複製巨鯨， 搭便車收租。
Document — Proposal v1.0
2026.05.16
Status — Specs Locked
At a Glance
「不是每筆巨鯨單都跟，只跟符合條件的。」
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 策略類型 | WHALE COPY |
| 運行宿主 | OPENCLAW + MAC |
| 評分模型 | CLAUDE SONNET 4.6 |
| 下單通路 | POLYMARKET CLOB |
| 同時持倉 | MAX 10 |
| 並發曝險 | $700 / $1,000 |
我們的 edge 從哪來， 以及不從哪來。
在 Polymarket 上，個人玩家很難贏。但有一個漏洞：頂尖玩家把研究做完之後，會把答案寫在鏈上。Agent 的工作不是更聰明，而是看得到、跟得上、過濾得乾淨。
Edge 來源
Agent 要靠這三件事贏。
巨鯨已經做完研究 — 我們搭便車，不重做。
Claude 做巨鯨「值不值得繼續跟」的二次篩選，過濾過氣巨鯨。
六維 rubric 做進場過濾。不是每筆巨鯨單都跟。
Edge 不來源
我們不靠這些贏，因為個人玩家拼不過。
自己讀新聞做主觀判斷 — 那是賭博，不是策略。
套利速度競賽 — 毫秒級戰場，拼不過機器人。
做市 rebate — 資金規模不夠，量化基金的戰場。
九個決策， 鎖定後不重議。
決策由 Tenten 在三輪 Q&A 中明確選擇。每一條都寫進 SKILL.md 的 Decision Log，後續開發直接照辦 — 避免日後跟自己吵架。
D1
策略類型
巨鯨複製 Copy-trading
**影響：**整體架構走向
D2
測試資金
$100–1,000 USDC
（可承受全損）
**影響：**部位上限、Paper trading 期長
D3
運行宿主
本地 Mac
OpenClaw daemon
**影響：**部署方式、防睡眠設定
D4
巨鯨名單管理
Claude 每週一動態重評估
**影響：**不固定 hardcode 名單
D5
部位金額
信心 ≥8 → $50
≥6 → $15 · <6 → skip
**影響：**Sizing logic 核心
D6
出場策略
鏡像出場
巨鯨賣 = 我也賣
**影響：**Exit 邏輯不獨立判斷
D7
信心評分 Rubric
六維評分
五維 + 聯動合約雙邊巨鯨
**影響：**Claude prompt 核心
D8
並發部位上限
同時最多 10 個部位
**影響：**風控硬上限
D9
滑點處理
接受滑點
純實現 copy-trading
**影響：**8 工作天可完工
一個 daemon， 七個模組，三條外部 API。
全套跑在本地 Mac 的 OpenClaw daemon 上，重用 Tenten 既有的 SQLite / Slack / Notion stack，不引入新基礎建設。
Host · OpenClaw daemon @ Mac
- Cron 排程器launchd · weekly + interval
- Event Loopasyncio · websocket subscribe
- Manual CLIpython -m src.main · debug
↓
核心引擎 · Python 3.11
- 1巨鯨發現
- 2鏈上監聽
- 3Claude 評分
- 4下單執行
- 5鏡像出場
- 6通知日誌
↓
SQLite
positions · whales · history
- state.jsoncursors · last checks
- logs/rotating · 30 day retention
External Services
- Polygon RPCon-chain WS
- PolymarketGamma + CLOB
- AnthropicClaude 4.6
- Dune Analyticswhale candidate pool
六維信心分， 換算成 $50 / $15 / 略過。
每一筆巨鯨進場訊號，
都會被 Claude 用六個維度打分。
最後一維是 Tenten 自己加的：如果同事件的聯動合約另一邊也有追蹤名單巨鯨，這代表多位 smart money 都在卡位這個事件 — 視為極強信號。
原始總分 = Σ(d₁..d₆), 每維 0–2
normalized = raw_total / 12 × 10
if normalized ≥ 8.0 → BIG_BET $50
elif normalized ≥ 6.0 → SMALL $15
else → SKIP| 維度 | 0 / 1 / 2 分標準 | |
|---|---|---|
| 1 | 巨鯨歷史可信度 | 2 pts該巨鯨 30 天勝率 ≥ 65%、樣本 ≥ 20 筆 / 1 pt50–65% · 0 pt其他 |
| 2 | 市場類型契合度 | 2 pts此市場屬於該巨鯨「強類別」（過去贏錢的類別） / 1 pt中性類別 · 0 pt非強項 |
| 3 | 賠率合理性 | 2 pts進場價 ≤ 0.70（風報比好，不追高） / 1 pt0.71–0.85 · 0 pt> 0.85 |
| 4 | 流動性 | 2 pts24h 成交量 > $50k（出場不會卡） / 1 pt$10k–50k · 0 pt< $10k |
| 5 | 時間衰減 | 2 pts距 resolution > 7 天（有改價空間） / 1 pt3–7 天 · 0 pt< 3 天 |
| 6 | 聯動合約雙邊巨鯨確認★ | 2 pts同事件相關市場另一邊也有追蹤名單巨鯨在卡位 / 1 pt只有單側 · 0 pt無 |
- SCORE 8.0–10.0
- $50High Conviction · 進場
- SCORE 6.0–7.9
- $15Small Bet · 進場
- SCORE < 6.0
- $0Skip · 不下單
從 Day -3 到 Day 30， 分階段加碼。
先 paper trading 一週確認流程，再 $100 真錢小規模，最後拉到目標規模。每階段都有熔斷條件。
DAY −3 → 0
環境建置
完成 prerequisites checklist（USDC 充值、API key、Slack channel、Notion DB），寫完 Phase 0–7 程式碼，端到端跑 paper trading。
Owner — Tenten
Mode — SETUP
Risk — None
DAY 1 → 7
Paper Trading 全速
PAPER_TRADING_MODE=true 強制開啟。目標累積 ≥ 20 筆 paper trade，驗證 Claude 評分穩定性、WebSocket 不漏單、Slack/Notion 寫入完整。
Mode — PAPER
Target — 20+ trades
Real Risk — $0
DAY 8 → 14
$100 真錢小規模
切到 Live mode，但手動設定 MAX_TOTAL_EXPOSURE_USD=100。目標驗證 live 下單流程，跑出第一筆真實 P&L。
Mode — LIVE
Exposure — $100
熔斷 — 累計虧 > $30
DAY 15+
拉到目標規模
若 Day 8–14 PnL ≥ −$10（虧損 ≤ 10%）拉到 $500；若已盈利拉到 $700（不超過本金 70%）。持續每週一檢視名單。
Mode — LIVE
Exposure — $500–700
Cadence — 週一巨鯨重評
DAY 30
第一次回顧
累計四週數據後回顧：整體 ROI、六維中哪個維度最有預測力（事後分析）、是否需要升級到 V2 WebSocket 即時 + 競價單版本、是否擴充到 Kalshi 做 dual-venue。
Output — Review report
Decision — V2 go / no-go
三類風險， 先承認再上線。
Fire-and-forget 不是無風險。每一類風險都已書面化在 SKILL.md，這裡是高階摘要。
07 · Next Action
規格鎖定，準備動工。
SKILL.md 已交付（699 行，含完整 Decision Log、八個 Phase、失敗模式表、Rollout Plan）。下一步從這四個選項擇一。
A
Python Skeleton
完整 src/ 檔案結構 + Phase 1–3 可跑 stub。
EFFORT — MEDIUM
B
Claude 評分 Prompt
含 few-shot 範例的 prompt template，可直接接 Anthropic SDK。
EFFORT — SMALL
C
Mission Control 儀表板
Editorial 設計系統風格的單頁監控介面，內建 Slack/Notion data fetch。
EFFORT — MEDIUM
D
All of the Above
A + B + C 一次到位，連同 SKILL.md 構成完整交付包。
EFFORT — LARGE
Tenten. Digital
polymarket-whale-copier · v1.0 · Specs Locked · 2026.05.16
Internal Proposal — Confidential