Internal Project · Polymarket Agent

複製巨鯨
搭便車收租

一條 fire-and-forget 的預測市場下注流程。
不靠主觀洞察,不拼速度競賽 — 只承認一件事:
那些巨鯨已經做完功課了,我們搭便車就好。

9
決策鎖定
8
工作天 MVP
$1K
起步資金
At a Glance
「不是每筆巨鯨單都跟,
只跟符合條件的。」
  • 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
Scroll
01
Mission & Edge

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。
02
Locked Decisions

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
03
System Architecture

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 Loop
asyncio · websocket subscribe
Manual CLI
python -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.json
cursors · last checks
logs/
rotating · 30 day retention
External Services
Polygon RPC
on-chain WS
Polymarket
Gamma + CLOB
Anthropic
Claude 4.6
Dune Analytics
whale candidate pool
04
Scoring Rubric

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
SCORE 8.0–10.0
$50
High Conviction · 進場
SCORE 6.0–7.9
$15
Small Bet · 進場
SCORE < 6.0
$0
Skip · 不下單
05
Rollout Plan

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
熔斷條件:累計虧損超過 $30 → 自動切回 paper mode + Slack @here。不靠人記得,agent 自己熔斷。
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
06
Risk Disclosure

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。

§

合規 / 法律

Polymarket ToS 禁止美國居民及部分司法管轄區用戶交易。Tenten 在台灣應屬可交易區,但若旅居美國期間應停用 agent。透過 API 交易仍受同樣管轄條款約束。

$

財務

可能全損 — 預測市場結果二元,錯邊押注 = 100% 虧損該筆。巨鯨可能是內部人,alpha 來源不透明 — 複製他們在法律上對你無責,但要承擔潛在連帶。滑點累積成本預估每筆 1–3%,年化可達 50–150%。

技術

私鑰存在 .env — 必須 chmod 600 + 不上 git。Mac 失竊或入侵 — 建議該錢包獨立,只放本系統用得到的資金。OpenClaw daemon 漏洞 — 定期更新版本。

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