এখানে rolling নেই, infinite holding-ও নেই।
Sizing implication: আপনি সর্বোচ্চ যত hold করতে পারবেন, তা time-to-resolution দ্বারা bounded, কারণ capital ততক্ষণ lock থাকে। 6 মাসে resolve হওয়া কোনো pair আপনাকে share-প্রতি 3c দিতে পারে, কিন্তু ততক্ষণে অন্যত্র capital কাজে লাগাতে পারবেন না যদি দুই market-ই fully sized হয়।
সঠিক framing: Polymarket-এ stat-arb হলো bounded-time trades-এর একটি series, continuous strategy নয়। Gross PnL নয়, বরং locked capital per day-এ PnL তুলনা করুন।
Risk: resolution-এর পরেও divergence
সবচেয়ে খারাপ stat-arb outcome হলো আপনার convergence prediction ভুল, কারণ underlying premise-টাই ভুল ছিল। Example:
- আপনি "Trump president on Apr 1" short করেছিলেন, ভেবে যে এটা "Trump president on Mar 1"-এর দিকে converge করবে - কিন্তু March impeachment-এর কারণে date 1 market YES resolve করে এবং date 2 market NO resolve করে। আপনার "spread flat হওয়া উচিত" thesis ভুল ছিল।
- আপনি একই NBA Finals winner-এ Polymarket বনাম Kalshi arb করেছিলেন। Polymarket official series-এ যে team জিতেছে, সেটিতে resolve করে; Kalshi slightly different definition ব্যবহার করে যেখানে overtime tie-breakers আলাদা ভাবে ধরা হয়। উভয়ই তাদের stated terms অনুযায়ী YES resolve করে, কিন্তু opposite directions-এ।
প্রতিটি market-এর resolution criteria খুব মনোযোগ দিয়ে পড়ুন। Cross-venue arb-এ resolution mismatch-এর এক ধাপ দূরত্ব মানে দুই leg-এই full loss।
Code: pairs monitor এবং threshold-trigger
Reference: দুইটি correlated token monitor করুন, spread threshold ছুঁলেই arb fire করুন।
def pairs_monitor(token_a, token_b, threshold_cents=3, size=10):
"""Buy A and Sell B when (1 - ask_A) + bid_B > 1 + threshold."""
while True:
book_a = fetch_book(token_a)
book_b = fetch_book(token_b)
if not (book_a.best_ask and book_b.best_bid):
time.sleep(2); continue
# implied: cost of buying A at ask + value of selling B at bid
edge = (1 - book_a.best_ask) + book_b.best_bid - 1
if edge > threshold_cents / 100:
print(f"ARB edge={edge:.3f}; firing")
r_a = fok_buy(token_a, price=book_a.best_ask, size=size)
if r_a.status != "matched": continue
r_b = fok_sell(token_b, price=book_b.best_bid, size=size)
if r_b.status != "matched":
# leg A filled, B failed -- unhedged, exit A
fok_sell(token_a, price=book_a.best_bid, size=size)
time.sleep(3)Partial fill হলে cleanup করা critical। এটা না করলে partial execution bot-কে directional exposure-এ ফেলে, যা stat-arb-এর পুরো উদ্দেশ্যের ঠিক বিপরীত।
