币安的盘口深、更新快、噪声相对可控，对 BTC 这类标的更接近“即时共识价”。
预测市场恰好反过来：盘口薄、撮合慢，突发波动时更容易出现滞后。
两者放在一起，就形成了可利用的信息差。
价格源要先做稳：REST 初始化 + WS 持续更新
这个组合本身没问题，关键是你怎么用。
# 1) 冷启动：REST 拿初始盘口
resp = requests.get(
"https://api.binance.com/api/v3/ticker/bookTicker",
params={"symbol": "BTCUSDT"}
).json()
bid, ask = float(resp["bidPrice"]), float(resp["askPrice"])
mid_price = (bid + ask) / 2
# 2) 实时阶段：WS 持续更新
# wss://stream.binance.com:9443/ws/btcusdt@bookTicker
REST 解决的是“启动时盲飞”，WS 解决的是“持续低延迟”。
需要补一条边界：这里用的是 bookTicker 级别数据，适合做信号锚，不等于完整深度撮合视角。
定价模型：先可解释，再追求复杂
实盘里，可解释模型更容易调参与排错。
一个够用版本是线性映射：
fair_price = poly_base + (btc_now - btc_base) * delta
delta 的语义很直接：BTC 每波动 1 美元，预测市场理论上该变动多少。
这在代码里对应 binanceDelta。参数不是越大越灵敏越好，过大只会把噪声误判成信号。
另一个现实问题是结构性偏移。市场可能长期高估或低估几分，这时需要 EMA 吸收偏差：
bias = market_mid - model_fair
ema_bias = alpha * bias + (1 - alpha) * ema_bias
adjusted_fair = fair_price + ema_bias
这在代码里对应动态 offset。它的作用是让模型跟市场重新对齐，而不是频繁“自信但错误”地触发交易。
定价模型：线性映射 + EMA偏移
触发逻辑：过滤噪声，只做显著错价
公平价算出来后，关键是定义“什么叫值得做”。
常用规则是安全价与当前最优买价的比较：
safe_buy = adjusted_fair - margin
if safe_buy - best_bid > threshold:
execute_buy()
margin 负责预留安全空间，threshold 负责过滤噪声区间。
实盘里这不是单腿策略。Yes/No 两侧会各自计算触发，再在执行层做一致性约束（比如批量提交、部分失败补偿）。
双边结构真正要看的是净收益，不是口号
Yes/No 互补没错，但“Yes + No < 1 就稳赚”是常见误读。
更准确的判断是：
净收益 = 1 - (Yes成本 + No成本) - 交易费用 - 执行损耗
执行损耗包括滑点、单腿成交导致的未对冲暴露、撤单重挂损耗等。
所以 成本 < 1 只是毛收益前提，不是净收益承诺。
【注：
place_orders_batch可以压缩双腿时序误差，但不是原子提交，必须处理“部分成功、部分失败”。】
双边套利：Yes + No = 1.00
风控不是附加模块，是策略本体
这类策略最常见的失败，不是“没机会”，而是“在错误时机执行”。
我通常盯三层：
- 价格突变保护：外部价格跳变过大，暂停对应方向挂单
- 库存敞口保护：单边库存过重，停止同向加仓
- 安全限价保护：挂单价不能越过模型允许区间
在我的实现里还有一条硬约束：当双边买入价格和过高（例如接近 0.995）时直接跳过，防止“看起来在套利，实际上在让利”。
三重风控防护体系
上线后怎么判断策略在变差
不用盯一堆参数，盯住三个指标就够了：
- 模型价与盘口价的偏离是否还持续存在
- 双腿成交后的库存是否能回归平衡
- 风控触发次数是否异常上升
第三个最关键。
如果风控触发突然增多，通常不是“机会变多”，而是模型失配或执行质量下降。这时候应该先降频、重校准，再决定是否恢复交易强度。
最后
这套策略不是“猜涨跌”，而是“做价格传导”。
市场快慢差还在，它就有价值；快慢差消失，它就该停。
【注：关于费用与返点】Polymarket 的 taker fee / maker rebates 规则会随时间和市场类型调整。不要把历史比例硬编码成长期假设，务必按当期官方规则校准。
参考：
