Polymarket Up/Down 市场：slug、结算与订单簿断崖

Polymarket 的加密货币 Up/Down 市场每五分钟结算一次，全天候运行，成交量相当可观：下面用作示例的那个五分钟 BTC 市场，单个市场就成交了 $638,615。它们是预测市场中最接近高频交易品种的东西。

它们也是平台上最难研究的市场，原因与它们的设计无关，而完全在于它们关闭之后发生了什么。本文涵盖全部三个部分：解读 slug、理解结算，以及结算后还剩下什么。

解读 slug

每个 Up/Down 市场都有一个格式固定、完全可预测的 slug：

{coin}-updown-{timeframe}-{unix_start}

btc-updown-5m-1775181000
│   │      │   └── Unix timestamp: window START, in UTC
│   │      └────── Timeframe: 5m | 15m | 1h | 4h | 24h
│   └───────────── Always "updown"
└───────────────── Coin: btc | eth | sol | xrp | doge | bnb

末尾的整数才是有用的部分。它是交易窗口开启时刻的 Unix 时间戳（UTC）。解码它，你就能准确知道这个市场覆盖的是哪五分钟：

from datetime import datetime, timezone

slug = "btc-updown-5m-1775181000"
coin, _, timeframe, ts = slug.split("-")

start = datetime.fromtimestamp(int(ts), tz=timezone.utc)
print(coin.upper(), timeframe, start)
# BTC 5m 2026-04-03 01:50:00+00:00

# The market's own title renders this in US Eastern:
# "Bitcoin Up or Down - April 2, 9:50PM-9:55PM ET"

由于格式是确定的，你可以直接构造 slug，而不必去搜索。每个 5m BTC 市场都从五分钟的整点边界开始，所以任意窗口的 slug 就是 btc-updown-5m- 加上该边界的 Unix 时间戳。如果你手上有一个 slug，想知道它的结果，把它粘贴到市场查询里即可。

结算如何运作

机制被刻意设计得很简单。市场问的是：币价在窗口收盘时是否高于开盘时。两个结果，Up 和 Down，其中一个按 $1 结算。

这种设计带来的几个后果，对任何为这些市场建模的人都很重要：

• 平局结算为 Down。问题是收盘价是否高于开盘价。不高于（包括正好相等）就是 Down。在 5 分钟窗口上这种情况很少见，但并非可以忽略，它引入了一个小小的结构性不对称，而简单的抛硬币模型会忽略这一点。
• 结算基于 Chainlink TWAP，而不是单一快照。自 2026 年 8 月 7 日起，加密货币 Up/Down 市场按时间加权平均价结算，而不是按收盘那一刻的单一价格；自 8 月 14 日起，所有 5 分钟市场都使用 60 秒窗口（在此之间的一周是 30 秒）。要超越的价格和结算价格都来自这个 TWAP。这实质性地改变了收盘阶段：最后十秒的一次价格尖峰几乎不会影响 60 秒平均值，所以尾盘反转远比现货图表上看起来的要弱。
• 临近到期时概率会急剧压缩。还剩六十秒且币价持平时，双方都向 50¢ 收敛，由价差决定胜负。在一次决定性变动后还剩十秒时，一方被钉在 97–99¢，几乎没有什么可交易的了。
• 价差就是全部。在一个支付 $1 的市场上，0.01 的报价价差意味着一个二元结果有 1% 的往返成本。大多数在中间价上看起来能赚钱的策略，跨过价差之后就不赚钱了，见下文。

市场结算后 Polymarket 保留了什么

这决定了你到底能不能研究这些市场。结算后，Polymarket 会保留市场记录和一条稀疏的价格序列，但不保留订单簿。我们在 2026 年 9 月 29 日检查了六个已结算的 BTC 5 分钟市场，时间从 4 天前到大约六个月前不等。

TOK=<token_id_of_a_resolved_market>
START=1790466900          # the number at the end of btc-updown-5m-1790466900
END=$((START + 300))

# 1. The order book: gone, at every age we tried.
curl -s "https://clob.polymarket.com/book?token_id=$TOK"
# {"error":"No orderbook exists for the requested token id"}     HTTP 404

# 2. The price series: thin, but there if you give it a window.
curl -s "https://clob.polymarket.com/prices-history?market=$TOK&startTs=$START&endTs=$END&fidelity=1"
# {"history":[{"t":...,"p":0.365}, ...]}          6 points for this 5-minute market

# 3. The same call with interval=max: empty for the six-month-old market we tried.
curl -s "https://clob.polymarket.com/prices-history?market=$TOK&interval=max&fidelity=1"
# {"history":[]}                                                  HTTP 200

所以价格序列并没有消失，但很稀疏。对于 btc-updown-5m-1790466900，Polymarket 返回了六个数据点，从窗口开启后 11 秒到 316 秒，最后一分钟只有其中一个。PolyTest 保存了同一个市场的 2,552 条快照，大约每 0.12 秒一条，每条都带有双边订单簿。每分钟一个价格足以看出谁赢了，以及价格大致在什么时候变动。它无法告诉你一笔 500 份的订单会以什么价格成交，而且几乎覆盖不到最后一分钟，而这些市场恰恰是在最后一分钟决出胜负的。

Polymarket 较新的 Data API 还有第二条路径 GET /v2/prices-history，返回 60 秒分桶的数据。在我们的测试中，它有 8 天以内市场的数据，15 天或更早的市场则什么都没有，所以它无法替代存档。

为什么基础概率不够

到这里，一个常见的直觉是：既然结果可以获取，为什么不直接研究结算频率？统计过去一千个市场中 5m BTC 结算为 Up 的频率，找到一个偏差，然后交易它。

问题在于，任何这样的偏差早在你看到之前就已经计入了报价。如果上个月 SOL 5m 市场有 52% 的时候结算为 Up，做市商是知道的，Up 就会以 52¢ 开盘。基础概率不是优势，它已经在价格里了。要找到优势，你需要的恰恰是 Polymarket 不保留的东西：价格错误时订单簿是什么样子。

这才是 Up/Down 策略难以验证的真正原因。不是因为这些市场有效，而是因为无论要证明还是否定这一点，所需的证据都不在 API 里。

记录 Polymarket 不保留的东西

绕过订单簿缺失的唯一方法，就是在市场运行时把它记录下来。这正是 PolyTest 做的事：对 Polymarket 加密货币 Up/Down 市场进行连续的时点快照，在运行时采集，在结算后保留：240M+ 条快照，每边 8 档订单簿深度，亚秒级时间戳。

import os, requests

BASE = "https://api.polytest.io/api/v1"
H = {"X-API-Key": os.environ["POLYTEST_KEY"]}

# Resolved markets are still here — that is the whole point.
markets = requests.get(f"{BASE}/markets",
                       params={"coin": "sol", "market_type": "5m", "limit": 50},
                       headers=H).json()["markets"]

for m in markets:
    snaps = requests.get(f"{BASE}/markets/{m['id']}/snapshots",
                         params={"include_orderbook": "true"},
                         headers=H).json()["snapshots"]

    # The final minute is where 5m markets are actually decided.
    endgame = snaps[-12:]
    for s in endgame:
        print(m["slug"], s["timestamp"], s["midPrice"], s["spread"])

三件值得测试的事

1. 你的优势能扛住价差吗？用你实际会吃到的卖价代替中间价，重新运行任何看起来有希望的结果。在 $1 市场上 1¢ 的价差，经常会把一个赚钱的策略变成亏钱的策略。先做这一步，它能以很低的成本淘汰大多数想法。
2. 最后 60 秒内深度如何变化？Up/Down 市场在临近到期时会急剧变薄。还剩 3 分钟时能成交的规模，在还剩 30 秒时未必能成交，而这在任何中间价序列中都看不出来。
3. 有什么能跨币种迁移吗？BTC、ETH 和 SOL 的 5m 市场设计相同，但流动性分布不同。在 BTC 订单簿上调好的策略，到了 SOL 更薄的订单簿上经常失效，这一点最好在投入资金之前知道，而不是之后。

回测指南更深入地介绍了成交模拟。如果你想在做任何决定之前先看看数据，还有 3 天免费试用。