如何利用人工智能在Polymarket上赚钱？

原标题：Perplexity 与 Claude 如何在 Polymarket 上取代整个分析师团队
原作者：@0xwhrrari
翻译：佩吉，BlockBeats

编者按：本文介绍了一种在 Polymarket 上识别套利机会并系统化执行的方法：利用 Perplexity 进行研究，以精准定位数据与市价之间的偏差；使用 Claude 构建交易逻辑、管理风险并实现自动化执行；最终在 Polymarket 上完成交易并实现涨幅。

作者的核心观点是，利润源于“结构化的信息不对称”。市价更多地反映了群体直觉，而数据（如天气预报）则提供了概率分布。当这两者出现偏差且持续被市场机制捕捉时，便能转化为稳定的交易机会。克劳德是“大脑”，Polymarket是“钱包”，Perplexity是“眼睛”，三者协同运作，共同构成一个完整的套利循环。

这种模式不仅降低了准入门槛，使个人能够拥有接近“团队级别”的能力，同时也提高了竞争标准。随着研究、分析和执行被整合为一条连续的流程链，仅凭经验或人工操作将越来越难以与系统化策略抗衡。

对于普通参与者而言，更现实的途径是先通过研究获得确定性，然后通过杠杆放大涨幅。那些能更早验证该方法的人，在这些看似简单的市场中，更有可能持续理财并获得稳定的回报。

以下是原文：

在Polymarket的前20名交易者中，实际上有14个是机器人。一个基于Claude的AI实体在48小时内将1,000美元变为14,216美元；而另一个基于OpenClaw的AI实体在同一平台、同一时间段内被强制平仓至零。

区别不在于代码质量，而在于准备程度。

一个AI仅被输入了“在Polymarket上交易”这一通用指令，而另一个背后则有一套完整的研究体系：包括应交易哪个细分领域、哪些人已从中获利、数据来源以及底层数学模型的验证情况。

Perplexity AI 负责研究，Claude 负责编码，Polymarket 负责支付。

这是完整的详细说明，建议收藏。

您可以尝试：

· Perplexity：perplexity.ai

· 策略视图：polymarket.com

· 机器人跟单交易：t.me/PolyGunSniperBot

· Telegram 频道：rari lr

研究层：10分钟从零到战略

Polymarket 上有数十个交易类别：政治、加密货币、体育、天气。大多数人凭直觉做决定，而这正是亏损的开端。

只需一次深入的查询，Perplexity 就能在不到 3 分钟的时间内扫描超过 47 个信息来源：包括 Polymarket 的 API 文档、Reddit 上交易者分享的盈亏截图帖子，以及分析钱包行为的 Twitter 分析报告。

最重要的是，每条结论都附有引用和来源链接——不是无法验证的原始文本，而是可点击、已认证的“数据支撑的证据”。

故障几乎是瞬间发生的：

比特币5分钟行情：套利窗口仅为2.7秒，已进入高频交易（HFT）领域。您需要部署在同一机房的服务器，且预算至少需达六位数。

体育套利：利润率的范围通常在1%至3%之间，需要至少5,000美元的资本来抵消执行风险。

天气市场：利润率超过3至4倍，起投金额为100美元。大多数参与者是散户投资者，他们根据直觉来定价。

在给出初步回答后，Perplexity AI 还会主动提出后续的研究问题：

“是否应该将美国国家海洋和大气管理局（NOAA）与其他天气预报服务商进行比较？”——是的

“我们来看看Polymarket的收费结构吧？” — 是

“不同时间跨度下，天气预报的历史准确性有何差异？” — 是

它还挖掘出了多个交易钱包档案。该系统甚至自动提取了API中未包含的数据：建仓时间模式、平均仓位规模、交易频率分布。如果要通过手动逐个追踪钱包来进行此类分析，一名初级分析师可能需要花上一整天的时间。

这些钱包的共同特征非常明显：完全自动化，全年无休、全天候运行，并做出不受情绪影响的决策。没有人坐在电脑前点击鼠标——这些机器人正在进行数学化交易。

随后，第三个问题进一步深入探讨：美国气象市场的最佳数据来源是什么？

Perplexity 对 NOAA、OpenWeatherMap 和 AccuWeather 进行了对比，从准确性、成本、更新频率和 API 可用性等多维度进行了系统评估。

美国国家海洋和大气管理局（NOAA）在所有真正关键的指标上表现优异。免费提供24至48小时天气预报，准确率达94%，基于数十年的卫星数据和超级计算机建模，每小时更新，开放API，在合理使用范围内几乎无调用限制。

仅凭三个问题和十分钟的时间，便绘制出一份全面的战略图：明确了应重点关注哪个细分市场、哪些业务已实现盈利，以及数据来源位于何处。

如果没有 Perplexity，同样的研究往往需要花费 4 到 5 个小时，在 Twitter、Reddit、各种文档页面和学术论文之间来回切换，而且无法保证能找到正确的资料来源。

优势背后的数学逻辑

Polymarket的温度市场是一个二元期权市场：“本周六纽约的温度会超过72华氏度吗？”答案只有两个：是或否。最终结算金额要么是1美元，要么是0美元。

但这些市场的市价是由谁决定的呢？散户投资者。他们会查看手机上的天气应用，也许还会瞥一眼7天天气预报。他们不会深入研究美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的概率分布数据。

结果是：尽管美国国家海洋和大气管理局（NOAA）给出的温度范围置信区间为94%，但市场仅将其定价为11美分。

这是数据所显示的结果，表明其与市场的普遍看法存在根本性的脱节。

例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）认为，周六纽约气温介于74–76华氏度之间的概率为94%，但在Polymarket平台上，该范围的价格仅为11美分。因此，该机器人以11美分的价格买入。随着接下来的几个小时里市场逐渐消化更多信息，价格上涨至45至60美分。该机器人卖出47美分。每股盈利：+36美分。

如果以2美元的价格持仓，涨幅为+6.50美元。每天进行10笔这样的交易，可获利65美元。

单笔交易看起来或许并不起眼。真正令人振奋的是大规模实施后的成果。

这也正是“困惑”模型委员会至关重要的原因。关于“最佳仓位规模”的查询并非由单一模型处理——而是由Claude、GPT和Gemini并行处理。

最终给出的答案并非某个单一模型的“观点”，而是三大模型收敛后的结果。

当克劳德（Claude）、GPT 和 Gemini 独立计算并就同一凯利投注比率达成一致结论时，这便不再是可能出现的“虚假结果”，而是经过交叉验证的结果。

在实际操作中，如果本金只有100美元，每笔持仓不应超过2美元。

这算保守吗？当然。然而，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的误差率仍约为6%。如果没有妥善的持仓管理，一次错误的交易就足以让当天的所有利润化为乌有。涵盖6个城市，每个城市拥有超过10个温度范围——这意味着每天需要监测的市场超过60个。

Perplexity的多源分析进一步整合了三项独立的气象研究，证实了美国国家海洋和大气管理局（NOAA）关于24小时内预报准确率为94%的结论实际上是一个保守估计——特别是在气象站分布更密集的核心大都市区，准确率往往更高。

而且这个机器人每2分钟就会扫描一次市场。据此计算，它每天会在60多个市场完成720次扫描。这种覆盖强度对人类来说根本无法承受。

克劳德作为“智囊”

整个系统分为三个模块：扫描器、解析器、执行器。

NOAA 扫描仪：

Polymarket 解析器：

决策逻辑：

Telegram 报告模块：

一个常规脚本只会执行“如果……那么……”的逻辑：条件满足 → 买入。就是这么简单。而基于Claude的代理则会“解读”上下文。

例如，如果飓风正在逼近？美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据原定每小时更新一次，现已改为每30分钟更新一次。该交易机器人将识别出预测的不稳定性正在加剧，并自动减少持仓规模。它还将实时追踪新闻动态、监测推特上的市场情绪，并对多个数据源进行交叉验证——在实际下单前动态调整其交易信心。

这就是计算器与分析师之间的区别。

若以15美分的价格入场，且美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的置信度高于85%，则意味着真实概率与市价之间至少存在5.6倍的偏差。
若在45美分平仓，每笔成功的交易都能锁定3倍的涨幅。

将每日亏损限额设为50美元，意味着单日最坏情况下的亏损仅为本金的一半——届时机器人将自动停止运行，并于次日恢复交易。

The Stack

Perplexity AI 致力于填补研究层面的空白：小众市场筛选、数据源识别、数学验证、风险评估——所有这些均基于已认证的参考文献和来源。

克劳德致力于解决执行层的缺口：代码生成、逻辑实现以及实时自适应决策。

Polymarket 代表货币化层。

为何“困惑”是一种不对称优势

大多数人低估了“调研”这一步。他们一上来就直接写代码、直接执行策略——然后又纳闷为什么机器人从第一天起就开始亏钱。

Perplexity 并非一个伪装成聊天界面的搜索引擎；它本质上是一个研究基础设施。

多模型共识机制
您的查询不会仅交给一个模型处理，而是会同时在Claude、GPT和Gemini上运行。当这三个模型独立地得出相同的结果时，你面对的就不再是“潜在的错觉”，而是一个经过交叉验证的信号。

所有结论均有出处
每一个判断都可以追溯到其源头。这并不是说“我认为NOAA的准确率为94%”，而是：这里有研究论文、API文档以及Reddit上的讨论，交易员们已在其中认证了实际的盈亏情况。你可以对每一个论点进行事实核查。

深度研究的深度
在不到3分钟的时间内分析超过47个信息来源：学术论文、API文档、交易论坛、Twitter数据分析。最终产出的不是一堆链接，而是切实可行的策略。

跟进问题的自动生成
它不仅能回答问题，还会告诉你接下来该问什么：“是否应该比较不同的预测来源？”“是否应该分解成本结构？”它为您构建了一条完整的研究路径。

速度的复合效应
只需10分钟的调研，即可替代4至5小时的手动检索工作。这不仅是一种便利性的提升，更是一种结构上的优势。当别人在刷Reddit的时候，你的机器人已经开始运行并创造收益了。

克劳德是“大脑”；Polymarket是“钱包”；而Perplexity则是“眼睛”。

没有它，你就如同在盲目交易；有了它，在下注之前，你便已洞悉全局。

研究层 → 战略层 → 执行层 → 回报，困惑是第一步。而第一步恰恰是90%的交易者失败的地方。

千万不要跳过。

大多数人读完这些内容后，只是点点头，然后又回去进行人工交易了。然而，那些真正付诸行动的人，早已在另一个标签页中打开了Perplexity，并推出第一次深度研究查询：市场细分、盈利钱包、数据来源、凯利公式仓位规模……

从“知”到“行”的距离，不过是一个契机。

等你在某个天气市场赚到第一笔6.50美元后，再回来读一遍这篇文章——你的理解会完全不同。

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