在 Polymarket 上與人類對賭的 OpenClaw，目前每月營收已達數萬美元

有人說OpenClaw這隻龍蝦是玩具，也有人想把它變成賺錢的機器。將龍蝦派到Polymarket上，成為許多人開始嘗試的新玩法。

在小紅書，有人開價1000元，尋找協助部署OpenClaw的人。主要用途之一，就是利用OpenClaw進行Polymarket上的量化交易，而這並非一時興起。

2024年2月13日，OpenClaw官方博文提到，一個由OpenClaw驅動的機器人證明了自主智能體在預測市場展現的強大潛力——單週狂攬11.5萬美元的利潤。

2024年1月底，Polymarket也發布了一則有趣貼文：Agent們正於Polymarket進行交易，試圖補貼自身token成本。

這似乎難以置信。有些龍蝦不斷吞噬主人的錢包，而有些龍蝦不僅能養活自己，甚至還能養主人。

機器人在Polymarket淘金

當人類交易員還在被恐懼與貪婪左右時，一個名為“0x8dxd”的機器人帳戶，悄悄在Polymarket完成兩萬多筆交易，總獲利超過170萬美元。

先介紹一下Polymarket，一個萬物皆可交易的平台。

它是全球最大的去中心化預測市場平台，讓用戶針對未來可驗證的事件交易Yes或No合約。合約價格在0至1美元間波動，並直接對應市場共識的概率。用戶可藉由預測的精確度換取回報。

舉例來說：

在2024年至2025年間，全球粉絲和投資者都在關注Taylor Swift與橄欖球明星Travis Kelce的戀情。Polymarket順勢推出一項預測交易：「兩人是否會在2025年底前宣布訂婚？」當市場普遍看好「NO」時，有人大量買入「Yes」，最終大賺一筆。

換言之，如果你對某事件有更精準的洞察，就有機會在Polymarket賺錢。不過對0x8dxd這類機器人來說，預測能力並非重點。它們賺錢的方式，是依靠一套抓bug的運作機制及極速反應。

總結來看，機器人主要依賴幾個核心招式：

首先是數學平價套利。這利用了預測市場的漏洞。在Polymarket的二元期權交易中，無論結果是「Yes」或「No」，最終獲勝方的合約結算價必為1美元。當市場情緒波動或流動性驟變，市場兩側（Yes與No）的總成本可能低於1美元。此時機器人會迅速同時買入多空兩側股份，實現無風險套利。

其次是專注極短期的加密貨幣波動市場。BTC、ETH等5分鐘與15分鐘短期預測市場波動劇烈，尤其在交易所爆發強制平倉潮等極端行情時，容易出現價格錯位，為機器人高頻介入提供絕佳溫床。

第三是充當數位做市商，透過高頻雙向掛單賺取價差。例如，某結果的公允價格在80美分波動時，機器人會以80美分買入，並迅速以81或82美分賣出。單筆利潤雖小，但積少成多，收益亦相當可觀。

整體而言，機器人憑藉極高速度優勢與嚴謹機器紀律，對Polymarket進行無情收割。這正映襯人類作為碳基生物反應不快、理性不足且需睡眠的劣勢。而OpenClaw的出現，大幅降低部署自動交易機器人的門檻，推動硅基勢力進一步擴張。

相較傳統Python機器人，交易者無需深入編程，即可配置OpenClaw交易Agent，實現自動化交易。OpenClaw本身的能力，也讓其適合各類交易場景。龍蝦們能持續監控市場價格和交易量，既保障交易者不會錯失機會，也能及時警示風險。

事實上，許多人已將前述0x8dxd與OpenClaw聯繫起來。雖無直接證據證明它基於OpenClaw構建，但它剛好自OpenClaw誕生後開始活躍。而且，當0x8dxd將Polymarket變成提款機的事蹟傳開，OpenClaw社群掀起製作Polymarket-trading等Skills的熱潮。

在近期Polymarket預測市場上，OpenClaw成為自動化交易討論的高頻詞。不過，僅依靠通用策略執行交易，顯然並不可靠。

這樣也能賺錢？

一個簡單結論是：一旦穩定套利的公式公開，便會失效。如果大家都用同樣的套路，這套路本身就無法成立。因此，面對任何分享這類經驗的教學，最好保持謹慎。

事實上，Polymarket已經調整規則以打擊機器人套利行為。例如導入交易手續費、增加摩擦成本，以及改變訂單執行的底層延遲機制，限制專門利用時間差漏洞進行搶跑的自動化交易。

這也迫使交易者發掘AI更大的潛力，尋找更隱密的機會。有心的交易者將通用策略與特殊場景結合，挖掘出一些意想不到的玩法，例如交易天氣。

預測天氣是目前Polymarket流傳最廣的案例之一，有些機器人專門交易天氣數據。

一個名為“automatedAItradingbot”的帳戶於2025年1月進駐Polymarket。它熱衷於圍繞天氣預測下注，獲利超過7萬美元。還有人發現，一個僅交易倫敦天氣市場的機器人，在不到一年內把1000美元變成2.4萬美元。

核心邏輯是，預測市場對突發天氣變化的反應常常滯後。理論上，如果你有一個敏銳可靠的AI Agent，例如給OpenClaw裝上天氣插件，就能在官方氣象預報更新後，對未及時調整賠率的盤口下注。

但這還不足以稱為AI。隨著大模型的發展，機器人不應僅識別天氣預報這類明顯訊號，而應至少在某個智能維度上，做出人類無法做到的事。

事實上，AI確實在預測市場展現更具吸引力的能力。

一篇關於“LiveTradeBench”的論文進行基於真實世界即時數據的「模擬交易」。在Polymarket「2025俄烏停火」盤面上，大模型憑藉推理與預測，有機會大賺一筆。

案例如下：

2023年10月，澤連斯基訪問白宮並提出「無人機換戰斧飛彈」的提案，Grok-3進行「基於信念的推理（belief-based reasoning）」，將內部停火機率由0.15提升至0.22，同時注意到「YES」合約價格大幅跳升至0.18。這形成交叉驗證，因此Grok-3判定該合約存在被低估的套利空間，確立做多並持有的策略。最終該合約市場價格穩步上漲，讓它有機會獲利。

但Grok還不是表現最佳者。

上述論文測試了21個主流大語言模型在金融市場的表現，涵蓋美國股市與Polymarket預測市場。其中Claude-Sonnet-3.7在Polymarket表現最突出。在50個交易日觀測中，累計回報率達20.54%，最大回撤為10.65%，大幅領先市場平均水準。

在「撿錢」故事背後

這些實驗比機器人套利的財富故事更值得關注，它們至少揭示一種新可能。如果說0x8dxd們靠速度與搶跑，那大模型的出現則把推理本身變成武器。

未來自動交易機器人的分工很可能是：大模型負責判斷，將零散資訊壓縮成機率結論；OpenClaw這類工具負責執行，把結論轉化為實際下單與倉位管理。過去只有量化基金才能運作的模式，如今個人開發者也能搭建。

這代表預測市場的競爭維度正在變化。

傳統預測市場，人類靠經驗與直覺。高頻套利時代，機器靠速度與紀律。現在推理能力被程式化，真正的門檻變成誰能更精確地將複雜資訊轉化為機率。

因此又有人幻想：如果擁有一隻足夠聰明可靠的龍蝦，就能將Polymarket變成印鈔機。

可惜，理論與實踐之間仍有距離。Prophet Arena是一個評估AI預測能力的平台，其研究揭示不可忽視的風險。

首先，大模型的預測能力並不穩定。頂尖模型在開放域預測上可接近甚至超越市場共識，但「猜得準」與「賺得到」是兩回事。預測精度提升，不會自動轉化為持續超額收益。

其次，時間窗口是現實挑戰。事件越接近結果，突發資訊衝擊越密集，模型在此階段常偏保守，機率調整較慢，而人類市場反應速度更快。

再者，大模型容易被噪音帶偏。情緒化新聞、社群媒體異動都可能讓模型機率判斷劇烈擺動。反觀有經驗的人類交易者反而更具錨定感，不易被短期噪音影響。

此外，OpenClaw類框架通常須導入私鑰與交易權限，各種安全問題亦可能悄然掏空帳戶。

所以，與其期待AI+OpenClaw對預測市場形成降維打擊，不如關注它帶來的深層影響。當AI驅動的Agent愈來愈多，價格變動對資訊的反應愈來愈快，反而可能消除自動套利的幻想。

一旦機器人或龍蝦泛濫，套利窗口只會愈來愈窄。屆時能否持續獲利，不取決於你是否擁有更聰明的龍蝦，而取決於你是否了解自己承擔甚麼風險。

AI能替人類下注賭局，但承擔後果的，仍是人類自己。

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