如今，交易市场已然成了最为热门的预测平台，在这儿，人们借助USDC针对现实事件的结果进行下注，然而，真正把控游戏规则的，常常是那些从不疲倦的交易机器人。
入门级空投挖矿机器人
在市场普遍存在的预期当中，于该平台的那些频繁会有的交互行为，往后将会得到代币空投所会给予的奖励。这样一来，一类机器人就顺势而产生了，它们所拥有的唯一目标，便是去刷高交易量。它们一般会挑选一个流动性比较良好的市场，就像“某国央行是否会降息”这种情况，接着去执行高频的“买入并马上卖出”的操作。
比如，机器人会拿出10美元去买入“YES”的仓位，并且在差不多同一毫秒的时间里，以相同的10美元价格把该仓位卖出去。这一过程不会产生实际的盈利或者亏损，然而平台的交易量统计却跟着往上升了。这种操作根本没有真实的交易想法，完全只是为了在未来有可能的空投奖励当中占到更大的比例。
波动捕捉机器人
这类机器人的逻辑，是去寻觅市场的过度反应时刻，在那体育比赛之情境里，一旦有进球突兀出现，对应结果的合约价格，或许会刹那间急剧飙升，波动捕捉机器人会不间断地监控价格，去计算当下价格跟近期平均价格的偏离程度 。
一旦能够识别出，价格于短时间之内出现剧烈波动，比如说在短期内上涨幅度超过20%，那么机器人就会迅速地进行反向开仓，其目的在于赌市场情绪过度激动，进而认为价格将会很快朝着均值回归。它从本质上来说，是在借助其他交易者，于恐慌或者兴奋状态时所犯下的定价错误，以此来获取利益 。
进阶级做市机器人
有着做市功能的机器人，其核心策略是借助挂出买卖限价单的方式来赚取价差，它会于现市场价格稍微低些的地方挂出买单，与此同时，在那比该价格稍微高些的位置挂出卖单，当市场出现波动致使这两个订单都成功被成交的时候，价差这个部分便是它所获取的利润。
除去价差收入之外，平台自身还会给这些供给流动性的机器人给付奖励，这表明机器人借助为市场造就深度，将会获取双重收益，此类策略比较稳定，然而对资金效率以及交易延迟的要求极为高。
高手级套利机器人
关联合约价格总和呈现低于100%的状况时，会出现最为基本的套利机会，诸如，针对某一事件，“YES”合约所对应的价格是0.4美元，如果“NO”合约价格为0.55美元，那么二者相加总和为0.95美元，对这种情况，机器人能够同时买入这两份合约，不管事件最终的结果究竟怎样，都可以保证获取到不存在风险的利润。
更复杂的套利，出现在不同然而存在逻辑关联的市场之间，举例来说，同一场足球比赛，于不同时间段开设的“胜平负”市场，或者因表述细微差别而生成的不同预测合约，机器人要迅速识别这些定价不一致之处，并且构建对冲头寸。
概率预测AI机器人
这是机器人的最终极形态，它们存有目标，那个目标旨在，比市场更精准地去估算事件发生的实际概率，为达成此目标，便会这么做，它们会修筑复杂的模型，将历史交易数据、新闻舆情、链上大额转账、社交媒体情绪指数综合起来进行分析，同时，甚至还要把天气、宏观经济数据如此这般的多元信息也给整合起来加以考虑。
假若其AI模型全面权衡判断某一事件实际发生的可能性为60%，然而市场当下的合约价格仅仅展现了40%的概率，那么它便会大规模地进行买入操作。这类机器人凭借更为精确的“认知”去战胜市场所，全天不间断地寻觅定价出现偏差的时机，对于技术栈以及数据处理能力的要求是极其高的。
构建机器人的挑战与风险
运行一个取得成功的交易机器人，绝非仅仅写数行代码这般简单，你得构建起稳定的数据管道，以及具备低延迟特性的交易基础设施是也。在技术栈层面而言，通常会涉及到具备高效性能的网络请求库，还有异步处理框架，以及数据分析工具，甚至机器学习平台呢。
更加关键的是严谨的风险管理框架，你得去设定单笔交易的上限范围，以及每日亏损的限定额度，并且要实时对策略的表现情形进行监控，数据的存储、处理以及模型的持续再训练情形都所需大量的资源、投入，机器人属于强大的工具，然而要是风险控制有所缺失，那么自动化的情况也可能意味着自动化的巨额亏损状况。
于预测市场里，机器人所具备的优势，从本质上来说，乃是速度方面、纪律层面以及信息处理能力这几方面的优势。当人类交易者依旧凭借直觉或者情绪去下单之际，机器人便已然完成了成千上万次的计算以及执行操作。你是不是觉得，在如此这般高度自动化的市场当中，普通的个人交易者还存在着长期盈利的空间呢？欢迎大家分享各自的看法。
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