新polymarket 新工具---PolyVoteCat 政治盘内幕交易监控终端 已部署百宝箱免费使用 一个全平台只交易过 2 笔的钱包，突然在某个政治盘砸了 5000 USDC —— 你想不想第一时间知道？ ——— 🤔 为什么做这个 前几天的抓总统时间 一堆人分析，新闻出现前，一对的新钱包突然大额下注 所以就做个工具帮助大家监控赢麻 ——— 📡 核心功能 VoteCat 是一个纯前端的 Polymarket 政治市场监控工具，所有数据实时从链上抓取 核心监控四类信号： 🆕 全局新钱包 → 全平台总交易次数 ≤ 3 笔 → 在某市场下了 ≥ 500 USDC 的大单 → 这是最可疑的信号：专门为某次押注新建的钱包，用完即弃 → 评分权重 2 倍加成 📥 大额首投 (Signal A) → 钱包首次出现在某个市场 → 单笔交易 ≥ 500 USDC → 市场级别的"新入场资金"信号 📊 统计异常订单 (Signal B) → 交易金额偏离市场均值 3 个标准差以上 → 或单笔 ≥ 500 USDC 的绝对大单 → 用统计学方法过滤噪音，只抓真正的异常 ⚡ 高频活跃钱包 (Signal C) → 48 小时内交易 ≥ 3 次 → 累计成交 ≥ 1000 USDC → 追踪那些对市场极度敏感、反复操作的地址 ——— 🔍 全局新钱包检测原理 这是 VoteCat 的核心差异化功能。 传统监控只看"某个市场的新钱包"，但这不够精准 —— 一个老玩家第一次进入某个市场也会被标记。 我们做了升级：对每个触发信号的钱包，自动查询它在整个 Polymarket 平台的历史交易记录。 如果这个钱包全平台只交易过 1-3 笔，那它大概率是： → 专门为这次操作新建的 → 想要隐藏资金来源 → 不打算长期使用 这类钱包的大额押注，往往是最值得关注的内幕信号。 🔢 评分系统 每个市场会计算一个 0-100 的综合评分： → 大额首投信号权重 40%（全局新钱包 2x 加成） → 异常交易权重 35% → 高频钱包权重 25% → 大成交量市场有额外加成 (1.05x - 1.3x) 评分 ≥ 60 标记为高危市场，≥ 80 标记为极度异常。 ——— 🖥️ 功能页面 首页终端： → 实时信号流，跨市场聚合最新异常交易 → 热门信号市场 TOP 5 排行 → 全市场列表，支持按评分/信号/成交量排序 → 整体市场情绪看涨/看跌比例 市场详情页： → 四个信号 Tab：全局新钱包 / 新入场钱包 / 异常单 / 高频 → 全局新钱包默认显示，这是最有价值的信号 → 每个钱包显示其全平台总交易次数 → 最近 50 笔交易流水 → 可调参数：阈值、时间范围，按需微调 ——— 💡 怎么用 有几个思路可以参考： → 重点关注"全局新钱包"tab，这是筛选后的高质量信号 → 全平台只有 1-2 笔交易的钱包突然大额押注，非常值得关注 → 多个全局新钱包同时押注同一方向，信号更强 → 结合市场截止时间看，临近结算的异常信号更有意义 工具只是工具，最终决策还是你自己的。 ——— 做这个没收费打算，纯粹觉得这个方向有意思。 如果帮到你了，转发一下就是最好的支持。 有 bug 或者功能建议直接 DM 我，看到会回。

polymarket новый инструмент---PolySeer уже открыт Утром я уже представил, что это модифицированный открытый проект Это инструмент глубокого анализа прогнозного рынка. Вы вставляете ссылку на Polymarket или Kalshi, и система автоматически проходит весь процесс исследования, в конце предоставляя вам структурированный аналитический отчет. Основная логика такова: Используются 8 специализированных AI-агентов для этой задачи: (вы также можете использовать только одного) → Планировщик: разбивает проблему, создает исследовательскую структуру, определяет ключевые переменные и причинно-следственные связи → Исследователь: двустороннее исследование, одновременно собирает доказательства за и против (избегает подтверждающего предвзятости) → Критик: ставит под сомнение имеющиеся доказательства, находит недостатки и проблемы с данными → Аналитик: использует байесовский метод для агрегирования всех доказательств, вычисляет вероятность → Репортер: генерирует версию анализа на человеческом языке Весь процесс состоит из 9 шагов: 1️⃣ Сбор полных рыночных данных (цены, книга заказов, исторические тенденции, объем торгов) 2️⃣ Оптимизация параметров анализа (автоматический выбор наиболее подходящей временной гранулярности и факторов влияния) 3️⃣ Генерация исследовательской стратегии (подзаявления, ключевые переменные, поисковые семена) 4️⃣ Начальное двустороннее исследование (одновременно собирает PRO и CON доказательства + соседние сигналы) 5️⃣ Критический анализ (находит разрывы, отмечает дубли, идентифицирует проблемы с качеством данных) 6️⃣ Последующее целенаправленное исследование (закрывает ранее выявленные слепые зоны) 7️⃣ Агрегация вероятностей (байесовская математика, не наугад) 8️⃣ Коррекция корреляции (снижение значимости аналогичных доказательств, чтобы избежать дублирования расчетов) 9️⃣ Вывод окончательного отчета --- 📊 Источник данных Подключено 4 уровня данных: → Академический уровень: актуальные исследовательские статьи и академические публикации → Сетевой уровень: последние новости, комментарии аналитиков, социальные сети → Рыночный уровень: финансовые данные, данные на блокчейне, торговые сигналы → Собственный уровень: эксклюзивный набор данных Valyu Рыночные данные извлекаются напрямую из официального API Polymarket и Kalshi: → Актуальные цены и исторические тенденции → Глубина книги заказов → Записи торгов → Умный анализ многокандидатных событий (например, выборы) --- 📐 Система качества доказательств Не вся информация одинаково надежна, используется 4 уровня классификации: Уровень A: первоисточник (официальные документы, регуляторные отчеты, текст пресс-конференций) → максимальный вес 1.0 Уровень B: высококачественные вторичные (Reuters, Bloomberg, WSJ, экспертные анализы) → максимальный вес 0.6 Уровень C: стандартные вторичные (новости с цитированием, отраслевые СМИ) → максимальный вес 0.3 Уровень D: слабые доказательства (социальные сети, непроверенные утверждения, слухи) → максимальный вес 0.2 Конечный вес каждого доказательства = максимальный вес типа × (проверяемость × 0.45 + перекрестная проверка × 0.25 + согласованность × 0.15 + актуальность × 0.15) --- 📈 Расчет вероятности Используется стандартное байесовское обновление: logit(новая вероятность) = logit(априорная) + Σ logLR Априорная вероятность - это текущая цена на рынке, logLR - логарифмическое отношение правдоподобия каждого доказательства. Доказательства в одном кластере будут подвергаться коррекционному дисконту: Эффективный объем выборки = n / (1 + (n-1) × ρ) ρ по умолчанию 0.6, что означает, что чем больше аналогичных доказательств, тем меньше предельный вклад. В конце выводятся две вероятности: → pNeutral: чисто выводимая из доказательств, не учитывая рынок → pAware: вероятность после смешивания с рыночной ценой --- Анализ соответствия категорий после тестирования | Политика/выборы | ⭐⭐⭐⭐⭐ Много новостных отчетов, данные опросов можно проверить, много исторических прецедентов, четкая временная линия | Геополитика | ⭐⭐⭐⭐⭐ Много официальных заявлений, много экспертных анализов, события имеют следы | Спортивные события | ⭐⭐⭐⭐ Статистические данные полные, много исторических записей противостояний, но трудно уловить актуальную информацию о травмах | Макроэкономические показатели | ⭐⭐⭐⭐ Официальные данные, много профессиональных анализов, но включает сложные модели | Технологии/выпуск продуктов | ⭐⭐⭐ Есть утечки, прогнозы аналитиков, но внутренняя информация не прозрачна | Развлечения/награды | ⭐⭐⭐ Есть исторические закономерности (например, Оскар), но высокая субъективность | Новые криптовалюты | ⭐⭐ Информация фрагментирована, много шума, недостаток надежных основ | Краткосрочные прогнозы цен | ⭐ Высокая случайность на рынке, трудно получить преимущество из открытой информации --- 🛠 Как использовать Самый простой способ: 1. Откройте Polyseer 2. Вставьте ссылку на рынок Polymarket или Kalshi 3. Подождите 2-3 минуты 4. Посмотрите отчет Отчет сообщит вам: → Текущая рыночная цена против нашей оценочной вероятности → Основные доказательства за и против → Ключевые факторы влияния и риски → Оценка уверенности Вы можете использовать эту информацию: → Определить, ошибочно ли оценивается рынок → Понять причины изменения цен → Выявить информацию, которую рынок еще не учел → Установить свою логику входа и выхода Он не скажет вам «покупать» или «продавать», это ваше решение. Мы только предоставляем исследования, не даем инвестиционных советов. На самом деле изменений не так много, убрали некоторые бесполезные вещи, перевели на русский, вывод AI тоже на русском; основные функции остались прежними. Сначала я хотел развернуть на vercel, чтобы все могли использовать, но архитектура продукта на vercel работает нестабильно, и я не хочу тратить деньги на сервер, поэтому просто открыл исходный код; всем нужно будет самостоятельно настроить AI API, больше ничего.

Это действительно круто Только что тестировал одну открытую библиотеку (это бот для копирования сделок pm, который находится в верхней части рейтинга на GitHub) Вещь хорошая, несколько сотен звезд Но в скрипте есть один сервис Который выдает .env (место хранения приватных ключей) Круто, да У этого разработчика, наверное, есть тысячи приватных ключей Ждет, когда наберет вес, чтобы вытащить Но с другой стороны, можно сказать Что его продукт определенно неплох Никто не дурак Сначала тестировал на небольших суммах Постепенно, когда все стало хорошо, когда все стало замечательно Переходят на большие деньги А потом вдруг обнаруживают Что денег нет Я все же немного изменил и использовал Потому что это легче, подходит для модификации Но не буду выкладывать это