金瓶梅2今年年初，一条关于有人在 Polymarket 一夜大赚一套房的消息在社区里广泛流传。带着好奇去搜具体的交易框架，发现全是标题党，一行代码都没有。没办法，只能自己动手。

　　刚开始其实挺没头绪的。Polymarket 是目前规模最大的去中心化预测市场平台，挂牌标的超过 6 万个，涵盖政治、体育、宏观经济等几乎所有可预测事件。每个标的本质上是一份二元期权合约——结果发生，价格收敛至 1；不发生，归零。要说什么最赚钱，当然是内幕消息了。但普通人不知道老马下周发几条推文，不知道美联储下次会不会降息，也没有时间和精力盯盘、分析行情、做决策。

　　于是就想，能不能换个角度：不追信息，追资金。掌握信息优势的人会提前布局，买入动作必然会在价格和成交量上留下痕迹。即便不知道「内幕」，也可以通过观察资金行为来推断是否有人在悄悄建仓。顺着这个思路，搭了一套多角色智能分析交易系统，把 K 线找信号、舆情做验证、AI 做判断、自动下单风控这几件事串成一条完整的流水线。

　　整套系统运行在发明者工作流上，分为主线和副线两条并行调度路径，两者完全解耦，互不阻塞。

　　主线负责「找机会、开仓」，每轮执行包含四个串行阶段：初步筛选 → K 线异常检测 → 新闻搜索 → AI 多角色分析，最终输出买入信号并进入订单执行。副线只管「存量持仓」，以 30 秒为周期持续运行，无论主线当前是否有在途任务，副线都不会停。

　　6 万个标的不可能逐一分析，所以第一道关卡是纯规则筛选，目的只有一个：快速剔除明显不值得看的品种，把后续的计算资源留给真正有价值的标的。

　　筛选条件包括：流动性下限（过低意味着买卖困难）、24 小时成交量下限（基本无人交易的标的缺乏参考价值）、买卖价差上限（价差过大意味着滑点成本高）、竞争度上限，以及价格区间——只关注市场隐含概率在 5%～50% 之间的标的。太高的已经充分定价、上涨空间有限；太低的可信度存疑，更接近而非套利机会。

　　通过筛选后，同一事件通常有 Yes 和 No 两个方向同时挂牌，策略只保留价格更低的那个，因为低价端的赔率弹性更大、潜在回报更高。

　　所有筛选阈值都通过$vars变量暴露为外部参数，可以根据自己的风险偏好和资金体量自由调整，不需要改代码。

　　粗筛完成后，对每个通过的标的拉取 60 分钟级别的最近 240 根 K 线，运行五类异常检测。这是策略的核心信号层，也是整个系统和「直接把事件丢给 AI 分析」最本质的区别——我们不猜事件结果，我们找资金行为。

　　：过去 120 根 K 线%，但单根最大涨幅低于 1.5%。这个特征描述的是资金刻意压住节奏、避免引起注意的建仓姿态。

　　成交量线 根的成交量序列做线性回归，斜率为正且 R² 大于 0.5，说明成交量在持续、稳定地放大，而非随机脉冲。R² 是关键，它过滤掉了那种「单根暴量、其余沉寂」的噪音情况。

　　回调收窄：统计历史高点之后每次回调的最大深度，若近期平均回调低于早期的 60%，说明抛压在减少、筹码趋于稳定，有人在承接。每次回调期间持续追踪最低价，以完整回调幅度作为计算依据。

　　横盘突破：MA60 和 MA120 偏差小于 2%（横盘状态），而当前价格已超过 MA60 的 3%，判断为突破前期压力位。

　　成交量突增：近 5 根均量超过过去 60 根基准量的 2.5 倍，判断为资金加速入场。

　　K 线信号是「有资金在动」的证据，但资金为什么动、动得是否有依据，需要信息面来验证。这一步就是给每个 K 线异常标的搜新闻，看有没有对应的事件支撑。

　　这里使用 Brave Search API，每月提供 2000 次免费额度，对于每 10 分钟一轮的主线节奏基本够用。搜索关键词从 symbol 里提取，去掉方向后缀和分隔符后还原成可读的事件描述词。

　　数据备好后进入 AI 分析节点，模型根据自己的需要进行选择。提示词里定义了四个独立角色，这是整个系统最核心的设计决策，值得单独说清楚。

　　如果让一个 AI 同时看 K 线和新闻，它很容易在两者之间相互印证，得出一个表面合理但实际缺乏独立验证的结论——用资金信号给新闻背书，又用新闻给资金信号背书，最后输出一个「我觉得可以买」的自我强化结果。角色隔离强制了信息源的独立性：每个角色只看自己那份数据，只输出自己维度的结论，最后的决策角色只看结论、不看过程。

　　角色三：价格评估分析师，综合前两个角色结论，估算事件真实概率区间，对比当前市场价，给出低估/合理/高估的评价。这个角色内置了到期日权重规则：距今超过 7 天正常估算；3 天以内且市价高于 0.15 时，强制收窄概率区间、禁止输出「严重低估」。理由很直接——临近到期，市场参与者掌握的实时信息比 AI 的训练数据更完整，此时 AI 的判断应该向市场价格让步。

　　角色四：最终决策分析师，按决策矩阵汇总前三个角色结论，输出最终动作。矩阵的逻辑是：资金信号是前提，新闻是验证，两者共同决定置信度；但无论置信度多高，只要价格评估达不到「低估」，一律不操作。

　　副线 秒执行一次，逻辑分两步：先处理到期赎回，再对活跃持仓做移动止损检查。

　　Polymarket 有一个特殊机制——合约到期后资金不会自动回到账户，需要主动调用 redeem。策略在每轮副线开头统一扫一遍可赎回持仓，批量释放资金，避免资金长期锁定。

　　移动止损的核心是双轨止损线设计：移动止损线（历史最高 bid 价 - 固定跌幅 LOSS_AMOUNT）和绝对兜底线%），实际止损价取两者的较大值。

　　这个问题前面在分析模块里提到过一部分，但值得再说清楚一点。单一 Prompt 的问题不仅是「自我说服」，还有一个更隐蔽的风险：当 AI 同时处理 K 线数据和新闻文本，它倾向于用后者解释前者，把 K 线异常「合理化」为新闻的必然反映，而不是把两者作为独立信号分别评估。角色隔离的本质是强制引入两条独立信息链，最终汇总时如果两条链都指向同一方向，可信度才是真实的。

　　分散持仓在传统金融里有成熟的理论支撑，但在预测市场里逻辑不完全适用。预测市场标的的结果是二元的，归零风险是真实存在的。如果同时持有三个中等置信度标的，其中两个归零一个涨，整体未必能回本。当前策略的选择是：宁可在准确性上集中押注，也不用数量来稀释质量参差不齐的信号。这个取舍不一定是最优的，但逻辑上是自洽的。

　　到期日权重规则为什么要做成硬性约束？临近到期时，市场价格反映的是参与者的实时预期，而这些参与者里有很大比例掌握着比 AI 训练数据更新鲜的信息。如果此时 AI 仍然输出「价格严重低估、应该买入」，很可能是它的信息本身就已经过时。把这个规则做成约束而不是建议，是因为靠 AI 自己识别「我的信息已经不够新了」是不现实的，需要外部强制介入。

　　实盘观察从实际运行记录来看，策略的漏斗比例相当陡峭。某次运行 141 个初步筛选通过的标的，K 线 个资金信号、新闻支撑、价格评估三项同时满足而触发下单，其余两个分别因为价格评估「合理」和综合评分不足被跳过。这说明策略整体偏保守，宁可空仓也不降标。在行情平稳、舆情无明显事件的窗口期，系统可能整天不产生任何买入信号。这是设计取向，不是 bug。也遇到过 K 线异常但随后被证明是假突破的情况，资金短暂进场又撤出，移动止损介入出场。新闻分析同样存在噪音，相关事件的报道本身可能就是滞后的或有偏差的，单靠 AI 无法完全识别。

　　仪表板实时展示账户权益、持仓状态（当前 Bid/Ask、最高价、回撤距止损线距离、止损模式）和 AI 决策详情，便于人工复核。

　　预测市场标的具有二元结果特性，持仓存在归零风险。K 线异常信号和 AI 分析结论均不构成投资建议，历史信号表现不代表未来收益。策略未经长周期实盘验证，参数设置对结果影响显著。在使用本策略进行实盘交易前，请充分理解 Polymarket 平台规则、合约到期机制及流动性风险，并自行评估本金损失的承受能力。

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