Cómo funciona el scraping de Polymarket

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¿Por qué automatizar el mercado de predicciones?

La mecánica de Polymarket es sencilla: el usuario elige el resultado de un evento y compra la posición correspondiente. Si la predicción se cumple, la posición genera beneficios; de lo contrario, el usuario pierde los fondos invertidos.

Un participante regular toma decisiones basándose en sus propias expectativas y en el análisis del evento. El enfoque profesional no consiste en adivinar el resultado, sino en detectar ineficiencias del mercado y reaccionar ante ellas más rápido que los demás.

Principales escenarios de automatización incluyen:

• Arbitraje entre plataformas. El bot busca diferencias de precio entre Polymarket, plataformas de apuestas y otros mercados. Si la diferencia permite abrir simultáneamente posiciones opuestas, es posible fijar el spread independientemente del resultado final del evento.

• Trading de eventos (news trading). El bot recopila información de fuentes externas o monitoriza las transacciones en la blockchain y reacciona antes de que el mercado pueda ajustar los precios.

• Market making y cobertura. El bot coloca simultáneamente órdenes de compra y venta y obtiene beneficios del spread. La cobertura permite reducir automáticamente el riesgo en mercados relacionados, por ejemplo, compensando una posición Sí excesivamente grande con la posición contraria.

Los tres escenarios tienen un criterio en común: la velocidad de obtención de datos influye directamente en el resultado.

Por qué necesitas un enfoque híbrido

Para este tipo de tareas no basta con un script sencillo que consulte periódicamente la API de Polymarket. La arquitectura debe trabajar simultáneamente con dos fuentes de datos: las API Web2 tradicionales y la blockchain.

Arquitectura básica: recopilación híbrida de datos

Una opción práctica es dividir los datos en dos flujos:

• Datos estáticos mediante REST API. Se trata de los metadatos de los mercados: nombres, descripciones, condiciones de resolución, categorías y otros parámetros que cambian con relativa poca frecuencia. Es cómodo obtenerlos mediante la API de Polymarket usando solicitudes GET estándar.

• Datos dinámicos de Polygon. Se trata del estado del mercado: nuevas transacciones, cambios de liquidez, órdenes y otros eventos. Si la estrategia depende de una latencia mínima, esperar a que se actualice el frontend no es eficiente; es mejor obtener los datos directamente de la blockchain.

Esta separación reduce la carga de las API externas y evita gastar recursos en solicitar constantemente datos que no han cambiado.

Técnicamente, esta tarea puede resolverse mediante un sistema de colas asíncronas y aislamiento de procesos. Independientemente del lenguaje de programación y del stack de servidor elegido, un patrón fiable consiste en distribuir estas tareas entre procesos en segundo plano independientes. Un proceso aislado actualizará los datos estáticos a través de la API, mientras que otro monitorizará los eventos de la blockchain.

De esta forma, las operaciones de red no bloquearán la lógica principal de la aplicación y un fallo en un componente no provocará la detención de todo el sistema.

Trabajo con datos de Polygon en tiempo real

Una vez vistos los flujos de datos, veamos cómo obtiene el bot los datos dinámicos.

En la Internet Web2 habitual todo es sencillo: envías una solicitud al servidor y recibes una respuesta estructurada en formato JSON. En Web3 el esquema cambia. El bot se conecta a una puerta de enlace especial (un nodo RPC), que transmite la llamada al contrato inteligente de la red. Como resultado, la aplicación recibe datos y eventos de los contratos inteligentes, que después debe decodificar y convertir por sí misma en una estructura adecuada para la lógica de negocio.

Cuanto más cerca esté el bot de la fuente de datos, menos elementos intermediarios habrá entre el evento y el algoritmo. En lugar de esperar a que se actualice la interfaz web, puedes monitorizar los eventos de los contratos inteligentes directamente en la red.

De forma simplificada, la cadena es la siguiente:

1. el usuario realiza una acción;

2. la transacción entra en la red;

3. se incluye en un bloque;

4. cambia el estado del contrato;

5. los indexadores y la infraestructura de servidores de la plataforma actualizan sus datos;

6. la información aparece en la interfaz.

La monitorización de la blockchain permite trabajar con los datos en una etapa más temprana de esta cadena.

WebSocket y ABI: cómo recibir y decodificar eventos

Consultar constantemente la blockchain no es eficiente. Por eso, el bot establece una suscripción WebSocket y recibe nuevos eventos a medida que aparecen. La blockchain comienza a transmitir continuamente los registros de todas las nuevas operaciones.

Así se ven los registros de eventos en la red Polygon antes de aplicar ABI.

Los datos de la blockchain sin procesar son poco útiles para la lógica de negocio, ya que están codificados. Para convertirlos en valores comprensibles se utiliza ABI (Application Binary Interface), una descripción de la interfaz del contrato inteligente que permite a la aplicación entender la estructura de sus funciones y eventos.

Tres aspectos importantes para considerar:

1. Tiempo entre bloques. Los nuevos bloques de Polygon aparecen con regularidad, por lo que el bot debe recibir, procesar y transmitir los eventos a la lógica de negocio antes de que lleguen los siguientes datos. Cuanto mayor sea el retraso en cada etapa, mayor será el riesgo de reaccionar ante un estado del mercado que ya ha cambiado.

2. Diferente velocidad de actualización de los datos. La blockchain, la API de Polymarket y la interfaz web no necesariamente ven los cambios al mismo tiempo. El estado del contrato puede cambiar antes de que se actualicen la API o la interfaz de la plataforma. Si la estrategia es sensible a la latencia, no basta con utilizar únicamente los datos de la API.

3. Interrupciones de la conexión WebSocket. Una conexión WSS puede interrumpirse debido a las limitaciones del proveedor RPC, problemas de red o la indisponibilidad temporal del endpoint. Por eso, el controlador debe restablecer automáticamente la conexión. Después de volver a conectarse, hay que identificar el último bloque procesado y comprobar si aparecieron nuevos eventos durante la interrupción.

Si después de reconectarse el bot simplemente continúa siguiendo los nuevos eventos, puede perder algunas transacciones que hayan ocurrido durante la interrupción. Por tanto, el mecanismo de recuperación debe incluir la comprobación del rango de bloques perdido y el reprocesamiento de los eventos.

Rate limits y gestión de la infraestructura

Cualquier recurso externo limita el número de solicitudes que un cliente puede enviar durante un periodo determinado. Esto se aplica tanto a Polymarket como a los proveedores RPC de Polygon.

El backoff exponencial y los reintentos ayudan a superar errores temporales, pero esto no es suficiente al escalar. Hay que tener en cuenta las limitaciones de cada capa del sistema.

Capa Web3: lectura de la blockchain (Polygon RPC)

Aquí los límites los establece el proveedor de infraestructura (nodo) a través del cual el bot se conecta a Polygon, no Polymarket.

Los límites pueden expresarse en RPS (Requests Per Second), unidades de cómputo u otras métricas específicas del proveedor. Se pueden distinguir tres niveles de infraestructura:

• Nodos gratuitos: los planes gratuitos de servicios populares como Alchemy, GetBlock y QuickNode limitan la velocidad a 15–30 RPS. Para un scraping serio en tiempo real, esto es claramente insuficiente. Además, estos nodos tienden a interrumpir las conexiones WebSocket sin previo aviso.

• Planes básicos de pago (~50 $/mes): ofrecen 100–300 RPS. Esto suele ser suficiente para mantener un canal WSS estable y procesar nuevos bloques sin perder eventos.

• Planes avanzados (desde 200 $/mes): ofrecen 500–1.500+ RPS, lo que resulta necesario para escanear agresivamente datos históricos y realizar análisis profundos de contratos inteligentes.

Capa Web2: recopilación de metadatos (Gamma API)

Se trata de solicitudes REST clásicas al endpoint público gamma-api.polymarket.com, desde donde se obtiene información estática (nombres de mercados, etiquetas y descripciones). La API es abierta, no requiere claves y la documentación no especifica límites oficiales.

Sin embargo, todo el frontend y la Gamma API están protegidos por la potente protección anti-DDoS de Cloudflare. El scraping desde una sola dirección IP ofrece un funcionamiento estable a una velocidad de solo 10–20 solicitudes por segundo. Superar este umbral provoca un error 429 o un CAPTCHA. Por eso, para recopilar datos en paralelo también hace falta un pool de proxies de alta calidad con rotación.

Capa de trading

Existe una capa independiente, el Central Limit Order Book (CLOB), a través de la cual se realizan las operaciones de trading: colocar y cancelar órdenes y obtener datos del libro de órdenes. Aquí se utilizan claves de API y firmas criptográficas.

La plataforma limita estrictamente las solicitudes de lectura de datos. Los límites para el trading en sí, especialmente para los market makers, son mucho más liberales:

• Colocación de órdenes: hasta 3.500 solicitudes por cuenta cada 10 segundos (es decir, 350 RPS).

• Cancelación de órdenes: hasta 3.000 solicitudes cada 10 segundos.

Si el bot puede colocar una orden rápidamente, pero obtiene demasiado despacio la información del mercado, la ventaja de una alta capacidad de procesamiento de operaciones prácticamente se pierde.

¿Qué es mejor: tu propio nodo o SaaS?

Para superar el límite de la primera capa existen dos enfoques.

1. Nodo local de Polygon. Puedes alquilar un servidor con discos NVMe rápidos y suficiente CPU y RAM y mantener tú mismo la infraestructura del nodo.

Ventajas:

• control total sobre la infraestructura;

• ausencia de límites del plan del proveedor SaaS;

• distancia de red mínima entre el bot y tu propio nodo.

Desventajas:

• alto coste de infraestructura;

• necesidad de mantener y actualizar el nodo por tu cuenta;

• riesgo de desincronización y necesidad de supervisar el estado de la red.

2. SaaS RPC + balanceo de carga. En lugar de utilizar tu propio nodo, puedes emplear varios proveedores RPC comerciales y distribuir la carga entre ellos.

Por ejemplo, las solicitudes pueden enviarse a través de un balanceador: si un endpoint se acerca a su límite o deja de responder, el sistema cambia a otro.

Para la mayoría de los proyectos, este enfoque es más fácil de mantener y permite escalar la infraestructura gradualmente.

Control de solicitudes

Ten en cuenta que ni siquiera un gran pool de endpoints RPC puede compensar una arquitectura ineficiente.

Si los datos no han cambiado, no tiene sentido volver a solicitarlos a la blockchain.

Los metadatos y el contexto histórico deberían almacenarse en una base de datos local o una caché rápida. El nodo RPC externo debería utilizarse principalmente para obtener datos realmente nuevos.

Esto reduce la carga, disminuye la latencia y reduce el coste de la infraestructura.

Escalabilidad y particularidades de la gestión de varias cuentas

Al trabajar con múltiples cuentas, es importante mantenerlas completamente aisladas. El sistema de protección de Polymarket debería ver tus bots como cientos de usuarios independientes de diferentes puntos del mundo, y no como un único rack de servidores en un centro de datos. Veamos qué herramientas necesitarás.

Selección de proxies

Para hacer scraping de Polymarket no es necesario utilizar proxies residenciales o móviles caros. Con cargas elevadas, los proxies de centro de datos suelen ser una opción más práctica, especialmente si la tarea consiste en recopilar datos de forma continua y trabajar con un bot.

1. Velocidad y estabilidad. Las IP de centro de datos suelen ofrecer una latencia más baja y una conexión más estable. Para bots que solicitan constantemente datos de mercados, libros de órdenes y operaciones, esto es más importante que el origen de la IP.

2. Rendimiento. Con una infraestructura correctamente configurada, los proxies de centro de datos permiten mantener un gran número de conexiones paralelas y procesar un volumen considerable de solicitudes sin pérdidas de velocidad. Además, los proxies pueden combinarse con otros mecanismos de protección contra la detección, como la configuración de las huellas digitales del navegador y los parámetros de red.

3. Coste de escalabilidad. Con un scraping continuo, el volumen de tráfico crece rápidamente. Los proxies de centro de datos suelen ser más rentables en estos escenarios porque su coste no depende del volumen de datos transferidos. Esto se nota especialmente cuando se ejecutan simultáneamente decenas o cientos de hilos.

Navegadores antidetección

La rotación de proxies por sí sola tampoco es suficiente cuando accedes a una API protegida. Los sistemas antifraude modernos analizan tu huella digital.

Para eludir esta protección, se integran navegadores antidetección en la arquitectura: en nuestro caso, Octo Browser. Sin embargo, en el contexto de los bots esto no significa iniciar perfiles manualmente. El sistema se basa en controlar instancias headless del navegador antidetección mediante Puppeteer o Playwright.

La API de Octo Browser cuenta con documentación detallada.

No tiene sentido limitarse a cambiar el user-agent o la resolución de pantalla. Cualquier sistema de protección avanzado, como Cloudflare, puede detectar fácilmente estos scripts mediante el análisis de la pila de llamadas o de parámetros de hardware incompatibles. Por eso, en automatizaciones donde se necesita aislar las sesiones del navegador, resulta más lógico utilizar perfiles completos de un navegador antidetección en lugar de un conjunto de scripts de spoofing independientes.

Una huella digital moderna del navegador consta de numerosos parámetros, incluidas las características del sistema operativo, los parámetros de WebGL/WebGPU, las fuentes, WebRTC y otras propiedades del entorno. El bot se conecta a este perfil mediante la API, obtiene los tokens de sesión y las cookies necesarios y después los pasa a workers ligeros para trabajar rápidamente con la Gamma API, proporcionando un spoofing perfecto. Octo Browser te permite hacer todo esto.

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Aislamiento de wallets y protección contra ataques Sybil

Escalar un sistema así requiere no solo aislamiento de red, sino también aislamiento financiero. Cada instancia del bot debe tener su propia wallet única, sin ninguna conexión con las demás.

• Firma local: nunca transmitas claves privadas ni datos confidenciales a través de la red. Tu algoritmo debe firmar las transacciones localmente y enviar al nodo RPC únicamente paquetes cifrados. Es una práctica de seguridad estándar: el nodo recibe la orden de ejecución, pero no tiene acceso para controlar la wallet.

• Romper los vínculos: el error más frecuente es transferir fondos entre tus propias wallets. Cualquier intersección de saldos vincula inmediatamente tus cuentas en una misma red, lo que puede provocar bloqueos.

• Método CEX: utiliza exchanges centralizados para financiar tu red de bots y retirar los beneficios. El exchange proporciona los fondos desde sus hot wallets, lo que hace imposible rastrear las conexiones entre tus bots a través de un explorador de blockchain.

Conclusión

Crear un sistema fiable para Polymarket no es algo que se haga una sola vez, sino un proceso de adaptación constante. El mercado de predicciones es extremadamente dinámico: hoy optimizas las solicitudes a la blockchain, mañana actualizas la lógica de scraping debido a cambios en las ABI de los contratos y pasado mañana buscas nuevas formas de eludir las protecciones de Cloudflare.

La viabilidad de tu bot depende de tres factores:

1. Hibridación: capacidad para combinar eficazmente datos Web2 y Web3.

2. Resiliencia: preparación de la infraestructura ante fallos de los nodos RPC y límites de las API.

3. Disciplina: aislamiento estricto de cuentas y wallets.

Solo en la intersección entre un conocimiento profundo de la arquitectura de Polygon y los métodos clásicos de desarrollo web nacen herramientas capaces de ofrecer resultados en un entorno de fuerte competencia entre algoritmos.

Una arquitectura bien planteada no empieza por elegir un lenguaje de programación, sino por entender cómo la red gestiona los fallos. Incorpora la rotación de nodos desde la primera etapa del diseño.