正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

Polymarket 上一个天气套利 Python bot 的代码，被泄露出来了而且这次放出来的，不只是代码还包括一整套从搭建到策略逻辑的说明这篇内容讲的核心很直接：就算你完全不会写代码，也能照着流程，先搭出一个自己的天气交易 bot 它覆盖的内容包括：机场天气 API 的解析策略的基本设置仓位大小的处理逻辑这套 bot 的逻辑，大致是这样： • 用机场坐标，从 NWS 获取天气预测 • 把站点实时数据和 1 小时 forecast 做比较，拿到更接近真实的判断 • 在 Polymarket 上寻找 $0.01–$0.15 的温度区间 • 当市场价格低于或等于入场阈值时进场 • 先用 $1000 做策略模拟测试 • 后续仓位管理还会加入... Kelly + EV 的 sizing 逻辑这类 bot 最值得看的地方，不是“明天能不能立刻赚到 $500” 而是它给了你一个可反复测试的 sandbox 你可以先把自己的想法丢进去跑，再决定哪些天气策略真的值得上实盘。也就是说，它卖的不是暴富承诺而是一套能让你自己验证策略的框架这种“先给你测试环境，再让你慢慢调策略”的 bot，你觉得更适合新手入场，还是只对已经会做天气盘的人有用？show more

0x_Miko

16,974 subscribers

19,514 次观看 • 5 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

这个人靠一套几乎接近无风险的打法，已经在 Polymarket 上赚了 $18,500 而且逻辑简单得有点离谱他的策略几乎只有一句话：只做 97–99¢ 的市场也就是，只在结果已经接近 100% 确定的时候才进场但真正关键的地方在于他只做天气盘。不是 crypto 不是金融也不是那种最后几秒还可能剧烈反转的市场为什么偏偏是天气？因为和高波动市场相比，天气盘在临近结算时，出现最后一秒大翻车的概率要低得多也就是说，他不是在追求高赔率暴击，而是在用一个很无聊、但也很有效的方式，反复去拿那种确定性极高的小利润最后就这样慢慢做出了 $18,500 这类账户最值得看的地方，恰恰不是“策略有多复杂” 而是它再次证明了一件事：在 Polymarket，很多时候最赚钱的，未必是最花哨的玩法，而是最简单、最克制、最愿意只吃确定性的人

这个人靠一套几乎接近无风险的打法，已经在 Polymarket 上赚了 $18,500 而且逻辑简单得有点离谱他的策略几乎只有一句话：只做 97–99¢ 的市场也就是，只在结果已经接近 100% 确定的时候才进场但真正关键的地方在于他只做天气盘。不是 crypto 不是金融也不是那种最后几秒还可能剧烈反转的市场为什么偏偏是天气？因为和高波动市场相比，天气盘在临近结算时，出现最后一秒大翻车的概率要低得多也就是说，他不是在追求高赔率暴击，而是在用一个很无聊、但也很有效的方式，反复去拿那种确定性极高的小利润最后就这样慢慢做出了 $18,500 这类账户最值得看的地方，恰恰不是“策略有多复杂” 而是它再次证明了一件事：在 Polymarket，很多时候最赚钱的，未必是最花哨的玩法，而是最简单、最克制、最愿意只吃确定性的人

0x_Miko

15,504 次观看 • 4 个月前

又一个被低估的Polymarket暴利赛道，这次是AI天气套利有人用一个纯AI天气机器人，4个月时间把386美元滚到了13.2万美元。我朋友扒了它的底层逻辑，直接用Opus 4.7重构了一个Hermes自学习代理。我上周在Hetzner花5.99美元开了个最便宜的VPS，接了免费的Visual Crossing天气API，一行代码启动代理，给它分了个空的Polymarket账户。 3天，ROI干到了340%。真的没什么技术门槛，全程不用写一行代码，半小时就能搭完： 1. Hetzner开5.99美元的基础VPS 2. Visual Crossing注册免费天气API 3. 一行命令启动Hermes代理 4. 对接Telegram机器人和Opus 4.7 5. 导入预设的天气交易逻辑提示词让Hermes先跑50-100笔小额交易，它的自学习能力会自动优化交易模型。再用那套Opus 4.7专属的自学习循环提示，它会自己给每笔新交易匹配最优的天气逻辑。全程就复制粘贴8段提示词到CLI里，剩下的全交给AI自己跑。你觉得这种纯数据套利的策略，还能红利多久？ #Polymarket

又一个被低估的Polymarket暴利赛道，这次是AI天气套利有人用一个纯AI天气机器人，4个月时间把386美元滚到了13.2万美元。我朋友扒了它的底层逻辑，直接用Opus 4.7重构了一个Hermes自学习代理。我上周在Hetzner花5.99美元开了个最便宜的VPS，接了免费的Visual Crossing天气API，一行代码启动代理，给它分了个空的Polymarket账户。 3天，ROI干到了340%。真的没什么技术门槛，全程不用写一行代码，半小时就能搭完： 1. Hetzner开5.99美元的基础VPS 2. Visual Crossing注册免费天气API 3. 一行命令启动Hermes代理 4. 对接Telegram机器人和Opus 4.7 5. 导入预设的天气交易逻辑提示词让Hermes先跑50-100笔小额交易，它的自学习能力会自动优化交易模型。再用那套Opus 4.7专属的自学习循环提示，它会自己给每笔新交易匹配最优的天气逻辑。全程就复制粘贴8段提示词到CLI里，剩下的全交给AI自己跑。你觉得这种纯数据套利的策略，还能红利多久？ #Polymarket

诚说币圈

12,883 次观看 • 3 个月前

Anthropic 的开发者，有人已经把 Claude 的新 Mythos 模型拿去打 Polymarket 的天气市场了本金 $300，做到 $91K 而且几乎没写代码他做的事很简单：只给模型喂了一篇 MIT 研究，主题是「用机器学习模型做天气预测」然后，Mythos 开始专门去抓那些超低概率天气事件价格区间只看 0.01¢ - 0.1¢ 最夸张的几笔： $25 → $12,452 $16 → $8,106 $13 → $6,851 这种打法最有意思的地方在于，它根本不追常规天气判断盯的就是那些极少发生、但一旦定价错了，赔率会极端夸张的尾部事件交易区域也铺得很广从东京到安卡拉，覆盖的不是某一个城市，而是一整批地区但真正重要的，始终只有一件事： 0.01¢ - 0.1¢ 这个区间里，有没有被市场忽略的错误定价而那篇被当成 prompt 喂进去的研究，也被置顶在下面了你觉得这种玩法的核心 edge，是在 Mythos 模型本身，在那篇 MIT 研究，还是在有人已经开始把论文直接变成 Polymarket 上的真钱策略了？

Anthropic 的开发者，有人已经把 Claude 的新 Mythos 模型拿去打 Polymarket 的天气市场了本金 $300，做到 $91K 而且几乎没写代码他做的事很简单：只给模型喂了一篇 MIT 研究，主题是「用机器学习模型做天气预测」然后，Mythos 开始专门去抓那些超低概率天气事件价格区间只看 0.01¢ - 0.1¢ 最夸张的几笔： $25 → $12,452 $16 → $8,106 $13 → $6,851 这种打法最有意思的地方在于，它根本不追常规天气判断盯的就是那些极少发生、但一旦定价错了，赔率会极端夸张的尾部事件交易区域也铺得很广从东京到安卡拉，覆盖的不是某一个城市，而是一整批地区但真正重要的，始终只有一件事： 0.01¢ - 0.1¢ 这个区间里，有没有被市场忽略的错误定价而那篇被当成 prompt 喂进去的研究，也被置顶在下面了你觉得这种玩法的核心 edge，是在 Mythos 模型本身，在那篇 MIT 研究，还是在有人已经开始把论文直接变成 Polymarket 上的真钱策略了？

0x_Miko

43,180 次观看 • 4 个月前

有人刚把一个新 bot 搭出来它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto 事件跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约推演成千上万个可能路径 → 找出市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑目前数据是：累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来新的 meta 可能已经来了这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？

有人刚把一个新 bot 搭出来它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto 事件跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约推演成千上万个可能路径 → 找出市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑目前数据是：累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来新的 meta 可能已经来了这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？

0x_Miko

41,877 次观看 • 5 个月前

这个 Polymarket 天气 bot，几乎从不输不是夸张 1500+ 次预测，30 天：$100 → $1,400（+1400%） Profile：你随便点几笔盈利出来看： NYC ≥46°F：$1.06 → $53 Toronto 0°C：$0.89 → $44 Seattle 50–51°F：$0.81 → $40 每一单都很小，但几乎没有“踩空感” 关键不在胜率，而在它到底在干什么它不是在赌天气，它是在吃 Polymarket 的定价延迟。逻辑很简单，也很残酷：当 YES 还被挂在 20–30¢ 而主流天气模型的概率早就不是这个数了。它的做法也一点不浪漫：不是 all-in 不是单点押注而是—— 直接买整段概率带比如预测 45°F：它会同时买 44–45、42–43、46–47 本质不是“猜中一个数”，而是覆盖真实分布。这就是为什么你看它的曲线：不像交易员，更像一台在缓慢抽干流动性的机器。真正限制它的，只有一件事：流动性太小。现在还是 $1、$5、$10 级别的下注所以市场还能假装没事但问题是：如果同样的结构，同样的模型，同样的执行纪律，有一天被放大到 $10k 一单呢？这不是“会不会赚钱”的问题，而是—— 这个市场的定价机制能不能扛得住。天气市场看起来无聊，但恰恰是这种地方，最容易被系统性地吃干抹净

0x_Miko

85,052 次观看 • 7 个月前

给Polymarket的机器人开发者提个醒：我的扫地机器人，每笔就赚1美分。别笑，真的就1分钱。但就靠这个，它每个月能躺赚1.1万美元。为什么这1分钱能做成生意，而你那个“大优势”策略反而跑不通？我给你算笔账，可能颠覆你对交易的认知。扫地机器的玩法很简单：已经确定结果的合约，99美分买进来，1美元赎回。毛利1分钱。听着寒碜对吧？但加上两个关键因素，效果完全不一样： > 确定性你买进去的时候，结果已经定了。你不是在赌，是在捡钱。所以这1分钱，几乎是零风险的，不是扔硬币。 > 高周转同样的本金，一天之内反复用，循环无数次。 1分钱 × 几百次周转 = 实实在在的收益。反过来看那些所谓的“大优势”方向性策略—— 10美分的优势，实际只有55%的胜率，成交还慢，一天做不了几单。大而不确定、还慢，输给微小但确定、还快的东西。这就是核心逻辑。零风险 × 高频次，几乎永远跑赢大而不确定。公开钱包：别再老想着找什么大机会了，去找那种**微小、确定、可重复的机会，然后跑它一千遍。我自己折腾机器人策略那会儿，那些花里胡哨的“天才策略”，每次都输给这个无聊的1分钱机器。下一篇我会讲怎么在市场上还没反应之前，识别出已经确定的结果。先把完整的扫地机器人设置指南附在下面。#Polymarket

给Polymarket的机器人开发者提个醒：我的扫地机器人，每笔就赚1美分。别笑，真的就1分钱。但就靠这个，它每个月能躺赚1.1万美元。为什么这1分钱能做成生意，而你那个“大优势”策略反而跑不通？我给你算笔账，可能颠覆你对交易的认知。扫地机器的玩法很简单：已经确定结果的合约，99美分买进来，1美元赎回。毛利1分钱。听着寒碜对吧？但加上两个关键因素，效果完全不一样： > 确定性你买进去的时候，结果已经定了。你不是在赌，是在捡钱。所以这1分钱，几乎是零风险的，不是扔硬币。 > 高周转同样的本金，一天之内反复用，循环无数次。 1分钱 × 几百次周转 = 实实在在的收益。反过来看那些所谓的“大优势”方向性策略—— 10美分的优势，实际只有55%的胜率，成交还慢，一天做不了几单。大而不确定、还慢，输给微小但确定、还快的东西。这就是核心逻辑。零风险 × 高频次，几乎永远跑赢大而不确定。公开钱包：别再老想着找什么大机会了，去找那种**微小、确定、可重复的机会，然后跑它一千遍。我自己折腾机器人策略那会儿，那些花里胡哨的“天才策略”，每次都输给这个无聊的1分钱机器。下一篇我会讲怎么在市场上还没反应之前，识别出已经确定的结果。先把完整的扫地机器人设置指南附在下面。#Polymarket

0xSLEEPY

10,494 次观看 • 25 天前

Anthropic 刚甩出一份 33 页的文档，讲 Claude 怎么做交易 agent。结果昨晚就有人拿它试了个东西：让 Claude 自己搭一套 Polymarket 交易流程 10 个小时后，脚本已经赚了 561 美元胜率目前 71% 钱包在这：这事最有意思的，不是那几百刀是这套玩法本身他没有让 Claude 每次都现想现做而是把交易拆成一组专门的 skill 每一个 skill 就是一个独立模块，里面装着： • 操作指令 • 执行脚本 • 参考数据一旦市场触发了对应条件，那个 skill 自己就动起来了全程不用人手动去敲 prompt 这套架构也很清晰每个模块只干一件固定的事：扫市场更新概率跑执行逻辑而且 Claude 不会一上来就把所有东西都塞进脑子它先读最精简的 metadata，真要用了，才去调完整指令结果是：跑得快逻辑还不丢这套东西会在特定市场信号出现时启动素材里列的条件包括： • 概率偏离 • 成交量异常 • 价格剧烈波动一旦触发，系统就按写好的多步流程自动开干这个 agent 做的事很简单： • 读市场概率 • 跟自己算的值做对比 • 正期望值就进 • 自动找机会退重点是这因为交易流程已经固化进 skill 里了，bot 的行为稳得一批不是临时乱 prompt 不是现场猜也不是每笔都从零开始想按素材里的说法，真正的优势其实是自动化它不是每笔交易都重新解一遍题，而是把一套已经跑顺的流程，反复塞进不同市场里反复跑最后的效果就是： prompt 复杂度更低一致性更高还有一台永远不会累的交易机器你觉得这种把 Claude 拆成 skill 来跑交易的方式，会不会比让它临时做判断更稳？想在 Polymarket 上用跟单交易的话推荐这个 Bot： #Polymarket

Anthropic 刚甩出一份 33 页的文档，讲 Claude 怎么做交易 agent。结果昨晚就有人拿它试了个东西：让 Claude 自己搭一套 Polymarket 交易流程 10 个小时后，脚本已经赚了 561 美元胜率目前 71% 钱包在这：这事最有意思的，不是那几百刀是这套玩法本身他没有让 Claude 每次都现想现做而是把交易拆成一组专门的 skill 每一个 skill 就是一个独立模块，里面装着： • 操作指令 • 执行脚本 • 参考数据一旦市场触发了对应条件，那个 skill 自己就动起来了全程不用人手动去敲 prompt 这套架构也很清晰每个模块只干一件固定的事：扫市场更新概率跑执行逻辑而且 Claude 不会一上来就把所有东西都塞进脑子它先读最精简的 metadata，真要用了，才去调完整指令结果是：跑得快逻辑还不丢这套东西会在特定市场信号出现时启动素材里列的条件包括： • 概率偏离 • 成交量异常 • 价格剧烈波动一旦触发，系统就按写好的多步流程自动开干这个 agent 做的事很简单： • 读市场概率 • 跟自己算的值做对比 • 正期望值就进 • 自动找机会退重点是这因为交易流程已经固化进 skill 里了，bot 的行为稳得一批不是临时乱 prompt 不是现场猜也不是每笔都从零开始想按素材里的说法，真正的优势其实是自动化它不是每笔交易都重新解一遍题，而是把一套已经跑顺的流程，反复塞进不同市场里反复跑最后的效果就是： prompt 复杂度更低一致性更高还有一台永远不会累的交易机器你觉得这种把 Claude 拆成 skill 来跑交易的方式，会不会比让它临时做判断更稳？想在 Polymarket 上用跟单交易的话推荐这个 Bot： #Polymarket

区块链行情研究

28,078 次观看 • 5 个月前

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

大魔王提莫

440,533 次观看 • 8 个月前

有个 bot，专靠盯着 Elon Musk 发推，在 Polymarket 上赚了 $273,000 不是内幕，不是预测宏观，甚至不需要判断对错它只做一个市场： Elon Musk 一周会发多少条推文？几乎每一笔都是盈利单笔利润从 $100 到 $90,000+ 不等这策略听起来像玩笑，但仔细看交易记录，你会发现它极其冷酷账号在这，自己看他的下注时间和区间选择： 👉 它大概率是这么跑的：实时追踪 Elon 每小时 / 每天的发推频率把当前节奏外推成一整周的分布在市场还没来得及重定价前，提前下注最终区间这里没有“观点”，只有节奏 + 概率修正当市场还在用「历史平均值」定价时，这个 bot 用的是 “当下行为 → 剩余时间 → 终值分布” 所以它赢的不是方向，而是反应速度和建模方式一周一轮，循环往复，$300k 就这么被磨出来了一句话总结：大多数人把 Polymarket 当预测市场，少数人把它当行为数据市场而 Elon，只是一个高度可量化的信号源

有个 bot，专靠盯着 Elon Musk 发推，在 Polymarket 上赚了 $273,000 不是内幕，不是预测宏观，甚至不需要判断对错它只做一个市场： Elon Musk 一周会发多少条推文？几乎每一笔都是盈利单笔利润从 $100 到 $90,000+ 不等这策略听起来像玩笑，但仔细看交易记录，你会发现它极其冷酷账号在这，自己看他的下注时间和区间选择： 👉 它大概率是这么跑的：实时追踪 Elon 每小时 / 每天的发推频率把当前节奏外推成一整周的分布在市场还没来得及重定价前，提前下注最终区间这里没有“观点”，只有节奏 + 概率修正当市场还在用「历史平均值」定价时，这个 bot 用的是 “当下行为 → 剩余时间 → 终值分布” 所以它赢的不是方向，而是反应速度和建模方式一周一轮，循环往复，$300k 就这么被磨出来了一句话总结：大多数人把 Polymarket 当预测市场，少数人把它当行为数据市场而 Elon，只是一个高度可量化的信号源

0x_Miko

487,496 次观看 • 6 个月前

有个搞气候数据分析的哥们，直接把工作辞了，跑到Polymarket的天气市场里玩了一票。他从1000美元起步，愣是干到了77000美元。他是怎么想的呢？说白了，他觉得机器学习跑出来的天气模型，能看到那些传统物理模型漏掉的东西，而且市场反应总是慢半拍，没跟上。这老哥自己整了个五模型联动的系统，专门抓那种温度预测的定价错误——价格在0.01到0.1美元之间的，他一眼就能看出来不对劲。他的钱包地址在这：他这套玩法其实很简单：天气模型每6小时更新一次，但Polymarket上那帮人得过好几个小时才反应过来。只要三个以上的模型（比如GFS、ECMWF、ICON）都指向同一个温度区间，而市场给的价格只有0.15美元，实际应该值0.70美元，那这就是一个差不多5倍的定价漏洞。操作也很直接：看到这种机会就买入预测，等着结果出来结算，然后重复这么干。你要是也想跟着他抄作业，可以打开这个Telegram机器人：进去之后： · 先连上TG · 找到“Copy Trading”那个栏目 · 选“Add Wallet to Copy” · 把上面那个交易钱包地址“0x594edb9112f526fa6a80b8f858a6379c8a2c1c11”一加，就完事了。

有个搞气候数据分析的哥们，直接把工作辞了，跑到Polymarket的天气市场里玩了一票。他从1000美元起步，愣是干到了77000美元。他是怎么想的呢？说白了，他觉得机器学习跑出来的天气模型，能看到那些传统物理模型漏掉的东西，而且市场反应总是慢半拍，没跟上。这老哥自己整了个五模型联动的系统，专门抓那种温度预测的定价错误——价格在0.01到0.1美元之间的，他一眼就能看出来不对劲。他的钱包地址在这：他这套玩法其实很简单：天气模型每6小时更新一次，但Polymarket上那帮人得过好几个小时才反应过来。只要三个以上的模型（比如GFS、ECMWF、ICON）都指向同一个温度区间，而市场给的价格只有0.15美元，实际应该值0.70美元，那这就是一个差不多5倍的定价漏洞。操作也很直接：看到这种机会就买入预测，等着结果出来结算，然后重复这么干。你要是也想跟着他抄作业，可以打开这个Telegram机器人：进去之后： · 先连上TG · 找到“Copy Trading”那个栏目 · 选“Add Wallet to Copy” · 把上面那个交易钱包地址“0x594edb9112f526fa6a80b8f858a6379c8a2c1c11”一加，就完事了。

区块链行情研究

10,610 次观看 • 5 个月前

凭着之前做美股论文回测时候用的一点心得，以及自己翻来覆去写的那几个策略脚本，萌生出了开发一套 Polymarket 原生策略引擎的想法，该引擎计划支持 --dry-run, 回测和实盘三种模式，并且支持加载不同的策略模块，也联动了之前数据湖中的数据方便对远期市场和链上数据进行更加持久的深度分析，并且内置了一些常见的统计算法，方便策略的编写。最近这段时间里对 infra 的投入远超产品和策略本身，这会不会是本末倒置还犹未可知，接下来需要迫切做到三件事： 1. 快速找到一些好的策略并且在实盘中拿到好结果 2. 在打磨策略的同时引擎本身的开发也要做到双轮驱动，互为砥砺。 3. 如果 #1 和 #2 的进展顺利，就把我的转型为一个支持部署代理钱包的策略平台。

凭着之前做美股论文回测时候用的一点心得，以及自己翻来覆去写的那几个策略脚本，萌生出了开发一套 Polymarket 原生策略引擎的想法，该引擎计划支持 --dry-run, 回测和实盘三种模式，并且支持加载不同的策略模块，也联动了之前数据湖中的数据方便对远期市场和链上数据进行更加持久的深度分析，并且内置了一些常见的统计算法，方便策略的编写。最近这段时间里对 infra 的投入远超产品和策略本身，这会不会是本末倒置还犹未可知，接下来需要迫切做到三件事： 1. 快速找到一些好的策略并且在实盘中拿到好结果 2. 在打磨策略的同时引擎本身的开发也要做到双轮驱动，互为砥砺。 3. 如果 #1 和 #2 的进展顺利，就把我的转型为一个支持部署代理钱包的策略平台。

polymaster

15,888 次观看 • 8 个月前

一个中国交易者，据称从 $4 起步，靠 AI 在 Polymarket 上做到了 $780,000 这个账户在 Polymarket 上主要做体育市场套利，底层跑的是 Claude Opus 4.7 驱动的 bot，目前累计盈利已经来到 $780,000 这套东西的逻辑并不花哨完全自动化没有人工干预主要盯体育预测市场，尤其是 Polymarket 上的 NBA 盘然后把 Polymarket 的价格，和传统 sportsbook 的赔率放在一起对比先把赔率换算成隐含概率，再去找其中的错价一旦 YES 和 NO 的合计价格低于 $1，就直接进场做套利也就是说，它吃的不是大行情，而是那种单笔只有 1%–2%、但几乎接近无风险的小利润单笔看起来不大但只要频率够高，交易量够大，这些小 edge 被不断重复之后，最后就会滚成非常夸张的数字 AI bot 正在很安静地把预测市场，一点点变成某种“印钞机” 它们不需要猜故事，也不需要情绪判断只要持续找到那些很小的定价错误，然后更快、更稳地把它吃掉。你觉得这种体育套利账户最难复制的地方，是赔率换算和错价识别，还是高频执行本身？

一个中国交易者，据称从 $4 起步，靠 AI 在 Polymarket 上做到了 $780,000 这个账户在 Polymarket 上主要做体育市场套利，底层跑的是 Claude Opus 4.7 驱动的 bot，目前累计盈利已经来到 $780,000 这套东西的逻辑并不花哨完全自动化没有人工干预主要盯体育预测市场，尤其是 Polymarket 上的 NBA 盘然后把 Polymarket 的价格，和传统 sportsbook 的赔率放在一起对比先把赔率换算成隐含概率，再去找其中的错价一旦 YES 和 NO 的合计价格低于 $1，就直接进场做套利也就是说，它吃的不是大行情，而是那种单笔只有 1%–2%、但几乎接近无风险的小利润单笔看起来不大但只要频率够高，交易量够大，这些小 edge 被不断重复之后，最后就会滚成非常夸张的数字 AI bot 正在很安静地把预测市场，一点点变成某种“印钞机” 它们不需要猜故事，也不需要情绪判断只要持续找到那些很小的定价错误，然后更快、更稳地把它吃掉。你觉得这种体育套利账户最难复制的地方，是赔率换算和错价识别，还是高频执行本身？

0x_Miko

10,453 次观看 • 4 个月前

Polymarket 刚被一个 Clawd 脚本正面碾压了。不是内幕，不是关系户，一个极其普通的脚本，真实跑出了 $3.7M 的 PnL。很多人第一反应：账户 “不可能，这肯定是吹的。”但这个账户是公开的，而且行为完全对得上。真正反直觉的地方在这👇 策略一点都不复杂。我花了 5 个小时拆他的方法，结论只有一个：这不是赌，是一台风险定价机器。先否定运气论—— 如果是运气，你会看到：单一重仓情绪化追热点盈利高度集中在少数事件但他不是。他的行为模式非常清晰： 1️⃣ NO bet = 系统化承保专吃“几乎不可能发生”的结果，一笔一笔小胜，不是押黑天鹅，而是收保费。 2️⃣ 逻辑套利，而不是信息套利当 A 发生必然推导出 B，但市场还没来得及定价，脚本直接进场。不是比你聪明，是比你快。 3️⃣ 真正的提款机：体育 + 政治这些市场充满散户、情绪和延迟反应脚本不预测结果，只在价差里反复剪刀。关键在规模每一笔利润只有几美分，但每个月是数万次微交易复利不是靠勇气，是靠一致性。所以你现在应该意识到一件事： Polymarket 已经进入 bot war 阶段了。Crypto 市场被手续费和专业对手榨干，而体育市场，还停留在情绪、热闹和“我觉得” 在那里，自动化就是降维打击。

Polymarket 刚被一个 Clawd 脚本正面碾压了。不是内幕，不是关系户，一个极其普通的脚本，真实跑出了 $3.7M 的 PnL。很多人第一反应：账户 “不可能，这肯定是吹的。”但这个账户是公开的，而且行为完全对得上。真正反直觉的地方在这👇 策略一点都不复杂。我花了 5 个小时拆他的方法，结论只有一个：这不是赌，是一台风险定价机器。先否定运气论—— 如果是运气，你会看到：单一重仓情绪化追热点盈利高度集中在少数事件但他不是。他的行为模式非常清晰： 1️⃣ NO bet = 系统化承保专吃“几乎不可能发生”的结果，一笔一笔小胜，不是押黑天鹅，而是收保费。 2️⃣ 逻辑套利，而不是信息套利当 A 发生必然推导出 B，但市场还没来得及定价，脚本直接进场。不是比你聪明，是比你快。 3️⃣ 真正的提款机：体育 + 政治这些市场充满散户、情绪和延迟反应脚本不预测结果，只在价差里反复剪刀。关键在规模每一笔利润只有几美分，但每个月是数万次微交易复利不是靠勇气，是靠一致性。所以你现在应该意识到一件事： Polymarket 已经进入 bot war 阶段了。Crypto 市场被手续费和专业对手榨干，而体育市场，还停留在情绪、热闹和“我觉得” 在那里，自动化就是降维打击。

0x_Miko

56,787 次观看 • 6 个月前

昨天一觉醒来，账户里硬生生多了 $23,472。更离谱的是，其中一个测试仓，仅仅用了一晚上的时间，就把 $100 滚到了 $2,411。整个系统的平均胜率，死死稳定在 71%。这不是因为我有什么内幕消息，也不是我盘感有多好。事实上，我早就放弃用肉身去对抗这个市场了。我把所有的精力，都用来打造一个没有感情的杀手机器——OpenClaw。在这个名为 Polymarket 的黑暗森林里，绝大多数人还在凭直觉下注，被情绪来回拉扯。而 OpenClaw 的底层逻辑，是纯粹的“降维打击”：它把人类交易员的盘感和专业知识，全部拆解成了冰冷的代码，封装成一个个独立的“技能包”。什么是“技能包”？你可以把它理解为沉睡的特种兵。为了节省算力和资源，平时它只维持最低限度的感知（渐进式上下文加载）。但只要市场一旦出现特定的“猎物气息”——比如异常的订单流波动、突发的宏观新闻情绪、或者极端的波动率——对应的“技能包”就会瞬间苏醒。苏醒后的几毫秒内，它会完成一套连招： 1⃣ 锁定实时盘面，扫描订单薄深处的秘密； 2⃣ 调动机器学习模型，疯狂咀嚼全网的新闻情绪； 3⃣ 瞬间完成历史回测，并计算出胜率因子； 4⃣ 严格按照风控模型分配仓位，甚至自动拆分订单进场。没有任何犹豫，没有任何因为“害怕”或“贪婪”导致的动作变形。放弃幻想吧，人类的情绪在机器的一致性面前，不堪一击。不要每次都在复杂的市场里临时想策略，那只会让你漏洞百出。真正的赢家，是把被验证过的逻辑固化成工作流，然后在成千上万次的交易中无情地重复。一个月前，这套系统启动时的本金，只有区区 $500。现在的它？每天稳定切割 $2,300 的利润。而今天早上的晨报显示，单日利润已经冲到了 $71,452。它 24 小时全自动运行，像一个不知疲倦的扫地机器人。只不过，它扫的是美金。如果不想再被机器无情收割，从这里开始建立你的优势： 👇 Polymarket 官方入口： 🤖 懒得自己写代码？试试同款 24 小时自动寻猎机器人，跟着聪明钱赚钱：

昨天一觉醒来，账户里硬生生多了 $23,472。更离谱的是，其中一个测试仓，仅仅用了一晚上的时间，就把 $100 滚到了 $2,411。整个系统的平均胜率，死死稳定在 71%。这不是因为我有什么内幕消息，也不是我盘感有多好。事实上，我早就放弃用肉身去对抗这个市场了。我把所有的精力，都用来打造一个没有感情的杀手机器——OpenClaw。在这个名为 Polymarket 的黑暗森林里，绝大多数人还在凭直觉下注，被情绪来回拉扯。而 OpenClaw 的底层逻辑，是纯粹的“降维打击”：它把人类交易员的盘感和专业知识，全部拆解成了冰冷的代码，封装成一个个独立的“技能包”。什么是“技能包”？你可以把它理解为沉睡的特种兵。为了节省算力和资源，平时它只维持最低限度的感知（渐进式上下文加载）。但只要市场一旦出现特定的“猎物气息”——比如异常的订单流波动、突发的宏观新闻情绪、或者极端的波动率——对应的“技能包”就会瞬间苏醒。苏醒后的几毫秒内，它会完成一套连招： 1⃣ 锁定实时盘面，扫描订单薄深处的秘密； 2⃣ 调动机器学习模型，疯狂咀嚼全网的新闻情绪； 3⃣ 瞬间完成历史回测，并计算出胜率因子； 4⃣ 严格按照风控模型分配仓位，甚至自动拆分订单进场。没有任何犹豫，没有任何因为“害怕”或“贪婪”导致的动作变形。放弃幻想吧，人类的情绪在机器的一致性面前，不堪一击。不要每次都在复杂的市场里临时想策略，那只会让你漏洞百出。真正的赢家，是把被验证过的逻辑固化成工作流，然后在成千上万次的交易中无情地重复。一个月前，这套系统启动时的本金，只有区区 $500。现在的它？每天稳定切割 $2,300 的利润。而今天早上的晨报显示，单日利润已经冲到了 $71,452。它 24 小时全自动运行，像一个不知疲倦的扫地机器人。只不过，它扫的是美金。如果不想再被机器无情收割，从这里开始建立你的优势： 👇 Polymarket 官方入口： 🤖 懒得自己写代码？试试同款 24 小时自动寻猎机器人，跟着聪明钱赚钱：

断浪

84,088 次观看 • 5 个月前

Polymarket 上，有人已经不靠“交易”，而是在“收割结构” 这个账户不是运气，也不是内幕他用 ClawdBot，在 15 分钟级别上，把 BTC / ETH 当成提款机账户在这：很多人第一反应是： “又是 bot？又是吹 automation？” 但你把他的交易拆开看，逻辑非常干净。事实层：只做 BTC / ETH 的 15-min Up / Down 每周 500+ 笔交易不押方向，只吃短期价格错位 PnL 来自频率 × 小 edge，而不是单次豪赌这不是运气：如果是运气，你会看到：大起大落少数几笔决定生死但他的曲线是典型的：小盈利反复叠加，几乎没有情绪噪音真正的策略核心：盯 CEX 现货价格等 Polymarket 定价滞后快速进场不恋战，拿到结构性优势就走不是“预测谁赢”，而是在赔率更新前，把价格当错误来交易。很多人忽略的一点：这套东西不是工程怪物没有华尔街 infra，没有团队代码来自 Claude prompt，执行来自纪律结论一句话：在 Polymarket，手动点击的人 ≠ 交易者而是自动化系统的流动性来源

Polymarket 上，有人已经不靠“交易”，而是在“收割结构” 这个账户不是运气，也不是内幕他用 ClawdBot，在 15 分钟级别上，把 BTC / ETH 当成提款机账户在这：很多人第一反应是： “又是 bot？又是吹 automation？” 但你把他的交易拆开看，逻辑非常干净。事实层：只做 BTC / ETH 的 15-min Up / Down 每周 500+ 笔交易不押方向，只吃短期价格错位 PnL 来自频率 × 小 edge，而不是单次豪赌这不是运气：如果是运气，你会看到：大起大落少数几笔决定生死但他的曲线是典型的：小盈利反复叠加，几乎没有情绪噪音真正的策略核心：盯 CEX 现货价格等 Polymarket 定价滞后快速进场不恋战，拿到结构性优势就走不是“预测谁赢”，而是在赔率更新前，把价格当错误来交易。很多人忽略的一点：这套东西不是工程怪物没有华尔街 infra，没有团队代码来自 Claude prompt，执行来自纪律结论一句话：在 Polymarket，手动点击的人 ≠ 交易者而是自动化系统的流动性来源

0x_Miko

38,278 次观看 • 6 个月前

可能是 Polymarket 上唯一“真的能长期跑通”的策略不是预测方向不是赌消息甚至不是“判断对错” 而是：吃延迟有个机器人，每天稳定 $20K–$30K 起点资金：$50 时间：1 月 6 日 → 1 个月现在账户：接近 $500K 他只做一类市场： • BTC / ETH / SOL • 15 分钟 Up / Down 🔗 关键点在于：他根本不预测涨跌他做的是一个所有散户都忽略、但在短周期里反复出现的漏洞：价格延迟逻辑非常简单： Binance / Coinbase 的现货价格已经动了但 Polymarket 的 15m 概率还没来得及更新那一瞬间： • YES / NO 的定价是错的 • 概率 ≠ 真实价格 • 下单那一刻，盈利已经锁死所以你会看到他的曲线非常反直觉： • 没有连续赌方向 • 没有高胜率神话 • 没有情绪化加仓 • 但 PnL 像机器一样平滑这也是为什么我一直说： 15 分钟市场 ≠ 赌场它更像一个反应迟钝的定价引擎大多数人拿它当 futures 玩，而真正赚钱的人，只是把它当一个慢半拍的盘很多人看到这种账户，第一反应是： “我也能不能做？” 实话说： • 手动基本没戏 • UI 点单太慢 • 需要多所交易所同步 • 延迟窗口极短这是工程问题，不是判断问题我在文章里已经把用到的工具和逻辑拆过了（链接在 bio，这里不展开）但有一点可以确定：如果 Polymarket 上还有“确定性 edge”，那一定存在于短周期 + 延迟 + 非方向性这条线上你可以不做但你至少要知道：当你在 15m 市场猜涨跌的时候，有人在吃你点确认按钮之前的那 2 秒你怎么看？

可能是 Polymarket 上唯一“真的能长期跑通”的策略不是预测方向不是赌消息甚至不是“判断对错” 而是：吃延迟有个机器人，每天稳定 $20K–$30K 起点资金：$50 时间：1 月 6 日 → 1 个月现在账户：接近 $500K 他只做一类市场： • BTC / ETH / SOL • 15 分钟 Up / Down 🔗 关键点在于：他根本不预测涨跌他做的是一个所有散户都忽略、但在短周期里反复出现的漏洞：价格延迟逻辑非常简单： Binance / Coinbase 的现货价格已经动了但 Polymarket 的 15m 概率还没来得及更新那一瞬间： • YES / NO 的定价是错的 • 概率 ≠ 真实价格 • 下单那一刻，盈利已经锁死所以你会看到他的曲线非常反直觉： • 没有连续赌方向 • 没有高胜率神话 • 没有情绪化加仓 • 但 PnL 像机器一样平滑这也是为什么我一直说： 15 分钟市场 ≠ 赌场它更像一个反应迟钝的定价引擎大多数人拿它当 futures 玩，而真正赚钱的人，只是把它当一个慢半拍的盘很多人看到这种账户，第一反应是： “我也能不能做？” 实话说： • 手动基本没戏 • UI 点单太慢 • 需要多所交易所同步 • 延迟窗口极短这是工程问题，不是判断问题我在文章里已经把用到的工具和逻辑拆过了（链接在 bio，这里不展开）但有一点可以确定：如果 Polymarket 上还有“确定性 edge”，那一定存在于短周期 + 延迟 + 非方向性这条线上你可以不做但你至少要知道：当你在 15m 市场猜涨跌的时候，有人在吃你点确认按钮之前的那 2 秒你怎么看？

0x_Miko

92,424 次观看 • 6 个月前

又一个中国人，把 bot 跑出来了上个月，$54 → $350,000 但几乎没人讨论他这个账户是 2026 年开始搭 bot，前两个月还在调系统，之后才开始真金白银下场结果很直接： 3,237 笔预测平均每天 65 笔单月 +$300,027 单周 +$30,000 今天 +$9,218 更夸张的是，这套东西的胜率据说做到 95% 他的策略也不复杂，几乎全是短线结构：追踪快速上涨 / 下跌 10c–30c 买 UP 40c–50c 卖 UP 80c–90c 买 DOWN 60c–80c 卖 DOWN 你会发现，他不是在等结算而是在吃中间那一段价格移动也就是说，真正赚的钱不是“猜最终结果”，而是市场在短时间里的再定价这类打法最可怕的地方就在这里：一天 65 笔，高频，高胜率，而且每一笔都在重复同一个逻辑不是靠某一笔暴击是把同一个 edge，不断放大 $54 做到 $350,000，你觉得这更像是“会写 bot 的人变多了”，还是 Polymarket 本身的短周期市场，还远没有被吃干净？

又一个中国人，把 bot 跑出来了上个月，$54 → $350,000 但几乎没人讨论他这个账户是 2026 年开始搭 bot，前两个月还在调系统，之后才开始真金白银下场结果很直接： 3,237 笔预测平均每天 65 笔单月 +$300,027 单周 +$30,000 今天 +$9,218 更夸张的是，这套东西的胜率据说做到 95% 他的策略也不复杂，几乎全是短线结构：追踪快速上涨 / 下跌 10c–30c 买 UP 40c–50c 卖 UP 80c–90c 买 DOWN 60c–80c 卖 DOWN 你会发现，他不是在等结算而是在吃中间那一段价格移动也就是说，真正赚的钱不是“猜最终结果”，而是市场在短时间里的再定价这类打法最可怕的地方就在这里：一天 65 笔，高频，高胜率，而且每一笔都在重复同一个逻辑不是靠某一笔暴击是把同一个 edge，不断放大 $54 做到 $350,000，你觉得这更像是“会写 bot 的人变多了”，还是 Polymarket 本身的短周期市场，还远没有被吃干净？

0x_Miko

74,888 次观看 • 4 个月前

一个清华学生，把 Anthropic 的 AI 用成了 Polymarket 上的提款机 $1,430 → $1,550,750 而且素材里给出的数据更夸张： 44,364 笔交易 100% 胜率单笔最大盈利 $23,600 这个账号叫 k9Q2m 按这段素材的说法，他不是靠运气，也不是靠猜而是把 6 套对冲基金常用公式同时塞进 bot 里，每个 tick 都跑一遍多数人还在判断这个 bot 直接算它跑的 6 个核心模块是： 1）LMSR Pricing Polymarket 的价格沿对数曲线变化 bot 会提前算出自己的进场会带来多大价格冲击比如市场给 BTC 5 分钟上涨 31¢，模型却判断这段曲线已经错价，于是先进去等修正 2）Kelly Criterion 每一笔都按最合适的仓位去下不会大到把账户打爆，也不会小到没意义 3）EV Gap Detection 它一直在扫一个东西：市场价格到底错了多少比如市场给 30¢，真实概率被它算到 55¢，那 EV 就直接转正，触发进场 4）KL-Divergence BTC 5 分钟和 15 分钟市场本来就有关联一旦两边漂开，它就当成套利信号当统计距离超过 0.2，就开始标记机会 5）Bayesian Updates 新区块确认成交量异动价格跳动这些新信息一进来，它就立刻更新概率先验是 54%，新数据进来后，后验可能直接跳到 71% 6）Stoikov Execution 不是看到机会就冲它会继续算一个更合适的执行价格只在风险调整后仍然成立的位置成交真正执行的时候，不是满足一个条件就下单。而是这 6 层一起过筛： LMSR 确认错价 EV gap 超过 5% Kelly 允许仓位 Bayesian posterior 同意 KL-divergence 发现相关漂移 Stoikov 放行执行价格只有这样，才会进场。= 也就是说，这已经不是普通意义上的“交易 bot”了更像是一套对冲基金框架，被搬进了 prediction market 素材最后那句其实点得很直白：数学是公开的 edge 也是真的真正的差别只在于：大多数人从来没把它真正搭出来这种把 6 个量化过滤器同时塞进 Claude，再去跑 Polymarket 的打法，你觉得是未来的标准配置，还是只适合极少数真能把系统搭起来的人？

一个清华学生，把 Anthropic 的 AI 用成了 Polymarket 上的提款机 $1,430 → $1,550,750 而且素材里给出的数据更夸张： 44,364 笔交易 100% 胜率单笔最大盈利 $23,600 这个账号叫 k9Q2m 按这段素材的说法，他不是靠运气，也不是靠猜而是把 6 套对冲基金常用公式同时塞进 bot 里，每个 tick 都跑一遍多数人还在判断这个 bot 直接算它跑的 6 个核心模块是： 1）LMSR Pricing Polymarket 的价格沿对数曲线变化 bot 会提前算出自己的进场会带来多大价格冲击比如市场给 BTC 5 分钟上涨 31¢，模型却判断这段曲线已经错价，于是先进去等修正 2）Kelly Criterion 每一笔都按最合适的仓位去下不会大到把账户打爆，也不会小到没意义 3）EV Gap Detection 它一直在扫一个东西：市场价格到底错了多少比如市场给 30¢，真实概率被它算到 55¢，那 EV 就直接转正，触发进场 4）KL-Divergence BTC 5 分钟和 15 分钟市场本来就有关联一旦两边漂开，它就当成套利信号当统计距离超过 0.2，就开始标记机会 5）Bayesian Updates 新区块确认成交量异动价格跳动这些新信息一进来，它就立刻更新概率先验是 54%，新数据进来后，后验可能直接跳到 71% 6）Stoikov Execution 不是看到机会就冲它会继续算一个更合适的执行价格只在风险调整后仍然成立的位置成交真正执行的时候，不是满足一个条件就下单。而是这 6 层一起过筛： LMSR 确认错价 EV gap 超过 5% Kelly 允许仓位 Bayesian posterior 同意 KL-divergence 发现相关漂移 Stoikov 放行执行价格只有这样，才会进场。= 也就是说，这已经不是普通意义上的“交易 bot”了更像是一套对冲基金框架，被搬进了 prediction market 素材最后那句其实点得很直白：数学是公开的 edge 也是真的真正的差别只在于：大多数人从来没把它真正搭出来这种把 6 个量化过滤器同时塞进 Claude，再去跑 Polymarket 的打法，你觉得是未来的标准配置，还是只适合极少数真能把系统搭起来的人？

0x_Miko

126,124 次观看 • 5 个月前

全自动科学论文工厂，它真的来了。你该看看这个新仓库。之前那个中国大学生搞了个MiroFish，做实时社会模拟；字节跳动那边出了OpenViking，把记忆结构化；还有Percepta，把数学计算直接嵌进大模型的权重里；吴恩达那边也推了个Context Hub，相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口：现在，AutoResearchClaw 刚在 GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。仓库上线几个小时，就拿了差不多 4k 星。给一个原始的想法进去，出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。它背后跑的是真正的代理系统： · 自己做实验：写代码、跑测试、读日志，崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉：走硬核四层验证，对接真实科学数据库，没有假引用 · 格式也挑不出毛病：图表自动生成，LaTeX 排版，直接对标 NeurIPS / ICML 的标准挺有意思的悖论是：这东西不会把 arXiv 搞死。仓库：当生成一篇论文的成本几乎为零，真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神，会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里，手动淘出真东西。愿安息吧，五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。把这几样东西拼在一起看： MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环，用真数学去验证假设，反复推敲，以远超人类的速度做出真正的突破。这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上，搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗？代理自己去研究、模拟、验证概率，用科学的方法更新判断，而不是靠猜。一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代，就这么来了。存好这套配置。如果想在 Polymarket 上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarket

全自动科学论文工厂，它真的来了。你该看看这个新仓库。之前那个中国大学生搞了个MiroFish，做实时社会模拟；字节跳动那边出了OpenViking，把记忆结构化；还有Percepta，把数学计算直接嵌进大模型的权重里；吴恩达那边也推了个Context Hub，相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口：现在，AutoResearchClaw 刚在 GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。仓库上线几个小时，就拿了差不多 4k 星。给一个原始的想法进去，出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。它背后跑的是真正的代理系统： · 自己做实验：写代码、跑测试、读日志，崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉：走硬核四层验证，对接真实科学数据库，没有假引用 · 格式也挑不出毛病：图表自动生成，LaTeX 排版，直接对标 NeurIPS / ICML 的标准挺有意思的悖论是：这东西不会把 arXiv 搞死。仓库：当生成一篇论文的成本几乎为零，真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神，会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里，手动淘出真东西。愿安息吧，五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。把这几样东西拼在一起看： MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环，用真数学去验证假设，反复推敲，以远超人类的速度做出真正的突破。这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上，搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗？代理自己去研究、模拟、验证概率，用科学的方法更新判断，而不是靠猜。一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代，就这么来了。存好这套配置。如果想在 Polymarket 上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarket

区块链行情研究

62,723 次观看 • 5 个月前

2017年我还在出租屋阳台抽烟的时候，比特币刚过1000美金手里攒了几个币，说实话也不懂多深的逻辑，就是一点点买上来的后来涨到3000，我卖了一部分，把家里的债清了那一刻不是爽，是有点后怕——第一次意识到，这东西真能改变生活但真正让我醒的，是2020年312那一波暴跌一天腰斩，满屏爆仓我提前几天把杠杆清掉了，反而在底下接了一点年底回头看，那一小点仓位翻了好几倍从那之后，我就不再折腾那些花里胡哨的东西了我做的事很简单：涨多了卖一点，跌狠了买一点听起来像废话，但大多数人就是做不到涨了舍不得卖，跌了不敢买，刚好反着来这些年我也总结出一套特别笨的打法，但很稳基本只碰比特币和以太坊，再加一个自己真的研究过的，其他的不看你一旦什么都看，心就乱了，操作一定变形钱一定分开，永远有一部分是不动的，有一部分是拿来做节奏的这样不管行情怎么走，你不会慌还有两个我一直死守的点：赚到一定比例，必须把本金拿出来连续亏了，就停手，不跟市场赌气你别小看这几条，很多人不是不会分析，是根本管不住自己我现在看盘也很简单，就看价格，其他一堆指标早关了越复杂，越容易把自己绕进去说到底，炒币不是比谁更聪明，是比谁更能守规矩你能做到买得少、拿得住、该走就走，已经赢大多数人了我这些年赚的钱，不是靠抓了多少机会，是因为没乱来如果你现在还在频繁操作、越做越乱，其实不是你不行，是没人把这个简单的东西讲透想明白的，自己慢慢做也可以想少走几年弯路的，来找程哥聊聊，我把这套最简单但最能活下来的逻辑，给你讲清楚@带单程哥 #币圈

2017年我还在出租屋阳台抽烟的时候，比特币刚过1000美金手里攒了几个币，说实话也不懂多深的逻辑，就是一点点买上来的后来涨到3000，我卖了一部分，把家里的债清了那一刻不是爽，是有点后怕——第一次意识到，这东西真能改变生活但真正让我醒的，是2020年312那一波暴跌一天腰斩，满屏爆仓我提前几天把杠杆清掉了，反而在底下接了一点年底回头看，那一小点仓位翻了好几倍从那之后，我就不再折腾那些花里胡哨的东西了我做的事很简单：涨多了卖一点，跌狠了买一点听起来像废话，但大多数人就是做不到涨了舍不得卖，跌了不敢买，刚好反着来这些年我也总结出一套特别笨的打法，但很稳基本只碰比特币和以太坊，再加一个自己真的研究过的，其他的不看你一旦什么都看，心就乱了，操作一定变形钱一定分开，永远有一部分是不动的，有一部分是拿来做节奏的这样不管行情怎么走，你不会慌还有两个我一直死守的点：赚到一定比例，必须把本金拿出来连续亏了，就停手，不跟市场赌气你别小看这几条，很多人不是不会分析，是根本管不住自己我现在看盘也很简单，就看价格，其他一堆指标早关了越复杂，越容易把自己绕进去说到底，炒币不是比谁更聪明，是比谁更能守规矩你能做到买得少、拿得住、该走就走，已经赢大多数人了我这些年赚的钱，不是靠抓了多少机会，是因为没乱来如果你现在还在频繁操作、越做越乱，其实不是你不行，是没人把这个简单的东西讲透想明白的，自己慢慢做也可以想少走几年弯路的，来找程哥聊聊，我把这套最简单但最能活下来的逻辑，给你讲清楚@带单程哥 #币圈

蓝狮链主

19,348 次观看 • 4 个月前