6 个开源 Polymarket 交易机器人，哪个适合你

"6 个免费的 GitHub 机器人，帮你自动交易 Polymarket。"这是交易者 @recogard 那条推文的开头，它能火起来并不意外。六个项目各配一句诱人的说明：回测你的想法、跟单已经赚钱的钱包、刷流动性奖励，或者干脆把活儿交给 Claude。

时机也对得上。预测市场这几年已经长成一个像样的去处，而如今能写代码、能操作浏览器的 AI 工具，顺手也能盯着盘口、看新闻、下单。这其中的很多工具确实开源，clone 下来就能用。

但一条推文不等于一次测评，"免费"也不等于"安全"。我们把这六个仓库都 clone 下来读了一遍。下面是每个项目的真实能力、进度，以及推文略过的部分。

先说清楚：这不是投资建议。 这些都是能让真金白银在波动剧烈、且在部分地区受限的市场里流动的程序。请先用模拟模式、先用小金额，并把任何"策略"都当成一个待验证的假设，而不是一份收入。

六个工具，按各自负责的环节排一排

自动交易不是一件事，而是一串事：先研究出一个优势，再用历史数据验证它，然后执行，有些人还会顺带挂单赚流动性奖励。这六个项目恰好沿着这条路排开：

*Star 数取自 GitHub 并做了取整，一直在变，只能粗略反映热度，不代表质量。

1. 先验证想法，再投钱：prediction-market-backtesting

这里 Star 最多的项目其实不交易任何东西。它是一个预测市场策略的回测框架，架在 NautilusTrader 之上，配了自写的交易所适配器，目前主要针对 Polymarket。

你把一个策略和历史行情喂给它，它会重放订单簿，告诉你这个策略当时会表现成什么样——盈亏、胜率、最大回撤、夏普比率，还有一个累积 Brier 分数。对概率预测来说，Brier 分数比单纯看收益更诚实。图表功能够得着"亮点"这个评价。

如果你脑子里有个想法，比如"政治类市场里 YES 跌破 30 美分就买"，想知道它在真实数据前撑不撑得住，就该用它。代价是需要 Python 3.12+，以及一点 NautilusTrader 的基础。许可是混合的——作者自己的代码是 MIT，NautilusTrader 相关部分是 LGPL-3.0，想商用的话先看 NOTICE。

⚠️ 项目在积极开发中：作者把 BTC 短周期市场的实盘/沙盒支持标为 alpha。它强在回测，不在实盘交易。

2. 什么都想要的工作台：AutoPilot

AutoPilot 走的是相反的路线：不做单一工具，而是把研究、执行、持仓管理全塞进一个自托管的 AI 工作台，配一个本地仪表盘和聊天界面。用 npm 安装，跑一次 autopilot onboard，就能在自己电脑上打开网页控制台。

它自称的能力很全：118+ 个策略与预设，覆盖 Polymarket、Kalshi、Binance 和多个 DeFi 场所的行情，还有仓位上限、单日亏损限制、一键急停这类风控。它带 MCP server，并支持十几种聊天渠道，可以从 Telegram 或 Discord 跟它对话。

最该留意的地方也很明显：能做的事情多，不等于每件都做得好。它是这份名单里 Star 最少的项目，却会连上真实账户、提交真实交易。README 自己都建议先用模拟模式，那就先听它的。把它当成一个爱折腾的人的驾驶舱，而不是一件成品。

3. 一个引擎跑多个策略：Prediction-Markets-Trading-Bot-Toolkits

这个用 Rust 写的项目围绕一个思路展开：一个执行引擎、一层风控，交易场所则作为适配器接入。README 里列了十个策略——跟单、跨市场套利、点差farm、订单簿失衡信号等等。

这里正是原推文夸大的地方。推文把跟单、套利、做市、鲸鱼预警、spread farming 并列，听起来都随时能用。仓库自己的说明谨慎得多：只有跟单是 production-ready，另外九个策略还在同一个核心上开发中。 作者也明确说了托管服务目前关闭，靠自己跑才是官方支持的方式。

好处是它提供了 macOS、Windows、Linux 的预编译版本，不需要装 Rust 工具链，而且默认就是模拟运行（enable_trading: false），除非你主动打开。

4. 挂限价单赚奖励：polymarket_lp_tool

这个项目盯的是不那么起眼的一门生意：流动性奖励。Polymarket 会为挂在中间价附近的限价单付钱，这个工具就是盯着这些单子，跟着订单簿移动去重新报价。

关键在于它不做什么。README 说得很直白——"这不是自动做市机器人"。它从不帮你挂最初的那批单，那些要你自己手动挂；工具只管理你账户上已经存在的订单，决定保留、撤掉还是换价。仓库里有一个 Python 主程序，外加作者标注为实验性的 Rust 重写版。

用它之前有两件事得知道。第一，它没有许可证文件，按默认就是"保留所有权利"，所以别想当然地拿去复用代码，先看条款。第二，README 里带作者的返佣链接；这本身没什么，但提醒你要按工具本身的成色来判断。

5. 专做天气市场：PolyWeather

天气是预测市场里相对好啃的一块，因为它背后有真实数据——机场气温、预报、官方观测。PolyWeather 把这些来源在几十个城市上汇总起来，转成经过校准的概率估算和市场信号，再通过仪表盘和 Telegram 机器人呈现。

工程做得挺扎实：它融合多个天气模型，按城市追踪结算站点，还会标出模型概率和市场价格的偏离。

要留意的还是许可和范围。仓库转到了 AGPL-3.0，README 也明说公开的只是子集：生产数据、风控规则、仓位管理逻辑，以及真正下单执行的代码都不在开源范围内。所以它更适合当成一层研究和信号，而不是开箱即用的交易机器人。

6. 让 Claude 来点鼠标：polymarket-mcp-server

最后一个项目走的是 MCP 路线。它是一个把 Polymarket 暴露给 Claude 的服务器，提供 45 个工具——搜市场、读订单簿、下单撤单、跟踪持仓、订阅实时价格——让 AI 助手可以通过对话去研究和执行。

它是这批仓库里完成度较高的一个：有限流、有 EIP-712 订单签名，还有订单规模上限、大额下单前二次确认这类安全措施，另外还配了网页仪表盘。

它的代价，也正是这一整类工具的通病：要做交易，你得把钱包私钥交给它。私钥就是你的钱。请把它跑在可控的环境里，盯着模型实际做了什么，并且永远不要给一个无人看管的 agent 超过你愿意交给陌生人的权限。

推文没告诉你的三件事

把六个仓库读完，有三点值得重复：

• "免费"说的是代码，不是风险。 多数是 MIT，但有一个根本没有许可证，还有一个是 AGPL，核心却闭源。想基于它们做点东西，先看条款。
• 成熟度差距极大。 有的项目上千 Star、开发了好几年；有的才几个月、Star 几十个。推文里那些"策略"都不是承诺——好几个工具自己就写明策略尚未验证或仍属实验。
• 你才是那个兜底的人。 这些都是自托管工具，直连你的钱包和 API key。先跑模拟，仓位从小开始，并默认市场比你的脚本更快、更有钱。

这些工具适合谁

如果你会写代码、懂限价订单簿是怎么回事、也不怕自己跑一台服务器，这套东西挺有意思——尤其是回测框架和 MCP server，哪怕你一分钱都不投也用得上。但如果你想要的是一个把预测市场变成被动收入的按钮，这六个都不是，而且其中越像那个按钮的，往往越是那个上来就要你私钥的。