Polymarket 数据抓取是如何工作的
Markus_automation
Expert in data parsing and automation
Polymarket 是网上最大的预测市场之一，人们在此对现实世界事件的结果进行投注。这些事件可以包括选举结果、体育赛事等。仓位价格会根据参与者的预期和新传入的数据实时变化。对于自动化而言，这带来了一个有趣的技术挑战：系统需要快速获取市场数据，监控区块链上的变化，并以极低的延迟做出响应。
在这种场景下，定期轮询该平台 API 的简单机器人的表现会很差。虽然部分数据可以通过传统的 Web2 接口获取，但关键的变化是直接发生在 Polygon 网络上的。此外，你还必须考虑速率限制、索引延迟、不稳定的 RPC 连接以及扩展基础设施的需求。
在本文中，我们将分析一个可靠的 Polymarket 机器人的组成部分、为什么仅依赖 API 是不够的，以及在扩展此类基础设施时会出现哪些问题。
内容
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为什么要自动化预测市场
Polymarket 的机制非常简单：用户预测事件的结果并购买相应的头寸。如果预测成真，该头寸将产生利润；否则，用户将损失投资的资金。
典型的参与者根据自己的期望和对事件的分析来做出决策。专业的方法不是去猜测结果，而是识别市场低效，并比其他人更快地对其做出反应。
主要的自动化场景有：
跨平台套利。 机器人寻找 Polymarket、博彩平台和其他市场之间的价格差异。如果这种差异允许同时开立相反的头寸，那么无论事件的最终结果如何，都可以锁定利差。
新闻交易。 机器人从外部来源获取信息或监控区块链交易，并在市场调整价格之前做出更快的反应。
做市与套期保值。 机器人同时下达买单和卖单，从点差中赚取收益。套期保值使得在相关市场中自动降低风险成为可能，例如，通过用相反的头寸来抵消过大的 Yes（赞成）头寸。
这三种场景都有一个共同的标准：数据获取的速度直接影响结果。
为什么需要混合方法
对于此类任务，仅定期轮询 Polymarket API 的简单脚本是不够的。该架构必须同时与两个数据源协作：传统的 Web2 API 和区块链。
基本架构：混合数据收集
一种可行的方法是将数据分为两个流：
通过 REST API 获取静态数据。 这包括市场元数据：名称、描述、解决条件、类别以及其他变化相对较少的参数。使用标准的 GET 请求通过 Polymarket API 检索此类数据非常方便。
来自 Polygon 的动态数据。 这是市场状态：新交易、流动性变化、出价和其他事件。如果策略依赖于极低的延迟，等待前端更新是低效的——最好直接从区块链获取数据。
这种分离减轻了外部 API 的负载，并防止在重复请求未更改的数据上浪费资源。
从技术上讲，该任务可以通过异步队列系统和进程隔离来处理。无论您选择何种编程语言和服务器堆栈，一个可靠的模式是将这些任务分发给独立的后台工作程序（worker）。一个隔离的进程通过 API 更新静态数据，而另一个进程则监控区块链事件。
这可以防止网络操作阻塞应用程序的主逻辑，并且一个组件中的故障不会导致整个系统崩溃。
实时处理 Polygon 数据
现在我们已经介绍了数据流的架构，让我们看看机器人是如何获取动态数据的。
在熟悉的 Web2 互联网上，一切都很简单：您向服务器发送请求，并接收 JSON 格式的结构化响应。在 Web3 中，过程是不同的。您的机器人连接到一个特殊的网关（RPC 节点），该网关将调用转发到网络的智能合约。结果，应用程序接收到智能合约数据和事件，然后您必须对其进行解码并转换为适合业务逻辑的结构。
机器人离数据源越近，事件和算法之间的中间环节就越少。您无需等待 Web 界面更新，可以直接在网络上监控智能合约事件。
简化后的顺序如下所示：
用户执行一个操作；
交易进入网络；
交易被包含在一个区块中；
合约状态改变；
指数器和平台的服务器基础设施更新其数据；
信息出现在界面中。
区块链监控使得在此序列的较早阶段处理数据成为可能。
WebSocket 和 ABI：如何接收和解码事件
不断轮询区块链效率低下。因此，机器人建立了一个 WebSocket 订阅，并在新事件出现时接收它们。区块链会不断向您推送所有新交易的日志流。
这是在应用 ABI 之前，Polygon 网络上的原始事件日志的样子
原始区块链数据对业务逻辑的作用有限，因为它是编码的。为了将其转换为有意义的值，需要使用 ABI（应用二进制接口）——这是对智能合约接口的描述，它允许应用程序理解其函数和事件的结构。
需要考虑的三个重要因素：
区块之间的时间。 新的 Polygon 区块会定期出现，因此机器人必须在下一个数据块到达之前接收、处理事件并将其传递给业务逻辑。每个阶段的延迟越大，对已经发生改变的市场状态做出反应的风险就越高。
不同的数据更新速度。 区块链、Polymarket API 和 web 界面不一定会同时看到更改。合约状态可能会在 API 数据和/或平台界面更新之前发生变化。如果策略对延迟敏感，那么仅依赖 API 数据是不够的。
WebSocket 连接中断。 WSS 连接可能会由于 RPC 提供商限制、网络问题或临时端点不可用而失败。因此，处理程序应该自动恢复连接。重新连接后，有必要识别最后处理的区块，并检查在断电期间是否出现了任何新事件。
如果机器人只是在重新连接后继续监控新事件，它可能会遗漏在中断期间发生的一些交易。因此，恢复机制必须包括检查遗漏区块的范围并重新处理事件。
速率限制与基础设施管理
任何外部资源都会限制客户端在给定时间内可以发送的请求数量。这既适用于 Polymarket，也适用于 Polygon RPC 提供商。
指数退避和重试有助于处理临时错误，但在扩展时这还不够。您需要考虑每个单独系统层的局限性。
Web3 层：读取区块链 (Polygon RPC)
在这里，限制不是由 Polymarket 设置的，而是由机器人连接到 Polygon 的基础设施提供商（节点）设置的。
限制可以表示为 RPS（每秒请求数）、计算单元或提供商特有的其他指标。可以区分三个基础设施级别：
免费节点： Alchemy、GetBlock 和 QuickNode 等热门服务将免费层级限制在 15–30 RPS。这对于认真的实时抓取显然是不够的，而且这些节点还倾向于在没有警告的情况下终止 WebSocket 连接。
基础付费层级（约每月 50 美元）： 提供 100–300 RPS。这通常足以维持稳定的 WSS 通道并处理新区块而不遗漏事件。
高级层级（每月 200 美元起）： 提供 500–1,500+ RPS，这对于激进的历史数据扫描和深入的智能合约分析是必不可少的。
Web2 层：收集元数据 (Gamma API)
这些是对公共端点 gamma-api.polymarket.com 的标准 REST 请求，您可以在其中检索静态数据（市场名称、标签、描述）。该 API 是开放的，不需要密钥，并且文档中没有官方限制。
然而，整个前端和 Gamma API 都受到 Cloudflare 强大抗 DDoS 保护的保护。从单个 IP 地址抓取，只能在每秒 10–20 次请求时提供稳定的性能。超过此阈值会触发 429 错误或 验证码。因此，并行数据收集还需要一个高质量旋转代理池。
交易层
一个单独的层是中央限价订单簿 (CLOB)，交易操作通过它执行：下达和取消订单，以及检索订单簿数据。这里使用了 API 密钥和加密签名。
该平台严格限制数据读取请求。交易本身的限制（特别是对做市商而言）要宽泛得多：
下单： 每个账户每 10 秒最多 3,500 次请求（即 350 RPS）。
撤单： 每 10 秒最多 3,000 次请求。
如果机器人可以快速下单，但接收市场信息的速度太慢，那么高交易吞吐量的优势将在很大程度上丧失。
哪种更好：自己的节点还是 SaaS
有两种方法可以突破第一层的限制天花板。
1. 本地 Polygon 节点。 您可以租用一台配备快速 NVMe 驱动器、充足 CPU 和内存资源的服务器，并自行维护节点基础设施。
优势：
对基础设施的完全控制；
没有 SaaS 提供商计划的限制；
机器人与您自己的节点之间的网络距离极短。
劣势：
高昂的基础设施成本；
需要自己维护和更新节点；
存在去同步化的风险，需要监控网络状态。
2. SaaS RPC + 负载均衡。 您可以使用多个商业 RPC 提供商并在它们之间分配负载，而不是运行自己的节点。
例如，可以通过负载均衡器路由请求：如果一个端点接近其限制或停止响应，系统将切换到另一个端点。
对于大多数项目来说，这种方法更容易操作，并允许逐渐扩展基础设施。
请求管理
请记住，即使是庞大的 RPC 端点池也无法挽救效率低下的架构。
如果数据没有变化，就没有必要再次从区块链请求数据。
元数据和历史上下文应该存储在本地数据库或快速缓存中。外部 RPC 节点应主要用于检索真正的新数据。
这可以减少负载、降低延迟并减少基础设施成本。
扩展及多账号细节
当使用多个账户时，保持它们完全隔离非常重要。Polymarket 的保护系统应该将您的机器人视为来自世界不同地点的数百个独立用户，而不是数据中心里的单台服务器机架。让我们来看看您需要的工具。
选择代理
要抓取 Polymarket，不一定非要使用昂贵的住宅或移动代理。在高负载下，数据中心代理通常是更实用的选择，尤其是当任务涉及持续的数据收集和机器人操作时。
速度与稳定性。 数据中心 IP 通常提供更低的延迟和更稳定的连接。对于不断请求市场、订单簿和交易数据的机器人来说，这比 IP 本身的来源更为重要。
性能。 通过配置合理的基础设施，数据中心代理可以维护大量并行连接，并在不降低速度的情况下处理大量请求。代理还可以与其他反检测机制相结合，例如配置浏览器指纹和网络参数。
扩展成本。 在持续抓取的情况下，流量增长迅速。数据中心代理在这些场景中通常更具性价比，因为它们的价格不与传输的数据量挂钩。这在同时运行数十个或数百个线程时尤为明显。
反检测浏览器
当您访问受保护的 API 时，仅靠代理旋转依然不够。现代反欺诈系统会分析连接客户端的数字指纹。
为了绕过这种保护措施，反检测浏览器被整合到架构中——在我们的案例中是 Octo Browser。然而，在机器人的语境下，这并不意味着手动启动配置文档。该系统是围绕通过 Puppeteer 或 Playwright 控制无头反检测浏览器实例而构建的。
可提供 Octo Browser API 的详细文档
仅仅更改用户代理或屏幕分辨率是没有意义的。任何先进的保护措施（例如 Cloudflare）都可以通过分析调用栈或检测不匹配的硬件参数轻松识破此类脚本。因此，对于需要浏览器会话隔离的自动化，使用功能完善的反检测浏览器配置文档比使用单独的伪装脚本合集更有意义。
现代浏览器指纹由多个参数组成，包括操作系统特征、WebGL/WebGPU 参数、字体、WebRTC 以及许多其他环境属性。机器人通过 API 连接到这样一个配置文档，获取所需的会话令牌和 cookie，然后将它们传递给轻量级工作程序，以便与 Gamma API 进行快速交互，从而提供完美的伪装。Octo Browser 允许您完成所有这些操作。
钱包隔离与防女巫攻击（Sybil attacks）
扩展群控系统不仅需要网络层面的隔离，还需要资金上的隔离。每个机器人实例都应该有自己独特的、与其他实例互不相连的钱包。
本地签名： 切勿在网络上传输私钥或敏感数据。您的算法应该在本地对交易进行签名，仅将加密的数据包发送到 RPC 节点。这是一项标准的网络安全实践：节点接收执行命令，但无权管理钱包。
切断关联： 最常见的错误是在您自己的钱包之间转移资金。余额上的任何重叠都会立即将您的账户关联到一个单一的网络中，这可能会导致封号。
CEX 方法： 使用中心化交易所为群控系统提供资金并提取利润。交易所从其热钱包中提供资金，从而使人无法通过区块链浏览器追踪您的机器人之间的联系。
结论
构建一个可靠的 Polymarket 抓取系统不是一次性的项目，而是一个不断适应的过程。预测市场是极其动态的：今天您优化区块链请求，明天您就因为合约 ABI 的更改而更新抓取逻辑，后天您又在寻找绕过 Cloudflare 保护措施的新方法。
机器人的生存能力由三个因素决定：
混合架构： 有效结合 Web2 和 Web3 数据的能力。
韧性： 为 RPC 节点故障和 API 限制做好准备的基础设施。
纪律： 严格隔离账户和钱包。
只有在深入理解 Polygon 架构与经典 Web 开发方法相结合的交汇点上，才能诞生在激烈算法竞争的环境中带来结果的工具。
合理的架构并非始于选择编程语言，而是始于理解网络如何处理故障。从系统设计之初就将节点轮换构建进去。
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做市与套期保值。 机器人同时下达买单和卖单，从点差中赚取收益。套期保值使得在相关市场中自动降低风险成为可能，例如，通过用相反的头寸来抵消过大的 Yes（赞成）头寸。
这三种场景都有一个共同的标准：数据获取的速度直接影响结果。
为什么需要混合方法
对于此类任务，仅定期轮询 Polymarket API 的简单脚本是不够的。该架构必须同时与两个数据源协作：传统的 Web2 API 和区块链。
基本架构：混合数据收集
一种可行的方法是将数据分为两个流：
通过 REST API 获取静态数据。 这包括市场元数据：名称、描述、解决条件、类别以及其他变化相对较少的参数。使用标准的 GET 请求通过 Polymarket API 检索此类数据非常方便。
来自 Polygon 的动态数据。 这是市场状态：新交易、流动性变化、出价和其他事件。如果策略依赖于极低的延迟，等待前端更新是低效的——最好直接从区块链获取数据。
这种分离减轻了外部 API 的负载，并防止在重复请求未更改的数据上浪费资源。
从技术上讲，该任务可以通过异步队列系统和进程隔离来处理。无论您选择何种编程语言和服务器堆栈，一个可靠的模式是将这些任务分发给独立的后台工作程序（worker）。一个隔离的进程通过 API 更新静态数据，而另一个进程则监控区块链事件。
这可以防止网络操作阻塞应用程序的主逻辑，并且一个组件中的故障不会导致整个系统崩溃。
实时处理 Polygon 数据
现在我们已经介绍了数据流的架构，让我们看看机器人是如何获取动态数据的。
在熟悉的 Web2 互联网上，一切都很简单：您向服务器发送请求，并接收 JSON 格式的结构化响应。在 Web3 中，过程是不同的。您的机器人连接到一个特殊的网关（RPC 节点），该网关将调用转发到网络的智能合约。结果，应用程序接收到智能合约数据和事件，然后您必须对其进行解码并转换为适合业务逻辑的结构。
机器人离数据源越近，事件和算法之间的中间环节就越少。您无需等待 Web 界面更新，可以直接在网络上监控智能合约事件。
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用户执行一个操作；
交易进入网络；
交易被包含在一个区块中；
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区块链监控使得在此序列的较早阶段处理数据成为可能。
WebSocket 和 ABI：如何接收和解码事件
不断轮询区块链效率低下。因此，机器人建立了一个 WebSocket 订阅，并在新事件出现时接收它们。区块链会不断向您推送所有新交易的日志流。
这是在应用 ABI 之前，Polygon 网络上的原始事件日志的样子
原始区块链数据对业务逻辑的作用有限，因为它是编码的。为了将其转换为有意义的值，需要使用 ABI（应用二进制接口）——这是对智能合约接口的描述，它允许应用程序理解其函数和事件的结构。
需要考虑的三个重要因素：
区块之间的时间。 新的 Polygon 区块会定期出现，因此机器人必须在下一个数据块到达之前接收、处理事件并将其传递给业务逻辑。每个阶段的延迟越大，对已经发生改变的市场状态做出反应的风险就越高。
不同的数据更新速度。 区块链、Polymarket API 和 web 界面不一定会同时看到更改。合约状态可能会在 API 数据和/或平台界面更新之前发生变化。如果策略对延迟敏感，那么仅依赖 API 数据是不够的。
WebSocket 连接中断。 WSS 连接可能会由于 RPC 提供商限制、网络问题或临时端点不可用而失败。因此，处理程序应该自动恢复连接。重新连接后，有必要识别最后处理的区块，并检查在断电期间是否出现了任何新事件。
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在这里，限制不是由 Polymarket 设置的，而是由机器人连接到 Polygon 的基础设施提供商（节点）设置的。
限制可以表示为 RPS（每秒请求数）、计算单元或提供商特有的其他指标。可以区分三个基础设施级别：
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劣势：
高昂的基础设施成本；
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存在去同步化的风险，需要监控网络状态。
2. SaaS RPC + 负载均衡。 您可以使用多个商业 RPC 提供商并在它们之间分配负载，而不是运行自己的节点。
例如，可以通过负载均衡器路由请求：如果一个端点接近其限制或停止响应，系统将切换到另一个端点。
对于大多数项目来说，这种方法更容易操作，并允许逐渐扩展基础设施。
请求管理
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