sbaker5

PolyEdge - Polymarket Correlation Analyzer

その他v0.1.1
作者:sbaker5更新日 2026-05-11全 2 バージョン · 最新版の公開日 2026-02-07polyedge

AlphaMoatによると、2026-09時点でPolyEdge - Polymarket Correlation Analyzerのダウンロード数は4,128、スター数は4で、AIスキル全体5,078件中2,441位、その他では51件中35位です。

インストール数
142
ダウンロード数
4128
スター数
4
総合順位
#2,441
全体の上位 49% · その他の上位 69%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗14241284-

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

市場の組み合わせを分析して、誤価格の可能性を示すシグナルを出します。結果は入力データとモデルの前提に依存し、検証済みの裁定機会ではありません。行動前に市場状況、流動性、分析根拠を確認し、明示的な許可なしに取引を行わないでください。 ローカル分析には Python を使い、別のライブ API は有料です。推定には流動性やスリッページが含まれません。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 関連市場の価格を比較する
  • 価格差の可能性を確認する
  • 入力と前提を検証する

使う場面

  • 予測市場間の価格関係を調べるとき
  • 行動前に市場データ、流動性、前提を確認するとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

相関価格差の分析方法と、シグナルをそのまま取引に使えない理由を説明してください。

月次の推移

ダウンロード数4128
3721394041582026-06 · ダウンロード数 37512026-07 · ダウンロード数 39402026-08 · ダウンロード数 40322026-09 · ダウンロード数 412826-0626-09
スター数4
3452026-06 · スター数 42026-07 · スター数 42026-08 · スター数 42026-09 · スター数 426-0626-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-094128—4
2026-084032+2.3%4
2026-073940+5.0%4
2026-063751—4

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

3.1 KB・ClawHub v0.1.1
---
name: polymarket-correlation
description: Detect mispriced correlations between Polymarket prediction markets. Cross-market arbitrage finder for AI agents.
version: 0.1.0
---

# Polymarket Correlation Analyzer

Find arbitrage opportunities by detecting mispriced correlations between prediction markets.
すべて表示(全 131 行)
## What It Does

Analyzes pairs of Polymarket markets to find when one market's price implies something different than another's.

**Example:**
- Market A: "Will Fed cut rates?" = 60%
- Market B: "Will S&P rally?" = 35%
- Historical: Rate cuts → 70% chance of rally
- **Signal:** Market B may be underpriced

## Quick Start

```bash
cd src/
python3 analyzer.py <market_a_slug> <market_b_slug>
```

**Example:**
```bash
python3 analyzer.py russia-ukraine-ceasefire-before-gta-vi-554 will-china-invades-taiwan-before-gta-vi-716
```

## Output

```json
{
  "market_a": {
    "question": "Russia-Ukraine Ceasefire before GTA VI?",
    "yes_price": 0.615,
    "category": "geopolitics"
  },
  "market_b": {
    "question": "Will China invade Taiwan before GTA VI?",
    "yes_price": 0.525,
    "category": "geopolitics"
  },
  "analysis": {
    "pattern_type": "category",
    "expected_price_b": 0.5575,
    "actual_price_b": 0.525,
    "mispricing": 0.0325,
    "confidence": "low"
  },
  "signal": {
    "action": "HOLD",
    "reason": "Mispricing (3.2%) below threshold"
  }
}
```

## Signal Types

| Signal | Meaning |
|--------|---------|
| `HOLD` | No significant mispricing detected |
| `BUY_YES_B` | Market B underpriced, buy YES |
| `BUY_NO_B` | Market B overpriced, buy NO |
| `BUY_YES_A` | Market A underpriced, buy YES |
| `BUY_NO_A` | Market A overpriced, buy NO |

## Confidence Levels

- **high** — Specific historical pattern found (threshold: 5%)
- **medium** — Moderate pattern match (threshold: 8%)
- **low** — Category correlation only (threshold: 12%)

## Files

```
src/
├── analyzer.py     # Main correlation analyzer
├── polymarket.py   # Polymarket API client
└── patterns.py     # Known correlation patterns
```

## Adding Patterns

Edit `src/patterns.py` to add new correlation patterns:

```python
{
    "trigger_keywords": ["fed", "rate cut"],
    "outcome_keywords": ["s&p", "rally"],
    "conditional_prob": 0.70,  # P(rally | rate cut)
    "inverse_prob": 0.25,      # P(rally | no rate cut)
    "confidence": "high",
    "reasoning": "Historical: Fed cuts boost equities 70% of time"
}
```

## Limitations

- Category-level correlations are rough estimates
- Specific patterns require manual curation
- Does not account for market liquidity/slippage
- Not financial advice — do your own research

## API Access (LIVE!)

x402-enabled API endpoint for pay-per-query access.

```
GET https://api.nshrt.com/api/v1/correlation?a=<slug>&b=<slug>
```

**Pricing:** $0.05 USDC on Base L2

**Flow:**
1. Make request → Get 402 Payment Required
2. Pay to wallet in response
3. Retry with `X-Payment: <tx_hash>` header
4. Get analysis

**Dashboard:** https://api.nshrt.com/dashboard

## Author

Gibson ([@GibsonXO on MoltBook](https://moltbook.com/u/GibsonXO))

Built for the agent economy. 🦞

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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。