预测市场为何击败华尔街分析师及实操策略
文章分析了预测市场（如 Polymarket）相比华尔街分析师的结构性优势，即资金激励、信息聚合和实时更新。数据显示，虽然市场整体预测准确，但绝大多数个人交易者处于亏损状态，只有极少数人获利。文章介绍了利用 Parity 等链上数据分析工具追踪聪明钱、识别错误定价的实战方法，并总结了预测、速度、流动性提供等五种盈利策略。
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Polymarket 避雷指南：数据分析与盈利策略
本文基于大量链上交易数据和学术研究，深度剖析了预测市场平台 Polymarket 的盈利真相。文章指出绝大多数散户处于亏损状态，并详细揭示了买低价长单、做市、AI 自动交易、跟单等七大常见陷阱。同时分析了顶级盈利者的操作逻辑与执行优势，最后提出了可行的交易路径与心态红线，旨在为投资者提供一份客观理性的市场避雷手册。
一个人用 AI 做 Polymarket 量化的完整踩坑记录
作者 Leo 记录了作为独立开发者利用 AI 在 Polymarket 进行量化交易的真实经历。文章通过 15 个策略（H 系列）的实战复盘，详细展示了 85% 的策略失败率，并深入剖析了包括回测偏差、部署事故、数据造假、做市困境及策略停止在内的 5 个具体深坑，总结了量化交易本质是证伪假设而非单纯盈利的元认知。
从直播绝食到苹果发布会的那个词：我在预测市场里赚到的钱
作者复盘了在 Polymarket 预测市场上的多笔盈利交易，包括英国博主 Lord Miles 直播绝食案（判断其不会真冒生命风险完成40天水禁食）、Tesla Robotaxi 市场（利用德州法规误读造成的30个点错误定价）、苹果发布会是否提及AI（基于发布会文本分析发现苹果回避通用术语）、Trump 访华酒店推断、JD Vance 提名市场以及赵长鹏特赦案等。作者强调其优势来自大模型辅助分析、规则条款细读、开源情报交叉验证与凯利公式的仓位管理，而非内幕消息或预知未来。
Mojo 内测指南 · 十三句话，从斐波那契到猫娘播报
作者介绍了 AI 产品 Mojo 的内测体验，通过 13 个真实用例展示其能力：用自然语言绘制加密货币技术分析图表、标注交易事件、生成订单流与资金流综合图、计算资金费率相关性、执行链上大额转账监控、生成每日晨报看板，以及跨市场配对交易（如 SK 海力士韩股与美股 ADR 套利）、agent 组合管理、预测市场赔率套利分析等。最后以'每日报价猫娘播报'的趣味用例收尾，展现 Mojo '言出法随'的自然语言投资工具特性。
零经验开始创办一家量化交易公司（译文）
本文翻译自 Jae Chung 的文章，讲述其零经验创办加密量化交易公司 Manifold 的历程。作者从 TypeScript 原型起步，发现 CEX-DEX 套利机会，避开 Jump、Tower 等巨头在中心化交易所的优势领域，专注于 DeFi 市场。通过重写系统、扩展多链多 DEX、gas 优化（如 bit packing）、以及基于 Aave 借贷的 Hydra v2 链上再平衡系统等迭代，策略曾实现年化超 100% 收益和单日六位数利润。文章还探讨了 MEV 竞价、资本效率与 alpha 衰减等主题。
三个一直在赚钱的地址，他们的成交是亏的
作者将排行榜上三个30天收益为正的链上地址的成交逐笔重算，扣除吃单手续费后发现三人成交层均为负（−1,634、−627、−976）。其中一人收益来源是4,484美元返佣入账，成交只是获取返佣的成本。文章指出跟单的错误在于抄的是可见的行为，而赚钱的是不可见的结构（账户等级、规模、返佣资格），并给出跟单前三行自查清单：曲线是否扣费、成交层是否为正、收益来源是否可复制。
Robinhood套利全景：谁在赚钱、怎么赚钱
本文深度剖析了Robinhood链上套利机制的真实盈利情况。通过对大量链上数据与候选地址的审计，将套利拆解为首笔价差、条件执行、确认后尾气和覆盖空白四种模式。数据表明，首笔价差利润最丰厚但门槛极高，条件执行需持续更新路线，而尾气与覆盖空白收益有限。文章强调，扣除空跑、Gas等隐性成本后的真实利润远低于账面毛利。
Polymarket 的「NO回收套利」机制与自动化实现
本文基于最新研究论文，解析了Polymarket预测市场中利用NegRisk Adapter进行无风险套利的「NO回收」策略。作者指出，通过低价收集NO资产并重新组合转换，可实现高资金周转率的做市套利。随着AI编程工具的普及，普通人也能利用Codex或Claude Code开发专属的只读库存优化器，降低策略开发门槛。尽管当前套利利润正在被市场压缩，但这种将AI辅助编程应用于量化交易的方式极具启发性。
Polymarket 套利交易的核心数学原理与算法框架
本文深入探讨了量化交易者在 Polymarket 获取无风险收益的核心数学原理与系统架构。文章指出，专业套利并非简单的算术计算，而是依托边际多面体、整数规划、布雷格曼投影（Bregman Projection）和 Frank-Wolfe 算法等高阶数学模型来处理海量市场约束。通过将指数级搜索空间转化为可毫秒级求解的优化问题，并利用布雷格曼散度计算最佳交易方向与最大化理论利润。此外，文章还详细解析了 Barrier Frank-Wolfe 算法在克服梯度发散、加速计算收敛并提升定价精度方面的关键应用。
揭秘 Polymarket 百万美元收益机器人的 28 个底层工具
本文深度解析了一个在 Polymarket 上获利超过 100 万美元的自动交易机器人“Coinman2”的技术栈。文章详细介绍了利用 Claude (Anthropic) 等 AI 模型进行交易逻辑推理，并通过六个层级（大脑、编排、数据等）的 28 个工具构建完整系统的过程。核心策略在于捕捉 Polymarket 与 Binance 之间的价格滞后（套利机会），通过高频交易和严格的风控（如凯利公式）获利。
基于 Hermes 和 Polymarket 构建自学习 BTC 交易代理指南
文章详细介绍了如何利用开源框架 Hermes 和 Polymarket 市场的低效性，构建一个能自我进化的 BTC 上涨/下跌交易代理。内容涵盖了 Polymarket 的盈利模式、Hermes Agent 的核心优势（知识层、执行层、输出层）、以及如何使用 Atomic 工具一键部署 Hermes 环境。此外，文章还列举了多个成功的交易机器人案例，并提供了 GitHub 上现成的交易逻辑库供参考。
基于 Claude Code 的 Polymarket 高频交易机器人实战指南
本文详细介绍了作者如何利用 Claude Code 辅助开发，构建了一个针对 Polymarket 5 分钟 BTC 市场的自动交易机器人。作者通过分析 Chainlink 预言机延迟与交易所价格分歧，结合订单簿失衡检测（Order Book Imbalance），设计了一套高胜率的信号融合策略。文章涵盖了从数据抓取、逻辑实现、限价单执行到提前止盈的完整代码与交易逻辑，展示了如何通过低成本工具实现月入过万美元的量化交易。