Poly-Maker 现在包含两套思路：
- 原仓库逻辑：复杂版 Polymarket 做市/统计工具，依赖 Google Sheets、WebSocket、仓位合并脚本。
- 新增轻量版：适合约 100 USDC 起步的小资金 Polymarket Market Making Bot，使用官方
py-clob-client-v2，通过.env配置，默认DRY_RUN=true。
风险提醒：这是真金白银交易代码。做市可能因为盘口跳变、单边成交、结算事件、API/网络异常、奖励规则变化而亏损。先 dry run，再用极小订单实盘验证。
原项目主要文件：
main.py：现在是轻量版机器人入口。config.py：从.env读取交易、风控、市场选择参数。polymarket_adapter.py：封装py-clob-client-v2，处理 token 解析、orderbook、持仓、撤单、FOK limit order。market_maker.py：核心执行循环，基于短期预测价发送 FOK 激进限价单，预测正确就全成交，预测错误或流动性不足就整单取消。predictors.py：短期预测接口。默认实现用 orderbook imbalance 预测PREDICTION_LATENCY_MS后的 midpoint，后续可以替换成因子栈或模型。latency_probe.py：延迟测量工具，用来估算“收到行情 -> 生成/提交订单”的预测窗口。poly_data/：原仓库的数据、WebSocket、订单簿和旧版客户端封装。trading.py：原仓库的复杂交易逻辑，基于 Google Sheets 参数、盘口深度、止损/止盈和仓位合并。update_markets.py/update_stats.py：更新市场列表和账户统计。poly_merger/：Node.js position merge 工具。
原版流程大致是：从 Google Sheets 拉市场和超参，维护全局 global_state，用 WebSocket 更新 orderbook/user 事件，再由 trading.py 针对每个 condition 做报价、止损、止盈和仓位合并。它更重，也更依赖表格配置。
轻量版流程是：
- 启动时读取
.env。 - 解析
TOKEN_ID_YES/TOKEN_ID_NO，或用CONDITION_ID自动拿两个 outcome token。 - 启动时撤掉该市场旧订单。
- 每
REFRESH_INTERVAL_SECONDS秒刷新 midpoint、持仓和风险。 - 按
PREDICTION_LATENCY_MS指定的时间窗口预测短期 midpoint。 - BUY 只有在预测 midpoint 高于当前 ask 的最小 edge 时触发，SELL 只有在预测 midpoint 低于当前 bid 的最小 edge 时触发。
- 订单使用
ORDER_TYPE=FOK，限价会在当前可成交价附近加 buffer：预测正确且流动性足够就立刻全成交，否则整单取消。 - FOK 不留下挂单，因此正常情况下不需要后续撤单。
- 如果单 token 或单市场 exposure 超限，停止增加风险。
- 如果某边 inventory 偏大，就把该边 bid 再压低，减少继续买入概率。
- 每轮记录 market exposure、global exposure、未实现 PnL、预测和奖励估算。
uv sync如果还要运行原仓库的 poly_merger：
cd poly_merger
npm install
cd ..cp .env.example .env如果你还不知道 CONDITION_ID 或 token id，先列出当前有 Liquidity Rewards 的市场：
uv run python discover_markets.py --limit 20只看标题里像体育的 rewards 市场：
uv run python discover_markets.py --sports-only --limit 20看到想做的市场后，把脚本输出的 CONDITION_ID、YES_TOKEN_ID、NO_TOKEN_ID 填进 .env。
如果你已经在网页上打开了某个市场，直接复制浏览器地址栏 URL：
uv run python resolve_market.py "https://polymarket.com/event/.../market-slug"脚本会输出：
CONDITION_ID=...
TOKEN_ID_YES=...
TOKEN_ID_NO=...如果复制的是 event 页面，里面可能有多个子市场，可以先列出来再选编号：
uv run python resolve_market.py "https://polymarket.com/event/event-slug" --list
uv run python resolve_market.py "https://polymarket.com/event/event-slug" --index 0也可以按问题文本筛选：
uv run python resolve_market.py "https://polymarket.com/event/event-slug" --contains "December 31"也可以直接从 Google Sheet 读取市场：
MARKET_SOURCE=google_sheet
GOOGLE_SHEET_WORKSHEET=Selected Markets
GOOGLE_SHEET_LIMIT=5
SPREADSHEET_URL=https://docs.google.com/spreadsheets/d/...GOOGLE_SHEET_WORKSHEET 可以填 Selected Markets、All Markets 或 Volatility Markets。表里需要能读到 token1、token2、condition_id；如果 Selected Markets 只有 question，代码会自动按 question 去 All Markets 合并。
安全起见，Selected Markets 为空时不会自动交易 All Markets。如果你确实想从全量表取前 N 个市场，需要显式设置：
GOOGLE_SHEET_WORKSHEET=All Markets
GOOGLE_SHEET_LIMIT=5最小配置：
PK=你的私钥
FUNDER_ADDRESS=你的 Polymarket funder/proxy wallet
SIGNATURE_TYPE=2
CONDITION_ID=目标市场 condition_id
# 或者更推荐显式指定：
TOKEN_ID_YES=YES_TOKEN_ID
TOKEN_ID_NO=NO_TOKEN_ID
DRY_RUN=true
ORDER_NOTIONAL_USDC=5
PRICE_SPREAD_BPS=120
REFRESH_INTERVAL_SECONDS=8
MAX_MARKET_EXPOSURE_USDC=25
MAX_GLOBAL_EXPOSURE_USDC=80
ORDER_TYPE=FOK
POST_ONLY=false
FOK_PRICE_BUFFER_BPS=5
FOK_MIN_EDGE_BPS=1
CANCEL_UNFILLED_AFTER_MS=0
PREDICTION_LATENCY_MS=0
PREDICTION_EDGE_BPS=8
MIN_PREDICTION_CONFIDENCE=0.10
ORDERBOOK_IMBALANCE_LEVELS=3参数说明：
DRY_RUN=true：只打印拟挂单，不真的发单。第一次必须先 dry run。ORDER_NOTIONAL_USDC：每笔订单用美元金额控制，例如 5 USDC。- Polymarket 有按 shares 计的最小订单量，bot 会读取
min_order_size；如果你的美元订单太小导致 shares 不够，会跳过该边报价。 PRICE_SPREAD_BPS：旧报价参数；当前 FOK 主方案不依赖它。MAX_MARKET_EXPOSURE_USDC：单市场最大风险，建议 20-30。MAX_GLOBAL_EXPOSURE_USDC：本机器人新增加的全局风险上限，100 USDC 资金建议不超过 80。COUNT_EXISTING_POSITIONS_IN_GLOBAL_LIMIT=false：默认不把你账户已有老仓位算进本机器人全局上限；如果想按账户总持仓硬控，改成true。INVENTORY_SKEW_THRESHOLD_USDC：某 token 持仓超过该值后降低该 token 买单价格。STOP_LOSS_PCT：单边仓位亏损超过该比例时停止加仓，并尝试挂卖单退出。TAKE_PROFIT_PCT：单边仓位盈利超过该比例时优先挂卖单落袋。MAX_MARKET_LOSS_USDC：当前市场未实现亏损超过该美元数时进入 close-only。MAX_MIDPOINT_MOVE_BPS：midpoint 单轮跳变过大时暂停新买单，避免新闻/赛况冲击。CLOSE_ONLY_HOURS_BEFORE_END：临近结算前只减仓不开新仓；需要表格或 market info 有结束时间。ORDER_TYPE=FOK：主方案。订单必须立即全量成交，否则交易所直接取消整单，不留下挂单。POST_ONLY=false：FOK 是 taker 执行风格，不能和 post-only 同时使用。FOK_PRICE_BUFFER_BPS：FOK 激进限价 buffer。BUY 会在max(current_ask, predicted_mid)上加 buffer；SELL 会在min(current_bid, predicted_mid)上减 buffer。FOK_MIN_EDGE_BPS：触发 FOK 的最小预测优势。BUY 要求predicted_mid >= ask * (1 + edge)；SELL 要求predicted_mid <= bid * (1 - edge)。CANCEL_UNFILLED_AFTER_MS：FOK 模式下默认 0，因为不会留下挂单。PREDICTION_LATENCY_MS：你的预测窗口。建议用latency_probe.py测出来的 p95 延迟填写。PREDICTION_EDGE_BPS：默认 OBI 预测器的影响系数，盘口不平衡为 1 时预测 midpoint 偏移多少 bps。MIN_PREDICTION_CONFIDENCE：默认 OBI 预测器的最低置信度。低于阈值时不偏移预测价，回到当前 midpoint。ORDERBOOK_IMBALANCE_LEVELS：计算 OBI 使用盘口前几档深度。
先运行安全模式，不会发单：
uv run python latency_probe.py --samples 20它会分别统计：
quote_fetch_ms：从发起 orderbook 请求到收到盘口快照。local_sign_ms：本地构造并签名订单的时间，不提交到 CLOB。safe_horizon_ms：quote_fetch_ms + local_sign_ms，这是 dry-run/本地路径可测的预测窗口。
如果你要测真实提交路径，需要显式打开实盘探针：
DRY_RUN=false uv run python latency_probe.py --samples 5 --post-probe实盘探针会用当前市场最小订单量发一笔 FOK BUY。它会额外输出：
post_ack_ms：提交订单到 CLOB 返回响应的时间。cancel_ack_ms：只有非 FOK fallback 需要撤单时才有意义；FOK 正常会成交或自动取消。live_horizon_ms：quote_fetch_ms + local_sign_ms + post_ack_ms，更接近“看到行情后订单到达订单簿”的预测窗口。
保守做法是把 p95 的 live_horizon_ms 填到 PREDICTION_LATENCY_MS。如果只跑安全模式，就先用 p95 的 safe_horizon_ms。
predictors.py 里有统一接口：
class ShortHorizonPredictor:
def predict(self, features: MarketFeatures) -> Prediction:
...你后续可以在这里叠加更多因子，例如短窗口 mid return、盘口撤单率、trade flow、YES/NO 联动价差、外部比赛/新闻信号，或者直接加载模型。只要返回 Prediction(predicted_mid, edge_bps, confidence, reason)，MarketMaker 就会用预测 midpoint 报价。
当前默认实现是 ImbalancePredictor：用前 N 档 bid/ask 深度计算 OBI：
OBI = (bid_depth - ask_depth) / (bid_depth + ask_depth)
predicted_mid = mid * (1 + OBI * PREDICTION_EDGE_BPS / 10000)
如果置信度低于 MIN_PREDICTION_CONFIDENCE，预测价不偏移。
Dry run：
uv run python main.py确认报价合理、撤单范围正确后再实盘：
DRY_RUN=false uv run python main.py日志会同时输出到 console 和 logs/market_maker.log。
如果实盘下单报 invalid signature，先运行：
uv run python check_auth.py签名类型参考：
SIGNATURE_TYPE=0：EOA / MetaMask 直连钱包，FUNDER_ADDRESS通常等于私钥地址。SIGNATURE_TYPE=1：Polymarket proxy wallet，常见于 email/Google/Magic 登录的老流程。SIGNATURE_TYPE=2：Gnosis Safe 老流程。SIGNATURE_TYPE=3：deposit wallet / ERC-1271，新 API 用户推荐流程。
invalid signature 通常不是 market id 问题，而是 PK、SIGNATURE_TYPE、FUNDER_ADDRESS 三者不匹配。
小资金优先选：
- 有 Liquidity Rewards 的市场。
- 高成交量、盘口连续、有稳定双边深度的市场。
- 体育/高频关注市场通常更适合试跑，但要避开临近结算、伤停信息剧烈变化、赔率快速跳动的时段。
生产环境建议显式配置 TOKEN_ID_YES 和 TOKEN_ID_NO。AUTO_SELECT_REWARD_MARKET=true 只是辅助发现 rewards 市场，不建议无人工确认就实盘。
伦敦 eu-west-2 VPS 上建议用 systemd：
[Unit]
Description=Poly Maker Lightweight Bot
After=network-online.target
[Service]
WorkingDirectory=/opt/poly-maker
EnvironmentFile=/opt/poly-maker/.env
ExecStart=/usr/local/bin/uv run python main.py
Restart=always
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=multi-user.target原 Google Sheets 版本仍可参考：
uv run python update_markets.py
uv run python update_stats.py旧版 trading.py 依赖原 poly_data 体系和旧 py-clob-client。新轻量版使用 py-clob-client-v2，两者暂时并存，便于逐步迁移。
可以继续加：
- WebSocket orderbook，减少 REST 轮询延迟。
- reward scoring 更精细的订单宽度/大小计算。
- GTD 自动过期订单，降低断线残留风险。
- ML signal，对
mid做轻微偏移，而不是只按中性 spread 报价。 - 更完整的 realized PnL 与成交归因。