> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://polymarketcn.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 流動性獎勵 > 如何通過提供流動性獲得 Polymarket 獎勵還沒有帳號？[點擊這裡註冊 Polymarket](https://polymarket.com/?r=2026VIP) 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。 Polymarket 為在訂單簿上提供流動性的做市商提供獎勵計劃，鼓勵用戶提供更好的市場流動性。 ## 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。通過掛單賺取獎勵買賣價差利潤 Polymarket 額外獎勵雙邊掛單對衝風險 ## 如何獲得流動性獎勵 ### 基本流程在 Polymarket 帳戶存入 USDC 選擇流動性需求大的市場在買賣兩邊掛限價單提供流動性訂單需要持續掛在訂單簿上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） ``` 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： ```python theme={null} 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： ```python theme={null} 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： ```python theme={null} 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： ``` 总收益 = 价差收益 + 流动性奖励 - Gas 费用 - 风险损失 ``` #### 1. 价差收益 ```python theme={null} # 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 ```python theme={null} # 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 ```python theme={null} 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**： 1. **庫存風險**：持有單邊頭寸的風險 2. **價格風險**：市場突然大幅波動 3. **流動性風險**：無法及時平倉 4. **智能合約風險**：合約漏洞 5. **Gas 費用**：頻繁調整訂單的成本 ### 風險控制策略 #### 1. 設置止損 ```python theme={null} 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 ```python theme={null} 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 ❌ **避免的市場**： * 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 ```python theme={null} # 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 ```python theme={null} 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 ```python theme={null} 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。 ## 下一步開始你的第一筆訂單學習 CLOB 交易管理你的訂單了解套利機會 ## 參考資源 * **Polymarket 做市指南**：[https://polymarket.com/market-making](https://polymarket.com/market-making) * **流動性獎勵計劃**：[https://polymarket.com/rewards](https://polymarket.com/rewards) * **Discord 社区**：[https://discord.gg/polymarket](https://discord.gg/polymarket)