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予測市場の取引

クイックスタート

このスキルを使うと、現実世界のイベントを対象とする Polymarket の予測市場（YES／NO トークン）で取引できます。

まずツールを読み込みます：

Use MCPSearch to select: mcp__workbench__get_all_prediction_events
Use MCPSearch to select: mcp__workbench__get_prediction_market_data
Use MCPSearch to select: mcp__workbench__create_prediction_market_strategy

基本的なワークフロー：

1. Browse markets:
   get_all_prediction_events(market_category="crypto_rolling")
   → See BTC/ETH price prediction markets

2. Analyze market data:
   get_prediction_market_data(condition_id="0x123...")
   → Study YES/NO token price history

3. Create strategy:
   create_prediction_market_strategy(
       strategy_name="PolymarketArb_M",
       description="Buy YES when price <40%, sell at 55%"
   )

4. Test strategy:
   run_prediction_market_backtest(
       strategy_name="PolymarketArb_M",
       ...
   )

このスキルを使う場面：

• 現実世界のイベント（選挙、FRB の決定、スポーツ）で取引する場合
• 二者択一の結果（YES／NO）に連動するエクスポージャーを得たい場合
• 確率に基づく取引に関心がある場合
• 予測市場での取引機会を調査する場合

利用可能なツール（6）

get_all_prediction_events

目的：利用可能な Polymarket の予測市場を閲覧します

パラメーター：

• active_only（任意、boolean）：アクティブなイベントのみを対象とします（デフォルト：true）
• market_category（任意、string）：カテゴリーで絞り込みます

カテゴリー：

• crypto_rolling：暗号資産価格の予測（次の1時間で BTC は>$100kになるか？）
• politics：選挙、政策決定
• economics：GDP、インフレ、FRB の決定
• sports：試合結果、選手権
• entertainment：賞、興行収入

返却値：イベント名、カテゴリー、市場、条件 ID、解決状況を含むイベントの一覧

料金：$0.001

使用する場面：取引機会を見つける場合、利用可能な市場を閲覧する場合

get_prediction_market_data

目的：特定の市場における YES／NO トークンの価格履歴を分析します

パラメーター：

• condition_id（必須）：Polymarket の条件 ID
• start_date（任意）：この日付以降に絞り込みます（YYYY-MM-DD）
• end_date（任意）：この日付までに絞り込みます（YYYY-MM-DD）
• timeframe（任意）：ローソク足の時間枠（1m、5m、15m、30m、1h、4h、デフォルト：1m）
• limit（任意、1-10000）：トークンごとの最大ローソク足数（デフォルト：1000）

返却値：市場メタデータ、YES トークンの価格時系列、NO トークンの価格時系列

料金：$0.001

使用する場面：市場価格の履歴を分析する場合、トークンの挙動を調査する場合、戦略のコンセプトを検証する場合

create_prediction_market_strategy

目的：YES／NO の取引ロジックを備えた Polymarket 戦略コードを生成します

パラメーター：

• strategy_name（必須）：戦略名（パターン Name_RiskLevel に従います）
• description（必須）：YES／NO のロジック、決済条件、ポジションサイズに関する詳細な要件

返却値：完全な Python PolymarketStrategy コード

料金：実際の LLM コスト＋マージン（最大 $4.50）

実行時間：約30～60秒

使用する場面：新しい Polymarket 戦略を作成する場合

run_prediction_market_backtest

目的：過去のデータを使って予測市場戦略をテストします

パラメーター：

• strategy_name（必須）：テストする PolymarketStrategy
• start_date（必須）：開始日（YYYY-MM-DD）
• end_date（必須）：終了日（YYYY-MM-DD）
• condition_id（単一市場用）：特定の条件 ID
• asset（ローリング市場用）：資産のシンボル（"BTC"、"ETH"）
• interval（ローリング市場用）：市場の時間枠（"15m"、"1h"）
• initial_balance（任意）：開始時の USDC 残高（デフォルト：10000）
• timeframe（任意）：実行時間枠（デフォルト：1m）

返却値：バックテスト指標（損益、勝率、ポジション履歴）

料金：$0.001

実行時間：約20～60秒

使用する場面：予測市場戦略を検証する場合

get_data_availability

目的：Polymarket 市場で利用可能なデータの期間を確認します

パラメーター：

• data_type：「polymarket」または「all」
• asset（任意）：資産で絞り込みます
• include_resolved（任意）：解決済みの市場を含めます

返却値：日付範囲を含むデータの利用可能状況

料金：$0.001

使用する場面：バックテストの前に、十分なデータがあるか確認する場合

get_latest_backtest_results

目的：最近の予測市場バックテスト結果を表示します

パラメーター：

• strategy_name（任意）：戦略で絞り込みます
• limit（任意）：結果の件数

返却値：最近のバックテスト記録

料金：無料

使用する場面：既存のバックテスト結果を確認する場合

基本概念

予測市場の仕組み

YES／NO トークンの構造：

Event: "Will BTC exceed $100,000 by end of hour?"

YES Token:
- Pays $1.00 if event occurs
- Pays $0.00 if event doesn't occur
- Current price = Market's implied probability
- Example: YES token at $0.65 = 65% implied probability

NO Token:
- Pays $1.00 if event DOESN'T occur
- Pays $0.00 if event occurs
- Current price = 1 - YES price
- Example: NO token at $0.35 = 35% implied probability

Total: YES price + NO price ≈ $1.00 (arbitrage if not)

取引の仕組み：

Scenario: YES token at $0.40

Buy YES token:
- Pay $0.40 now
- If event occurs: Receive $1.00 (profit $0.60 = 150% return)
- If event doesn't occur: Lose $0.40 (-100% return)

Risk/Reward:
- Risking $0.40 to make $0.60
- 1.5:1 reward:risk ratio
- Need >40% win rate to break even

市場カテゴリー

暗号資産のローリング市場（高頻度）：

Type: Continuous prediction markets
Frequency: Every 15m, 1h, 4h, etc.
Question: "Will BTC price increase next [interval]?"

Example:
- 1h BTC rolling market
- New market every hour
- Predict if BTC closes higher than current price

Use case: Short-term price speculation
Trading style: Active, high frequency

政治（イベント主導型）：

Type: One-time events
Frequency: Varies (elections, policy decisions)
Timeline: Days to months until resolution

Examples:
- "Will candidate X win election?"
- "Will bill Y pass Congress by date Z?"
- "Will Fed cut rates in next meeting?"

Use case: Event speculation
Trading style: Position trading, hold until resolution

経済（データ発表）：

Type: Scheduled data releases
Frequency: Monthly, quarterly
Timeline: Fixed resolution dates

Examples:
- "Will CPI exceed 3.5% next month?"
- "Will GDP growth exceed 2% this quarter?"
- "Will unemployment rate decrease?"

Use case: Economic data predictions
Trading style: Position before release, exit at resolution

スポーツ（予定されたイベント）：

Type: Game outcomes, championships
Frequency: Varies by sport
Timeline: Hours to months

Examples:
- "Will Team X win game tonight?"
- "Will Player Y score >25 points?"
- "Will Team Z win championship?"

Use case: Sports betting alternative
Trading style: Event-based positions

戦略タイプ

確率アービトラージ（平均回帰）：

Concept: Buy underpriced probabilities, sell when corrected

Example:
- Event has ~60% true probability
- YES token priced at $0.45 (implies 45%)
- Buy YES (underpriced)
- Sell when price reaches $0.60 (fair value)

Advantages: Mathematical edge if probability estimation accurate
Disadvantages: Requires good probability estimation

トレンドフォロー（モメンタム）：

Concept: Follow YES/NO token price momentum

Example:
- YES token price rising from $0.30 → $0.45
- Buy YES (momentum continuing)
- Exit when momentum fades

Advantages: Captures strong moves
Disadvantages: Late entries, whipsaws

平均回帰（レンジ取引）：

Concept: Fade extreme probability movements

Example:
- YES token spikes to $0.85 (85% implied)
- Seems too high, buy NO token ($0.15)
- Exit when reverts toward mean

Advantages: Profits from overreactions
Disadvantages: Catching falling knives (sometimes market is right)

イベント主導型（材料取引）：

Concept: Trade based on news/catalysts

Example:
- Positive news for candidate X
- Buy YES token before market fully reacts
- Exit after market prices in news

Advantages: Early mover advantage
Disadvantages: Requires fast news reaction

ローリング市場

ローリング市場の仕組み：

BTC 1h Rolling Market:

Hour 1 (12:00-13:00):
- Market created at 12:00
- Question: "Will BTC close higher at 13:00 than 12:00?"
- YES/NO tokens trade 12:00-13:00
- Resolves at 13:00 based on price change

Hour 2 (13:00-14:00):
- New market created at 13:00
- Previous market resolved
- Profits/losses settled
- Process repeats

Strategy rolls from market to market automatically

ローリング市場の利点：

• 継続的な取引機会
• バックテストに使えるデータが豊富（多数の市場）
• 決着する時期を予測しやすい
• アルゴリズム取引に適している

欠点：

• 頻度が高いほど手数料が増える
• 積極的な監視が必要
• 決着までの期間が短い（予測が当たるまでの時間が少ない）

Polymarket 戦略フレームワーク

必須メソッド：

class MyPolymarketStrategy(PolymarketStrategy):
    def should_buy_yes(self) -> bool:
        """Check if conditions met for YES token purchase"""
        # Return True to buy YES token

    def should_buy_no(self) -> bool:
        """Check if conditions met for NO token purchase"""
        # Return True to buy NO token

    def go_yes(self):
        """Execute YES token purchase with position sizing"""
        # Calculate position size
        # Buy YES token

    def go_no(self):
        """Execute NO token purchase with position sizing"""
        # Calculate position size
        # Buy NO token

任意のメソッド：

    def should_sell_yes(self) -> bool:
        """Exit YES position"""
        # Return True to sell YES tokens

    def should_sell_no(self) -> bool:
        """Exit NO position"""
        # Return True to sell NO tokens

    def on_market_resolution(self):
        """Handle market settlement"""
        # Called when market resolves
        # Settle P&L

ベストプラクティス

市場の選定

流動性の高い市場を選ぶ：

High liquidity: >$50k volume
- Tight spreads
- Easy entry/exit
- Reliable pricing

Low liquidity: <$10k volume
- Wide spreads
- Difficult exits
- Slippage risk

Recommendation: Start with high-volume markets

決着条件が明確な市場を優先する：

GOOD: "Will BTC close above $100k at 5pm EST on Jan 1, 2025?"
- Objective resolution source (price data)
- Specific date and time
- No ambiguity

BAD: "Will crypto have a good year in 2025?"
- Subjective ("good" is undefined)
- Ambiguous resolution criteria
- Dispute risk

結果が曖昧な市場を避ける：

Check resolution source:
- Data-driven (prices, scores, votes) → Good
- Subjective judgment → Bad
- "Community decides" → High dispute risk

Research past market resolutions:
- Were resolutions fair?
- Any disputed outcomes?
- Market maker credibility

戦略の開発

明確な確率のしきい値を定義する：

Example: Probability arbitrage strategy

Entry logic:
- Buy YES if price <40% (undervalued)
- Buy NO if price <40% (YES >60%, overvalued)

Exit logic:
- Sell YES at 55% (15% profit target)
- Sell NO at 55% (symmetric)
- Stop loss at 25% (37.5% loss, preserve capital)

ポジションサイズを設定する：

Fixed percentage:
- 5% of capital per market
- Max 10 simultaneous positions = 50% deployed
- Conservative, predictable

Kelly Criterion:
- Size based on edge and odds
- More aggressive, optimal growth
- Requires accurate probability estimation

決済条件を設定する：

Profit targets:
- Sell at X% gain (e.g., 15% above entry)

Time-based exits:
- Close position Y hours before resolution
- Avoid last-minute volatility

Stop losses:
- Sell if price drops below Z% (e.g., 60% of entry)
- Preserve capital on wrong predictions

リスク管理

ポジション制限：

Per market: 5-10% of capital
- Limits single-market exposure
- Diversifies risk

Total exposure: 50-70% of capital
- Leaves cash buffer
- Allows for new opportunities
- Prevents overtrading

市場の分散：

Don't concentrate in one category:
- 3 crypto markets
- 2 politics markets
- 2 sports markets
→ Diversified across event types

Avoid:
- 10 BTC rolling markets
→ All correlated, high concentration risk

流動性の監視：

Check before entry:
- Current volume
- Bid/ask spread
- Order book depth

If liquidity drops:
- May be unable to exit
- Accept mark-to-market loss
- Or hold until resolution

一般的なワークフロー

ワークフロー 1：ローリング市場の調査

目標：BTC のローリング市場で取引機会を見つける

1. Browse crypto rolling markets:
   get_all_prediction_events(market_category="crypto_rolling")
   → Lists BTC, ETH rolling markets with intervals

2. Check data availability:
   get_data_availability(data_type="polymarket", asset="BTC")
   → Verify sufficient history for backtesting

3. Analyze specific market:
   get_prediction_market_data(
       condition_id="0x123...",
       timeframe="1m",
       limit=5000
   )
   → Study YES/NO token price patterns

4. Identify strategy:
   - YES token often overshoots (>60%)
   - Mean reversion opportunity
   - Buy NO when YES >65%, exit at 55%

5. Create strategy:
   create_prediction_market_strategy(
       strategy_name="BTCRollingMeanRev_M",
       description="Buy NO token when YES >65%, exit at 55%..."
   )

6. Backtest strategy:
   run_prediction_market_backtest(
       strategy_name="BTCRollingMeanRev_M",
       asset="BTC",
       interval="1h",
       start_date="2024-01-01",
       end_date="2024-12-31"
   )

コスト：約 $2.50（データ $0.003 ＋ 戦略作成 $2.50）

ワークフロー 2：イベント主導型の政治取引

目標：選挙予測市場で取引する

1. Browse politics markets:
   get_all_prediction_events(market_category="politics")
   → Find election markets

2. Analyze candidate X market:
   get_prediction_market_data(condition_id="election_123")
   → Study YES token price leading up to election

3. Identify pattern:
   - YES token very volatile
   - Spikes on good news, drops on bad news
   - Opportunities to buy dips, sell spikes

4. Create strategy:
   create_prediction_market_strategy(
       strategy_name="ElectionDipBuy_M",
       description="Buy YES when price drops >15% in 24h,
                   sell when recovers to pre-drop level..."
   )

5. Backtest (limited data for one-time events):
   - May have insufficient data for thorough backtest
   - Analyze manually or use similar past events

6. Trade carefully:
   - Event markets have less data
   - Higher uncertainty
   - Start with smaller position sizes

コスト：約 $2.50

ワークフロー 3：複数市場のポートフォリオ

目標：分散型の予測市場ポートフォリオを構築する

1. Identify multiple opportunities:
   - BTC 1h rolling (crypto)
   - Fed decision (economics)
   - Championship game (sports)

2. Create strategies for each:
   - Strategy 1: BTC rolling mean reversion
   - Strategy 2: Fed decision probability arbitrage
   - Strategy 3: Sports underdog value

3. Backtest all strategies:
   run_prediction_market_backtest(...) for each

4. Allocate capital:
   - BTC rolling: 15% (more data, higher confidence)
   - Fed decision: 10% (one-time event, moderate confidence)
   - Sports: 5% (less data, lower confidence)
   Total: 30% deployed, 70% cash

5. Monitor performance:
   - Track each strategy independently
   - Rebalance based on results
   - Stop underperformers

コスト：約 $7.50（戦略 3 件）

トラブルシューティング

「予測イベントが見つかりません」

問題：get_all_prediction_events が空を返す

解決策：

• active_only=False を指定して、決着済みの市場を確認する
• 別の market_category を確認する
• 市場が一時的に利用できない可能性があります

「市場データが不十分です」

問題：バックテストに必要な履歴が不足している

解決策：

• 予測市場の履歴は暗号資産市場より短い
• バックテスト期間を短くする（1～3 か月）
• ローリング市場に注目する（データポイントが多い）
• 一部のイベントは一度限りのため、データが限られている

「戦略のパフォーマンスが低い」

問題：バックテストで損失が出ている

解決策：

• 予測市場は効率的であり、勝つのは困難です
• 確率の推定が正確か確認する
• 戦略のロジックが妥当か検証する
• 手数料とスリッページを考慮する
• より高度なアプローチが必要な場合があります

次のステップ

予測市場の戦略を作成した後：

十分にテストする：

• バックテストには test-trading-strategies を使用する
• 複数の市場で検証する
• 勝率とプロフィットファクターを確認する

戦略を改良する：

• improve-trading-strategies を使用して改良する
• しきい値とパラメーターを最適化する
• 改善内容をテストする

ライブ環境へのデプロイ（対応後）：

• 現在はシミュレーションのみです
• Polymarket のライブ環境へのデプロイは近日対応予定です
• 利用可能になったら deploy-live-trading を使用します

概要

このスキルでは、Polymarket の予測市場での取引を行えます。

• 6 つのツール：イベントの閲覧、データ分析、戦略の作成、バックテスト
• 料金：データは $0.001、戦略の作成は $1～$4.50
• 市場：政治、経済、スポーツ、暗号資産のローリング市場
• ステータス：シミュレーションのみ（ライブ運用は今後対応予定）

基本原則：予測市場では、現実世界のイベントに対する YES／NO トークンを取引します。成功には、正確な確率の推定と規律あるリスク管理が欠かせません。

ベストプラクティス：解決条件が明確で流動性の高い市場を選び、イベントの種類を分散させ、適切なポジションサイズ（市場ごとに 5～10％）を設定し、利益目標と損切りを定めましょう。

現在の制限：ライブ運用にはまだ対応していません。バックテストと戦略の開発にご利用ください。ライブ取引は今後のアップデートで利用可能になる予定です。

注記：予測市場は効率的です。継続的に市場を上回るのは困難です。まずシミュレーションから始め、（ライブ運用が利用可能になった際に）資金を投じる前に優位性を十分に検証してください。