教學

A Trader's Field Guide to Prediction Markets

在 Polymarket 建構 AI 交易代理。

Tenten · Field Guide № 04 2026 年版 AI 預測市場 ／ Polymarket 閱讀時間 約 35 分鐘 A Trader's Field Guide to Prediction Markets 在 Polymarket 建構 AI 交易代理。 從環境設定到部署，涵蓋技術架構、提示工程與風險控管。 Polymarket 上 84.1% 的錢包處於虧損，頂端 1% 的帳號賺走逾八成利潤，其中絕大多數是自動化機...

Polymarket 上 84.1% 的錢包處於虧損，頂端 1% 的帳號賺走逾八成利潤，其中絕大多數是自動化機器人。本指南說明完整的技術堆疊、決策邏輯與風險框架，協助開發者評估是否進場，以及如何建構可維護的代理系統。

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17 分
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錢包 處於虧損
84.1%
市場 以 NO 結算
73.3%
2024 累計 交易量
$9B+
機器人捕獲 73% 套利
<100ms
本頁章節

01章節

在 Polymarket 建構 AI 交易代理。

Tenten · Field Guide № 04

2026 年版

AI 預測市場 ／ Polymarket

閱讀時間 約 35 分鐘

從環境設定到部署，涵蓋技術架構、提示工程與風險控管。

01 · Foundations / 基礎概念

Polymarket：預測市場的運作機制

預測市場把「未來事件的機率」轉換成可交易資產。以下先釐清核心術語，再說明它與一般賭博平台的結構差異。

Polymarket 是建構在 Polygon 區塊鏈上、以 USDC 結算的去中心化預測市場。每一個「市場」是一個是非題：「BTC 會在 2026 年 6 月前突破 15 萬美元嗎？」「川普會贏 2024 大選嗎？」「2026 年 6 月歐冠決賽誰會贏？」每一題產生兩個獨立的 ERC-1155 代幣，一個代表「Yes」結果，一個代表「No」結果。價格介於 0 到 1 美元之間，可解讀為市場對該事件發生機率的估計。

當你買入「Yes」代幣，本質上是付錢給願意在事件不發生時收下這筆錢的對手方。如果事件真的發生，每一張代幣的最終結算價是 $1，差額就是你的利潤。價格 $0.65 意味著市場認定 65% 的機率，你買進就是在賭實際機率 高於 65%。

交易者下注的對象是市場標出的機率是否偏離真實機率，而非事件本身的結果。混淆這兩者是散戶虧損最常見的原因。

— Lookonchain，分析 35 天虧 200 萬美元的交易者

三個必須記住的概念

Condition ID

市場識別碼

代表一個事件題目。從預言機與題目參數推導出的十六進位字串。

Token ID

結果代幣 ID

每個結果（Yes/No）獨立的 ID。下單交易用的是這個，不是 condition ID。

CTF

條件代幣框架

Conditional Token Framework。Gnosis 開發的智能合約系統，讓結果代幣可拆分組合。

CLOB

中央限價委託簿

Central Limit Order Book。和 Coinbase、Binance 類似的訂單簿撮合架構，不是 AMM。

02 · Reality Check / 現實檢視

進場前需要了解的市場現況數據

以下數字來自 Bloomberg、Dune Analytics 及多份學術論文的交叉驗證。在寫第一行程式碼前，請先消化這些資訊。

2025 年初至今，超過 10 萬個錢包在 Polymarket 上虧損達 $1,000 以上，幾乎是同期獲利 $1,000 以上錢包數量的兩倍。在獲利帳號中，利潤高度集中於行為類似自動化機器人的少數帳號。其餘帳號合計虧損約 1.31 億美元。

多倫多大學的 Charles Martineau 教授分析了 2022 年以來的資料，發現約 69% 的交易者在 Polymarket 上是虧損的，而頂端 1% 的帳號賺走了 75% 的利潤。這與散戶交易的一般研究結論一致。

族群結果解讀
頂端 0.51% 帳號累積利潤 > $1,000絕大多數是機器人或專業團隊
頂端 1% 帳號賺走 80%+ 的全平台利潤高度集中
進行 50+ 筆交易的帳號已贏過 77% 的使用者大多數人只是淺嚐
所有交易過的錢包84.1% 處於虧損2.5M 錢包鏈上分析
賺進 $100K+ 的帳號僅 0.033%機率比中樂透稍高

機器人的優勢在於下單速度，而非預測準確率。散戶即使猜對結果，也因入場延遲、成交價格不佳而產生虧損。

— Joshua Della Vedova 教授，San Diego 大學

這直接影響架構決策：跑在筆電上、透過 REST API 呼叫 Claude 進行機率推理的代理，無法在 sub-100ms 套利場景中競爭（該場景由連接 Chainstack 私有 RPC 的機器人主導）。有效的替代方向是選擇需要語意判斷、對延遲容忍度較高的市場類型。

哪些是「人類 + AI」還有勝算的角落？

  • 長尾市場：流動性低、機器人懶得寫專門邏輯的小型市場（例如冷門體育、文化事件）。

  • 需要語意理解的市場：題目寫得模糊、需要讀 ToS 細則才能判斷如何結算的市場。

  • 新聞驅動但延遲容忍的市場：解析時間以小時或天計，不是毫秒。

  • 跨市場邏輯套利：「川普贏」和「共和黨贏」之間的數學關係出現破綻時。

  • Endgame Sweep（終局清掃）：當市場價格 > 0.97 但結果幾乎確定，小資傳統散戶會搶著賣，留下 0.997 到 1.00 的小利潤給有耐心的人。

0203 · System Architecture / 系統架構

三個 API、一條鏈、一把需要本地管理的私鑰

Polymarket 的功能分散在三個 API 端點上。了解各端點的職責分工，是排除開發期錯誤訊息的基礎。

API主機名稱用途需要驗證
CLOB APIclob.polymarket.com訂單簿、下單、撤單、部位L1（錢包）+ L2（HMAC）
Gamma APIgamma-api.polymarket.com市場 metadata：題目、token IDs、24h 成交量無
Data APIdata-api.polymarket.com任意錢包的歷史部位、PnL（鏈上公開）無

三個你會踩到的坑

坑一：把 Gamma 當訂單簿用。Gamma 的 outcomePrices 欄位是延遲快照，可能比 CLOB 真實訂單簿落後幾秒。要做價格敏感的決策，永遠讀 CLOB get_order_book(token_id)。

坑二：混淆 condition ID 和 token ID。下單時要傳的是結果代幣的 token ID（YES 或 NO 各有一個），不是市場的 condition ID。買錯邊是非常昂貴的錯誤。

坑三：忘了 negRisk: true。多結果市場（例如「誰會贏 2024 大選」有 5 個候選人）使用 negative-risk 模型，所有結果共用一個 collateral pool。在這類市場下單，必須在 order options 設定 negRisk: true，否則交易所合約會拒絕你的單，丟出一個語意不明的錯誤。

簽章類型一覽（這會決定你怎麼初始化 client）

signature_type = 0

EOA / MetaMask

直接持有私鑰的錢包。包含硬體錢包。必須先手動 approve CTF 合約的 USDC 額度。

signature_type = 1

Email / Magic Link

透過 Polymarket UI 用信箱註冊的帳號。最常見。SDK 會自動處理 CTF approval。

signature_type = 2

Browser Wallet Proxy

透過 proxy 合約的瀏覽器錢包。較少見。

funder

資金錢包地址

「實際持有 USDC 的地址」。對 Magic / proxy 帳號來說，這跟 PRIVATE_KEY 對應的地址不同。

訂單類型總表

類型角色行為適用場景
GTCMaker限價單，留在簿上直到成交或撤銷做市、被動掛單收 rebate
GTDMaker限價單，到指定時間自動失效事件前掛單，避免遺忘
FOKTaker市價單，全部成交或全部取消事件驅動的快速進場
FAKTaker市價單，能成交多少就成交，剩下取消大單分批吃流動性

04 · Environment / 環境設定

環境設定：依賴項目與初始化

以下以 Python 為例（SDK 最為成熟）。TypeScript 或 Rust 的流程邏輯相同，替換 SDK 名稱即可。

你需要的東西清單

  • Python 3.9+ 與 venv / poetry / uv 擇一

  • 一個有 USDC（在 Polygon 網路上）的 Polymarket 帳號

  • 該帳號的私鑰（從 Polymarket 設定 → Private Key → Export 取得）

  • Anthropic API key（如果你要用 Claude Opus / Sonnet 做推理）

  • 一個你打死都不會把它 push 到 GitHub 的 .env 檔案

專案初始化

bash
# 建立專案
mkdir polymarket-agent && cd polymarket-agent
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 安裝套件
pip install py-clob-client-v2 python-dotenv requests anthropic

# 建立 .env 檔案
cat > .env <<EOF
POLYMARKET_PRIVATE_KEY=0x...
POLYMARKET_FUNDER_ADDRESS=0x...
POLYMARKET_SIGNATURE_TYPE=1
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
EOF

# 別忘了
echo ".env" >> .gitignore
echo "__pycache__/" >> .gitignore
echo "*.db" >> .gitignore

第一次握手：確認你能跟 CLOB 講話

python
import os
from dotenv import load_dotenv
from py_clob_client_v2 import ClobClient, ApiCreds

load_dotenv()

# Level 0：無驗證，只是 ping
client = ClobClient(host="https://clob.polymarket.com", chain_id=137)
print(client.get_ok(), client.get_server_time())

# Level 1：用私鑰，第一次會 derive API credentials
auth_client = ClobClient(
    host="https://clob.polymarket.com",
    chain_id=137,
    key=os.environ["POLYMARKET_PRIVATE_KEY"],
    signature_type=int(os.environ["POLYMARKET_SIGNATURE_TYPE"]),
    funder=os.environ["POLYMARKET_FUNDER_ADDRESS"],
)
creds = auth_client.create_or_derive_api_key()

# Level 2：完整驗證，可以下單
auth_client.set_api_creds(creds)
print("API credentials derived. You can now place orders.")

執行後應看到 ok 及伺服器時間。若出錯，最常見原因是 signature_type 設定不正確。Magic 帳號設為 1，MetaMask 設為 0。

05 · First Trade / 第一筆交易

從查詢市場到送出第一筆委託

每一個 token ID 後面都是真實資金。建議先以 $1–$5 的小單跑通完整流程，確認路徑正確後再討論策略。

步驟 1 — 用 Gamma 找市場

python
import requests, json

GAMMA = "https://gamma-api.polymarket.com"

resp = requests.get(f"{GAMMA}/markets", params={
    "closed": False,
    "active": True,
    "limit": 20,
    "order": "volume24hr",
    "ascending": False,
})
markets = resp.json()

for m in markets[:5]:
    print(m["question"])
    print(f"  24h vol: ${m.get('volume24hr', 0):,.0f}")
    print(f"  prices: {m.get('outcomePrices')}")
    print(f"  token_ids: {m.get('clobTokenIds')}")

步驟 2 — 讀真實訂單簿（不要相信 Gamma 的價格）

python
target = markets[1]
yes_token_id = json.loads(target["clobTokenIds"])[0]

book = auth_client.get_order_book(yes_token_id)
best_bid = float(book.bids[0].price) if book.bids else None
best_ask = float(book.asks[0].price) if book.asks else None
spread = (best_ask - best_bid) if (best_bid and best_ask) else None

print(f"Best bid: {best_bid} | Best ask: {best_ask} | Spread: {spread}")

步驟 3 — 掛一張小小的 maker 限價單

python
from py_clob_client_v2 import (
    OrderArgs, OrderType, PartialCreateOrderOptions, Side
)

# 在 best_ask 之下 2 cent 掛買單。如果有人 cross 到我們，就成交。
# 否則就被動等著，賺 maker rebate。
my_price = round(best_ask - 0.02, 2)
my_size = 5.0  # 5 股，$0.XX 一股，總金額很小

resp = auth_client.create_and_post_order(
    order_args=OrderArgs(
        token_id=yes_token_id,
        price=my_price,
        side=Side.BUY,
        size=my_size,
    ),
    options=PartialCreateOrderOptions(tick_size="0.01"),
    order_type=OrderType.GTC,
)

print(f"Order ID: {resp['orderID']}")
print(f"Status: {resp['status']}")

跑通了，你已經把一張單放上 Polymarket 的訂單簿。接下來的所有 AI 邏輯，最終都會走到這個 create_and_post_order 呼叫。

06 · Anatomy / 代理解剖

AI Agent 的五層架構拆解

將 Claude 直接接到 CLOB API 是一個腳本，不是代理。代理需要五個可獨立替換的功能層。

多個公開 Polymarket bot 的事後分析指向同一個結論：*「導致虧損的原因通常不是推理能力不足，而是缺乏 event log。」*以下架構表是這些案例收斂出的最小可行設計。

分層職責技術選擇
1. 資料層每 5–15 分鐘快照 50–200 個目標市場：題目、價差、深度、成交量、外部新聞CLOB + Gamma API + 新聞 API（Tavily、Brave Search、Exa）
2. 篩選層從幾百個市場篩到一張十幾個候選清單，淘汰流動性、價差、措辭可疑的純 Python 規則，不需要 LLM
3. 推理層對每一個候選市場產出：估計機率、信心、推理鏈、新聞依據Claude Opus 4.7（精度）或 Sonnet 4.6（速度成本平衡）
4. 決策層用 Kelly Criterion / Edge 閾值決定要不要下單、下多大純 Python，含風險上限、相關性檢查
5. 執行層下單、撤單、追蹤部位、處理失敗重試py-clob-client-v2
記憶層記錄每一個決策（含 prompt、回應、執行結果、後續結算）SQLite / Postgres + Chroma（向量檢索新聞）

「Production discipline usually matters more than squeezing a bit more model accuracy.」 升級模型版本的效益有限。完善日誌系統的效益更為顯著。

— 多份 2026 Polymarket bot 後驗報告的共同結論

關鍵原則：分離「找機會」和「下單」

常見錯誤是把整個流程串成一個函式：get_markets → ask_claude → place_order。這會產生兩個問題：

  • 無法回溯：當你某天虧了一筆，你不知道是 LLM 估錯機率、還是 prompt 拿到過期新聞、還是訂單簿在你下單前已經跑掉。

  • 無法測試：你沒辦法把過去兩週的「假設我這樣做會怎樣」跑出來。沒有 backtest 就沒有迭代。

正確的做法：讓推理層只輸出結構化的「機率估計 + 推理」，把「要不要下單」交給一個獨立、純規則、可重現的決策函式。這樣你能用同一份 LLM 輸出在不同的決策參數下重跑歷史，找出最適合的閾值。

0307 · Prompt Engineering / 提示工程

針對預測市場機率估計的 Prompt 設計

依研究文獻，verbalized probability + chain-of-thought + 顯式偏誤提示 是提升 LLM 機率校準（calibration）效果的三個主要手段。以下設計來自 2026 年多個公開 Polymarket agent 框架的收斂結果。

以下作為骨架使用。理解每一段設計的目的，才能針對具體策略進行調整。

SYSTEM PROMPT — Polymarket Market Analyst · Production

text
你是一個冷靜的、機率敏感的預測市場分析師。你的工作不是預測「會不會發生」，而是估計一個事件的真實機率，然後與市場價格比較。

## 角色與限制
- 你看到的是一個 Polymarket 二元市場。
- 你必須輸出 0.00 到 1.00 之間的機率估計，精確到小數點後 2 位。
- 不要拒絕回答。不確定就坦白寫「low confidence」並把區間放寬。
- 市場價格是分析的起點，不是真實機率。你的任務是評估它是否偏離。

## 思考步驟（在輸出 JSON 之前，先逐項寫出）
1. 基準率（base rate）：類似事件歷史上發生的頻率？
2. 當前訊號：列出最多 5 個支持「會發生」的證據、最多 5 個反對的。
3. 時間衰減：剩餘時間夠不夠讓條件成立？
4. 措辭風險：題目有沒有模糊處？結算規則會不會出乎意料？
5. 偏誤檢查：你是不是被最近的新聞 anchor 過頭？
6. 最終機率：綜合以上，給一個數字 + 90% 信賴區間。

## 必須輸出的 JSON 格式
{
  "reasoning": "<step-by-step 中文推理，至少 3 段>",
  "supporting": ["..."],
  "opposing": ["..."],
  "base_rate": <0.0-1.0>,
  "estimated_probability": <0.0-1.0>,
  "confidence_interval_90": [<low>, <high>],
  "confidence_level": "high" | "medium" | "low",
  "key_risks": ["最多 3 個會讓你估錯的因素"],
  "wording_concerns": "<有無題目語意問題>"
}

只輸出 JSON，不要前後說明文字。

USER PROMPT — 每次決策時動態組合 · Per-call

text
## MARKET
Question: {market.question}
Description: {market.description}
Resolution criteria: {market.resolutionSource}
Resolution date: {market.endDate}
Current YES price: {best_ask}
Current NO price: {1 - best_bid}
24h volume: ${market.volume24hr}
Spread: {spread}

## CONTEXT (retrieved from news + RAG)
{retrieved_news_snippets}

## TODAY
{today_iso_date}

請依照 system prompt 的步驟，輸出機率估計 JSON。

為什麼這樣寫？三個關鍵設計決策

1. 強制 JSON 輸出 + 顯式 schema。這讓你能在後處理階段直接 json.loads()，並把每一個推理步驟存進資料庫。沒有 schema，你就得用正則表達式硬解，這條路通往災難。

2. 強制信賴區間 + 信心等級。Anthropic 與多份學術研究都指出：當 LLM 同時被要求解釋自己的不確定性，它的點估計會變得更校準。直接問「機率多少？」比起問「機率多少，以及你的 90% 信賴區間是？」，後者的 Brier score 平均好 12–18%。

3. 顯式 base rate 步驟。Tetlock 在《Superforecasting》裡反覆強調的核心：好的預測者永遠從「歷史上類似事件的頻率」開始。沒有 base rate 步驟，LLM 容易被最近新聞 anchor 過頭。

進階：用「swarm of personas」

PolySwarm（arXiv 2604.03888）這類研究框架的做法：用 50 個不同 persona 的 LLM 同時評估同一個市場（「保守的金融記者」、「賽局論者」、「政治評論員」、「市場做市商」），再用 confidence-weighted Bayesian aggregation 融合各自的機率估計。對單一 LLM 偏誤有顯著修正效果，代價是 50 倍的 API 成本。

實務折衷：跑 5 個 persona 即可拿到 70% 的好處。Anthropic 的 prompt caching 可以讓共用 system prompt 那段不用每次重算，總成本還可接受。

08 · Strategies / 策略

五種已有公開驗證記錄的交易策略

以下策略已有公開實作與回測記錄。建議先透徹理解現有策略，再考慮開發原創方法。

策略 A — Endgame Sweep（終局清掃）

當一個市場接近結算、結果幾乎確定（例如比賽進入第 90 分鐘且 5 比 0 領先），市場價格會逼近 $0.99。但很多小散戶會因為害怕「萬一」或想趕快了結，掛單在 $0.997、$0.998 賣出。有耐心的買家可以把這些單吃光，幾天後拿到 $1.00 結算，賺 0.2–0.5% 的無風險（在合理估計下）利潤。

實作要點：

  • 只在剩餘時間 < 24 小時且結果幾乎確定的市場操作。

  • 設定一個「Yes 機率 > 99%」的門檻，這是你的 LLM 要過的關卡。

  • 下 GTD 單，到期時間設在結算前。

  • 小心：少數結算會出意外（裁判更改判決、Oracle 爭議）。永遠保留風險預算。

策略 B — Logical Arbitrage（邏輯套利）

相關市場之間的數學關係有時會出現破綻。例如「川普贏」的價格低於「共和黨贏」的價格，在數學上不成立（除非存在非川普的共和黨候選人）。同時做空高估方、做多低估方，即可鎖定價差。

另一個常見組合：「Trump wins AZ」 + 「Trump wins NV」 + ... 的加總應該約等於「Trump wins 270+」。差異就是套利空間。

策略 C — Latency Arbitrage（延遲套利）

對加密相關市場（「BTC 月底前破 X 美元」），CEX 上的 BTC 現貨價格通常領先 Polymarket 上的隱含機率幾秒鐘到幾分鐘。建一個 log-normal 定價模型，把 BTC 即時價格轉換成預測市場的隱含機率，價差出現時下單。

缺點：這個賽道已經非常擁擠。sub-100ms 機器人吃掉了 73% 的套利利潤。你需要私有 RPC（Chainstack、QuickNode）才有勝算。不適合剛入門。

策略 D — Copy Trading Whales（鯨魚跟單）

因為 Polymarket 所有交易都鏈上公開，你可以挑出歷史 PnL 高的錢包，每當他們開新倉，你跟一小部分。工具像 PolyTrack、Stand.trade、Polymarket Analytics 都提供 whale alerts。

缺點：頂尖鯨魚（例如 Fredi9999 / Theo）會用多個錢包混淆軌跡，你可能在跟錯人。而且當鯨魚自己也在用機器人時，等你的腳本看到鏈上事件，價格已經被另一群跟單機器人推高了。

策略 E — Nothing Ever Happens（NO 基準策略）

因為 Polymarket 上 73.3% 的市場最終以 NO 結算，理論上盲買所有 NO 應有正期望值。Sterling Crispin 的開源 bot 測試了這個假設，結果仍虧損，原因是 NO 的開盤價已把這個基準率定價進去了。

此策略的教學意義在於：迫使開發者明確定義一個簡單盲策略需要什麼條件才能獲利。Crispin 後來的修正版本是「只買 $0.65 以下的 NO」，在統計上具備正期望的可能性。

09 · Risk Management / 風險管理

風險控管：kill switch 與部位限制

Lookonchain 分析的案例：35 天虧損 200 萬美元的交易者勝率為 51%，預測能力並非問題所在。根本原因是單筆部位過大，且缺乏自動停損機制。

四個你必須寫進程式的硬限制

1 — Quarter Kelly

下注大小

用 Kelly Criterion 算出理論最佳倉位，然後只下其 1/4。這是學術研究與業內共識的甜蜜點，能在保留複利效果的同時大幅降低破產風險。

2 — Per-trade cap

單筆上限

無論 Kelly 算出多少，單筆永遠不超過總資金的 5%。新手期建議 1–2%。

3 — Daily loss limit

當日停損

當日虧損達到總資金 10%，自動停止下新單。睡一晚再說。連續壞日子是策略失效的早期信號。

4 — Correlation guard

相關性控管

同時開多個相關市場（例如多個「川普贏 X 州」），把總曝險加總，超過上限就拒絕新單。

Kill Switch — 一個檔案就能殺死整個 agent

python
import os, sys, time

KILL_FILE = "/tmp/polymarket_agent.kill"
DAILY_LOSS_LIMIT = 0.10  # 10% of bankroll

def should_continue(state):
    # 1. 檔案 kill switch（人類緊急停止）
    if os.path.exists(KILL_FILE):
        print("Kill file detected. Shutting down.")
        return False
    
    # 2. 當日虧損
    today_pnl_pct = state.today_pnl / state.starting_balance
    if today_pnl_pct < -DAILY_LOSS_LIMIT:
        print(f"Daily loss limit hit: {today_pnl_pct:.1%}. Halting.")
        return False
    
    # 3. API 連線健康度
    if state.consecutive_api_errors > 5:
        print("Too many API errors. Halting.")
        return False
    
    return True

# 在主迴圈裡每次決策前呼叫
while True:
    if not should_continue(agent_state):
        sys.exit(0)
    run_decision_cycle()
    time.sleep(60)

代理在運行中必然遇到異常狀況。此時需要的不是更複雜的程式邏輯，而是一個執行 touch /tmp/polymarket_agent.kill 即可讓系統優雅停止的機制。

10 · Community / 社群智慧

社群回饋：r/polymarket 高品質建議彙整

r/polymarket（5 萬會員）、X 上的預測市場討論及 Crypto Twitter 是官方文件之外的重要資訊來源，但也包含大量未經驗證的說法。以下為過濾後的實用建議。

社群普遍的真實建議（過濾後）

社群一致警告：別碰這些

  • 付費「signal」群組：99% 是賣鏟子的，1% 真的會贏的人不會收你一個月 $50。

  • 「copy trade everything Theo does」的傻瓜 bot：頂尖鯨魚使用多錢包混淆軌跡，你跟到的可能只是煙幕。

  • 沒有 paper trade 期的「上線就賺」承諾：見過太多 GitHub 上幾百顆星的 bot 跑兩週就虧光。

  • 把私鑰餵給雲端 IDE 或 ChatGPT：直接破產、永無翻身餘地。

Reddit 上品質較高的分析多半出現在重大事件結束後數日。事件期間的熱門貼文情緒成分高，應視為噪音處理。

— PolyTrack Reddit Guide 2026

11 · Legal / 法律與倫理

執行前必須確認的法律與合規事項

技術可行性與法律合規性是兩個獨立問題。本節列出需要向法律顧問確認的具體事項，不構成法律意見。

  • 美國公民被明確禁止：使用 VPN 繞過 geofence 違反 ToS，且可能讓你的資金被凍結。

  • 許多其他司法管轄區也限制：包括法國、新加坡、比利時等。請先確認你的所在地。

  • 稅務責任：在你所在地，預測市場利潤通常被視為一般所得或資本利得。鏈上記錄是公開的，假裝它不存在不是策略。

  • 市場操縱風險：如果你的 bot 同時下大量單造成價格大幅變動，可能觸法。即使在加密市場，這類行為的法律灰色地帶正在快速縮小。

  • 內線資訊：如果你在某個事件中擁有非公開資訊（例如體育場內人員、政治幕僚），用它來下注在許多司法管轄區可能構成詐欺。

12 · Roadmap / 路線圖

從環境設定到部署的六週里程碑

以下是壓縮版時程表，每週有明確的可交付物。第四週的「paper trade」階段是最常被跳過的步驟，也是最能避免資金損失的環節。

Week 1 · 基礎建設

環境設定 + 第一筆手動單

建立 Polymarket 帳號、入 $20 USDC、安裝 SDK、跑通 hello world、手動掛一張 $1 的 GTC 單再撤掉。確認整條鏈路都能動。

Week 2 · 資料管線

建立市場快照與篩選器

每 15 分鐘抓取 50 個高成交量市場的訂單簿、價差、深度。存進 SQLite。寫出篩選邏輯：流動性、價差、措辭。先別下單。

Week 3 · 推理層

接 Claude，產出機率估計

實作第七章的 prompt。對每一個篩選後的市場呼叫 LLM，記錄完整的 input、output、token 用量。每天 cost 控制在 $1–$3。

Week 4 · Paper Trading

跑完整決策迴圈，但不下真單

把 LLM 的機率估計 + Kelly 計算 + 風險規則接起來。決策層輸出「假設交易」並記錄。模擬至少 200 筆假設交易，計算理論 PnL、Brier score、calibration。

Week 5 · 上線（極小單）

放第一筆真錢進去

從 Week 4 的勝率最高策略開始，單筆 $1–$5。跑一週，每天人工 review 每一個決策。會看到 LLM 輸出的偏誤、API edge cases、結算延遲。修。

Week 6 · 風險加固

Kill switch + 監控 + 警報

實作前面提到的四個硬限制、Slack 或 email 警報、每日 PnL 報告。確認你能在 30 秒內讓 agent 停下來。完成後，才考慮放大倉位。

這份指南會被持續更新。Polymarket 的 API、SDK、市場結構在 2026 持續演化。看到任何「保證獲利」的工具時，請回頭參考本指南開頭的數字：84.1%。

A Tenten Field Guide · No. 04 · 2026 Edition

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