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。
| 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 ↗ | 142 | 4128 | 4 | - |
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。
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
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。
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4128 | — | 4 |
| 2026-08 | 4032 | +2.3% | 4 |
| 2026-07 | 3940 | +5.0% | 4 |
| 2026-06 | 3751 | — | 4 |
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。
--- 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.
## 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. 🦞
AI が書いた痕跡を見つけて書き換える編集スキルです。
Evaluate and score Go code quality based on syntax, style, and best practices to provide constructive feedback and improvements.
6551 の API 経由で Twitter/X のプロフィール、投稿、meme 関連データを調べます。
暗号資産、株式、マクロのリアルタイム経済ニュースを集め、影響度を付けます。
camsnap で RTSP/ONVIF カメラから静止画やクリップ、動体イベントを取るスキルです。
エージェントを受け身の応答から能動的な作業へ変えるスキルです。
代理を通じてエージェントの通信の安全をリアルタイムに見るスキルです。
claw-shell は claw という名前の tmux セッション内でシェルコマンドを実行し、出力をエージェントに返します。
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。