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Polymarket Quick Trade & Onchain Leaderboard

一个支持 Polymarket 多市场的快捷交易面板,并集成实时的链上盈亏与大户交易排名榜单。

交易面板展示

注意事项

⚠️ 永远不要将 .env 文件提交到 Git 里面包含你的私钥。项目已配置 .gitignore 自动忽略该文件。

💡 作者寄语: 这是一个我自己平时高频使用的自用工具,目前运行非常稳定。如果大家在安装或使用过程中遇到任何报错或问题,建议先直接把错误代码发给 ChatGPT/Claude 等 AI 助手排查。因为项目是完全开源的,所以你可以自由地修改、增加或删除任何你不需要的功能。祝大家交易顺利!

特性

  • 单键快速下单: 支持通过键盘快捷键快速进行买入/卖出
  • 📊 多时间维度市场: 支持快速切换 BTC/ETH 的 5分钟、15分钟、1小时市场
  • 🏆 链上大户排行榜: 实时抓取链上订单数据,统计交易排名 Top 100
  • 🔄 多账号切换: 支持配置多个交易账号并在面板中一键切换

关于“净持仓”排名原理

很多数据接口(如 Polymarket Data API)只能看到作为 Taker 的交易量。本工具通过直接扫描 Polygon 链上 CTF 合约的 TransferSingle 事件,能够精准捕获 Maker下单Taker吃单 甚至 直接钱包转账 行为,从而为你还原最真实、无死角的净持仓排名

环境要求

  • Python >= 3.10
  • Alchemy API Key (用于 Polygon RPC 读取链上数据)
  • Polymarket 交易钱包私钥 (用于下单交易)

安装步骤

  1. 克隆本仓库到本地:
git clone https://github.com/JamesLHW/polymarket-quick-trade.git
cd polymarket-quick-trade
  1. 安装依赖包:
pip install -r requirements.txt
  1. 复制配置模板并填写配置:
cp .env.template .env
  • .env 里填入你的 ALCHEMY_KEY(可在 alchemy.com 免费申请)
  • 填入你的 Polymarket 交易钱包私钥 QUICK_PRIVATE_KEY 与对应的地址 QUICK_FUNDER

运行方法

python onchain_leaderboard.py

启动后终端会提示:

  ⚡ Quick Trade: http://localhost:8890

使用浏览器打开 http://localhost:8890 即可使用快速交易面板和查看实时链上榜单。

快捷键

按键 功能
买入 UP
买入 DOWN
Q 卖出全部 UP
W 卖出全部 DOWN
1~5 选择金额 ($5 / $10 / $20 / $50 / $100)

界面图标说明

在终端的排行榜中,你会看到一些特殊图标(Emoji),它们的含义如下:

  • 🥇 🥈 🥉:当前回合净持仓数量排名前三名
  • 🐋 鲸鱼 (Whale):当你将特定地址加入 tracked_whales_list.txt 后,该地址会上榜并显示此图标,同时会实时拉取显示该地址的 Polymarket 用户名及历史总盈亏(PnL)。
  • ⚖️ 天平 (Maker/Hedged):代表该地址在当前回合双向持仓(可能在做市、或者进行了对冲操作)。
  • 🔥 连胜冒火 (Hot Streak):代表该地址在最近的连续几个回合中持续盈利(基于底层 持仓/ 目录的连胜历史数据追踪)。

高级功能与数据缓存

  • 追踪特定大户 (tracked_whales_list.txt):你可以把感兴趣的 Polygon 钱包地址(0x开头)一行一个粘贴到该文件中。程序支持热重载,修改文件保存后,下一个 5 分钟回合就会自动生效,无需重启脚本。
  • 用户名缓存 (username_cache.json):程序会自动将链上地址对应的 Polymarket 昵称缓存到该文件,避免频繁请求 Polymarket 接口导致被封 IP。
  • 历史记录存档 (持仓/ 目录):每回合结束时,程序会自动将完整的持仓排名和具体的买入区块信息保存为 CSV 文件。你可以利用这些 CSV 数据进行二次聚类分析(比如排查多账号女巫攻击或跟随大户建仓时间点)。

其他命令

# 只查询一次当前回合排名(不进入实时监控)
python onchain_leaderboard.py --once

# 指定回合时间戳查询历史排名
python onchain_leaderboard.py --ts 1775757000
S
Description
No description provided
Readme 33 MiB
Languages
Python 100%