我构建了一个 C++ 终端，用于扫描 Polymarket 的自动化钱包。第一个被标记的账户每周赚取 152,000 美元。 账户88888。99% 的胜率。超过 11,000 笔交易。这个脚本在几分钟内就发现了它。 我花了三周时间编写一个扫描器，监控 Polymarket 上的钱包行为。入场模式。头寸大小。时间间隔。 → 钱包： 目标很简单，找到那些交易过于一致以至于不可能是人类的账户。 第一次结果返回的统计数据看起来像是数据库错误。99% 的盈利。数千次执行。利润曲线直线上升，没有一次有意义的下跌。 我差点把它当作坏数据来处理。然后我手动打开了这些头寸。 这个机器人在同一个 BTC 窗口上同时买入 UP 和 DOWN。每次都是。不是交替，而是同时。 听起来像是保证亏损，直到你查看定价。 在高波动期间，Polymarket 两边的定价都不准确。UP 的价格是 48 美分。DOWN 的价格是 46 美分。两者加起来是 94 美分，而其中一个必须支付一美元。 这个机器人同时买入两者。等待十五分钟。收集 1 美元。保留 6 美分。重复。 它不关心方向。不看图表。不对新闻做出反应。它在恐慌定价和数学确定性之间获取差价。 这个钱包曾经叫做 JaneStreetIndia，后来换成了某个通用名称。聪明的钱保持沉默。 我的扫描器不断发现更多这样的账户。不同的策略，但同样的执行模式，过于干净和快速，无法由人类操作。 我构建这个工具是希望了解最佳交易者的思维方式。 结果我发现他们根本不思考。他们在计算。

一个Python脚本从同样的价格差中反复提取了32.5万美元。 它每隔几秒钟就出现一次。这个机器人首先捕捉到它。 我在一个排行榜上发现了distinct-baguette。另一个加密机器人在15分钟的窗口中磨练。差点就关掉了标签。 然后我看到了胜率。80%。对于一个盈利的机器人来说，这个胜率太低了。实在是太低了。有什么不对劲。 结果我发现我看错了。 → 账户： 这个机器人并不预测任何事情。不关心BTC是涨是跌。不看图表。不把握入场时机。它只关注一件事：价格不相符。 听起来很奇怪，直到你看到这个技巧。 Polymarket的15分钟窗口有两个方面。YES和NO。其中一个总是支付1美元。所以YES + NO应该总是等于1美元。这只是数学。 但是当市场快速波动时，价格会滑动。YES为48美分。NO为49美分。总计：97美分。 机器人看到了这一点。买入两个方面。等待。市场关闭。一方支付1美元。花费97美分。保留3美分的差额。谁赢都无所谓。 这个脚本每隔几秒钟检查一次Polymarket。BTC。SOL。XRP。任何有交易量的东西。当价格总和滑落到99美分以下时，它就会触发。 每笔交易赚3美分。重复几万次。这就是你如何达到32.5万美元的。 80%的胜率终于有了意义。他并不是在试图挑选赢家。他是在赌注解决之前锁定利润。 其他人都在赌结果。 这个机器人赌的是破碎的数学。

一个Python机器人通过找到同样的漏洞赚了32.3万美元。 70%的胜率看起来像是失败。结果发现这就是整个策略。 我在一个排行榜上发现了distinct-baguette，差点就关掉了标签页。另一个加密机器人在15分钟的时间窗口内进行交易。没有什么是我没见过的。 然后我注意到了胜率，停下来了。一个钱包的胜率是70%，而它能打印出六位数的收益。这实在太低了。大多数盈利的机器人胜率在85%以上。某些事情不对劲。 我花了一段时间才意识到我看错了。 → 账户： 这个机器人并不预测任何事情。它不在乎BTC是涨是跌。它只关注一个事情：价格是否违反基本数学。 Polymarket的15分钟窗口有两个方面。YES和NO。其中一个总是支付1美元。所以YES + NO应该总是等于1美元。 但当市场快速波动时，价格会滑动。YES是48美分。NO是49美分。总计：97美分。 机器人看到这个差距，立即买入两个方面。等待结果。一个结果支付1美元。成本是97美分。在任何人知道谁赢之前，锁定了3美分。 这个脚本每几秒扫描一次Polymarket，关注BTC、SOL、XRP以及任何有交易量的东西。只要综合价格跌破99美分，它就会启动。 每笔交易3美分听起来没什么。运行几万次后，你突然就看到了31.6万美元。 70%的胜率终于明白了。他并不是在挑选赢家。他是在收割价格错误。有些交易的价差太小。没关系。优势在于重复。 其他所有人在Polymarket上都在押注结果。 这个机器人则在押注订单簿忘记如何计算。