Polymarketで人間と賭けをしているOpenClawは、月に数万ドルを稼いでいる
原文作者：李楠、シリコンスター プロ
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。
小红书では、誰かにOpenClawを構築してもらうために1000元を支払う人がいます。その主な用途の一つは、Polymarketでの量的取引にOpenClawを使用することです。これは突然の思いつきではありません。
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実証し、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はまた興味深い投稿を公開しました：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ますが、別のロブスターはすでに自分自身を養うだけでなく、主人をも支えられるようになっています。
ロボットがPolymarketで金を掘り当てる
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ました。
まず、Polymarketについて紹介します。ここではあらゆることが取引可能です。
それは世界最大のデセントラライズされた予測市場プラットフォームで、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、市場のコンセンサス確率と直接対応します。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。
例を挙げます。
2024年から2025年にかけて、世界中のファンと投資家はテイラー・スウィフトとオールブラックスのトラビス・ケルシーの交際を注目しています。Polymarketはこれに合わせて、以下の予測取引を提供しました：「2025年中に二人は結婚するか？」
年末に婚約を発表？」という質問に対して、市場が一般的に「いいえ」と予想する中、誰かが「はい」に大口買いを入れ、その後大きく利益を上げた。
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、ボットは主にいくつかの核心的なテクニックに頼っています。
まず、数学的パリティアービトラジングです。これは予測市場のバグを活用しています。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、最終的に勝利した側の契約清算価格は必ず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、両側（YesとNo）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。
さらに、極短期の暗号資産ボラティリティ市場に焦点を当てます。BTCやETHなどの5分間および15分間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状況下で、価格のずれが生じやすく、これはロボットの高頻度介入に完璧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速度と機械的な鉄の纪律により、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。そして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を促進した。
従来のPythonロボットと比較して、トレーダーは深くプログラミングを知らなくても、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、取引シナリオに適応できます。カニたち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見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ことが広まると、OpenClawコミュニティではPolymarket-tradingなどのSkillsを作成するブームが巻き起こった。
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ます。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りません。
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式が公開されれば、それは即座に無効になります。皆が同じ手法を使えば、その手法自体が成り立たなくなります。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、注意が必要です。
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行いました。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底层遅延メカニズムの変更です。
これはトレーダーに、AIのさらなる可能性を掘り起こし、より隠れた機会を見つけるよう促します。そのため、意図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、予想外の取引方法を発見しました。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ます。
2025年1月にPolymarketに登録した「automatedAItradingbot」というアカウントは、天気予測をめぐって賭けを行い、7万ドル以上の利益を上げました。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ドルに増やしたことも発見されました。
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、敏感で信頼できるAIエージェントを用いれば、公式の気象予報が更新された後、まだオッズを適切に調整していない賭け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、ロ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、ある知的側面では人間ができないことを至少行うべきです。
実際、AIは市場の予測においてより魅力的な能力を発揮しています。
「LiveTradeBench」に関する論文は、現実世界のリアルタイムデータを用いた「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き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」提案を行った際、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まで上昇していることに注目した。この結果はクロスバリデーションを形成し、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であると判断し、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はまだ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ました。50営業日の観測期間中に、累計リターン率20.54%を達成し、最大ドローダウンは10.65%と、市場平均を大きく上回りました。
「お金拾い」の裏側
上の実験は、ロボットアービトラージの富の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操作やポジション管理に変換する可能性が高い。かつてはクオンツファンドだけが扱えていたことが、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。ハイフリー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す。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：もし自分に十分に賢く信頼できるエビがいれば、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無視でき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。イベントの結果が近づくほど、突発的な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、人間の市場はそれよりも反応が速いです。
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が、モデルの確率的判断を大きく揺らす可能性があります。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し、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駆動の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急速化する一方で、これは自動アービトラージの幻想を逆に消し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。
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