prediction-arbitrage-scout

予測市場アービトラージ・スカウト（Polymarket ↔ Kalshi）

Polymarket と Kalshi の予測市場間で、価格の不一致候補を特定する読み取り専用のスカウティングツールです。

目的

Polymarket と Kalshi の間で価格が乖離している候補市場を見つけます。
このスキルは、発見、調査、優先順位付けを目的としており、自動取引や売買の実行を目的とするものではありません。

対象外

• 取引の実行は行いません
• 収益性を保証しません
• スリッページ、板の厚さ、流動性のモデリングは行いません
• ポジションサイジングやリスク管理は行いません

このスキルの出力は、アクションを起こす前に Kalshi のオーダーブックと市場ルールに照らして検証する必要があります。

概要

ワークフロー：

1. Polymarket から現在の公開市場価格を取得します
2. Kalshi から公開中の市場を取得します
3. ファジー文字列類似度を使ってイベントを照合します
4. 基本的な手数料を差し引いた理論上の価格差を計算します
5. 確認用の CSV レポートと Markdown レポートを生成します

結果は、取引可能な優位性ではなく、表面上の価格差を基準に順位付けされます。

前提条件

ツール：

• Read
• Write
• Bash (python)
• Glob
• Grep
• WebFetch

環境：

• Python 3.x

パッケージ：

• requests
• pandas

インストール： pip install requests pandas

手順

ステップ 1：Polymarket のデータを取得 コマンド： python {baseDir}/scripts/fetch_polymarket.py

出力：

• polymarket_data.json

ステップ 2：Kalshi のデータを取得 コマンド： python {baseDir}/scripts/fetch_kalshi.py

出力：

• kalshi_data.json

ステップ 3：価格差を検出 コマンド： python {baseDir}/scripts/detect_arbitrage.py

注：

• ファジー文字列類似度を使用します（デフォルトのしきい値：0.7）
• プラットフォーム間で YES／NO の価格を比較します
• 基本的な手数料を差し引いた理論上のスプレッドを推定します

出力：

• arbitrage_opportunities.csv

ステップ 4：サマリーレポートを生成 コマンド： python {baseDir}/scripts/generate_report.py

出力：

• arbitrage_report.md

出力

• polymarket_data.json：Polymarket の生の市場データ
• kalshi_data.json：Kalshi の生の市場データ
• arbitrage_opportunities.csv：価格差の順位付きリスト
• arbitrage_report.md：確認用のサマリーレポート

エラー処理

Polymarket API エラー：

• Polymarket API が利用可能か確認します
• 少し待ってから再試行します

Kalshi API エラー：

• 公開エンドポイントが利用可能か確認します
• 一部のエンドポイントでは認証が必要な場合があります。このスキルでは公開データのみを使用します

一致するイベントが見つからない場合：

• ファジーマッチのしきい値を上げます
• 価値の高いシリーズを手動で対応付けます

価格データが不十分な場合：

• 両方のプラットフォームで YES と NO の価格が存在することを確認します

解釈の指針

• すべての出力は判断材料として扱い、意思決定そのものとは見なさないでください
• 市場の解決ルールを検証します
• 流動性とオーダーブックの厚さを確認します
• タイミングとボラティリティを考慮します
• アクションを起こす際は、ファジーマッチより手動で対応付けたイベントを優先します

リソース

• Polymarket データ取得スクリプト：{baseDir}/scripts/fetch_polymarket.py
• Kalshi データ取得スクリプト：{baseDir}/scripts/fetch_kalshi.py
• 価格差分析スクリプト：{baseDir}/scripts/detect_arbitrage.py
• レポート生成スクリプト：{baseDir}/scripts/generate_report.py

使用方法

スカウティングのパイプライン全体を実行します： python {baseDir}/scripts/fetch_polymarket.py python {baseDir}/scripts/fetch_kalshi.py python {baseDir}/scripts/detect_arbitrage.py python {baseDir}/scripts/generate_report.py

このスキルを呼び出すと、ワークフロー全体を自動的に実行できます。