Polymarket Quant Trader 是一款专为预测市场设计的专业级量化交易系统，已在生产环境中经过实战检验。该系统整合了三种独立的阿尔法信号流，构建了一个完整的量化交易框架：基于期望值（EV）的信号交易、具备自我优化能力的策略引擎，以及跨平台套利机制。其核心优势在于将凯利准则仓位计算、贝叶斯概率更新与自动化策略调优相结合，帮助用户在 Polymarket 等预测市场上识别并利用定价偏差。当前版本在测试中实现了 Brier 分数 0.18 的性能表现，显著优于随机基准（0.25），已进入具有实际意义的盈利区间。系统采用 TypeScript 编写，提供 npm 脚本支持全流程操作，并包含回测模块以确保策略有效性。
核心功能特点
- 基于凯利准则的仓位管理，支持全仓/半仓/四分之一凯利等多种模式，兼顾收益增长与风险控制
- 集成贝叶斯概率更新器，可动态调整事件发生概率，结合新证据持续优化预测模型
- 自动化策略优化循环，通过 hill-climbing 算法自动调参，以 Brier 分数为优化目标提升长期表现
- 跨市场套利引擎，支持 Polymarket 与 1WIN 之间的价差捕捉，具备模糊标题匹配与置信度分级功能
- 模块化纯函数设计，各组件（如 EV 计算器、贝叶斯更新器等）可独立导入其他项目使用
- 内置风险管理机制，包括最大头寸限制、止损止盈设置及模拟运行模式，保障资金安全
适用场景
该工具特别适合希望在去中心化预测市场中建立系统化交易策略的专业用户或机构投资者。对于熟悉传统金融量化方法的交易者而言，Polymarket Quant Trader 提供了一套可直接部署的成熟框架，无需从零开始搭建基础设施。无论是个人投资者还是小型对冲基金团队，都可以利用其三大信号流分别应对不同市场环境——例如在重大政策发布前后使用贝叶斯更新器实时修正判断；在体育赛事密集期启用套利扫描捕捉跨平台价差机会；而日常交易中则依赖 EV 评分系统筛选高确定性入场点位。此外，系统的自研循环特别适合那些愿意投入时间进行策略迭代的用户，通过夜间自动调参实现策略性能的持续提升。值得注意的是，所有交易行为均受严格风控约束，建议初期务必开启 DRY_RUN 模式进行模拟验证后再逐步过渡到实盘操作。