Tôi đã phân tích 10 triệu giao dịch bot trên Polymarket bằng Claude: Cách các bot kiếm hơn 1.000 USD mỗi ngày

Đối với một trader thông thường, một thị trường ngắn hạn trên Polymarket trông có vẻ đơn giản:

Bitcoin sẽ cao hơn hay thấp hơn sau năm phút nữa?

Một bot giao dịch lại nhìn thấy một vấn đề hoàn toàn khác.

Nó đang theo dõi giá cơ sở, thời gian đến hạn, thanh khoản ở cả hai bên, các thị trường liên quan và kho hàng trực tiếp của chính nó - tất cả cùng một lúc:

• Đăng ký kênh Telegram của tôi để biết thêm✍️🤫: https://t.me/+VDXq5wkZ2AIxMDBi

Liên kết ví: https://polymarket.com/@bonereaper?via=dan-kwpx

Trong khi một con người vẫn đang quyết định nên mua Up hay Down, bot có thể đã:

**> tiếp nhận một tín hiệu giá mới > định giá lại kết quả > so sánh nó với giá hợp đồng > kiểm tra các thị trường lân cận > đặt nhiều lệnh giới hạn > định hình lại toàn bộ vị thế của nó**

Đó là cách một số hệ thống này biến những khoảng cách giá nhỏ thành hơn 1.000 đô la lợi nhuận mỗi ngày

Tôi đã phân tích hoạt động của hơn 1.000 bot và hơn 10 triệu lần thực thi trên các thị trường Up/Down tiền điện tử ngắn hạn của Polymarket thông qua Claude.

Lúc đầu, giao dịch trông hoàn toàn hỗn loạn. Cùng một ví mua Up, vài giây sau thêm Down, bán một phần vị thế đầu tiên và kết thúc thị trường nắm giữ cả hai kết quả.

Nhưng một khi bạn tái tạo lại toàn bộ vòng đời giao dịch, sự nhiễu loạn bắt đầu có ý nghĩa. Thường có một hệ thống rất cụ thể bên dưới nó.

Đây là cách toàn bộ cỗ máy hoạt động 👇

1. Tại sao Bot giao dịch được sử dụng trên Polymarket

Lợi thế chính của bot không phải là dự báo Bitcoin hoàn hảo

Lợi thế của nó đến từ tốc độ, sự nhất quán và khả năng xử lý nhiều thông tin hơn mức con người có thể theo dõi thực tế cùng một lúc:

Liên kết ví: https://polymarket.com/@0xb55fa1296e6ec55d0ce53d93b9237389f11764d4-1777575277609?via=dan-kwpx

Một hợp đồng ngắn hạn không chỉ được định giá dựa trên việc Bitcoin hiện đang di chuyển Lên hay Xuống

Thuật toán cũng cần tính đến:

**> khoảng cách từ giá mở cửa > tốc độ của biến động gần nhất > thời gian còn lại > biến động hiện tại > độ sâu sổ lệnh > giá của Up và Down > hành vi trên các thị trường liên quan > nguồn cấp dữ liệu chính xác được sử dụng để xác định kết quả**

Trong một thị trường kéo dài năm phút, một cơ hội thực sự có thể chỉ tồn tại trong vài giây

Một con người có thể vẫn đang chuyển đổi giữa các biểu đồ trong khi một thuật toán khác đã lấy đi thanh khoản có sẵn và thay thế các lệnh của nó

Hầu hết các bot giao dịch được xây dựng dựa trên năm thành phần cốt lõi:

1. Lớp Dữ liệu - truyền phát giá bên ngoài và cập nhật sổ lệnh
2. Công cụ Tín hiệu - phát hiện các thay đổi có thể ảnh hưởng đến kết quả
3. Mô hình Xác suất - tính toán xác suất công bằng độc lập
4. Công cụ Thực thi - đặt, hủy và điều chỉnh lệnh
5. Trình quản lý Rủi ro - kiểm soát quy mô vị thế và chặn các giao dịch vượt quá giới hạn định trước

Một tín hiệu mà Bot có thể tính toán trực tiếp từ sổ lệnh là sự mất cân bằng giữa khối lượng người mua và người bán:

1def orderbook_imbalance(bids, asks):
2    bid_volume = sum(size for price, size in bids)
3    ask_volume = sum(size for price, size in asks)
4
5    total_volume = bid_volume + ask_volume
6
7    if total_volume == 0:
8        return 0.0
9
10    return (
11        bid_volume - ask_volume
12    ) / total_volume
13
14bids = [
15    (0.48, 1_250),
16    (0.47, 920),
17    (0.46, 680)
18]
19
20asks = [
21    (0.49, 640),
22    (0.50, 510),
23    (0.51, 430)
24]
25
26imbalance = orderbook_imbalance(bids, asks)
27
28print(f"Order-book imbalance: {imbalance:.2%}")

Giá trị dương có nghĩa là có nhiều khối lượng người mua hơn trong phần sổ lệnh được phân tích. Giá trị âm có nghĩa là khối lượng người bán lớn hơn. Chỉ riêng tín hiệu này không chứng minh rằng giá sẽ di chuyển.

Các lệnh lớn có thể bị hủy và thanh khoản nằm xa mức giá tốt nhất có thể không bao giờ ảnh hưởng đến việc thực thi.

Nhưng kết hợp với biến động của Bitcoin, thời gian còn lại và các nguồn cấp giá bên ngoài, nó trở thành một phần của tín hiệu mạnh hơn.

Một bot không hữu ích vì nó tự động giao dịch mọi biến động thị trường. Một hệ thống mạnh kiếm được lợi thế bằng cách từ chối hầu hết các thiết lập trước khi chúng trở thành vị thế.

2. Sau khi nhận được tín hiệu, Bot cập nhật xác suất bằng Bayes 🧮

Giả sử Up đang được giao dịch ở mức 41¢.

Bitcoin đột nhiên tăng tốc, khối lượng tăng lên và sổ lệnh bắt đầu cho thấy áp lực mua mạnh hơn.

Một con người có thể nghĩ:

Biến động này có vẻ mạnh.

Up

có thể đang bị định giá thấp

Thuật toán cần một câu trả lời chính xác hơn:

Chính xác thì tín hiệu này đã thay đổi xác suất của

Up

bao nhiêu?

Đây là lúc định lý Bayes xuất hiện.

Liên kết ví: https://polymarket.com/@0xce25e214d5cfe4f459cf67f08df581885aae7fdc-1777575398144?via=dan-kwpx

Bayes cho phép mô hình bắt đầu với một xác suất hiện có và cập nhật nó sau khi nhận được bằng chứng mới.

Công thức là:

P(Up | Tín hiệu) = P(Tín hiệu | Up) × P(Up) / [P(Tín hiệu | Up) × P(Up) + P(Tín hiệu | Down) × P(Down)]

Trong đó:

P(Up)

* là xác suất trước khi có tín hiệu mới *

P(Tín hiệu | Up)

* là tần suất tín hiệu này xuất hiện trước kết quả Up *

P(Tín hiệu | Down)

* là tần suất nó xuất hiện trước kết quả Down *

P(Up | Tín hiệu)

là xác suất đã được cập nhật

Giả sử:

xác suất ban đầu của

Up

* là 41% tín hiệu này xuất hiện trong 64% các kịch bản *

Up

* lịch sử cùng một tín hiệu xuất hiện trong 35% các kịch bản *

Down

lịch sử

1def bayes_update(
2    prior_up,
3    signal_given_up,
4    signal_given_down
5):
6    numerator = signal_given_up * prior_up
7
8    denominator = (
9        numerator
10        + signal_given_down * (1 - prior_up)
11    )
12
13    return numerator / denominator
14
15prior = 0.41
16
17posterior = bayes_update(
18    prior_up=prior,
19    signal_given_up=0.64,
20    signal_given_down=0.35
21)
22
23print(f"Previous probability: {prior:.2%}")
24print(f"Updated probability: {posterior:.2%}")

Ước tính đã cập nhật là khoảng 56%. Nếu hợp đồng vẫn đang giao dịch ở mức 41¢, bot sẽ thấy một khoảng cách có thể đo lường được:

*giá trị hợp lý nội bộ - 56% giá thị trường - 41¢ lợi thế lý thuyết - 15 điểm phần trăm*

Đối với con người, điều này có thể trông giống như một ý tưởng giao dịch mạnh mẽ. Đối với một Bot, đó là một sự khác biệt cụ thể giữa giá trị hợp lý và giá thị trường hiện tại.

Tuy nhiên, Bayes không phải là một lối tắt dự đoán.

Nếu mô hình cho quá nhiều trọng số vào các tín hiệu yếu hoặc đếm cùng một thông tin nhiều lần, kết quả sẽ bị bóp méo một cách nhất quán.

Một biến động giá, một sự gia tăng khối lượng và sự mất cân bằng sổ lệnh có thể trông giống như ba xác nhận riêng biệt trong khi thực tế chúng là ba hiệu ứng của cùng một sự kiện.

Một mô hình mạnh cần phải tính đến sự chồng chéo đó.

3. Một hợp đồng bị định giá sai không tự động trở thành một giao dịch có lợi nhuận

Ngay cả khi mô hình định giá Up ở mức 56%, việc mua nó ở mức 41¢ không tự động tạo ra lợi nhuận.

Việc thực thi thực tế bao gồm:

*> phí người nhận > chênh lệch giá mua-bán > trượt giá > khớp lệnh một phần > giá trị suy giảm > độ không chắc chắn của mô hình*

Do đó, bot tính toán lợi thế ròng - lợi thế còn lại sau khi vị thế thực sự được thực thi.

1def calculate_net_edge(
2    model_probability,
3    execution_price,
4    fee,
5    slippage,
6    safety_buffer
7):
8    gross_edge = (
9        model_probability - execution_price
10    )
11
12    net_edge = (
13        gross_edge
14        - fee
15        - slippage
16        - safety_buffer
17    )
18
19    return gross_edge, net_edge
20
21gross, net = calculate_net_edge(
22    model_probability=0.56,
23    execution_price=0.47,
24    fee=0.017,
25    slippage=0.005,
26    safety_buffer=0.010
27)
28
29print(f"Gross edge: {gross:.2%}")
30print(f"Net edge: {net:.2%}")

Khoảng cách chín điểm ban đầu giảm xuống còn khoảng sáu điểm sau khi trừ chi phí.

Nếu thanh khoản bị hạn chế, bot có thể chỉ khớp một phần nhỏ vị thế ở mức 47¢. Phần còn lại có thể cần được mua ở mức giá cao hơn.

Lợi thế có thể biến mất trước khi vị thế đầy đủ được xây dựng. Logic tương tự áp dụng cho chênh lệch giá nhị phân.

Nếu số lượng bằng nhau của Up và Down có thể được mua với giá dưới 1 đô la sau tất cả các chi phí, một bên cuối cùng sẽ trả 1 đô la.

Nhưng hệ thống phải sử dụng giá thực thi trung bình theo khối lượng thực tế, không chỉ đơn giản là mức giá hấp dẫn nhất hiển thị ở đầu sổ lệnh.

Đây là nơi mà backtest sạch sẽ và thực thi trực tiếp thường tạo ra kết quả rất khác nhau. Một con người nhận thấy một mức giá bất thường. Một Bot phải chứng minh rằng đủ giá trị vẫn còn sau khi bao gồm các chi phí thị trường.

4. Lợi thế tốt nhất thường tồn tại giữa các thị trường liên quan 🕸

Các hợp đồng ngắn hạn không di chuyển một cách độc lập.

Một biến động của Bitcoin có thể ảnh hưởng đến tất cả những điều sau đây:

> cửa sổ 5 phút

BTC

* hiện tại > cửa sổ năm phút tiếp theo > *

BTC

* 15 phút > *

BTC

* 1 giờ > các thị trường *

ETH

và

SOL

liên quan

Nhưng các thị trường này không phải lúc nào cũng cập nhật ở cùng một tốc độ.

Mỗi hợp đồng có sổ lệnh, thanh khoản, mức mở cửa và người tham gia riêng.

Ví dụ:

>

BTC

* 5 phút có thể định giá lại ngay lập tức > *

BTC

* 15 phút có thể phản ứng ít hơn dự kiến > một cửa sổ lân cận có thể giữ lại sự mất cân bằng sổ lệnh trước đó của nó > một hợp đồng có thể trở nên đắt đỏ > một hợp đồng khác có thể tiếp tục giao dịch dựa trên các giả định lỗi thời*

Liên kết ví: https://polymarket.com/@flippingsharks?via=dan-kwpx

Bot đo lường xem khoảng cách giữa các thị trường liên quan đã di chuyển ra ngoài phạm vi bình thường của nó hay chưa.

Một công cụ đơn giản là z-score:

Z = (chênh lệch hiện tại − chênh lệch trung bình) / độ lệch chuẩn

1def spread_zscore(
2    current_spread,
3    average_spread,
4    spread_deviation
5):
6    return (
7        current_spread - average_spread
8    ) / spread_deviation
9
10z = spread_zscore(
11    current_spread=0.112,
12    average_spread=0.036,
13    spread_deviation=0.025
14)
15
16print(f"Spread z-score: {z:.2f}")

Chỉ số trên 3 có nghĩa là khoảng cách hiện tại nằm ngoài phạm vi mà mô hình thường quan sát.

Điều đó không tự động tạo ra một giao dịch. Một thị trường có thể thực sự bị tụt hậu. Hoặc thị trường di chuyển trước có thể đã kết hợp thông tin mà các hợp đồng lân cận chưa xử lý.

Một Bot cũng không thể so sánh BTC 5 phút và BTC 15 phút chỉ bằng cách nhìn vào giá Up của chúng.

Chúng có các mức mở cửa khác nhau và lượng thời gian còn lại khác nhau.

Một hệ thống nghiêm túc so sánh mức độ mỗi hợp đồng đã di chuyển ra khỏi mô hình giá trị hợp lý của chính nó.

Một con người theo dõi một thị trường. Một bot theo dõi một mạng lưới các xác suất được kết nối và xác định phần đã tạm thời di chuyển ra khỏi phần còn lại.

5. Năm cách Bot biến lợi thế thành vị thế 🔄

Khi tín hiệu đã được xác nhận, xác suất đã được cập nhật và lợi thế ròng vẫn dương, giai đoạn thú vị nhất bắt đầu.

Bot phải quyết định cách xây dựng và quản lý vị thế.

Sau khi nhóm các lần thực thi riêng lẻ thành các chu kỳ giao dịch hoàn chỉnh, năm mô hình lặp đi lặp lại đã xuất hiện.

1️⃣ Xoay vòng Vị thế Động

Hệ thống này liên tục cập nhật quan điểm của nó và có thể thay đổi hướng nhiều lần trong cùng một hợp đồng. Giả sử mô hình coi Up bị định giá thấp khi bắt đầu một thị trường kéo dài năm phút.

Nó bắt đầu tích lũy Up thông qua các lệnh giới hạn.

Sau đó, thiết lập thay đổi:

Bitcoin

* mất đà giá quay trở lại mức mở cửa người mua biến mất khỏi sổ lệnh xác suất *

Up

của mô hình giảm

Bot không nhất thiết phải giữ vị thế ban đầu cho đến khi có kết quả. Nó có thể bán một phần Up của mình, hủy các lệnh còn lại và bắt đầu tích lũy Down.

Nếu thị trường thay đổi một lần nữa, vị thế có thể được xây dựng lại một lần nữa. Mục tiêu không phải là xác định kết quả cuối cùng một cách hoàn hảo ngay lần đầu tiên.

Mục tiêu là duy trì mức độ tiếp xúc nhiều hơn với bên nào hiện đang được định giá dưới ước tính đã cập nhật của mô hình.

Điểm mạnh của cách tiếp cận này là bot có thể từ bỏ một quan điểm lỗi thời ngay lập tức.

Điểm yếu chính là các đảo chiều sai lặp đi lặp lại.

Trong một cửa sổ nhiễu loạn, hệ thống có thể:

mua

Up

* sau một đợt tăng giá giảm nó sau một đợt điều chỉnh chuyển sang *

Down

* giảm *

Down

sau đợt tăng giá tiếp theo

Chi phí thực thi và các thay đổi vị thế lặp đi lặp lại có thể dần dần loại bỏ lợi thế ban đầu.

Do đó, một bot xoay vòng chỉ nên thay đổi hướng khi tín hiệu mới đủ mạnh để bù đắp chi phí thoát khỏi vị thế, xây dựng lại vị thế và có khả năng sai lầm một lần nữa:

Liên kết ví: https://polymarket.com/@trinity42?via=dan-kwpx

2️⃣ Chênh lệch giá Thời gian (Temporal Arbitrage)

Chênh lệch giá truyền thống xuất hiện khi Up và Down có thể được mua cùng lúc với giá dưới 1 đô la.

Chênh lệch giá thời gian xây dựng hai bên tại các thời điểm khác nhau. Hãy tưởng tượng Bitcoin tăng mạnh ngay sau khi thị trường mở cửa.

Down giảm xuống còn 26¢ và bot dần dần tích lũy 750 hợp đồng với mức giá trung bình là 27,4¢. Hai phút sau, Bitcoin trả lại phần lớn biến động và giao dịch gần hơn với mức mở cửa.

Bây giờ Up trở nên rẻ hơn và bot mua 750 Up với mức giá trung bình là 49,8¢.

Cấu trúc cuối cùng là:

*750 Down ở mức 27,4¢ 750 Up ở mức 49,8¢ tổng chi phí cho mỗi cặp hoàn chỉnh - 77,2¢*

Bất kể kết quả cuối cùng là gì, một hợp đồng trong mỗi cặp sẽ trả 1 đô la. Điều đó tạo ra tỷ suất lợi nhuận gộp là 22,8¢ cho mỗi cặp trước phí và chi phí thực thi. Chi tiết quan trọng là Down ở mức 27,4¢ và Up ở mức 49,8¢ chưa bao giờ có sẵn cùng một lúc.

Bot đã tạo ra chênh lệch giá từ hai trạng thái thị trường khác nhau. Tuy nhiên, lần mua đầu tiên vẫn phải đối mặt với rủi ro định hướng.

Nếu Bitcoin tiếp tục tăng cao hơn, bot có thể không bao giờ nhận được mức giá Up đủ hấp dẫn để hoàn thành cặp.

Sau đó, nó sẽ vẫn nắm giữ 750 hợp đồng Down tiếp tục mất giá trị.

Do đó, hệ thống theo dõi:

*số lượng nắm giữ ở mỗi bên chi phí trung bình của cả hai kết quả chi phí của hàng tồn kho đã được bảo vệ quy mô của vị thế định hướng chưa được ghép cặp thời gian tối đa được phép chờ đợi cho bên thứ hai*

Một số bot xây dựng cấu trúc trong các khối nhỏ hơn.

Chúng có thể mua 100 Down, đợi cho đến khi có thể thêm 100 Up, hoàn thành cặp được bảo vệ đầu tiên và chỉ sau đó mới tiếp tục tăng quy mô.

Điều này làm giảm lợi nhuận tiềm năng tối đa nhưng cũng hạn chế rủi ro bị bỏ lại với một vị thế một chiều lớn.

Chênh lệch giá thời gian hoạt động tốt nhất trong các thị trường có một số biến động có ý nghĩa theo cả hai hướng.

Một biến động một chiều kéo dài là môi trường khó khăn nhất của nó:

Liên kết ví: https://polymarket.com/@garvy?via=dan-kwpx

3️⃣ Bot Tạo lập Thị trường Hàng tồn kho

Hệ thống này không quản lý một vị thế duy nhất. Nó quản lý toàn bộ hàng tồn kho của các hợp đồng.

Nó có thể giao dịch:

*BTC, ETH và SOL các thị trường 5 phút, 15 phút, 1 giờ và 4 giờ cả Up và Down trên nhiều cửa sổ*

Bot mua và bán với số lượng nhỏ trong khi liên tục theo dõi tổng chi phí hàng tồn kho của nó. Giả sử nó đã tích lũy cả hai bên của một hợp đồng. Gần đến ngày đáo hạn, Down trở thành ứng cử viên sáng giá và di chuyển lên 98¢.

Thay vì chỉ đơn giản chờ đợi kết quả, bot có thể:

*bán một phần hàng tồn kho Down đắt đỏ giải phóng vốn trước khi thanh toán giữ lại phần còn lại của vị thế chính mua một lượng nhỏ Up ở mức 2¢ chuyển vốn khả dụng sang một thị trường khác*

Việc mua bên có giá thấp ban đầu có vẻ bất thường.

Nhưng một vị thế nhỏ ở mức 1–2¢ có thể hoạt động như một biện pháp bảo vệ chi phí thấp trước một biến động cuối cùng đột ngột. Nếu không có gì thay đổi, chi phí là có hạn. Nếu Bitcoin bất ngờ vượt qua mức mở cửa, vị thế Up nhỏ có thể bù đắp một phần tổn thất ở nơi khác.

Bot hàng tồn kho cũng có thể tận dụng sự khác biệt giữa các thị trường liên quan.

Một hợp đồng có thể cung cấp mức giá vào lệnh tốt. Một hợp đồng khác có thể cung cấp thanh khoản sâu hơn để thoát lệnh. Một hợp đồng thứ ba có thể cung cấp bên đối diện ở mức giá thấp bất thường.

Thách thức chính là chi phí trung bình của toàn bộ hàng tồn kho.

Nếu chi phí Up trung bình là 56¢ và chi phí Down trung bình là 49¢, một cặp được bảo vệ có giá 1,05 đô la.

Kết quả chỉ trả 1 đô la.

Để thu hồi khoản chênh lệch năm xu đó, hệ thống cần có thêm lợi nhuận từ việc bán hàng tồn kho đắt đỏ, duy trì sự mất cân bằng định hướng có kiểm soát, kiếm được chiết khấu của người tạo lập hoặc di chuyển vốn hiệu quả hơn giữa các thị trường:

Liên kết ví: https://polymarket.com/@polkadot-frog?via=dan-kwpx

4️⃣ Bot Định hướng có Phòng ngừa Rủi ro

Cấu trúc này nằm giữa chênh lệch giá thuần túy và một vị thế định hướng hoàn toàn.

Giả sử bot nắm giữ:

*280 Up 257 Down*

257 Up và 257 Down đầu tiên tạo thành một cơ sở được bảo vệ. Bất kể kết quả cuối cùng là gì, một bên của khối này sẽ trả 257 đô la. 23 hợp đồng Up còn lại tạo ra một xu hướng định hướng.

Nếu Up trở thành kết quả cuối cùng, các hợp đồng bổ sung đó sẽ làm tăng khoản thanh toán. Nếu Down trở thành kết quả cuối cùng, vị thế đối diện sẽ bù đắp hầu hết rủi ro.

Hệ thống đang nói một cách hiệu quả:

Mô hình của tôi hiện đang ủng hộ Up, nhưng tôi không muốn toàn bộ vị thế phụ thuộc vào một kết quả.

Quy mô của sự mất cân bằng có thể thay đổi trong suốt thị trường. Khi sự tự tin tăng lên, bot thêm nhiều Up hơn. Khi tín hiệu yếu đi, nó giảm Up hoặc mua thêm Down.

Việc nắm giữ cả hai bên không tự động làm cho cấu trúc hiệu quả.

Nếu các cặp được bảo vệ được xây dựng trên 1 đô la, chúng tạo ra tỷ suất lợi nhuận âm được đảm bảo.

Giả sử chi phí cặp trung bình là 1,04 đô la. 23 hợp đồng Up bổ sung trước tiên phải thu hồi khoản lỗ trên cơ sở được bảo vệ, cùng với phí và trượt giá.

Chỉ sau đó, vị thế hoàn chỉnh mới có lãi.

Trong một số trường hợp, một khoản phòng ngừa rủi ro đắt đỏ kém hiệu quả hơn so với việc duy trì một vị thế định hướng nhỏ hơn:

Liên kết ví: https://polymarket.com/@uuddlrlr?via=dan-kwpx

5️⃣ Bot Chụp Kết quả Muộn

Mô hình cuối cùng tập trung gần như hoàn toàn vào giai đoạn kết thúc của thị trường.

Khi một kết quả gần như được xác định, bên có khả năng cuối cùng vẫn có thể giao dịch ở mức 98–99¢. Bot mua khối lượng còn lại có sẵn và chờ khoản thanh toán 1 đô la.

Ví dụ:

*vào lệnh ở mức 98,6¢ thanh toán ở mức 1 đô la lợi nhuận gộp - 1,4¢ mỗi hợp đồng*

Lợi nhuận từ mỗi hoạt động là nhỏ, vì vậy hệ thống quét một số lượng lớn thị trường và sử dụng khối lượng đáng kể.

Chiến lược này có vẻ rất dễ dự đoán, nhưng hồ sơ lợi nhuận của nó rất không đồng đều.

Nếu 99 hoạt động tạo ra một xu mỗi hoạt động và một vị thế 99¢ giải quyết không chính xác, lợi nhuận trước đó có thể biến mất.

Một lần thực thi không chính xác đó có thể là kết quả của:

*một biến động mạnh vào giây cuối cùng sự khác biệt giữa các nguồn cấp giá mức mở cửa không chính xác cập nhật kết quả bị trì hoãn hiểu sai các quy tắc thị trường một lệnh vẫn hoạt động quá lâu*

Do đó, một hệ thống kết quả muộn cần nhiều hơn tốc độ.

Nó phải biết chính xác nguồn cấp dữ liệu nào xác định kết quả và giá trị hiện tại cách ranh giới hợp đồng bao xa.

Cấu trúc vị thế cuối cùng có thể được phân tích theo chương trình.

1def inspect_position(
2    up_quantity,
3    down_quantity,
4    up_average_price,
5    down_average_price
6):
7    protected_pairs = min(
8        up_quantity,
9        down_quantity
10    )
11
12    directional_up = max(
13        up_quantity - down_quantity,
14        0
15    )
16
17    directional_down = max(
18        down_quantity - up_quantity,
19        0
20    )
21
22    pair_cost = (
23        up_average_price
24        + down_average_price
25    )
26
27    return {
28        "protected_pairs": protected_pairs,
29        "extra_up": directional_up,
30        "extra_down": directional_down,
31        "average_pair_cost": pair_cost,
32        "pair_margin": 1 - pair_cost
33    }
34
35position = inspect_position(
36    up_quantity=280,
37    down_quantity=257,
38    up_average_price=0.51,
39    down_average_price=0.46
40)
41
42print(position)

Nhưng một ảnh chụp nhanh cuối cùng vẫn không tiết lộ chiến lược hoàn chỉnh.

Để hiểu hệ thống, bạn cần biết vị thế đã được xây dựng như thế nào, phần nào đã được bán và chi phí trung bình đã thay đổi như thế nào theo thời gian.

6. Tìm ra sự định giá sai là chưa đủ — bot vẫn phải nắm bắt nó 🎯

Giả sử bot tìm thấy cơ hội mua Up và Down với tổng giá 94¢. Nó gửi cả hai lệnh. Up được khớp hoàn toàn.

Trước khi Down được khớp, thị trường di chuyển, thanh khoản có sẵn biến mất và bên thứ hai trở nên đắt đỏ hơn.

Chênh lệch giá không còn tồn tại nữa.

Bot hiện đang nắm giữ một vị thế Up định hướng mở.

Đây là rủi ro hàng tồn kho.

Một hệ thống mạnh không thể chỉ đơn giản xác định các mức giá bất thường. Nó phải quản lý toàn bộ quá trình thực thi.

Nó cần quyết định:

*chờ đợi bên thứ hai trong bao lâu khi nào cần điều chỉnh lệnh giới hạn mức độ mất cân bằng có thể chấp nhận được là bao nhiêu khi nào nên duy trì là người tạo lập và khi nào nên thực thi với tư cách là người nhận liệu có nên giảm bên thứ nhất sau khi lợi thế biến mất hay không*

Một cách để xử lý điều này là thông qua logic lấy cảm hứng từ mô hình Avellaneda–Stoikov.

Ý tưởng trung tâm rất đơn giản: báo giá có thể chấp nhận được nên thay đổi dựa trên hàng tồn kho đã nắm giữ.

Một công thức đơn giản hóa là:

Giá đặt trước = Giá hợp lý − Hàng tồn kho × Rủi ro × Biến động² × Thời gian

1def reservation_price(
2    fair_price,
3    inventory,
4    risk_aversion,
5    volatility,
6    time_remaining
7):
8    inventory_adjustment = (
9        inventory
10        * risk_aversion
11        * volatility ** 2
12        * time_remaining
13    )
14
15    return fair_price - inventory_adjustment
16
17quote = reservation_price(
18    fair_price=0.57,
19    inventory=0.40,
20    risk_aversion=0.80,
21    volatility=0.18,
22    time_remaining=0.25
23)
24
25print(f"Inventory-adjusted quote: {quote:.3f}")

Nếu bot đã nắm giữ quá nhiều Up, nó nên trở nên kém sẵn sàng hơn trong việc mua thêm Up.

Đồng thời, nó có thể trở nên tích cực hơn khi mua Down để giảm sự mất cân bằng.

Loại lệnh cũng quan trọng:

GTC

* vẫn hoạt động cho đến khi được khớp hoặc hủy *

GTD

* hết hạn tại một thời điểm xác định *

FOK

* khớp hoàn toàn hoặc bị hủy *

FAK

* khớp số lượng có sẵn và hủy phần còn lại *

Chỉ đăng

đảm bảo lệnh thêm thanh khoản

Trong một thị trường kéo dài năm phút, chất lượng thực thi có thể quan trọng hơn dự báo ban đầu.

Mô hình có thể ước tính giá trị hợp lý một cách chính xác và vẫn thua lỗ nếu vị thế được xây dựng quá chậm hoặc ở mức giá trung bình không hiệu quả.

7. Lớp cuối cùng là định cỡ vị thế và bảo vệ vốn 🛡

Một lợi thế mạnh không biện minh cho việc phân bổ toàn bộ vốn khả dụng vào một thị trường.

Luôn có khả năng rằng:

*mô hình đã đánh giá quá cao tín hiệu phía đối diện không khớp lệnh thanh khoản biến mất giá khớp lệnh trung bình tệ hơn dự kiến nhiều vị thế tương quan cùng mất giá*

Một điểm khởi đầu phổ biến cho việc định cỡ vị thế là tiêu chí Kelly.

Công thức là:

f = (b × p − q) ÷ b

\*

Trong đó:

p

* là xác suất thành công *

q = 1 − p

* là xác suất thất bại *

b

* là tỷ lệ hoàn trả ròng so với số tiền đang gặp rủi ro *

f

\ là tỷ lệ vốn Kelly đầy đủ*

Trong thực tế, nhiều hệ thống chỉ sử dụng một phần nhỏ của kết quả.

1def fractional_kelly(
2    win_probability,
3    entry_price,
4    fraction=0.25
5):
6    lose_probability = 1 - win_probability
7
8    net_odds = (
9        1 - entry_price
10    ) / entry_price
11
12    full_kelly = (
13        net_odds * win_probability
14        - lose_probability
15    ) / net_odds
16
17    return max(
18        full_kelly * fraction,
19        0
20    )
21
22allocation = fractional_kelly(
23    win_probability=0.61,
24    entry_price=0.50,
25    fraction=0.25
26)
27
28print(f"Capital allocation: {allocation:.2%}")

Kelly phân đoạn làm giảm khả năng một ước tính mô hình không chính xác hoặc thực thi kém gây ra thiệt hại lớn cho chiến lược.

Hệ thống sau đó áp dụng các giới hạn cứng:

*kích thước tối đa cho mỗi vị thế mức tiếp xúc tối đa cho mỗi tài sản giới hạn hàng tồn kho chưa được phòng ngừa giới hạn thua lỗ hàng ngày tắt khẩn cấp khi dữ liệu trở nên không đáng tin cậy*

Sự tương quan cũng rất quan trọng.

BTC 5m, BTC 15m, ETH 5m và SOL 5m có vẻ là các thị trường riêng biệt, nhưng trong một đợt biến động tiền điện tử rộng, chúng đều có thể mất giá cùng một lúc.

Vai trò của người quản lý rủi ro không phải là tối đa hóa kích thước của mọi cơ hội hấp dẫn.

Vai trò của nó là đảm bảo không một kịch bản nào có thể loại bỏ khả năng tiếp tục hoạt động của hệ thống.

8. Cấu trúc bot hoàn chỉnh trông như thế nào ⚙️

Một bot Polymarket hiện đại không chỉ là một script Python đơn lẻ so sánh Binance với giá Up.

Nó thường hoạt động trên nhiều lớp.

Lớp 1 - Dữ liệu thị trường

Giá bên ngoài, nguồn cấp dữ liệu giải quyết chính thức, sổ lệnh trực tiếp, các lệnh khớp gần đây và trạng thái của các lệnh của bot.

Lớp 2 - Tín hiệu

Biến động giá, khối lượng, biến động, sự mất cân bằng sổ lệnh và sự chênh lệch giữa các thị trường liên quan.

Lớp 3 - Xác suất

Mô hình cập nhật xác suất hợp lý bất cứ khi nào có thông tin mới có ý nghĩa.

Lớp 4 - Logic vị thế

Hệ thống lựa chọn giữa xoay vòng, chênh lệch giá tạm thời, quản lý hàng tồn kho, phòng ngừa rủi ro định hướng hoặc thực thi giải quyết muộn.

Lớp 5 - Thực thi và rủi ro

Các lệnh được đặt, hủy và điều chỉnh trong khi hàng tồn kho và kích thước vị thế vẫn nằm trong giới hạn định trước.

Lớp 6 - Nghiên cứu

Claude được sử dụng để phân tích lịch sử giao dịch, xác định các cấu trúc lặp lại, viết backtest và nghiên cứu các chu kỳ giao dịch không thành công.

Vòng lặp cấp cao có thể trông như thế này.

1async def run_bot():
2    while True:
3        state = await receive_market_update()
4
5        signal = build_signal(state)
6        probability = update_probability_model(
7            state,
8            signal
9        )
10
11        edge = scan_for_edge(
12            state,
13            probability
14        )
15
16        if not edge["tradable"]:
17            continue
18
19        position_plan = choose_position_model(
20            state,
21            edge
22        )
23
24        orders = build_execution_plan(
25            state,
26            position_plan
27        )
28
29        if risk_manager_approves(
30            orders,
31            state
32        ):
33            await send_orders(orders)

Claude có thể giúp xác định cấu trúc nào lặp lại qua hàng triệu lần khớp lệnh trong lịch sử.

Nhưng bản thân vòng lặp giao dịch có độ trễ thấp nên vẫn mang tính xác định: nhận dữ liệu, áp dụng các quy tắc, kiểm tra giới hạn và gửi lệnh.

Kết luận: bot có lợi nhuận làm nhiều hơn là chỉ chọn Up hay Down

Các thị trường có thời gian ngắn có vẻ là các hợp đồng định hướng đơn giản.

Một hệ thống có lợi nhuận thực hiện một chuỗi dài hơn nhiều:

*nhận một tín hiệu mới chuyển đổi nó thành xác suất kiểm tra lợi thế ròng so sánh các thị trường liên quan chọn cấu trúc vị thế quản lý thực thi giới hạn rủi ro*

Một số Bot xoay vòng giữa Up và Down nhiều lần trong cùng một khung thời gian. Những bot khác tích lũy cả hai phía tại các thời điểm khác nhau. Một số quản lý một lượng hàng tồn kho lớn trên nhiều khung thời gian. Những bot khác duy trì một cơ sở được bảo vệ với một độ nghiêng định hướng nhỏ.

Một nhóm riêng biệt tập trung vào việc nắm bắt chênh lệch giá còn lại ngay trước khi giải quyết.

Nhưng công thức cốt lõi thường tương tự:

*dữ liệu đáng tin cậy một ước tính xác suất độc lập lợi thế sau chi phí cấu trúc vị thế phù hợp thực thi chính xác rủi ro được kiểm soát*

Những Bot này không biết Bitcoin sẽ ở đâu trong năm phút tới.

Chúng chỉ đơn giản là nhanh hơn trong việc tính toán giá trị hiện tại của mỗi kết quả có thể xảy ra.

Cảm ơn bạn đã xem bài viết của tôi, tôi rất biết ơn những phản hồi!

Theo dõi tôi trên X✌️: https://x.com/Dan1ro0**

Tham gia Telegram của tôi để biết thêm✍️: https://t.me/+VDXq5wkZ2AIxMDBi