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圍剿Polymarket機器人:當掛單獎勵變成致命毒餌

区块律动BlockBeats
特邀专栏作者
2025-11-24 11:01
本文約2508字,閱讀全文需要約4分鐘
套利機器人被交易員反擼掏空。

2025 年11 月22 日,Polymarket 的一個預測市場上,一場無聲的對決正在上演。

對決的一方,是名叫@totofdn 的神秘交易員。另一方,是一個名為sunshines 的自動化套利機器人。

一切始於一筆微不足道的掛單。 @totofdn 掛出一筆極小的賣單:5 份No @ 0.34 美元。這個動作瞬間將市場的買賣價差壓縮到小於0.04 美元——這正是觸發平台"掛單獎勵"的魔法數字。

幾乎在同一秒,sunshines 作出了反應。一個巨大的賣單被砸進訂單簿:100 份No @ 0.34。機器人來了,它嚴格遵循著程式碼的指令,前來賺取平台的流動性獎勵。

但它不知道,這正是@totofdn 等待的訊號。

@totofdn 毫不猶豫地吃掉了機器人的全部賣單,將100 份均價0.34 的No 份額收入囊中。而機器人,則被迫接手了100 份均價0.66 的Yes 份額,渾然不知自己已經落入圈套。

這只是一個開始。在接下來的四個小時裡,這套"假掛真吃"的組合拳被反覆上演。 sunshines 則像一台失控的ATM,一次又一次地吐出鈔票。 4 小時,幾十次重複操作,超1500 美元。機器人的帳戶被精準地掏空,而@totofdn 毫髮無傷,悄悄離場。

這是一場精心策劃的、針對自動化腳本的"認知圍剿"。它揭示了鏈上套利的一個真相:在這裡,自動化不等於智慧化,AI 可以提升效率,也有可能讓你虧得更多。

平台激勵的"最優解"與"致命傷"

要理解這場對戰的精妙之處,首先要回到Polymarket 的規則本身。作為一個去中心化的預測市場,流動性是其生命線。為了激勵用戶為市場提供深度,Polymarket 設計了一套名為"掛單獎勵"(Order Book Rewards Program)的機制。

這套機制的核心思想很簡單:誰為市場提供流動性,誰就能獲得獎勵。具體而言,只要用戶在指定的市場內,將自己的限價單掛在藍色最大價差線(即所謂的"價差")以內,並且滿足一定的份額要求,就能按比例分享平台提供的獎勵池。獎勵每天午夜自動發放,簡單直接。此價差通常是當前中點價格±3ct~4ct,具體寬度由Polymarket 即時設定。

任何規則一旦被量化,就必然會催生出專門針對規則的"刷分"策略。 Polymarket 的掛單獎勵,很快就吸引了一批特殊的"礦工"。他們不關心預測事件本身的結果,只關心如何最有效率地吃到獎勵。於是,像sunshines 這樣的自動化套利機器人應運而生。

這些機器人的程式碼邏輯是這樣的:

掃描市場: 持續監控所有符合獎勵條件的市場。

判斷價差: 檢查目前市場的買賣價差是否小於某個門檻(例如0.04 美元)。

觸發掛單: 一旦發現某個市場的價差符合流動性獎勵要求,立刻在價差範圍內掛上一個符合獎勵規則的訂單。

領取獎勵: 等待午夜的獎勵發放。

從程式碼的角度來看,這套邏輯毫無問題,它完美地利用了規則。機器人孜孜不倦地在各市場中"填補價差",為平台貢獻著流動性數據,並以此換取平台的獎勵。它們是規則的"最優解",是Polymarket 眼中的"模範市民"。

但問題在於,這些機器人只會分析價差、份額和獎勵,它不懂的是市場情緒,對手盤分析,更沒有風險控制。它們無法分辨,那個突然出現的、將價差壓縮到觸發條件的微小訂單,究竟是一個真實的交易需求,還是一個精心佈置的陷阱。

當 @totofdn 掛出那5 份No @ 0.34 的賣單時,sunshines 的代碼告訴它:"機會來了!價差被壓縮到了1¢,快去掛單吃獎勵!" 它完全沒有意識到,這個0.01¢ 的價差是虛假的,是人為製造出來的。它只看到了規則的"最優解",卻沒看到這個解法背後的"致命傷"。

最終,這個為獎勵而生的機器人,也因為對獎勵的無腦追逐,而淪為了更高級獵手的盤中餐。

從物理戰到認知戰

從MEV 到Jito,再到如今Polymarket 的"機器人獵殺",鏈上套利這場沒有硝煙的戰爭,正在經歷一場深刻的進化。

如果說早期的MEV(最大可提取價值)戰爭,是一場圍繞Gas 費和區塊空間的"物理戰",那麼今天的鏈上博弈,則越來越像一場考驗策略和心理的"認知戰"。

在MEV 的蠻荒時代,勝利屬於那些擁有最快網路、最強硬體和最優先打包權的"科學家"。他們像一群在高速公路上橫衝直撞的卡車,用絕對的力量和速度,搶跑、夾單、清算,從普通用戶的交易中榨取價值。那是一個簡單粗暴的時代,比的是誰的"肌肉"更發達。

隨後,以Jito 為代表的MEV 解決方案出現,試圖為這場混亂的物理戰建立新的秩序。透過拍賣區塊空間,Jito 將MEV 的收益進行再分配,讓驗證者和質押者也能分一杯羹。這在一定程度上緩解了網路擁堵,但也讓MEV 的取得變得更加"合法化"和"工業化"。戰爭從暗處走向明處,從個人英雄主義走向了專業機構之間的軍備競賽。

而發生在Polymarket 的這次事件,則反映了鏈上博弈進入了一個新的階段。決定勝負的不再是毫秒的延遲或天價的Gas 費,而是對規則的理解、對市場玩家的洞察和對策略的運用。

@totofdn 並沒有使用任何高深的駭客技術,也沒有調動龐大的算力資源。他唯一的武器,就是對Polymarket 獎勵機制的深刻理解,以及對sunshines 這類自動化腳本行為模式的精準預判。他贏得了資訊不對稱的戰爭,更贏得了認知維度的戰爭。

鏈上黑暗森林的法則正在改變。單純的自動化腳本,如果缺乏對環境的動態適應能力和對對手盤的博弈意識,將越來越難以生存。它們就像是進化不完全的物種,雖然在特定的生態位(如刷獎勵)上效率極高,但一旦環境發生變化,或遭遇更高級的捕食者,就毫無還手之力。

從MEV 的物理戰,到Jito 的秩序戰,再到Polymarket 的認知戰,鏈上套利正在從一場"工程師"的遊戲,演變成一場"策略師"和"心理學家"的遊戲。在這片日益複雜的黑暗森林裡,只有那些能夠不斷進化、不斷提升認知維度的參與者,才能最終活下來。

預測市場
AI總結
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  • 核心观点:认知策略可精准猎杀自动化套利机器人。
  • 关键要素:
    1. 交易员利用规则漏洞设置诱饵订单。
    2. 机器人机械执行奖励策略无风险控制。
    3. 四小时重复操作获利超1500美元。
  • 市场影响:暴露自动化交易策略脆弱性。
  • 时效性标注:长期影响
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