polymarket-paper-trader

让 AI 在预测市场安全练手，零成本回测交易策略。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 65 🐛 待处理 3 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 502
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

项目预览

polymarket-paper-trader 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队agent-next
官网地址https://polymarket-leaderboard.com
GitHubhttps://github.com/agent-next/polymarket-paper-trader
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,algorithmic-trading,backtesting,benchmark,clawhub,forecasting,leaderboard,llm,mcp,mcp-server,model-context-protocol,openclaw,paper-trading,polymarket,prediction-markets,python,sqlite,trading-bot
GitHub 星标★ 502
上线时间2026-03-01 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积1.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

polymarket-paper-trader 是一个为 AI 智能体打造的 Polymarket 预测市场模拟交易平台。它解决了 AI 交易策略在真实资金投入前缺乏安全测试环境的问题，提供模拟交易、实时订单簿和策略回测功能。核心能力包括：作为 MCP 服务器供 AI 智能体调用，支持实时市场数据接入，内置 SQLite 存储交易记录，以及通过 ClawHub 一键安装。项目基于 Python 开发，适合算法交易和预测市场研究，帮助开发者验证策略有效性，降低实盘风险。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 502

使用教程

难度：进阶 约 30 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 模型凭据

安装与启动步骤

  1. 1装包

    它有发布包。

    pip install polymarket-paper-trader

  2. 2以工具服务方式跑

    供智能体调用。

    uvx --from polymarket-paper-trader pm-trader-mcp

  3. 3接进智能体

    让它读盘口、下模拟单。

  4. 4回看成绩单

    预测市场的赔率就是最诚实的评分。

如何确认成功

让智能体对几个事件下模拟单，事后能对账出这些判断的实际盈亏与赔率对比

注意事项

  • 它让智能体在预测市场上做模拟交易，用真实赔率检验判断力。
  • 模拟盘不动真钱，是用来校准判断的工具。
  • 预测市场的赔率是相对诚实的评分基准。
  • 别把模拟成绩直接推成实盘策略。

核心亮点

  • 专为 AI 智能体设计，提供 MCP 服务器接口，无缝集成到智能体工作流。
  • 实时订单簿和回测功能，支持策略验证，避免实盘资金风险。
  • 安装简单，通过 npx clawhub install 一条命令即可部署。

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持尚待完善。
  • 仅支持 Polymarket，市场范围有限。

适用场景

  • AI 交易策略开发者在模拟环境中测试预测市场策略。
  • 研究预测市场流动性或价格发现机制。
  • 教学演示 AI 智能体如何与外部交易平台交互。

替代项目

Backtrader、QuantConnect Lean、Gymnasium

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