Whale Watcher

注意：仓库正在过渡为一个全功能交易机器人，类似OpenClaw的代理，您可以通过Telegram与其对话，并可部署一组代理团队在执行决策前进行研究。

一个Rust CLI工具，用于监控Polymarket和Kalshi预测市场的大额交易。实时警报显著的市场活动，内置异常检测。

仓库：https://github.com/neur0map/polymaster

免责声明

本工具仅用于信息收集和研究目的。请仅将这些数据用于明智的决策和市场分析。

特性

核心监控

实时监控Polymarket和Kalshi交易
Kalshi WebSocket即时交易检测（HTTP轮询作为备用）
Polymarket服务端过滤 — API预过滤鲸鱼交易，不浪费带宽
可自定义阈值（默认$25,000）和轮询间隔
针对重复参与者的音频警报（三声蜂鸣）
市场类别过滤（10个类别，35+子类别）
平台选择（仅Polymarket、仅Kalshi，或两者）

鲸鱼情报（Polymarket）

鲸鱼档案 — 投资组合价值、排行榜排名、利润、胜率、未平仓头寸
排行榜查询 — 检查钱包是否在Polymarket前500名交易者中
12小时钱包记忆 — 检测回归鲸鱼、头寸加倍和鲸鱼反转
顶级持有者 — 显示每个市场的前5名持有者及其份额集中度
档案缓存30分钟，排行榜缓存1小时

市场情报

两个平台的订单簿深度（Polymarket CLOB + Kalshi订单簿）
市场上下文 — YES/NO赔率、价差、24小时成交量、未平仓合约、价格变动、流动性
原生Kalshi类别（来自API，比关键词匹配更准确）
Polymarket标签（从Gamma API提取）
异常检测：极端押注、逆向头寸和大额资本

钱包追踪

针对重复参与者的升级警报（1小时内2+笔交易）
针对高活跃参与者的高优先级警报（24小时内5+笔交易）
跟踪每个钱包的成交量和交易频率
回归鲸鱼检测（加倍押注、反转头寸）
SQLite支持跨重启的持久钱包记忆

集成

Webhook通知 发送到n8n、Zapier、Make、Discord或任何端点
包含市场上下文、鲸鱼档案、订单簿和顶级持有者的丰富JSON负载
评分MCP服务器 用于警报评分和偏好过滤

基础架构

SQLite数据库用于警报历史和钱包记忆
可配置的数据保留期（7天、30天、90天或永久）
6步引导式设置向导
基本功能无需API密钥（所有数据来自公共端点）
快速高效，使用Rust构建

快速开始

git clone https://github.com/neur0map/polymaster.git
cd polymaster
cargo install --path .
wwatcher watch

就这样。不需要API密钥——所有数据来自公共端点。几秒钟内你就能在终端看到鲸鱼警报。

运行 wwatcher setup 配置平台、类别、阈值、webhook和可选API密钥。

详见 QUICKSTART.md 获取详细设置说明和webhook集成。

安装

从源码安装

git clone https://github.com/neur0map/polymaster.git
cd polymaster
cargo build --release

二进制文件位于 target/release/wwatcher。或者系统范围安装：

cargo install --path .

API 信息

wwatcher 使用 15个API端点，分布在3个Polymarket API、1个Kalshi REST API和1个Kalshi WebSocket中。详见 docs/API_REFERENCE.md 获取完整端点文档。

Polymarket（3个API，无需认证）

API	基础URL	使用的端点
Data API	`data-api.polymarket.com`

Kalshi（REST + WebSocket）

API	基础URL	使用的端点
REST API	`api.elections.kalshi.com/trade-api/v2`	markets/trades, markets/{ticker}, markets/{ticker}/orderbook
WebSocket	`wss://api.elections.kalshi.com/trade-api/ws/v2`	trade channel (real-time)

所有端点都是公共的——不需要API密钥。要增强Kalshi访问，运行 wwatcher setup。

Webhook 集成

wwatcher 向任何webhook URL发送丰富JSON负载，包含：市场上下文、鲸鱼档案、订单簿深度、顶级持有者和钱包活动。

详见 docs/WEBHOOK_REFERENCE.md：

完整负载模式包含所有字段
n8n Telegram/Discord消息模板
过滤示例（高活跃参与者、前100鲸鱼、仅退出）
计算字段（鲸鱼质量评分、买卖盘失衡）

警报示例

当一个鲸鱼交易被检测到时，你会看到丰富的输出：

[ALERT] LARGE TRANSACTION DETECTED - Polymarket
======================================================================
Question:   Will Bitcoin reach 100k by end of 2026?
Position:   BUYING 'Yes' shares
Prediction: Market believes 'Yes' has 65.0% chance

TRANSACTION DETAILS
Amount:     $50,000.00
Contracts:  76923.08 @ $0.6500 each
Action:     BUY shares
Timestamp:  2026-02-13T18:00:00Z

[WALLET ACTIVITY]
Wallet:   0x742d35...f0bEb
Txns (1h):  2
Txns (24h): 5
Volume (24h): $380,000.00
Status: HEAVY ACTOR (5+ transactions in 24h)

[MARKET CONTEXT]
Odds:          YES 65.0% | NO 35.0%
Spread:        $0.02 (tight)
24h Volume:    $450,000
Open Interest: $2,100,000
24h Move:      +3.2%
Liquidity:     $180,000
Tags:          crypto, bitcoin

[WHALE PROFILE]
Leaderboard:  #45 (TOP 50)
Profit:       +$890,000
Portfolio:    $2,340,000
Open Pos:     12
Win Rate:     73.0%
Markets:      195

[ORDER BOOK]
Best Bid:   $0.6400  |  Best Ask: $0.6600  |  Spread: $0.0200
Bid Depth:  $45,000 (12 levels)  |  Ask Depth: $38,000 (9 levels)
Imbalance:  54% bid / 46% ask (moderate bid pressure)

[TOP HOLDERS]
  #1: 0x742d...bEb — 150,000 shares (12.0%)
  #2: 0x8a3f...1D  — 120,000 shares (9.6%)
  #3: 0x5b9c...aF  — 95,000 shares (7.6%)
  Top 3 control 29.2% of shares
======================================================================

命令

wwatcher watch                        # 开始监控（默认：$25k阈值，5秒间隔）
wwatcher watch -t 50000               # 设置阈值为$50,000
wwatcher watch -t 10000 -i 10         # $10k阈值，10秒轮询间隔
wwatcher setup                        # 6步引导式配置向导
wwatcher status                       # 查看当前配置和数据库统计
wwatcher history                      # 查看最近20条警报
wwatcher history -l 50 -p polymarket  # 最近50条Polymarket警报
wwatcher history --json               # 以JSON格式输出警报历史
wwatcher test-sound                   # 测试警报声音
wwatcher test-webhook                 # 发送测试webhook负载

详见 QUICKSTART.md 获取详细设置说明。

配置

配置文件存储在 ~/.config/wwatcher/config.json（macOS/Linux）或 %APPDATA%\wwatcher\config.json（Windows）。

运行 wwatcher setup 启动6步引导式向导，配置：

平台 — Polymarket、Kalshi或两者
类别 — 体育、加密货币、政治、经济等，带子类别下钻
阈值与保留期 — 最小交易额和历史保留期
API密钥 — 可选的Kalshi凭据
保存与概要

文档

docs/WEBHOOK_REFERENCE.md — 完整webhook负载模式、n8n模板、过滤示例
docs/API_REFERENCE.md — 全部15个API端点及请求/响应示例
docs/plans/ — 各实现阶段的设计文档

开发

使用以下技术构建：

Rust — 系统编程语言
Tokio — 异步运行时
Reqwest — HTTP客户端
tokio-tungstenite — WebSocket客户端（Kalshi实时交易）
rusqlite — SQLite数据库（警报历史 + 钱包记忆）
Clap — CLI参数解析
Serde — JSON序列化
Colored — 终端彩色输出

项目结构

src/
├── main.rs              # CLI入口点（clap）
├── config.rs            # 配置加载/保存
├── db.rs                # SQLite数据库（模式、查询、迁移）
├── categories.rs        # 市场类别系统（10个类别，35+子类别）
├── whale_profile.rs     # 鲸鱼情报（投资组合、排行榜、胜率）
├── types.rs             # 共享类型、钱包追踪器
├── alerts/
│   ├── mod.rs           # AlertData结构体、负载构建器
│   ├── display.rs       # 终端输出（所有显示函数）
│   ├── anomaly.rs       # 异常检测
│   ├── history.rs       # SQLite警报历史
│   ├── sound.rs         # 音频警报
│   └── webhook.rs       # Webhook发送器
├── commands/
│   ├── mod.rs
│   ├── watch.rs         # 主监控循环
│   ├── setup.rs         # 6步设置向导
│   ├── status.rs        # 状态显示
│   └── test.rs          # 声音 + webhook测试
├── platforms/
│   ├── mod.rs
│   ├── polymarket.rs    # Polymarket API（交易、市场上下文、订单簿、顶级持有者）
│   └── kalshi.rs        # Kalshi API（交易、市场上下文、订单簿、类别）
└── ws/
    ├── mod.rs
    └── kalshi.rs         # Kalshi WebSocket客户端（实时交易流）

故障排除

未找到配置警告

这是正常的。该工具无需配置即可使用公共API。只有当你需要添加Kalshi认证时，才运行 wwatcher setup。

API错误

Polymarket：公共端点通常正常工作
Kalshi：公共端点无需认证，但可能有限速

限速

如果遇到限速：

增加 --interval 以减少轮询频率
对于Kalshi：通过 wwatcher setup 添加API凭据

贡献者

感谢以下贡献者的想法和改进：

@fuzmik - 建议添加警报历史记录功能

集成（MCP）

wwatcher 包含一个评分MCP服务器，提供两个工具：score_alert 和 check_preferences。无需API密钥。

详见 integration/README.md 获取设置和工具详情。

Prowl 机器人（计划中）

一个会话式Telegram机器人，带有多代理预测市场团队。机器人与你对话，分析鲸鱼警报，并在你批准后在Kalshi和Polymarket上执行交易。

详见 docs/plans/2026-02-25-prowl-bot-design.md 获取完整设计文档。

架构

You (CEO) ←→ Telegram ←→ Manager Bot
                              │
                    ┌─────────┼─────────┐
                    ▼         ▼         ▼
                Researcher  Analyst    Risk
                    └─────────┼─────────┘
                              ▼
                      Decision + Approval
                              ▼
                    Executor (Kalshi + Polymarket)

Manager — 具有个性(soul.md)、持久记忆和技能的会话式AI。将任务委派给团队。
Researcher — 收集市场数据、新闻、情绪（ONNX）
Analyst — 读取wwatcher鲸鱼历史，评分警报，检测模式
Risk — 评估仓位大小、资金管理
Executor — 在你批准后执行交易

每个代理都有自己的个性（soul）、技能（指令）和记忆（SQLite分区）。云LLM用于推理（OpenRouter），本地模型用于廉价任务（Ollama），ONNX用于机器学习（情绪、重排序、时间序列）。

路线图

持续学习

机器人从第一天起收集预测。当市场解决时，自动构建训练数据。微调本地7B模型（Mac上使用MLX，免费），使其在你特定的市场上越来越好。基于Turtel et al. 2025——相同方法在Polymarket上使用14B模型达到o1准确率。

许可

本工具仅供教育和监控目的。请查看Polymarket和Kalshi API的服务条款。

阶段1	对话机器人 — Telegram、个性、记忆、数据收集	计划中
阶段2	团队生成 — 多代理委派、鲸鱼分析	计划中
阶段3	警报管道 — wwatcher webhook触发自动分析	计划中
阶段4	执行 — Kalshi + Polymarket订单下单	计划中
阶段5	机器学习模型 — ONNX情绪分析、重排序、时间序列	计划中
阶段6	持续学习 — 针对已解决市场结果的Self-SFT + GRPO	计划中

polymaster

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