如何靠一个公式赚4000万美元

在 Polymarket 预测市场里，最稳定的一类盈利方式，并不是押方向和猜未来，而是利用价格之间的数学关系，这类策略在2025年从Polymarket里狂赚了4000万美元。

在一个最简单的二元市场中，比如：

“美联储是否在 12 月降息？”

市场会有两个代币：

YES

NO

按照条件代币框架的设计，这两个结果是：互斥且穷尽的。

也就是说，未来只可能发生其中一个。

因此在理论上，它们的价格之和应当等于 1。

用公式表示：

如果市场完全有效，这个等式会始终成立。

什么是Polymarket套利

但现实市场永远存在：

• 流动性断层
• 做市商撤单
• 市场瞬时冲击
• 订单簿延迟

当价格出现偏离时，就会产生套利空间。

如果出现：

那么理论上就可以：买入 YES，买入 NO；总成本小于 1，无论结果如何，都可以在结算时拿回 1 USDC。

利润即为：

下图就是一个成功套利的例子

为什么这种偏离会发生？

预测市场并不是一个统一的连续市场。

它采用链下订单簿撮合，链上结算的混合架构。

订单簿本身存在：

• 挂单撤单延迟
• 流动性分布不均
• 盘口深度不对称

假设 YES 的卖一是 0.40，
NO 的卖一是 0.58。

表面上看：

0.40 + 0.58 = 0.98

存在 2% 的空间。

但真实交易不能只看卖一。

如果第一档数量只有 200 USDC，而你想做 10,000 USDC 的套利，就必须向下穿透订单簿。

此时需要计算加权平均成本：

当穿透后的成本仍然满足：

套利才真正成立。

从套利逻辑到量化系统

当套利空间存在时，问题变成：

如何稳定捕捉它。

一个成熟的自动化套利系统通常包含四个模块：

• Scanner 市场扫描器
• Monitor 行情监控器
• Executor 执行引擎
• Settler 结算引擎

它们分别解决四个问题：

• 哪里有机会
• 机会是否真实
• 如何无风险执行
• 如何回收资金

1. Scanner：筛选可成交市场

从Polymarket 的 Gamma API 获取市场数据。

并做基础过滤，只保留满足以下条件的市场：

• active = true：表示市场当前处于活跃状态，可以正常交易。
• closed = false：表示市场尚未结束或进入结算阶段。
• enable_order_book = true：表示该市场启用了订单簿（CLOB）交易结构，支持限价单和深度数据。
• volume > 阈值：表示市场有足够成交量和流动性，具备实际可套利规模。

这些条件确保系统只对“还能交易、结构完整、流动性足够”的市场进行套利计算，避免在无效或低流动性的市场上浪费计算和资金。

2. Monitor：实时计算套利结构

REST 轮询无法满足速度要求，必须通过 WebSocket 维护本地订单簿镜像。

系统实时维护：

• Best Ask
• 深度分布
• 每档数量

然后动态计算：

若低于 1 且超过安全阈值（例如 0.005），触发信号。

同时计算最大可套利规模：

套利容量受容量薄弱一侧限制。

3. Executor：解决单腿风险

套利必须双腿同时成交。

如果 YES 成交而 NO 未成交，就会产生方向风险。

假设价格突然变动 5%，规模为 50,000 USDC，则风险敞口为：

执行层的关键在于：

• 并发下单
• 成交确认
• 未成交撤单
• 风险阈值控制

因此通常需要：

• 使用 asyncio 或多线程实现并发 HTTP 请求，确保 YES 和 NO 订单几乎同时发送。
• 在策略层模拟局部 FOK 逻辑，减少单腿成交风险。

执行风险控制通常包含三种机制：

FOK（Fill Or Kill）

FOK 订单要求要么全部成交，要么立即取消。在 Polymarket 当前 API 结构下，主要支持 GTC/GTD 类型的限价单，因此无法直接调用原生 FOK。量化系统通常通过“极速成交确认 + 未成交立即撤单”的方式模拟 FOK 效果。这对延迟要求极高。

IOC（Immediate Or Cancel）

IOC 允许部分成交，剩余未成交部分立即取消。这种方式可以减少长时间挂单带来的价格波动风险，但仍然可能产生单边仓位，需要配合止损或对冲逻辑。

超额收益阈值（Safety Buffer）

系统通常不会在极小价差下执行套利，而是设置触发阈值，例如价差 > 2%。这个缓冲区用于覆盖滑点、撤单延迟以及单边成交后可能产生的反向冲击成本。

4. Settler：合并与复利

买入 YES + NO 后，资金被锁定。

必须调用 mergePositions 合约，将其合并回 USDC。

合并成功后资金回到账户，可再次参与套利。

资金周转率决定真实收益。

若单次套利收益 1%，每日周转 8 次，则理论日收益接近 8%。

Polymarket 套利的发展趋势

随着机构做市商（如 Wintermute，Jump）逐步进入预测市场，简单的二元合约价差已经被迅速压缩，价格也会越来越接近理论概率。那些依赖买卖价差的基础套利机会，未来很可能会越来越少。

但套利不会消失，而是转向更复杂的结构。

一方面，是同一事件互斥结果的概率关联套利。例如，在同一事件下的多个互斥结果之间，也可能出现定价失衡。理论上，这些互斥选项的 YES 概率之和应该接近 1。如果市场出现偏差，比如几个选项的 YES 价格加起来明显高于或低于 1，就会形成套利空间。套利者可以通过同时买入被低估的结果、卖出被高估的结果，锁定这部分定价误差。

另一方面，是事件之间的概率关联套利。例如，“美联储在今年内降息”与“美国经济进入衰退”之间存在明显的条件概率关系。如果市场对这两个事件分别定价，但两者隐含的概率关系出现明显偏离，就可能产生套利空间。

最后，是跨平台套利。如果 Kalshi、PredictIt 等预测市场未来开放 API，并解决资金流转与结算效率问题，不同平台之间的价格差异很可能成为新的套利来源。这一领域仍处在早期阶段，对量化交易者来说仍是一片潜在的蓝海。