還沒有帳號？點擊這裡註冊 Polymarket 並完成入金，才能用錢包私鑰為訂單籤名、實際成交。
法律合規提醒：在使用 Polymarket 服務或 API 前，請確認您所在地區的法律規定。Polymarket 目前不支援比利時、法國、新加坡、泰國、中國大陸等地區，政策可能隨時變化。
什麼是流動性獎勵？
流動性獎勵（Liquidity Mining）是 Polymarket 向在訂單簿上掛單的做市商提供的激勵計劃。通過在市場上提供流動性，你可以獲得額外的收益。被動收入
通過掛單賺取獎勵
價差收益
買賣價差利潤
流動性激勵
Polymarket 額外獎勵
降低風險
雙邊掛單對衝風險
如何獲得流動性獎勵
基本流程
1
1. 存入資金
在 Polymarket 帳戶存入 USDC
2
2. 選擇市場
選擇流動性需求大的市場
3
3. 掛限價單
在買賣兩邊掛限價單提供流動性
4
4. 保持活躍
訂單需要持續掛在訂單簿上
5
5. 獲得獎勵
根據提供的流動性獲得獎勵
獎勵計算方式
流動性獎勵通常基於以下因素：| 因素 | 權重 | 說明 |
|---|---|---|
| 訂單簿深度 | 高 | 提供的流動性數量 |
| 價格質量 | 高 | 訂單距離中間價的遠近 |
| 持續時間 | 中 | 訂單保持活躍的時間 |
| 市場優先級 | 中 | 某些市場有額外獎勵 |
| 競爭程度 | 低 | 市場上的其他做市商數量 |
獎勵公式（簡化版）
Copy
每日獎勵 = (你的流動性 / 總流動性) × 市場獎勵池 × 時間權重 × 價格權重
做市策略
1. 簡單雙邊掛單
最基礎的策略，在中間價上下掛單：Copy
from py_clob_client.client import ClobClient
from py_clob_client.clob_types import OrderArgs, OrderType
from py_clob_client.order_builder.constants import BUY, SELL
def simple_market_making(client, token_id, spread=0.02):
"""
簡單的雙邊掛單策略
Args:
client: CLOB 客戶端
token_id: 代幣 ID
spread: 買賣價差（默認 2%）
"""
# 獲取當前中間價
midpoint = float(client.get_midpoint(token_id))
# 計算買賣價格
buy_price = round(midpoint - spread / 2, 2)
sell_price = round(midpoint + spread / 2, 2)
# 下買單
buy_order = OrderArgs(
price=buy_price,
size=100.0, # 100 USDC
side=BUY,
token_id=token_id
)
signed_buy = client.create_order(buy_order)
client.post_order(signed_buy, OrderType.GTC)
print(f"買單: {buy_price} × 100")
# 下賣單
sell_order = OrderArgs(
price=sell_price,
size=100.0,
side=SELL,
token_id=token_id
)
signed_sell = client.create_order(sell_order)
client.post_order(signed_sell, OrderType.GTC)
print(f"賣單: {sell_price} × 100")
# 使用示例
# simple_market_making(client, "YOUR_TOKEN_ID", spread=0.04)
2. 多層訂單簿
在多個價格層級提供流動性：Copy
def layered_market_making(client, token_id, num_layers=3, spread=0.02, size=50):
"""
多層訂單簿策略
Args:
num_layers: 價格層數
spread: 每層的價差
size: 每層的訂單大小
"""
midpoint = float(client.get_midpoint(token_id))
for i in range(num_layers):
# 計算每層的價格
layer_spread = spread * (i + 1)
buy_price = round(midpoint - layer_spread / 2, 2)
sell_price = round(midpoint + layer_spread / 2, 2)
# 每層訂單大小遞減
layer_size = size * (1 - i * 0.2)
# 下買單
buy_order = OrderArgs(
price=buy_price,
size=layer_size,
side=BUY,
token_id=token_id
)
signed_buy = client.create_order(buy_order)
client.post_order(signed_buy, OrderType.GTC)
print(f"第{i+1}層買單: {buy_price} × {layer_size}")
# 下賣單
sell_order = OrderArgs(
price=sell_price,
size=layer_size,
side=SELL,
token_id=token_id
)
signed_sell = client.create_order(sell_order)
client.post_order(signed_sell, OrderType.GTC)
print(f"第{i+1}層賣單: {sell_price} × {layer_size}")
# 使用示例
# layered_market_making(client, "YOUR_TOKEN_ID", num_layers=5)
3. 動態調整策略
根據市場波動自動調整：Copy
import time
def dynamic_market_making(client, token_id, target_spread=0.03):
"""
動態調整的做市策略
"""
while True:
try:
# 取消現有訂單
client.cancel_market_orders(token_id)
# 獲取訂單簿
book = client.get_order_book(token_id)
if not book['bids'] or not book['asks']:
print("訂單簿為空，跳過")
time.sleep(30)
continue
# 計算當前價差
best_bid = float(book['bids'][0]['price'])
best_ask = float(book['asks'][0]['price'])
current_spread = best_ask - best_bid
# 根據市場情況調整價格
if current_spread > target_spread * 2:
# 價差過大，收緊價差
our_spread = target_spread
else:
# 價差正常，稍微放寬
our_spread = current_spread * 0.9
midpoint = (best_bid + best_ask) / 2
# 下單
buy_price = round(midpoint - our_spread / 2, 2)
sell_price = round(midpoint + our_spread / 2, 2)
# 確保價格在合理範圍內
if 0.01 <= buy_price <= 0.99 and 0.01 <= sell_price <= 0.99:
# 下买单
buy_order = client.create_order(OrderArgs(
price=buy_price,
size=100.0,
side=BUY,
token_id=token_id
))
client.post_order(buy_order, OrderType.GTC)
# 下卖单
sell_order = client.create_order(OrderArgs(
price=sell_price,
size=100.0,
side=SELL,
token_id=token_id
))
client.post_order(sell_order, OrderType.GTC)
print(f"已挂单: 买 {buy_price} / 卖 {sell_price}")
# 等待 60 秒后重新调整
time.sleep(60)
except Exception as e:
print(f"错误: {e}")
time.sleep(30)
# 使用示例
# dynamic_market_making(client, "YOUR_TOKEN_ID")
收益计算
收益来源
做市商的总收益包括：Copy
总收益 = 价差收益 + 流动性奖励 - Gas 费用 - 风险损失
1. 价差收益
Copy
# 示例计算
buy_price = 0.49
sell_price = 0.51
spread = sell_price - buy_price # 0.02 (2%)
# 如果买单和卖单都成交
buy_amount = 1000 # 买入 1000 个代币
sell_amount = 1000 # 卖出 1000 个代币
profit_from_spread = (sell_price - buy_price) * min(buy_amount, sell_amount)
# 利润 = 0.02 × 1000 = 20 USDC
2. 流动性奖励
Copy
# 假设参数
your_liquidity = 5000 # USDC
total_market_liquidity = 50000 # USDC
daily_reward_pool = 100 # USDC/天
your_daily_reward = (your_liquidity / total_market_liquidity) * daily_reward_pool
# 奖励 = (5000 / 50000) × 100 = 10 USDC/天
年化收益率计算
Copy
def calculate_apy(capital, daily_spread_profit, daily_rewards):
"""
计算年化收益率
Args:
capital: 投入资金
daily_spread_profit: 每日价差收益
daily_rewards: 每日流动性奖励
"""
daily_profit = daily_spread_profit + daily_rewards
daily_return = daily_profit / capital
# 年化收益率（复利）
apy = (1 + daily_return) ** 365 - 1
print(f"投入资金: ${capital}")
print(f"每日收益: ${daily_profit}")
print(f"每日回报率: {daily_return * 100:.2f}%")
print(f"年化收益率: {apy * 100:.2f}%")
return apy
# 示例
calculate_apy(
capital=10000,
daily_spread_profit=50,
daily_rewards=30
)
# 输出：
# 投入资金: $10000
# 每日收益: $80
# 每日回报率: 0.80%
# 年化收益率: 1428.95%
风险管理
重要風險提示：
- 庫存風險：持有單邊頭寸的風險
- 價格風險：市場突然大幅波動
- 流動性風險：無法及時平倉
- 智能合約風險：合約漏洞
- Gas 費用：頻繁調整訂單的成本
風險控制策略
1. 設置止損
Copy
def check_inventory_and_hedge(client, token_id, max_imbalance=100):
"""
檢查庫存不平衡並對衝
"""
# 獲取持倉
positions = client.get_positions()
yes_balance = 0
no_balance = 0
for pos in positions:
if pos['token_id'] == token_id:
if pos['outcome'] == 'Yes':
yes_balance = pos['size']
else:
no_balance = pos['size']
# 計算不平衡
imbalance = abs(yes_balance - no_balance)
if imbalance > max_imbalance:
print(f"⚠ 庫存不平衡: {imbalance} USDC")
# 在此處實施對衝策略
# hedge_position(client, token_id, imbalance)
2. 限制單邊暴露
Copy
def limit_directional_exposure(yes_size, no_size, max_exposure=1000):
"""
限制單邊暴露
"""
net_exposure = abs(yes_size - no_size)
if net_exposure > max_exposure:
# 減少暴露較大的一邊
if yes_size > no_size:
return yes_size - (net_exposure - max_exposure), no_size
else:
return yes_size, no_size - (net_exposure - max_exposure)
return yes_size, no_size
最佳實踐
1. 選擇合適的市場
✅ 好的市場特徵：- 交易量大
- 波動性適中
- 價差穩定
- 有流動性激勵
- 流動性極低
- 接近到期
- 結果即將揭曉
- 價格單邊行情
2. 資金管理
Copy
# 推薦的資金分配
total_capital = 10000 # USDC
# 分配方案
active_orders = total_capital * 0.7 # 70% 掛單
reserve = total_capital * 0.2 # 20% 備用
emergency = total_capital * 0.1 # 10% 應急
print(f"掛單資金: ${active_orders}")
print(f"備用資金: ${reserve}")
print(f"應急資金: ${emergency}")
3. 監控和調整
Copy
def monitoring_dashboard(client):
"""
監控面板
"""
print("\n=== 做市監控面板 ===")
# 餘額
balance = client.get_balance()
print(f"可用餘額: ${balance}")
# 活躍訂單
orders = client.get_orders()
print(f"活躍訂單: {len(orders)} 個")
# 持倉
positions = client.get_positions()
total_position_value = sum(float(p['value']) for p in positions)
print(f"持倉價值: ${total_position_value}")
# 今日交易
trades = client.get_trades()
today_volume = sum(float(t['size']) for t in trades if is_today(t['timestamp']))
print(f"今日交易量: ${today_volume}")
# 定期運行
import schedule
schedule.every(5).minutes.do(lambda: monitoring_dashboard(client))
查詢獎勵
通過 Data API 查詢
Copy
import requests
def get_liquidity_rewards(address):
"""
查詢流動性獎勵
"""
response = requests.get(
f'https://data-api.polymarket.com/rewards/{address}'
)
rewards = response.json()
print(f"總獎勵: ${rewards['total_rewards']}")
print(f"本周獎勵: ${rewards['weekly_rewards']}")
print(f"待領取: ${rewards['unclaimed']}")
return rewards
常見問題
Q: 做市需要多少資金？
A: 建議至少 1000 USDC 起步，5000-10000 USDC 更理想。Q: 收益率有多少？
A: 取決於市場和策略，通常日收益率在 0.1%-2% 之間。Q: 需要一直盯盤嗎？
A: 可以使用自動化腳本，但建議定期檢查和調整。Q: 最大的風險是什麼？
A: 單邊庫存積累和市場突然大幅波動。Q: 如何獲得更多獎勵？
A: 選擇高獎勵市場，提供更深的流動性，保持訂單活躍。下一步
參考資源
- Polymarket 做市指南：https://polymarket.com/market-making
- 流動性獎勵計劃：https://polymarket.com/rewards
- Discord 社区：https://discord.gg/polymarket