執筆：李楠
出典：硅星人 Pro
誰かはOpenClawというエビを玩具だと言っているが、誰かはそれを収益化のツールに変えようとしている。このエビをPolymarketに送り込むことは、多くの人が試し始めた新しい遊び方だ。
小紅書上有人出價1000元，尋求他人協助部署OpenClaw，主要用途之一是使用OpenClaw在Polymarket上進行量化交易，這並非臨時起意。
2月13日、OpenClawの公式ブログでは、OpenClawによって駆動されるロボットが、自律エージェントの市場予測における強力な可能性を証明し、1週間で11万5,000ドルの利益を上げたと述べました。
1月末、Polymarketは興味深い投稿を掲載しました：エージェントたちがPolymarket上で取引を行い、自らのトークンのコストを補填しようとしています。
これは少し信じがたいように見えます。あるロブスターは主人のウォレットを次々と消費している一方で、別のロブスターはすでに自分自身を養うだけでなく、主人をも支えることができるようになりました。
ボットがPolymarketで金を掘る
人間のトレーダーが恐怖と欲に左右されている間、ロボットアカウント「0x8dxd」はPolymarketで2万回以上取引を完了し、合計で170万ドル以上の利益を上げた。
まず、Polymarketについてご紹介します。ここではあらゆることが取引できる場所です。
これは世界最大の分散型予測市場プラットフォームであり、ユーザーが将来検証可能なイベントについてYesまたはNoの契約を取引できます。契約価格は0〜1ドルの間で変動し、市場の合意確率と直接対応しています。ユーザーは予測の正確さに応じて報酬を得ることができます。
例えば。
2024年から2025年にかけて、世界中のファンと投資家たちはテイラー・スウィフトとアメリカンフットボール選手のトラビス・ケルシーの交際を注目していた。Polymarketはこれに合わせて「二人は2025年末までに婚約を発表するか？」という予測取引を開始した。市場全体が「NO」を強く支持する中、誰かが「Yes」に大口で買いを入れ、後に大きな利益を上げた。
言い換えれば、特定のイベントについてより正確な洞察を持つことで、Polymarketで利益を得る機会が生まれます。しかし、0x8dxdのようなボットにとっては、予測能力は重要ではありません。それらの収益モデルは、バグを突く仕組みと人間には及ばない速さの反応に依存しています。
要するに、ロボットはいくつかの核心的な手法に主に依存しています。
まず、数学的パリティアービトラージです。これは予測市場のバグを利用しています。Polymarketのバイナリオプション取引では、結果が「Yes」であれ「No」であれ、最終的に勝利側の契約の決済価格は必ず1ドルになります。市場の感情が変動したり、流動性が急変したりすると、「Yes」と「No」の両側の合計コストが1ドル未満になることがあります。このとき、ボットが迅速に両側の株式を同時に購入することで、無リスクのアービトラージ利益を実現できます。
また、極短期の暗号資産価格変動市場に注目します。BTCやETHなどの5分および15分足の短期予測市場では、取引所で強制ロスカットが発生するなどの極端な相場時に価格のズレが生じやすく、これはボットの高頻度介入に理想的な環境を提供します。
三つ目は、デジタルマーケットメイカーとして、高頻度で両方向の注文を出し、スプレッドを収益化することです。たとえば、ある結果の公正価格が約80セントで変動している場合、ロボットは80セントで購入し、すぐに81セントまたは82セントで販売します。この1回の利益は非常に小さいですが、積み重なると非常に大きな収益になります。
全体として、ロボットは極めて高速な処理能力と機械的な厳格な纪律を活かし、Polymarketを容赦なく収奪した。これは、人間が炭素ベースの生物であるがゆえに反応が遅く、理性が不足し、睡眠を必要とするという欠点と対応している。OpenClawの登場により、自動取引ロボットの導入障壁が大幅に低下し、シリコンベースの勢力のさらなる爆発的拡大を促した。
従来のPythonロボットと比較して、トレーダーは深いプログラミング知識がなくても、OpenClawトレーディングエージェントを設定して自動取引を実現できます。OpenClaw自体の機能により、取引シナリオに最適化されています。クラブは市場価格と取引量を絶えず監視し、トレーダーが機会を逃さないようにすると同時に、リスクを即座に警告します。
実際、多くの人が前述の0x8dxdをOpenClawと関連付けている。直接的な証拠はなく、OpenClawに基づいて構築されたとは言えないが、0x8dxdはOpenClawの誕生と同時に活動を開始した。また、0x8dxdがPolymarketを引き出し機のように扱ったという話が広まると、OpenClawコミュニティ内ではPolymarket-tradingなどのSkillsを作成するブームが起こった。
最近のPolymarket予測市場では、OpenClawが自動取引の議論で頻繁に登場している。しかし、一般的な戦略のみで取引を行うのは、必ずしも信頼できるとは限らない。
これでも儲かるの？
簡単な結論として、安定したアービトラージの公式が公開されれば、それはすぐに無効になる。誰もが同じ方法を使うようになれば、その方法自体が成り立たなくなる。したがって、このような経験を共有するチュートリアルには、注意が必要である。
実際、Polymarketはボットによるアービトラージ行為に対処するために調整を実施しました。たとえば、取引手数料の導入、取引摩擦コストの増加、および時間差の脆弱性を悪用する自動取引を制限するための注文実行の基盤遅延メカニズムの変更です。
これにより、トレーダーはAIのさらなる可能性を探り、より隠れた機会を見つけることを余儀なくされます。そのため、意欲的なトレーダーたちは汎用的な戦略を独自のシナリオに適用し、予想外の取引手法を発見しました。例えば、天気を取引するという方法です。
天気予測は、現在Polymarketで最も広く知られたケースの一つであり、一部のボットは天気データ専用に取引を行っている。
2025年1月にPolymarketに登録した「automatedAItradingbot」というアカウントは、天気予測をめぐる賭けに熱中し、7万ドル以上の利益を上げた。また、ロンドンの天気市場のみを取引するボットが、1年未満で1,000ドルを2万4,000ドルに増やしたという事例も発見された。
その核心的なロジックは、予測市場が突発的な天候変化に対する反応が遅れる傾向にあることです。理論的には、OpenClawに天気プラグインを搭載するなど、感度が高く信頼できるAIエージェントがあれば、公式気象予報が更新された後、まだ赔率を調整していない取引口に賭けることができます。
しかし、これはまだ十分ではありません。大規模モデルの進化に伴い、ボットは天気予報のような明白なシグナルを認識するだけでなく、少なくともある知的側面において、人間ができないことを行うべきです。
実際、AIは市場を予測する上でより魅力的な能力を示しています。
「LiveTradeBench」に関する論文は、現実世界のリアルタイムデータに基づく「シミュレーション取引」を実施しました。Polymarketの「2025年ウクライナ・ロシア停戦」マーケットにおいて、大規模モデルは自らの推論と予測によって大幅な利益を上げる機会を得ました。
ケースは以下の通りです：
昨年10月、ゼレンスキー大統領がホワイトハウスを訪問し、「ドローンとトマホークミサイルの交換」提案を提起した際、Grok-3は「信念に基づく推論（belief-based reasoning）」を実行し、内部で予測した停火確率を0.15から動的に0.22へ引き上げた。同時に、当時「YES」契約の価格が大幅に0.18まで上昇したことに注目した。この結果は交叉検証を形成し、Grok-3は当該契約が過小評価されているアービトラージ機会があると判断し、強固な買い持ち戦略を確立した。最終的に、当該契約の市場価格は着実に上昇し、利益を得る機会をもたらした。
しかし、Grokは最も優れたパフォーマンスを発揮しているわけではありません。
上記の論文は、21の主要な大規模言語モデルが金融市場で示したパフォーマンスをテストし、米国株式市場とPolymarket予測市場をカバーしています。その中で、Claude-Sonnet-3.7はPolymarketで圧倒的な成績を収め、50営業日の観測期間中に累計リターン率20.54％を達成しました。最大ドローダウンは10.65％で、市場平均を大きく上回っています。
「お金を拾う」ストーリーの裏側
上の実験は、ロボットアービトラージの財産物語よりも注目に値する。それらは少なくとも新しい可能性を示唆している。0x8dxd たちが速度と先取りに頼っているのに対し、大規模モデルの登場は、もう一枚の切り札をテーブルの上に置いた。つまり、推論そのものが武器になり得るということだ。
今後の自動取引ボットの役割分担は、大規模モデルが判断を担当し、散在する情報を確率的結論に圧縮し、OpenClaw这类ツールが実行を担当して、その結論を実際に注文とポジション管理に変換するものとなるだろう。かつてはクオンツファンドだけが扱えたことだが、今では個人開発者でも構築できるようになった。
これは予測市場の競争の次元が変化していることを意味します。
従来の予測市場では、人間は経験と直感に頼っていました。高頻度アービトラージの時代では、マシンは速度と纪律に頼っていました。今や推論能力もプログラム化され、真の障壁は、複雑な情報を正確な確率に変換する能力に移りました。
そしてまた、誰かが新しい幻想を抱いた：十分に賢く信頼できるエビを一匹持てば、Polymarketを印刷機に変えられるかもしれないという幻想だ。
残念ですが、理論と実践の間にはまだ大きな差があります。Prophet ArenaはAIの予測能力を評価するためのプラットフォームであり、これに基づく研究は見過ごせないリスクを明らかにしました。
まず、大規模モデルの予測能力は安定していません。トップレベルのモデルはオープンドメインの予測において市場のコンセンサスに近づいたり、それを上回ったりすることもありますが、「当てる」ことと「利益を得る」ことは別問題です。予測精度の向上は、自動的に持続的な超過収益にはつながりません。
次に、時間窓は現実的な課題です。イベントが結果が出る直前に近づくほど、突発情報の衝撃が密集し、モデルはこの段階でしばしば保守的になり、確率の調整が遅れます。一方、人間の市場は反応速度が優れています。
また、大規模モデルはノイズに影響されやすいです。感情的なニュースやソーシャルメディアの急激な動きだけでも、モデルの確率的判断が大きく揺らぐ可能性があります。一方で、経験豊富な人間のトレーダーは、短期的なノイズに流されにくく、より強いアンカー感を持っています。
また、OpenClawクラスのフレームワークは通常、秘密鍵と取引権限のインポートを要求するため、さまざまなセキュリティ問題が知らないうちにアカウントを空にする可能性があります。
したがって、AI＋OpenClawが予測市場に次元の圧倒的優位をもたらすと期待するのではなく、それがこの市場にもたらす深い影響に注目すべきです。AI駆動エージェントがますます増加し、価格変動が情報への反応を速めることで、自動アービトラージの幻想が逆に消え去る可能性があります。
ボットやカニが氾濫すれば、アービトラージの機会は次第に狭まっていく。そのとき、継続的な利益を上げられるかどうかは、より賢いカニを所有しているかどうかではなく、自分がどのようなリスクを負っているかを理解しているかどうかにかかってくる。
AIは人間の代わりにギャンブルに賭けることができるが、その結果を負うのは依然として人間自身である。