介绍
# Polymarket Correlation Analyzer
通过检测预测市场之间的错误定价相关性来寻找套利机会。
## 它的作用
分析成对的 Polymarket 市场，找出当一个市场的价格暗示了与另一个市场不同的情况时。
**示例：** - 市场 A：“美联储会降息吗？” = 60% - 市场 B：“标普 500 会上涨吗？” = 35% - 历史：降息 → 70% 的上涨概率 - **信号：** 市场 B 可能被低估
## 快速开始
```bash cd src/ python3 analyzer.py <market_a_slug> <market_b_slug> ```
**示例：** ```bash python3 analyzer.py russia-ukraine-ceasefire-before-gta-vi-554 will-china-invades-taiwan-before-gta-vi-716 ```
## 输出
```json { "market_a": { "question": "Russia-Ukraine Ceasefire before GTA VI?", "yes_price": 0.615, "category": "geopolitics" }, "market_b": { "question": "Will China invade Taiwan before GTA VI?", "yes_price": 0.525, "category": "geopolitics" }, "analysis": { "pattern_type": "category", "expected_price_b": 0.5575, "actual_price_b": 0.525, "mispricing": 0.0325, "confidence": "low" }, "signal": { "action": "HOLD", "reason": "Mispricing (3.2%) below threshold" } } ```
## 信号类型
| 信号 | 含义 | |--------|---------| | `HOLD` | 未检测到显著错误定价 | | `BUY_YES_B` | 市场 B 被低估，买入 YES | | `BUY_NO_B` | 市场 B 被高估，买入 NO | | `BUY_YES_A` | 市场 A 被低估，买入 YES | | `BUY_NO_A` | 市场 A 被高估，买入 NO |
## 置信度水平
- **high** — 发现特定的历史模式（阈值：5%） - **medium** — 中等程度模式匹配（阈值：8%） - **low** — 仅类别相关性（阈值：12%）
## 文件
``` src/ ├── analyzer.py # Main correlation analyzer ├── polymarket.py # Polymarket API client └── patterns.py # Known correlation patterns ```
## 添加模式
编辑 `src/patterns.py` 以添加新的相关性模式：
```python { "trigger_keywords": ["fed", "rate cut"], "outcome_keywords": ["s&p", "rally"], "conditional_prob": 0.70, # P(rally | rate cut) "inverse_prob": 0.25, # P(rally | no rate cut) "confidence": "high", "reasoning": "Historical: Fed cuts boost equities 70% of time" } ```
## 局限性
- 类别级相关性是粗略估计 - 特定模式需要人工策划 - 未考虑市场流动性/滑点 - 非财务建议——请自行研究
## API 访问（实时！）
启用 x402 的 API 端点，支持按查询付费。
``` GET https://api.nshrt.com/api/v1/correlation?a=<slug>&b=<slug> ```
**价格：** Base L2 上 $0.05 USDC
**流程：** 1. 发起请求 → 收到 402 Payment Required 2. 向响应中的钱包付款 3. 使用 `X-Payment: <tx_hash>` 头重试 4. 获取分析结果
**仪表板：** https://api.nshrt.com/dashboard
## 作者
Gibson ([MoltBook 上的 @GibsonXO](https://moltbook.com/u/GibsonXO))
为代理经济构建。 🦞