28 repositorios. Seis capas. Un solo stack. Sin huecos.
Cómo funciona, por qué funciona y cómo hacer tus primeros 1.000$ en Polymarket con el mismo algoritmo: todo está aquí.
Todo lo que necesitas para construir un bot de trading rentable en Polymarket: desde el cerebro, pasando por el backtest, hasta la capa de ejecución en producción.
Nuestro paciente:
Enlace a la wallet: polymarket.com/@coinman2?r=antopotoshka#RLOep5t
Este artículo no es la historia de una sola wallet. Es un mapa del stack. Cada herramienta de las que vienen abajo tapa un fallo concreto que sangra capital en la mayoría de operadores de mercados de predicción: faltan datos, falta validación, falta disciplina, falta velocidad.
Antes de seguir leyendo:
→ Guarda este post. Lo vas a necesitar cuando empieces a construir de verdad.
→ Sgueme para más contenido como este: @igus_ai
→ Vas a necesitar sí o sí una cuenta de Polymarket: polymarket.com
Coinman2: el héroe principal.
1.003.450$ de PnL. 3.062 predicciones. Una sola wallet.
La wallet es “0x55be7aa03ecfbe37aa5460db791205f7ac9ddca3”, el handle público en Polymarket es @coinman2. Se unió en noviembre de 2024. Mayor ganancia individual registrada: 113,8K$.
Cuando los traders vieron por primera vez la trayectoria de crecimiento on-chain, la primera reacción del Twitter cripto fue clara: fake. Un PnL acumulado de siete cifras desde una wallet con perfil retail tiene pinta de scam de Telegram, no de dashboard verificable on-chain.
Pero la blockchain no miente. Cada operación es pública. Cada liquidación es verificable.
Varios desarrolladores hicieron ingeniería inversa de la estrategia en cuestión de semanas. Y después le pidieron a Claude que la reconstruyera desde cero.
Este artículo va sobre el stack completo de herramientas que hace todo esto posible, y sobre lo que cada capa hace en realidad.
Qué es Polymarket y dónde está el edge.
Polymarket es un mercado de predicción. Los usuarios operan sobre desenlaces: ¿estará el Bitcoin más arriba dentro de 15 minutos? ¿Subirá los tipos la Fed? Cada contrato se liquida a 1,00$ (acertado) o a 0,00$ (fallado). Un contrato a 0,73$ significa que el mercado cree que hay un 73% de probabilidad de que el “Sí” se cumpla.
El volumen semanal de la plataforma superó los 2.000 millones de dólares a principios de 2026.
La categoría clave para el trading automatizado son los contratos cripto de corta duración: preguntas de subida o bajada de BTC y ETH a 5 y 15 minutos. Se liquidan rápido, dan feedback inmediato y tienen una vulnerabilidad estructural.
Polymarket actualiza sus precios más despacio de lo que se mueve el activo subyacente en Binance. En 2024, ese desfase era de unos 12 segundos de media. Para el primer trimestre de 2026, la competencia lo había comprimido a 2,7 segundos.
2,7 segundos son una eternidad para una máquina.
Ese hueco, entre lo que ya sabe Binance y lo que Polymarket todavía muestra, es donde vive cada una de las estrategias de este artículo.
El mecanismo, paso a paso.
Un contrato de BTC a 15 minutos abre 50/50. Diez minutos después, el Bitcoin cae un 0,6% en Binance en 30 segundos. La probabilidad “real” de que el BTC esté más bajo al vencimiento se acaba de mover a aproximadamente un 78%. Polymarket sigue mostrando 54/46.
Eso son 24 puntos de edge en un contrato binario. No es una predicción. El desenlace, en sentido probabilístico, ya ha ocurrido.
Un bot que monitoriza el feed WebSocket de Binance con menos de 50ms de latencia ve esto al instante. Calcula la discrepancia, dimensiona la posición usando el Criterio de Kelly y ejecuta a través de la API CLOB de Polymarket. Dos segundos después, el mercado se corrige. La posición se cierra en beneficio.
Repite entre 200 y 500 veces al día.
Eso es el resultado de coinman2. No es magia. Es explotación a escala industrial de un hueco que sigue existiendo a día de hoy.
Por qué existe ese hueco.
Polymarket es un mercado de predicción descentralizado. Los precios solo se actualizan cuando los traders publican órdenes activamente: no hay un equipo de market makers refrescando precios en tiempo real. En los segundos posteriores a un movimiento en Binance, el lado “inteligente” del contrato apenas tiene vendedores dispuestos a operar a unas probabilidades obsoletas.
El hueco se ha estrechado de 12 segundos a 2,7 segundos a medida que han ido entrando más bots. Y se va a seguir estrechando. Pero no se ha cerrado. Y cerrarlo del todo requeriría el tipo de market makers automáticos en tiempo real que, ellos mismos, ya son los bots de arbitraje.
Es una carrera armamentística sin un final claro.
Infraestructura de la API de Polymarket.
Antes de cualquier IA, necesitas la infraestructura básica. Polymarket expone cuatro superficies:
El cliente oficial de Python, “py-clob-client” (pip install py-clob-client), envuelve todo eso. Tres líneas para sacar un order book. Cinco para colocar una orden limitada firmada en Polygon (chain ID 137, liquidación en USDC).
Repositorios clave para empezar:
- Polymarket/agents (https://github.com/Polymarket/agents) — Framework oficial de agentes con IA. Trae la API Gamma, la API CLOB y LangChain ya cableadas. Incluye una base de datos vectorial Chroma para ingerir fuentes de noticias.
- polyterm (github.com/NYTEMODEONLY/polyterm) — Dashboard de terminal: rastreador de ballenas, escáner de arbitraje, detección de insiders, comparación cross-platform contra Kalshi, calificación de riesgo del mercado de A a F.
El stack capa por capa.
CAPA 1: CEREBRO
Razonamiento de IA. El bot de coinman2 corría sobre Claude de Anthropic. En marzo de 2026 se hizo un experimento controlado enfrentando a Claude contra el framework OpenClaw: mismo capital inicial (1.000$), mismas condiciones de mercado, 48 horas.
Claude: +1.322% de retorno. OpenClaw: liquidado por completo.
Traza de razonamiento de Claude: del contexto de mercado a la orden dimensionada por Kelly, con cada decisión auditable a posteriori.
Los investigadores rastrearon la diferencia hasta una sola cosa: la calidad de la gestión del riesgo. El código que generaba Claude incluía parámetros por defecto más conservadores, más casos límite defensivos y un manejo de errores más limpio. OpenClaw se sobreapalancó en una racha perdedora y no supo parar.
- Claude (Anthropic) — Estratega principal. Razona sobre las preguntas del mercado, estima la probabilidad real frente al precio actual e identifica el tamaño del edge.
- Qwen3-Coder (github.com/QwenLM/Qwen3-Coder) — LLM de código abierto especializado en programación. Vigila el rendimiento en vivo, detecta estrategias saturadas y reescribe módulos de forma autónoma.
- G0DM0D3 (github.com/elder-plinius/G0DM0D3) — Interfaz de IA sin censura. Se mete en tesis de mercado incómodas sin negarse.
- Claude Squad (github.com/smtg-ai/claude-squad) — Lanza varias instancias de Claude en paralelo. Una vigila política, otra cripto, otra deportes; todas alimentando al mismo motor.
CAPA 2: ORQUESTACIÓN
Hacer que los agentes hagan cosas. Un motor de razonamiento sin capa de ejecución es solo un generador de opiniones.
Debate entre Bull y Bear resuelto por el veto del Risk Manager: el framework que evita que un “convencido pero equivocado” acabe siendo “convencido y arruinado”.
Agency Agents (github.com/msitarzewski/agency-agents) — Debate basado en roles: Agente Alcista vs Agente Bajista vs Risk Manager con derecho a veto. El consenso decide la operación y el tamaño.
ClaudeAgent OneClick (github.com/cvxv666/ClaudeAgentOneClick) — Despliegue de un agente Claude con un solo clic. Vigilante de mercado 24/7 persistente en cuestión de minutos.
MiroThinker (github.com/MiroMindAI/MiroThinker) — Capa obligatoria de cadena de pensamiento. El bot tiene que justificar cada posición antes de entrar.
Superpowers (github.com/obra/superpowers) — Extiende los agentes con acceso web, operaciones de archivos y llamadas a APIs arbitrarias. Datos frescos en cada ciclo de decisión.
TradingAgents (github.com/TauricResearch/TradingAgents) — Framework multiagente: analista fundamental + analista técnico + analista de sentimiento → señal agregada.
CAPA 3: DATOS Y SEÑALES DE MERCADO
Los ojos. El bot solo es tan bueno como lo que es capaz de ver. Esta capa antes eran cuatro herramientas. Sumar datos macro, matemática de indicadores y un motor de gráficos en tiempo real la acerca más a un terminal de Bloomberg que a un script.
El edge visualizado: la probabilidad implícita por Binance (azul) frente a la que muestra Polymarket (rojo). El hueco entre las dos líneas es el negocio entero.
OpenBB (github.com/OpenBB-finance/OpenBB) — Bloomberg de código abierto. Más de 100 fuentes de datos unificadas: acciones, macro, cripto, flujo de opciones, noticias. La columna vertebral.
Dexter (github.com/virattt/dexter) — Investigación profunda autónoma. Documentos de la SEC, transcripciones de earnings, informes de analistas: dos horas de trabajo de un analista en cuestión de segundos.
MCP Server (github.com/financial-datasets/mcp-server) — Datasets financieros vía protocolo MCP. Datos tipados y validados directos a la ventana de contexto de Claude.
Crucix (github.com/calesthio/Crucix) — Agregador on-chain. Los movimientos de wallets ballena en Polygon pueden adelantarse al order book visible por minutos.
fredapi (github.com/mortada/fredapi) — Todos los datasets macroeconómicos que publica la Reserva Federal, gratis, detrás de un único wrapper de Python. IPC, paro, curvas de tipos: enchúfalo directamente al contexto de Claude para anclar cualquier mercado relacionado con macro.
Binance Collector (github.com/txbabaxyz/mlmodelpoly) — Predice la dirección del mercado y calcula el valor justo para los contratos cortos de BTC/ETH. La mitad del descubrimiento de precio en cualquier operación de arbitraje de latencia.
Polymarket Assistant Tool (github.com/FiatFiorino/polymarket-assistant-tool) — Motor de indicadores que saca a flote el sesgo direccional en mercados en vivo. Traduce el orderbook en bruto y la acción del precio en una señal aprovechable.
lightweight-charts (github.com/tradingview/lightweight-charts) — La librería de gráficos propia de TradingView. 14k estrellas, 45KB, gratis. El camino más rápido para un dashboard de nivel producción que monitorice posiciones y señales en tiempo real.
CAPA 4: INTELIGENCIA DE MERCADO
Lo que ya han construido otros. No hace falta construirlo todo desde cero. Ya existe un ecosistema entero de inteligencia específica de Polymarket y de bots prefabricados.
Alertas de ballenas, leaderboards, confluencia de señales: la visión de nivel institucional que el retail nunca tuvo.
Polyscope (thepolyscope.com) — Escanea más de 2.000 mercados. Alertas de ballenas (5k$/10k$/20k$), cambios de probabilidad, picos de volumen: todo a Telegram en tiempo real.
Polywhaler (polywhaler.com) — Rastreador de operaciones ballena de más de 10k$. Alertas en tiempo real, detección de insiders, señales generadas por IA.
WHALES tracker (Apify) — Cruza Gamma + Data + CLOB. Saca como JSON estructurado el Smart Money Consensus, el Health Score y el Conviction Score.
HyperBuildX bot (github.com/HyperBuildX/Polymarket-Trading-Bot) — Basado en Rust, latencia inferior a 100ms. La IA rankea las señales de copy-trade cuando varias ballenas se amontonan en el mismo mercado.
polymarketanalytics.com — Analítica abierta de traders. PnL de las wallets top, mayores victorias, cross-comparación con Kalshi.
polyrec (github.com/txbabaxyz/polyrec) — Dashboard de terminal en tiempo real que combina el oráculo de Chainlink, el feed de Binance y la profundidad completa del orderbook. Más de 70 indicadores, registro automático en CSV, backtester de estrategias incorporado. Lo más parecido a una cabina institucional que puedes conseguir gratis.
Polymarket-Trading-Bot (github.com/dylanpersonguy/Polymarket-Trading-Bot) — 53.000 líneas de TypeScript. Siete estrategias prefabricadas: arbitraje, momentum, market making, predicción con IA, copy-trade de ballenas, convergencia y más. Un framework completo: eliges una estrategia, metes las claves y a correr.
CAPA 5: BACKTEST Y SIMULACIÓN
Demuéstralo antes de soltarlo. Esta es la capa que la mayoría de los bots retail se saltan, y por eso la mayoría de los bots retail revientan.
Los modelos de razonamiento pueden sonar muy convincentes hablando de estrategias que nunca han ganado dinero. Se puede acabar copiando a las ballenas en operaciones que ya se han movido. Una señal que funcionaba el mes pasado puede haber sido arbitrada hasta morir ayer mismo. La única defensa es pasar cada idea por datos históricos y por ejecución simulada antes de que un solo dólar real toque el CLOB.
Cada estrategia se gana su sitio en producción sobreviviendo primero a este informe: 17 meses de récord en vivo, comisiones y slippage incluidos, drawdowns visibles.
prediction-market-backtesting (github.com/evan-kolberg/prediction-market-backtesting) — Hace backtest de estrategias contra datos históricos reales de Polymarket y Kalshi. La primera prueba de cordura sobre cualquier idea nueva antes de que vea producción.
polybot (github.com/ent0n29/polybot) — Infraestructura completa de ejecución y datos de mercado, con paper trading. Kafka, ClickHouse, Grafana: el pipeline de analítica que montaría una mesa institucional. Reverse-engineered a partir de estrategias en producción.
El flujo de señal completo.
De evento real a ejecución: menos de 10 segundos en el escenario ideal.
Traders humanos vs bots: los datos.
La diferencia de rendimiento entre traders humanos y bots automatizados que usan estrategias comparables de arbitraje de latencia está documentada. Los bots generaron unos 206.000$ durante un periodo controlado. Los humanos usando la misma lógica generaron unos 100.000$.
El doble de gap. Mismo mercado. Misma estrategia. Misma ventana temporal.
La diferencia no es una predicción mejor. Es la ejecución. Los humanos cometen cuatro errores sistemáticos que los bots no:
- Entradas tardías. Para cuando un humano identifica el desfase de Polymarket, confirma el movimiento de Binance y coloca la orden a mano, la ventana muchas veces ya se ha cerrado.
- Sizing inconsistente. Los humanos meten tamaño de más cuando están confiados y de menos cuando dudan, exactamente lo contrario de lo que dice la matemática de Kelly. El sizing emocional destroza el valor esperado a lo largo de miles de operaciones.
- Fatiga. Un humano monitorizando contratos de BTC a 15 minutos durante una sesión de 8 horas se degrada. Un bot corriendo durante 72 horas toma la misma decisión en la hora 72 que tomó en la hora 1.
- Psicología de drawdown. Después de una racha perdedora, los humanos o abandonan una estrategia que funciona o doblan la apuesta. Las dos cosas destruyen capital. Un bot con un kill switch firme no hace ninguna.
Por qué ahora.
Los bots que ya están corriendo tienen una ventaja que se compone con el tiempo. El edge existe a día de hoy. La ventana se está estrechando. El mejor momento para entender este stack era hace seis meses.
El segundo mejor momento es ahora.
Si has llegado hasta aquí:
→ GUARDA ESTE POST o vas a perder todos los enlaces importantes.
→ Perfil del bot coinman2 en Polymarket: enlace a la wallet.
→ Recuerda: la competencia es mucho más débil de lo que parece. El 99,9% de la gente va a gritar “demasiado difícil” y va a decir que es mentira. Solo el 0,01% lo intenta de verdad… y come.
