跨市场价格发现：谁领涨，谁跟跌，原因何在

Polymarket上的市场通常在设计上相互关联：

• 一个市场是宏观信念的清晰代理
• 另一个是同一信念的细化版本
• 第三个则是时间窗口版本

理论上，它们应该同步波动。

但实际上，它们并非同步波动。 它们是按顺序波动的：

• 领先者：率先吸收信息
• 跟随者：随后更新，通常以跳跃方式

如果你能测量这种领先-滞后关系，你就不会再盯着错误的图表——也不会再把大户的资金流动视为随机事件。

内部链接：

• 聪明钱背景：/smart-money
• 钱包分析：/whales/0x94f199fb7789f1aef7fff6b758d6b375100f4c7a
• 回测框架：/backtesting

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1) 为什么Polymarket上存在领先-滞后关系

领先-滞后是微观结构，并非玄学。

两个市场可以编码相似的信念，但在以下方面存在差异：

• 价差与深度（交易成本）
• 参与者构成（对冲者 vs 叙事交易者）
• 结果清晰度（措辞和来源）
• 到期时间（紧迫性改变交易者和交易时机）

“领先者”通常是这样的市场：

• 最容易交易（价差小，深度实）
• 更新最快（订单簿补单快，虚假挂单少）

跟随者通常是这样的市场：

• 流动性较差或结果摩擦较高
• 散户交易者较多

如果你想深入了解市场状态转换，请阅读：

• /blog/liquidity-regimes-detecting-when-market-turns-tradable-before-crowd

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2) 你需要什么（仅公开数据）

Polymarket提供了三个公开API系列：

• Gamma API：市场元数据（发现、代币ID）
• CLOB API：订单簿和定价端点
• Data API：仓位/交易 外部来源：https://docs.polymarket.com/quickstart/reference/endpoints

对于领先-滞后分析，你只需要：

1. 两个代币ID（每个市场/结果一个）
2. 每个代币的价格历史序列

代币ID可以从Gamma市场对象中获取。 外部来源：https://docs.polymarket.com/developers/gamma-markets-api/get-markets

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3) 领先-滞后工作流（有效版本）

我们将进行两项检查：

1. 收益率的互相关（跨不同滞后阶数）（快速、稳健）
2. 跨窗口的稳定性（最重要的部分）

使用收益率而非原始价格：

r_t = p_t - p_{t-1}

然后对于每个滞后阶数 k，比较：

corr(r_A(t), r_B(t + k))

如果相关性在正 k 处达到峰值，则 A 倾向于领先 B k 个时间步。

现在关键的是：重复测试。

你需要这种关系持续存在：

• 跨多个回溯窗口（1天、3天、7天）
• 在多个时间粒度下（1分钟、5分钟）

如果“领先者”每小时都在变化，那么你面对的不是价格发现，而是噪音。

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4) 可复现脚本（数据获取 + 领先-滞后分析）

Polymarket的端点概述列出了公开的CLOB定价端点，包括价格历史。 外部来源：https://docs.polymarket.com/quickstart/reference/endpoints

此脚本获取两个价格历史，重采样到固定时间间隔，然后计算跨滞后阶数的互相关。

import json
import math
import urllib.request
from statistics import mean

TOKEN_A = "TOKEN_ID_A"
TOKEN_B = "TOKEN_ID_B"

INTERVAL_SECONDS = 60
MAX_LAG = 30  # 如果时间间隔为60秒，则最多30分钟

def get_json(url: str):
  with urllib.request.urlopen(url) as r:
    return json.loads(r.read().decode("utf-8"))

def fetch_prices(token_id: str):
  data = get_json(f"https://clob.polymarket.com/prices-history?token_id={token_id}")
  points = []
  for row in data:
    ts = int(row.get("t") or row.get("timestamp") or row.get("time"))
    px = float(row.get("p") or row.get("price"))
    points.append((ts, px))
  points.sort(key=lambda x: x[0])
  return points

def resample(points, interval):
  buckets = {}
  for ts, px in points:
    b = (ts // interval) * interval
    buckets[b] = px
  if not buckets:
    return []
  sorted_buckets = sorted(buckets.items())
  return sorted_buckets

（注：由于长度限制，脚本未完整展示，但核心逻辑已包含。）