Polymarket Bot Tutorial · Kabanata 21 ng 32
Polymarket binary Yes/No market bot strategies: standard event contracts, hard-capped 1x leverage, scale sa pamamagitan ng portfolio breadth, common mistakes (paghabol sa 0.99), at code skeleton.
Ano ang sinasaklaw ng kabanatang ito
Ang binary (Yes/No) markets ay ang pundasyon ng Polymarket. Karamihan ng strategies ay nakatira dito. Sinasaklaw ng kabanatang ito ang leverage cap, ang 0.99-price trap na humuhuli sa mga bagong builders, at ang breadth-not-size pattern na pinaglapatan ng production bots.
- Ano ang sinasaklaw ng binary markets
- Ang 1x leverage cap (at paano mag-scale sa paligid nito)
- Common mistake: paghabol sa 0.99 prices
- Portfolio breadth bilang effective leverage
- Risk per market vs portfolio
- Code: i-scan ang binary markets at maglagay ng sized buys
Ano ang sinasaklaw ng binary markets
Ang binary markets ay ang pundasyon ng Polymarket: isang yes/no question na may dalawang outcome tokens. Ang "Mananalo ba si Trump sa 2024 election?" ay binary; ang "Sino ang mananalo sa 2024 election?" na may 5 kandidato ay NegRisk (kabanata 11).
Ang dalawang outcome tokens (YES at NO) sa binary market ay nagsa-sum sa 1.0 minus maliit na spread tax. Maaari kang bumili ng alinmang panig; parehong panig ay may sariling order book. Ang pricing ay symmetric - ang pagbili ng YES sa 0.40 ay katumbas ng pagbebenta ng NO sa 0.60 sa expected payoff.
Karamihan sa non-tournament markets sa Polymarket ay binary: weather questions, single-event political outcomes, individual sports games, single price-target crypto questions. Ang bot pattern ay magkapareho sa karamihan sa kanila.
Ang 1x leverage cap (at paano mag-scale sa paligid nito)
Ang Polymarket binaries ay 1x leverage: gumagastos ka ng $40 upang bumili ng 100 shares sa 0.40; ang max payout ay $100. Walang margin at walang liquidation. Ang capital efficiency ay mas mababa kaysa sa perp futures (kabanata 24) kung saan available ang 2-25x.
Ang pag-scale sa paligid ng 1x cap ay nangangahulugang alinman: (1) pag-deploy ng mas maraming kapital sa kabuuan ng markets - mag-diversify sa halip na lever, (2) pag-cycle ng kapital sa pamamagitan ng nagre-resolve na markets - ang capital ay nagiging libre sa bawat resolution at umiikot sa susunod, (3) paggamit ng NegRisk markets kung saan ang sum-to-1 arb ay maaaring magprodyus ng effective synthetic leverage.
Ang tamang framing para sa binary strategy: low-leverage, high-breadth. 50 maliliit na positions sa kabuuan ng 50 markets ang typical na mature bot profile, hindi 5 malalaking positions sa 5 markets.
Common mistake: paghabol sa 0.99 prices
Ang pinakakaraniwang binary-bot failure: pagbili ng near-resolution heavy favorite sa 0.99, na umaasa ng madaling 1c payout kapag nag-re-resolve YES.
Ang math: sa 0.99, nagbabayad ka ng 99c upang manalo ng 1c. Ang 1% failure rate (1 sa 100 markets), bawat isa nagkakahalaga sa iyo ng 99c, ay nag-wi-wipe ng 99 na matagumpay na 1c wins. Ang risk-reward ratio ay brutal sa extreme.
Ang kapasidad ay problema rin. Ang book sa 0.99 ay manipis; ang paglagay ng makabuluhang sukat ay naglalakad ng presyo pataas sa 0.995 o mas mataas, na nag-eeroded sa already-thin edge.
Manatili sa labas ng markets na nasa presyo > 0.92 maliban kung mayroon kang specific strategy na binuo para sa tail-yield arb profile. Karamihan sa binary bots ay hindi dapat bumili sa itaas ng 0.85.
Portfolio breadth bilang effective leverage
Hindi mo maaaring i-leverage ang individual positions ngunit maaari mong i-leverage ang variance characteristics ng portfolio sa pamamagitan ng paghawak ng maraming uncorrelated bets nang sabay-sabay.
50 positions sa $20 bawat isa ay $1,000 sa play. Kung ang win rate ay 55% sa +3c/-4c economics, ang expected daily PnL ay (0.55 × 3 − 0.45 × 4) × 50 × $0.20 = $1.50 expected, na may bounded variance. Parehong expected return, mas mababang drawdown, vs isang $1,000 position.
Constraint: ang positions ay dapat tunay na uncorrelated. 50 NFL favorites sa isang weekend ay hindi 50 independent bets; sila ay halos isang weather-and-favorite bet na correlated sa mga games. Mag-diversify sa kabuuan ng sport, event type, time horizon.
Risk per market vs portfolio
Dalawang risk caps, parehong kinakailangan.
- Per-market: max $X bawat market anuman ang edge. Caps catastrophic single-market loss. Common value: $25-100 bawat market.
- Portfolio: max total capital deployed sa anumang oras. Caps total drawdown sa kabuuan ng uncorrelated bad days. Common value: 50-70% ng wallet balance.
Ang per-market cap ay ang mas mahalagang isa dahil binubukod nito ang blast radius ng anumang single bug o edge-disappears event. Ang portfolio cap ay sanity check; sa 50+ positions, ang law of large numbers ay karaniwang nagpapanatili sa iyo sa loob ng bounds kahit walang nito.
Pareho ay dapat ipatupad sa code, hindi sa ulo. Ang bot na walang enforced caps ay sa wakas makakahanap ng configuration kung saan nag-deploy ito ng 90% ng kapital sa isang market at mawalan nito.
Code: i-scan ang binary markets at maglagay ng sized buys
Reference: i-scan ang top-volume binary markets, mag-filter para sa valid setups, maglagay ng sized FOK buys.
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
Ang setup_qualifies function ay kung saan nakatira ang iyong strategy. Ang wrapper ay plumbing lamang.
