Polymarket Bot Tutorial · Kapitel 21 von 32
Polymarket binary Yes/No Markt Bot-Strategien: Standard Event Contracts, hart gedeckelter 1x Leverage, Skalierung über Portfolio-Breite, häufige Fehler (dem 0,99er Preis hinterherjagen) und Code-Skeleton.
Was dieses Kapitel abdeckt
Binary (Yes/No) Märkte sind das Fundament von Polymarket. Die meisten Strategien spielen sich hier ab. Dieses Kapitel behandelt das Leverage-Limit, die 0,99-Preis-Falle, in die neue Builder tappen, und das Breite-statt-Größe-Muster, auf das Production Bots hinauslaufen.
- Was binary markets abdecken
- Das 1x Leverage-Limit (und wie man darum herum skaliert)
- Häufiger Fehler: dem 0,99er Preis hinterherjagen
- Portfolio-Breite als effektives Leverage
- Risiko pro Markt vs. Portfolio
- Code: binary markets scannen und gestaffelte Buys platzieren
Was binary markets abdecken
Binary markets sind das Fundament von Polymarket: eine einzige Ja/Nein-Frage mit zwei Outcome-Tokens. "Wird Trump die Wahl 2024 gewinnen?" ist binary; "Wer wird die Wahl 2024 gewinnen?" mit 5 Kandidaten ist NegRisk (Kapitel 11).
Die beiden Outcome-Tokens (YES und NO) in einem binary market summieren sich zu 1,0 minus einer kleinen Spread-Gebühr. Du kannst beide Seiten kaufen; beide Seiten haben ihr eigenes Order Book. Die Preisbildung ist symmetrisch - YES bei 0,40 zu kaufen ist im erwarteten Payoff gleichbedeutend damit, NO bei 0,60 zu verkaufen.
Die meisten Non-Tournament Markets auf Polymarket sind binary: Wetterfragen, einzelne politische Events, einzelne Sportspiele, einzelne Krypto-Fragen mit Preisziel. Das Bot-Muster ist bei den meisten davon ähnlich.
Das 1x Leverage-Limit (und wie man darum herum skaliert)
Polymarket binaries sind 1x Leverage: Du gibst 40 $ aus, um 100 Shares zu 0,40 zu kaufen; die maximale Auszahlung beträgt 100 $. Es gibt kein Margin und keine Liquidation. Die Kapitaleffizienz ist geringer als bei Perp Futures (Kapitel 24), wo 2-25x verfügbar sind.
Um das 1x-Limit herum zu skalieren heißt entweder: (1) mehr Kapital über mehrere Märkte deployen - diversifizieren statt hebeln, (2) Kapital durch sich auflösende Märkte rotieren lassen - Kapital wird bei jeder Resolution frei und wandert zum nächsten Markt, (3) NegRisk Markets nutzen, bei denen die Sum-to-1-Arbitrage effektives synthetisches Leverage erzeugen kann.
Das richtige Framing für binary-Strategien: niedriges Leverage, hohe Breite. 50 kleine Positionen auf 50 Märkten sind das typische Profil eines ausgereiften Bots, nicht 5 große Positionen auf 5 Märkten.
Häufiger Fehler: dem 0,99er Preis hinterherjagen
Das häufigste Versagen eines Binary Bots: einen kurz vor der Resolution stehenden Heavy Favorite bei 0,99 zu kaufen, in der Erwartung, bei YES einfach 1 Cent Gewinn mitzunehmen.
Die Rechnung: Bei 0,99 zahlst du 99 Cent, um 1 Cent zu gewinnen. Eine Ausfallrate von 1 % (1 von 100 Märkten), wobei jeder Fehlschlag dich 99 Cent kostet, löscht 99 erfolgreiche 1-Cent-Gewinne aus. Das Risk-Reward-Verhältnis ist am Extrem brutal.
Auch die Kapazität ist ein Problem. Das Order Book bei 0,99 ist dünn; wer nennenswerte Größe einstellt, schiebt den Preis auf 0,995 oder höher, wodurch der ohnehin dünne Edge weiter erodiert.
Bleib aus Märkten mit einem Preis > 0,92 heraus, sofern du keine spezielle Strategie hast, die für das Tail-Yield-Arb-Profil entwickelt wurde. Die meisten binary Bots sollten niemals über 0,85 kaufen.
Portfolio-Breite als effektives Leverage
Du kannst einzelne Positionen nicht hebeln, aber du kannst die Varianzcharakteristik des Portfolios hebeln, indem du viele unkorrelierte Bets gleichzeitig hältst.
50 Positionen zu je 20 $ sind 1.000 $ im Einsatz. Wenn die Win Rate 55 % bei einer +3c/-4c-Ökonomie beträgt, ist das erwartete tägliche PnL (0,55 × 3 − 0,45 × 4) × 50 × 0,20 $ = 1,50 $ erwarteter Gewinn, mit begrenzter Varianz. Gleiche erwartete Rendite, deutlich geringerer Drawdown, im Vergleich zu einer einzelnen 1.000-$-Position.
Einschränkung: Positionen müssen wirklich unkorreliert sein. 50 NFL Favorites an einem einzigen Wochenende sind nicht 50 unabhängige Bets; sie sind größtenteils eine einzelne Wetter-und-Favorite-Bet, die über Spiele hinweg korreliert ist. Diversifiziere über Sport, Event-Typ und Zeithorizont.
Risiko pro Markt vs. Portfolio
Zwei Risk Caps, beide erforderlich.
- Pro Markt: max. X $ pro Markt unabhängig vom Edge. Begrenzt katastrophale Verluste aus einem einzelnen Markt. Üblicher Wert: 25-100 $ pro Markt.
- Portfolio: maximales Gesamtkapital, das zu einem Zeitpunkt deployed ist. Begrenzt den Gesamt-Drawdown über unkorrelierte schlechte Tage. Üblicher Wert: 50-70 % des Wallet-Saldos.
Das Limit pro Markt ist das wichtigere, weil es den Blast Radius eines einzelnen Bugs oder eines Edge-verschwunden-Events begrenzt. Das Portfolio-Limit ist ein Plausibilitätscheck; bei 50+ Positionen hält dich das Gesetz der großen Zahlen normalerweise auch ohne es innerhalb der Grenzen.
Beide Limits sollten im Code durchgesetzt werden, nicht im Kopf. Ein Bot ohne durchgesetzte Limits wird irgendwann die Konfiguration finden, in der er 90 % des Kapitals in einen einzigen Markt steckt und es verliert.
Code: binary markets scannen und gestaffelte Buys platzieren
Referenz: Top-Volume Binary Markets scannen, nach gültigen Setups filtern, gestaffelte FOK Buys platzieren.
def scan_and_buy():
events = gamma_top_events(limit=50, active=True, closed=False)
for ev in events:
for m in ev.get("markets", []):
if m.get("negRisk"): continue # binaries only
outs = json.loads(m["outcomes"])
prices = [float(p) for p in json.loads(m["outcomePrices"])]
for i, out_name in enumerate(outs):
if not setup_qualifies(m, i, prices[i]): continue
tok = json.loads(m["clobTokenIds"])[i]
size = compute_size(m, prices[i])
if size < 5: continue
place_fok(tok, "BUY", prices[i] + 0.02, size, neg_risk=False)
def setup_qualifies(m, idx, price):
return 0.10 <= price <= 0.85 # avoid extremes
Die Funktion setup_qualifies ist der Ort, an dem deine Strategie lebt. Der Wrapper ist nur Plumbing.
