6 шагов чтобы создать полимаркет-трейдинг бот с помощью OpenClaw

Что такое полимаркет?

Полимаркет — это сайт, где можно ставить на исход реальных событий: выборы, цены криптовалют, результаты матчей. По сути, это биржа предсказаний. На платформе есть быстрые 5-минутные рынки для Bitcoin, Ethereum, Solana и XRP.

Зачем нужен трейдинг-бот?

Сидеть и вручную нажимать кнопки покупки каждую минуту — утомительно и ненадёжно. Автоматизированный бот решает эти проблемы:

Скорость — бот нажимает кнопку за доли секунды, человек не успеет
Работа без перерыва — бот не устаёт, не спит, не отвлекается
Точная стратегия — бот строго следует правилам, не поддаётся эмоциям
Анализ данных — принимает решения на основе цифр, а не настроения

Подробнее о том, как AI помогает принимать решения, читайте в статье 5 способов использовать AI-агент для сложных задач.

Какие инструменты использует полимаркет

Полимаркет работает через три системы, каждая со своей задачей:

Каталог рынков (Gamma) — показывает список всех доступных событий для ставок
Книга заявок (CLOB) — здесь размещаются ордера на покупку и продажу, как на обычной бирже
Смарт-контракты (Deltality) — позволяют торговать напрямую через блокчейн без регистрации

Из чего состоит бот

Сборщик данных — постоянно получает актуальные цены и ставки
Анализатор — ищет выгодные ситуации по заданным правилам
Исполнитель — автоматически покупает и продаёт
Страховщик — контролирует риски и ограничивает потери

Шаг 1: Создаём каркас бота

Начнём с базовой структуры на Python:

class PolymarketBot:
    def __init__(self):
        self.api = PolymarketAPI()       # Подключение к бирже
        self.data = {}                   # Текущие данные рынков
        self.orders = {}                 # Наши ордера
        self.strategies = []             # Список стратегий

Шаг 2: Подключаемся к бирже

Класс для общения с полимаркетом через их программный интерфейс:

class PolymarketAPI:
    def __init__(self):
        self.url = "https://clob.polymarket.com"

    def get_markets(self):
        """Получаем список всех доступных событий"""
        return requests.get(f"{self.url}/markets").json()

    def get_price(self, market_id):
        """Узнаём текущую цену"""
        return requests.get(f"{self.url}/markets/{market_id}").json()

    def buy(self, market_id, amount, price):
        """Покупаем контракт"""
        order = {"market": market_id, "size": amount, "price": price}
        return requests.post(f"{self.url}/orders", json=order).json()

Шаг 3: Настраиваем стратегию

Основная стратегия — «снайпер». Она покупает, когда цена поднимается выше порога. Это работает на рынках, где тренд уже определился:

class SniperStrategy:
    def __init__(self):
        self.buy_threshold = 0.95     # Покупаем выше 95%
        self.sell_threshold = 0.98    # Продаём выше 98%

    def check(self, market_data):
        """Проверяем, пора ли покупать или продавать"""
        price = market_data["yes_price"]
        if price > self.sell_threshold:
            return "SELL"
        elif price > self.buy_threshold:
            return "BUY"
        return None

Копирование сделок

Другой подход — копировать действия успешных трейдеров. Следим за их кошельками и повторяем сделки с уменьшенной суммой:

class CopyTrader:
    def __init__(self):
        self.watch_list = ["0xABC...", "0xDEF..."]  # Адреса трейдеров
        self.ratio = 0.1  # Копируем 10% от их суммы

    def follow(self):
        for wallet in self.watch_list:
            trades = api.get_trades(wallet)
            for trade in trades:
                api.buy(trade.market, trade.size * self.ratio, trade.price)

О том, как правильно подходить к AI-разработке и избегать ошибок, читайте в 5 ошибок при создании AI-продукта.

Шаг 4: Управляем рисками

Без контроля рисков бот может потерять весь капитал за минуту. Обязательные проверки:

class RiskControl:
    def __init__(self):
        self.max_loss = 0.05           # Максимум 5% потерь
        self.max_position = 1000       # Максимум $1000 на одну ставку

    def allow_trade(self, order):
        """Пропускаем сделку только если она безопасна"""
        if order["size"] > self.max_position:
            return False               # Слишком крупная ставка
        if self.current_loss() > self.max_loss:
            return False               # Уже потеряли достаточно
        return True

Не класть все яйца в одну корзину

class Portfolio:
    def __init__(self):
        self.max_share = 0.2  # Не более 20% на один рынок

    def split(self, total):
        return total * self.max_share

Шаг 5: Интеграция с OpenClaw

OpenClaw позволяет создать AI-ассистента, который анализирует рынок и подсказывает лучшие решения:

class AIHelper:
    def analyze(self, data):
        """AI анализирует рынок и даёт рекомендацию"""
        prompt = f"Проанализируй ситуацию на рынке: {data}"
        return ai_agent.ask(prompt)

Автоматический режим

import schedule

schedule.every(1).minute.do(bot.check_prices)
schedule.every(5).minutes.do(bot.execute_strategy)
schedule.every(1).hour.do(bot.rebalance)

while True:
    schedule.run_pending()

Подробнее о типах нейросетей и их применении — в статье 5 типов нейронных сетей в 2026 году.

Шаг 6: Запуск и безопасность

Храните ключи в переменных окружения, а не в коде
Начинайте с тестового режима (dry run) — бот считает прибыль, но не тратит реальные деньги
Постепенно увеличивайте сумму только после проверки на истории

import os

API_KEY = os.getenv("POLYMARKET_API_KEY")  # Ключ из переменных
DRY_RUN = True  # Пока тестируем

Итог

После настройки бот будет:

Следить за рынками круглосуточно
Находить выгодные моменты для покупки
Автоматически заключать сделки
Контролировать риски через ограничения
Присылать уведомления о результатах

С чего начать

Изучите, как работает полимаркет — поставьте пару ставок вручную
Напишите бота на Python — начните с простого наблюдателя
Добавьте стратегию и систему контроля рисков
Тестируйте на истории перед запуском на реальные деньги

Начните с безопасного тестового режима и увеличивайте ставки только когда убедитесь, что стратегия работает.