# 策展 · X (Twitter) 🔥 > 作者：Movez (@0xMovez) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-05-02 > 原始來源：https://x.com/0xMovez/status/2049891014249431141 ## 中文摘要 # Hermes + Polymarket - 如何打造一個能自我學習的 BTC UP/DOWN 交易 Agent，從 100 美元翻到 5000 美元（指南） 在 2025-2026 年間，Polymarket 上的交易機器人/Agent 創造了超過 6000 萬美元的利潤。其中 77% 的利潤來自 Crypto UP/DOWN 市場，這主要歸功於該領域持續存在的市場無效率（inefficiencies）。 市場在不斷演進：為了保持獲利，你必須不斷尋找新的市場無效率，或者建立能自動完成這項工作的自我學習 Agent。 這就是為什麼 Hermes 是我們 Agent 的理想基礎——這是一個開源的自我學習 Agent，在不到 2 個月內就獲得了超過 10 萬個 GitHub 星數。 開發者們已經將其應用於廣泛的場景中，從編寫程式碼到建立交易演算法，應有盡有。 截至 4 月 27 日，Hermes Agent 的 GitHub 儲存庫在總星數上已經超越了 Anthropic 的 Claude Code——這清楚地表明了該框架對真正的開發者有多大幫助，這也正是我們選擇它作為交易機器人基礎的原因。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366413-iaHHDJ1NlaYAA7Vajjpg.jpg) 同時，Polymarket 的 Crypto UP/DOWN 市場存在多種無效率，這正是交易機器人的分類方式： - 套利 (Arbitrage) (配對成本) - 當 YES 和 NO 兩側的合計價格低於 1 美元時同時買入，鎖定每對 0.02–0.04 美元的無風險利潤。勝率可達 95–98%。 - DCA 機器人 - 等待其中一側跌破 0.35 美元，然後進行攤平，直到平均成本低於 0.99 美元。 - 動能/延遲機器人 (Momentum / Latency Bot) - 監控 Binance/Coinbase 上的 BTC 現貨價格，並在重新定價的延遲期間進入 Polymarket。 - 做市商 (Market Maker) - 在 5 分鐘 BTC 市場上放置雙向訂單，捕捉價差。 - AI/ML 機器人 (Synth SDK) - 使用 Bittensor AI 在市場關閉前 20 分鐘預測機率，擁有 10%+ 的優勢。 成功的機器人範例： • Gabagool22 - 傳奇套利機器人，在 Polymarket 上將 1.2K 美元變成了 868K 美元 > 個人檔案：https://polymarket.com/@gabagool22?via=following ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366482-iaHHDM5hZW4AAZZqRjpg.jpg) • Sharky6999 - 最穩定的機器人，獲利 852K 美元，勝率達 95.2%。 > 個人檔案：https://polymarket.com/@sharky6999?via=following ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366494-iaHHDN5v8akAATgMEjpg.jpg) • @0xe1d6 - 新興的 HFT 加密貨幣交易機器人，一個月內獲利 728K 美元 > 個人檔案：@0xe1d6b51521bd4365769199f392f9818661bd907 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366403-iaHHDOpqcXAAAr0k2jpg.jpg) 今天我們將學習如何啟動並為我們的 Hermes Agent 建立 Crypto UP/DOWN 市場的核心交易邏輯——然後，透過即時交易及其內建的自我學習能力，讓 AI 為我們完成繁重的工作。 ## # 如何一鍵設定 Hermes Agent --- 讓我們簡短討論一下什麼是 Hermes Agent 以及為什麼它這麼好用。 Hermes Agent 是由 NousResearch（一家由 Paradigm 資助 7000 萬美元的 AI 研究實驗室，也是 Nomos 和 Psyche 的創作者）開發的開源自主 Agent，於 2026 年 2 月 25 日發布，內建自我學習迴圈，運行時間越長，能力就越強。 正如我之前提到的，它是成長最快的框架，這歸功於其核心邏輯中內建的幾個因素： ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366501-iaHHDTjqSbAAAbZbXjpg.jpg) - 知識層 (Knowledge Layer)：內建記憶、會話搜尋、LLM-Wiki 技能、可選的 Honcho 整合。Agent 不僅僅是回答問題，它還會隨著時間累積知識。 - 執行層 (Execution Layer)：多 Agent 設定檔、子 Agent、工具系統、MCP 支援、持久化機器存取。Agent 不僅僅是回應，它還能分解任務、並行運行並進行委派。 - 輸出層 (Output Layer)：Cron jobs、透過 Telegram/Slack/Discord 進行閘道傳遞、Web UI、檔案輸出。結果會回流到你的實際工作流程中，而不是困在聊天視窗裡。 所有這些因素加在一起，使 Hermes 成為你交易設定的大腦（而不僅僅是雙手），讓它能夠適應市場狀況，而不是盲目地遵循你一次性設定的指令。 ## 使用 Atomic 一鍵設定 Hermes --- 在我之前關於 Hermes 天氣交易機器人的文章中，許多讀者在透過 CLI 安裝 Hermes 時遇到了問題，所以我找到了一個更方便管理 Agent 的框架。 Atomic Hermes 是一個原生的 macOS AI 助理——它不是瀏覽器分頁，不是 CLI 包裝器，也不是「帶按鈕的 ChatGPT」。它是一個擁有雙手、眼睛、記憶和真實 workspace 的自主 Agent。 有了它，你可以在 Mac 上本地運行你的 Agent，或者使用內建的服務功能將其部署到雲端——透過電子郵件連結到你的帳號。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366397-iaHHDfcwkasAAtLvbjpg.jpg) Atomic 提供了 100 多種整合、大量的預裝技能庫、持久化記憶、支援所有主流 AI 模型（Claude、ChatGPT、Gemini）——最重要的是，它支援一鍵設定。 ## 如何使用 Atomic 設定 Hermes Agent： --- > 第一步 - 安裝 Atomic 應用程式或在雲端運行 前往 https://atomicbot.ai，在 Atomic 首頁選擇你想要設定的 Agent。在本指南中，我們將使用 Hermes Agent，所以我選擇這個。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366478-iaHHDhjLgaUAAE7SLjpg.jpg) 此外，如果你不想在本地運行，你可以在首頁右上角選擇「Run in Cloud」→ 透過 Google 登入並取得相同介面的存取權。 應用程式下載完成後，將其移動到 Mac 的 Applications 資料夾中。 > 第二步 - 安裝 Agent 並連接模型 API 安裝 Atomic 後，我們需要為我們的 Agent 插入一個模型 API。你可以選擇設定免費的本地模型（Gemma、Qwen、GLM），或者使用來自 Claude、OpenAI Codex、Google AI 等的付費 API。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366453-iaHHKtHYLXYAA8OyCjpg.jpg) 在 OpenAI 最近更新後，我計畫選擇 Codex 作為我 Agent 邏輯的程式碼引擎。你只需要購買 ChatGPT Plus 方案並將其連接到 Atomic 即可。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366410-iaHHDqi1RbUAAeAn1jpg.jpg) 開始了——我們已經進入了 Atomic 儀表板，在這裡我們可以與我們的 Hermes Agent 進行溝通，並建立一個 UP/DOWN 交易設定。 你可以使用左側面板的「Chat」分頁與你的 Agent 對話，如果對你來說更方便的話，也可以使用 CLI。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366449-iaHHDstbsawAEzuKyjpg.jpg) > 第三步 - 將 TG 機器人連接到你的 Agent 使用 Atomic，你可以透過幾次點擊將你的 Telegram 機器人連接到你的 Hermes Agent。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366753-iaHHDuWYPWcAAYpcRjpg.jpg) 前往左下角的「Skills」分頁 → 選擇 messenger Telegram → 使用 @BotFather 在 Telegram 中建立機器人 → 將機器人的 API 加入 Atomic。 完成了——透過 Atomic 進行兩次點擊設定，我們的 Agent 就準備好設定交易邏輯並開始在 Polymarket 上進行交易了。 ## 設定 Hermes 加密貨幣交易邏輯 --- 最後也是最重要的一步，我們需要為我們的自我學習加密貨幣交易 Agent 設定交易邏輯。 ![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1777680366499-iaHHEcmOvXkAAROaZpng.png) 與其從零開始建立邏輯，我建議尋找具有現成邏輯的 GitHub 儲存庫 → 將這些邏輯餵給你的 Hermes Agent，並讓它找出最有效的交易策略。 適合 Polymarket 加密貨幣交易機器人的熱門 GitHub 列表： - JLowo/gengar_polymarket_bot — Quarter-Kelly、布朗運動機率模型、校準波動率。作者對現實世界的陷阱非常坦誠。包含斷路器、Telegram。 - joicodev/polymarket-bot — Node.js。Black-Scholes、EWMA 波動率、Platt 再校準、Brier/Log Loss 指標。數學邏輯最乾淨。 - aulekator/Polymarket-BTC-15-Minute-Trading-Bot — 生產級，7 階段架構。Grafana、Redis、SL/TP。 - djienne/Polymarket-bot — 兩種策略：「Gabagool」（套利）和「Smart Ape」（動能）。Web 儀表板，自動優化。 - UP/DOWN 套利（無預測）： - Parallax-Trading / Orbital-Alpha — 幾乎相同的 Node.js 專案。對稱階梯、Taker 套利、鏈上合併至 USDC。無 Kelly 準則。 有了 Hermes，我重寫了這些機器人的邏輯，使其現在可以使用 Polymarket 最新的 CLOB2 更新，以下是你應該發送給你的 Hermes Agent 的指令： > 第一步：給它建立邏輯的指令。 正如我之前所說，我使用現有的 GitHub 儲存庫來建立邏輯。對我來說重要的是它使用 Quarter-Kelly 進行倉位大小計算，這讓它更安全。 ```python Build a Polymarket BTC 5-minute up/down trading agent from this repo: https://github.com/JLowo/gengar_polymarket_bot Update it for Polymarket CLOB v2 and make it ready for safe live trading. Requirements: - Keep the existing architecture if possible. - Use Python. - Migrate execution to py_clob_client_v2. - Support SAFE_ADDRESS for Polymarket Safe/proxy wallets. - Use collateral balance terminology, not legacy USDC-only wording. - Add fee-aware trade evaluation using CLOB v2 market metadata. - Keep DRY_RUN=true by default. - Add or update tests for the core logic. - Update README.md, SETUP.md, and .env.example. - Verify everything with tests before finishing. - Do not expose private keys in chat or logs. ``` > 第二步：設定交易錢包 Hermes 具有內建的安全技能，因此在發送以下指令後，確認你了解所有風險，並要求它建立一個它將管理的錢包。 ```python сreate a wallet for Polymarket trading and send me the address so I can deposit funds to it ``` > 第三步：執行器 (Executor) 更新 運行此 Prompt，以便機器人可以使用最新的 Polymarket CLOB2 進行操作。 ```python - In executor.py, migrate from legacy py_clob_client to py_clob_client_v2. - Initialize ClobClient with: - host=https://clob.polymarket.com - key from PRIVATE_KEY - chain_id=POLYGON - funder=SAFE_ADDRESS if present - signature_type=2 when using Safe, otherwise 0 - builder_config from env vars - use_server_time=True - retry_on_error=True - Use create_or_derive_api_key() for API creds. - Read collateral balance using AssetType.COLLATERAL. - Add market metadata refresh and fee estimation support. - Keep buy/sell execution working. ``` > 第四步：環境/配置設定 將所有錢包、風險和即時交易設定儲存在 .env 中，以便於設定。 ```python - Update .env.example with: - PRIVATE_KEY - SAFE_ADDRESS - CLOB_HOST=https://clob.polymarket.com - DRY_RUN=true - MIN_EDGE - MIN_PROB - MIN_BET - MAX_BET - BANKROLL - BUILDER_ADDRESS - BUILDER_CODE - Use a small default MIN_BET if needed for testing, but keep live safety in mind. ``` > 第五步：文件設定 說明如何安裝、配置並安全地以乾跑（dry-run）或即時模式運行機器人。 ```python - Update README.md and SETUP.md to explain: - CLOB v2 - collateral balance - Safe wallet setup - builder config env vars - DRY_RUN usage - how to switch to live trading safely ``` > 第六步：設定測試 Prompt。 證明核心數學和 API 整合行為正確，並防止回歸錯誤。 ```python Add or update tests for: - market slug generation - 5-minute window alignment - token ID parsing - probability estimation - Kelly sizing - order sizing - fee calculation - fee-aware rejection - executor initialization using the v2 API method ``` > 第七步：驗證 Prompt 在認為機器人準備就緒之前，確認程式碼編譯成功且測試套件通過。 ``` Run: - python -m pytest -q - python -m py_compile bot.py strategy.py executor.py market.py price_feed.py tracker.py telegram_notifier.py proxy.py ``` 就是這樣——你的 Hermes Agent 已經準備好在 Polymarket 的 UP/DOWN 市場上進行交易了，它由自訂交易邏輯、使用 Kelly 準則的倉位大小計算，以及隨著每次交易而改進的自我學習迴圈所驅動。 注意：我建議從 1-2 美元的小額交易開始，讓你的 Hermes Agent 進行學習，並根據已執行的交易建立它自己的交易邏輯。讓 AI 的魔法去建立它自己的策略吧。 --- ## 結論： Polymarket 交易機器人已經從手動交易者手中奪走了很大一部分利潤，而且這個比例每天都在增加。 如今，有了像 Hermes 和 @atomicbot_ai 這樣的 Agentic 框架，你不需要成為資深開發者也能建立自己的 Agent。 你所需要的只是一個好的 ML 模型、正確的 Prompt 以及訓練時間。 ## 標籤 Agent, 教學資源, 自動化, Hermes, Polymarket