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用Polymarket预测金融市场走势

在本文中，我们将探讨如何使用Polymarket的预测数据来指导你的投资决策并制定更复杂的金融策略。

用Polymarket预测金融市场走势
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你有没有想过政治新闻如何影响金融市场？从美联储的决定到总统选举，政治事件可以引发显著的市场波动。但如果你能在这些事件发生之前预测它们呢？

借助Polymarket API，你可以分析人们在关键事件上的投注情况，并利用这些信息来预判市场的反应。

在本文中，我们将探讨如何使用Polymarket的预测数据来指导你的投资决策并制定更复杂的金融策略。

1、什么是Polymarket？

Polymarket是一个预测市场，允许你对某些事件发生的概率进行投注，从政治决策到经济和文化事件。使Polymarket独特的是其能够通过API访问所有订单和交易数据，使分析师和交易者能够预判这些事件的几率如何影响金融市场。

为什么这很重要？

分析Polymarket数据使你能够看到市场对未来事件的预期如何实时变化。这对希望领先于金融市场变动的交易者来说可能是至关重要的。例如，如果Polymarket上美联储削减利率的可能性增加，交易者可能会预见到债券价格的上涨并相应地调整他们的投资组合。

2、如何在金融背景下使用Polymarket API

市场情绪分析。Polymarket API允许金融分析师捕捉对关键政治和经济事件的市场情绪。例如，如果Polymarket上某位总统候选人的胜选概率增加，你可能会预见到股票或货币市场对该潜在结果的反应。

风险管理。来自Polymarket的预测数据也可以整合到风险管理策略中。如果市场预测到一个意外的经济事件（如利率削减）的可能性很高，交易者可能会调整他们的头寸以防范潜在的市场下跌。

开发自动化交易策略。量化交易员和算法交易员可以将他们的系统连接到Polymarket API，以开发根据市场概率变化自动做出反应的策略。例如，一个算法可以被设计为根据重大政治演讲或经济公告的预测波动来买入或卖出金融工具。

对冲策略。投资者可以使用预测市场来对冲不利的结果。如果Polymarket显示衰退的可能性很高，投资者可能会采取有利于经济衰退的资产头寸，从而保护他们的投资组合。

组合多样化。预测市场提供了一种替代投资途径，使投资者能够多样化他们的投资组合。通过参与预测市场，投资者可以获得受各种全球事件影响的非传统资产类别的曝光。

2.1 美联储利率决策

想象一个场景，一个交易者想要预测美联储一年内是否会降息三次。通过分析Polymarket数据，他们可以观察市场参与者对此结果的投注情况。如果该事件的可能性开始上升，交易者可能会调整他们的债券持仓，预计如果利率确实下降，债券价格会上涨。

以下是您如何使用Polymarket API跟踪此类事件的方法：

import requests  
import websocket  
import json  

# 从Polymarket获取事件  
url = "https://gamma-api.polymarket.com"  
response = requests.get(f"{url}/events")  
events = response.json()  

# 过滤与利率相关的事件  
rate_cut_events = [event for event in events if "interest rate" in event['title'].lower()]  

# 显示过滤后的事件  
for event in rate_cut_events:  
    print(event['title'], event['id'])  

# 获取选定事件的市场和价格  
rate_cut_markets = []  
for event in rate_cut_events:  
    event_id = event['id']  
    markets = requests.get(f"{url}/markets?eventId={event_id}").json()  
    for market in markets:  
        rate_cut_markets.append({  
            'event': event['title'],  
            'market_question': market['question'],  
            'yes_price': market['outcomes'][0]['price'],  
            'no_price': market['outcomes'][1]['price']  
        })  

# 打印市场数据  
for market in rate_cut_markets:  
    print(f"Market: {market['market_question']}, Yes: {market['yes_price']}, No: {market['no_price']}")  

# 使用WebSocket进行实时监控  
def on_message(ws, message):  
    data = json.loads(message)  
    print(data)  

ws = websocket.WebSocketApp("wss://subscriptions.orbiter.cloud.polymarket.com",  
                            on_message=on_message)  

ws.run_forever()

这段Python代码与Polymarket API交互，以获取、过滤和监控与利率事件相关的市场数据：

  1. 获取事件：它向Polymarket的API发送GET请求以检索所有活跃事件。
  2. 过滤事件：代码仅包括与“利率”相关的事件。
  3. 获取市场数据：对于每个过滤后的事件，它检索相关市场并提取“是”和“否”结果的价格。
  4. 打印市场数据：将市场问题和结果价格打印到控制台。
  5. 实时监控：它连接到Polymarket的WebSocket以接收市场活动的实时更新，并在收到时打印这些更新。

JSON结果

{  
  "4hr": 4291.73,  
  "clobTokenIds": [  
    "23879627426961662812922169694268707374662971136118079896087093103802667054172",  
    "47409381172023721466480360988176079028561606121909173291379114883147018350487"  
  ],  
  "umaBond": 500,  
  "umaReward": 5,  
  "fpmmLive": true,  
  "volume24hrClob": 4291.728938,  
  "volumeClob": 787641.03538,  
  "liquidityClob": 92959.3473,  
  "acceptingOrders": true,  
  "negRisk": true,  
  "negRiskMarketID": "0xebbf621279b1c7c8b341cf058d3e58bcb97a0686d836e58da792ffc7edec5c00",  
  "negRiskRequestID": "0xfcac157126a5342731d38fb6be86097b52362f4b4632c2681990468ec77ce0a1",  
  "commentCount": 14,  
  "_sync": false,  
  "ready": false,  
  "funded": false,  
  "tags": [  
    {  
      "id": "789",  
      "label": "us politics",  
      "slug": "us-politics",  
      "publishedAt": "2023-12-27 01:23:46.877+00",  
      "createdAt": "2023-12-27T01:23:46.901Z",  
      "updatedAt": "2023-12-27T01:23:46.901Z",  
      "_sync": true  
    },  
    {  
      "id": "573",  
      "label": "american politics",  
      "slug": "american-politics",  
      "forceShow": false,  
      "publishedAt": "2023-11-27 16:52:57.894+00",  
      "createdAt": "2023-11-27T16:52:57.915Z",  
      "updatedAt": "2024-04-25T18:32:15.409728Z",  
      "_sync": false  
    },  
    {  
      "id": "2",  
      "label": "Politics",  
      "slug": "politics",  
      "forceShow": false,  
      "publishedAt": "2023-10-25 18:55:50.674+00",  
      "updatedBy": 13,  
      "createdAt": "2023-10-25T18:55:50.681Z",  
      "updatedAt": "2024-07-05T21:07:05.081707Z",  
      "_sync": false,  
      "forceHide": true  
    },  
    {  
      "id": "375",  
      "label": "u.s. election",  
      "slug": "uptspt-election",  
      "publishedAt": "2023-11-02 22:07:37.815+00",  
      "createdAt": "2023-11-02T22:07:37.832Z",  
      "updatedAt": "2023-11-02T22:07:37.832Z",  
      "_sync": true  
    },  
    {  
      "id": "188",  
      "label": "u.s. politics",  
      "slug": "uptspt-politics",  
      "publishedAt": "2023-11-02 21:32:11.207+00",  
      "createdAt": "2023-11-02T21:32:11.214Z",  
      "updatedAt": "2023-11-02T21:32:11.214Z",  
      "_sync": true  
    },  
    {  
      "id": "24",  
      "label": "US Election",  
      "slug": "us-election",  
      "forceShow": true,  
      "publishedAt": "2023-11-02 21:04:03.712+00",  
      "updatedBy": 15,  
      "createdAt": "2023-11-02T21:04:03.723Z",  
      "updatedAt": "2024-05-01T17:30:24.691205Z",  
      "_sync": false  
    },  
    {  
      "id": "100215",  
      "label": "All",  
      "slug": "all",  
      "forceShow": false,  
      "updatedAt": "2024-05-30T15:49:47.004061Z",  
      "_sync": false  
    }  
  ],  
  "cyom": false,  
  "competitive": 0.934382956854867,  
  "pagerDutyNotificationEnabled": false,  
  "approved": true,  
  "clobRewards": [  
    {  
      "id": "1088",  
      "conditionId": "0xf4640cd41c414f694cd33e049e0c58092eea15bb7e463af0124695e46442742d",  
      "assetAddress": "0x2791Bca1f2de4661ED88A30C99A7a9449Aa84174",  
      "rewardsAmount": 0,  
      "rewardsDailyRate": 30,  
      "startDate": "2024-04-24",  
      "endDate": "2500-12-31"  
    }  
  ],  
  "rewardsMinSize": 200,  
  "rewardsMaxSpread": 3.5,  
  "spread": 0.01,  
  "oneDayPriceChange": 0.01,  
  "lastTradePrice": 0.23,  
  "bestBid": 0.23,  
  "bestAsk": 0.24,  
  "automaticallyActive": true  
}

2.2 过滤与“Trump”相关的事件

在这个例子中，我们将：

  1. 从Polymarket API获取所有事件
  2. 过滤事件以找到与“Trump”相关的事件
  3. 保存到Excel以便以后分析
import requests  
import pandas as pd  

# 第一步：从Polymarket获取所有事件  
url = "https://gamma-api.polymarket.com"  
response = requests.get(f"{url}/events")  
events = response.json()  

# 第二步：过滤与“Trump”相关的事件  
trump_events = [event for event in events if "trump" in event['title'].lower()]  

# 第三步：将过滤后的事件转换为DataFrame  
df = pd.DataFrame(trump_events)  

# 第四步：将数据保存到Excel文件  
df.to_excel("trump_related_events.xlsx", index=False)  
print("数据已保存到'trump_related_events.xlsx'")

结果

3、结束语

使用Polymarket API过滤和分析特定事件数据（如与关键政治人物如特朗普相关的数据），为预判和理解市场情绪提供了强大的工具。无论你是监测政治趋势还是寻求金融见解，这些数据对于做出明智的决策都是至关重要的。

正如本杰明·富兰克林所说：“对知识的投资会带来最好的利息。”

利用这些数据是对您知识的投资，这将在您应对市场和政治复杂环境时带来回报。

原文链接：How to Predict Financial Market Movements by Analyzing Political News with the Polymarket API

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