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Prediction Market Arbiter预测市场仲裁器

Cross-platform divergence scanner comparing Kalshi and Polymarket prices on identical events. Fuzzy title matching across 1000+ markets per run, configurable thresholds for volume, divergence percentage, and match quality. Detects arbitrage opportunities and market mispricings automatically. Zero cost — both APIs are free. Part of the OpenClaw Prediction Market Trading Stack — divergences feed into Market Morning Brief and pair with Kalshi Command Center for execution.

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.1.5
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Prediction Market Arbiter

预测市场套利扫描器 — 跨平台价差扫描器

概述

预测市场套利扫描器是一个系统化的预测市场价格比较引擎。它同时扫描Kalshi和Polymarket,识别在不同平台上定价相同或高度相似的事件,并向您提示潜在的套利机会或市场错误定价。

功能说明

核心功能: 比较同一事件在Kalshi和Polymarket上的YES价格。当同一市场在两个平台存在但价格出现显著差异时,向交易者提示潜在的低效市场。

示例:

  • - 市场:比特币在2026年12月前是否超过10万美元?
  • Kalshi价格:72美分(72%隐含概率)
  • Polymarket价格:58美分(58%隐含概率)
  • 价差:14个百分点 = 套利信号

套利扫描器自动检测这些低效市场,按成交量和匹配质量进行筛选,并按价差大小排序。

主要特性

  • - 模糊标题匹配 — 使用Jaccard相似度(词语重叠率)识别不同平台词汇体系中的同一事件
  • 可配置价差阈值 — 默认8%;可根据风险承受能力调整
  • 成交量过滤 — 合并Kalshi + Polymarket成交量;默认最低1000
  • 匹配置信度 — 仅匹配标题相似度>60%的市场(可配置)
  • 分页获取 — 获取前1000个Kalshi市场(5页×200)+ 前200个Polymarket市场(按成交量排序)
  • 缓存结果 — 将匹配结果保存为JSON,便于程序化访问和后续分析
  • 多平台支持 — 使用Kalshi API(需客户端认证)和Polymarket Gamma API(无需认证)

何时使用此技能

  • - 您在Kalshi和Polymarket之间进行交易,希望自动发现价格低效市场
  • 您在进行预测市场套利,需要实时价差提醒
  • 您想了解市场结构:哪个平台在某些事件类型上领先?
  • 您正在分析预测市场的微观结构和效率
  • 您需要一个定时运行的价差扫描器(每4小时、每日等)

环境要求

API密钥与凭证

  1. 1. Kalshi API密钥(免费,必需)
- 在 https://kalshi.com 注册 - 进入设置 → API - 生成API凭证(密钥ID + 私钥文件) - 费用:免费版,无限读取
  1. 2. Polymarket访问(免费,无需认证)
- Gamma API为公开接口:https://gamma-api.polymarket.com - 无需API密钥 - 无费用

Python及依赖

  • - Python 3.10或更高版本
  • 所需包:
bash pip install kalshi-python requests pyyaml

配置

创建或更新您的 config.yaml:

yaml
kalshi:
enabled: true
apikeyid: your-key-id-here
privatekeyfile: path/to/private.key

predictionmarketarbiter:
enabled: true
checkintervalminutes: 240 # 4小时(默认)
divergencethresholdpct: 8.0 # 最低价差百分比,触发提醒
fuzzymatchthreshold: 0.6 # Jaccard相似度阈值
min_volume: 1000 # 最低合并成交量
kalshimaxpages: 5 # 获取页数(最多5×200=1000)
polymarket_limit: 200 # 按成交量排序的前N个市场

阈值调整指南

参数默认值何时调整
divergencethresholdpct8.0%降低(5%)获取更多提醒;提高(15%)仅关注重大价差
fuzzymatchthreshold
0.6 | 提高到0.7+更严格(减少错误匹配);降低到0.5进行宽松匹配 | | min_volume | 1000 | 降低以发现流动性不足的机会;提高到5000+仅关注流动性强的配对 |

工作原理

第一阶段:获取市场

Kalshi: 分页获取活跃市场(status=open),最多获取5页,每页200个市场(最多1000个市场)。

  • - 提取:标题、代码、YES价格(美分)、成交量、未平仓合约

Polymarket: 从Gamma API获取按成交量排序的前200个市场。

  • - 提取:问题文本(标题)、YES价格(美分)、成交量

第二阶段:模糊标题匹配

对每个Kalshi市场,使用Jaccard相似度与所有Polymarket市场进行比较:

awords = set(kalshititle.lower().split())
bwords = set(polymarkettitle.lower().split())

移除常见停用词(the, a, will, in, on等)

a_words -= stopwords b_words -= stopwords

similarity = len(awords ∩ bwords) / len(awords ∪ bwords)

仅相似度>=阈值的配对进入比较阶段。

示例 — 成功匹配:

Kalshi: 美联储是否会在2026年6月前降息?
Polymarket: 美联储是否会在2026年6月前降息?

移除停用词后:
a_words = {federal, reserve, cut, rates, june, 2026}
b_words = {fed, cut, interest, rates, june, 2026}

交集:{cut, rates, june, 2026}
并集:{federal, reserve, fed, interest, cut, rates, june, 2026}
相似度:4/8 = 0.50

示例 — 不匹配(不同事件):

Kalshi: 比特币在2026年12月前是否超过10万美元?
Polymarket: 以太坊在2026年底前是否达到1万美元?

移除停用词后:
a_words = {bitcoin, exceed, 100000, december, 2026}
b_words = {ethereum, hit, 10000, end, 2026}

交集:{2026}
并集:{bitcoin, exceed, 100000, december, ethereum, hit, 10000, end, 2026}
相似度:1/9 = 0.11(不匹配 — 正确排除)

调整说明: 主题相似但词汇不同的市场(例如Bitcoin与BTC)在默认阈值下可能无法匹配。将fuzzymatchthreshold降低到0.4-0.5以扩大匹配范围,或使用激进配置方案。

第三阶段:按成交量过滤

合并成交量 = Kalshi成交量 + Polymarket成交量

  • - 如果合并成交量 < 最低成交量阈值,则丢弃该配对
  • 过滤掉流动性不足、无法进行套利的配对

第四阶段:计算价差

对每个匹配的配对:

delta = |kalshiprice - polymarketprice| (以美分计)
midpoint = (kalshiprice + polymarketprice) / 2
delta_pct = (delta / midpoint) × 100

如果delta_pct >= 阈值,则添加到提醒列表。

第五阶段:排序与提醒

按价差从大到小排序。返回前N个(提醒中默认5个)。

输出示例:

📊 跨平台价差(>=8%):
比特币在2026年底前是否超过10万美元?
Kalshi 72美分 vs PM 58美分(↓14%)
特朗普会赢得2028年大选吗?
Kalshi 68美分 vs PM 61美分(↑7%)[不匹配 - 低于阈值]

缓存结果

将所有匹配结果(前20个)写入JSON:

json
{
matches: [
{
kalshi_title: 比特币在2026年12月前是否超过10万美元?,
pm_title: 比特币在2026年底前超过10万?,
kalshi_price: 72,
pm_price: 58,
delta: 14,
delta_pct: 19.4,
match_score: 0.82
}
],
kalshi_count: 847,
pm_count: 198,
timestamp: 1709856000.123
}

价差解读

常见价差模式

1. Polymarket在热门事件上领先

  • - 近期新闻 → PM率先变动(散户交易者成交量更高)
  • 关注Kalshi在突发新闻中相对于PM定价偏低的情况

2. Kalshi在结构性事件上领先

  • - 可预测的政治周期、经济数据 → Kalshi通常领先
  • PM有时滞后

3. 流动性驱动的价差

  • - 如果一个平台流动性

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 prediction-market-arbiter-1776124112 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 prediction-market-arbiter-1776124112 技能

通过命令行安装

skillhub install prediction-market-arbiter-1776124112

下载

⬇ 下载 Prediction Market Arbiter v1.1.5(免费)

文件大小: 15.33 KB | 发布时间: 2026-4-15 13:59

v1.1.5 最新 2026-4-15 13:59
migrate to Kalshi SDK v3 — fix constructor crash

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