来源:互联网 更新时间:2026-06-18 12:46
你上一次盯盘盯到几点?
有人最长的一次,从美股开市一直盯到亚洲收盘,中间睡了两小时,醒来发现自己错过了一个完美的入场点。
于是开始琢磨:这件事为什么一定要人来做?
OpenClaw 接入 Hyperliquid 和 Polymarket 之后,把这个问题测试了一遍。有些东西比预期的顺,有些坑比预期的深。这篇全写在里面了。
因为淋过雨,所以也想给你撑起一把伞。

想让 AI 替你交易,光装好 OpenClaw 还不够——它本体只负责调度,真正执行交易的是 skill,而 skill 要跑起来,还需要喂给它对应的交易权限。
这一章把安装、配置、推送通知三件事一次说清楚,配置好之后就可以直接进入第二章的实战部分。
你有任何想要完成的任务,都可以到 ClawHub 搜索并安装需要的 skill 关键词,例如:
安装完成后,确认 skill 已经被加载——访问本地控制台页面:左侧袋里栏 → 点击 skill。
如果能看到刚安装的 skill,说明安装成功。
此时部分 skill 会显示 Sa ve key,表示需要继续配置 API 或私钥,属于正常现象,下一步需要填写对应的权限信息。
要让 AI 能下单,必须给它交易权限。
不要直接使用主账户,建议单独开一个新账户作为测试,只放少量资金。
不同交易所获取方式不同,这里给两个例子。
打开 Hyperliquid → More → API
这里可以生成一个 API wallet——只有交易权限、无变钱权限的 wallet。
输入 wallet 名称 → 点击 Generate 即可获得 API key,可自定义选择授权天数。
生成 API wallet 后,用血泪经验告诉你:不需要向 API wallet 地址转入任何资金,资金留在主账户即可(转入 API wallet 的资金会丢失)。
配置时需要填两个信息:主账户的 wallet 地址(API Key),以及 API wallet 生成时显示的私钥(API Secret)。AI 通过 API wallet 签名,操作的是主账户里的资金。

测试方法:让 OpenClaw 查询账户余额,在对话框输入:"查询我在 Hyperliquid 的当前余额"。
如果能返回具体数字,说明 API 配置正常。
打开 Polymarket 设置页面:
Settings → Relayer API Keys → API key → 点击 Create New
创建后会得到:
如果需要进行交易,还需要导出 signer 对应的 wallet 私钥,并填入配置中。
这里用 OKX wallet 做演示:点击 wallet 左上角头像 → 管理 wallet → 查看私钥
再将私钥与 API key 一起填入 OpenClaw 的 openclaw.json 文件中。接下来打开 openclaw.json(路径一般在 C:Users你的用户名.openclaw),在 env 字段里填入三项数据。
私钥是最高权限凭证——不要截图、不要发给任何人、不要存在聊天记录里。
配置完 API 之后,还需要先完成一次链上授权。最简单的方法是:在 Polymarket 手动做一笔交易,例如买入 1 USDC 的仓位。
配置完 API 之后,OpenClaw 已经能交易了,但你总不能一直盯着电脑屏幕吧?
接入 Telegram 之后,无论是成交通知、报错信息,还是临时想下一笔单,掏出手机就能搞定。出门吃饭、睡前躺着,它该干嘛还是干嘛,你随时都知道它在做什么。
创建 Telegram bot:
https://api.telegram.org/bot<你的token>/getUpdates返回的 JSON 里找 chat → id,那串数字就是你的 Chat ID。
再把两个参数填进配置:
然后测试:“给我发一条测试消息”
如果 Telegram 能收到,说明推送成功。
如果无法收到,常见原因是袋里或网络问题,需要在配置中填写 HTTPS 袋里端口。
打开 openclaw.json 文件,加入:
{ "HTTPS_PROXY": "http://127.0.0.1:你的端口", "HTTP_PROXY": "http://127.0.0.1:你的端口" }
端口根据自己的袋里软件填写。
从 AlphaGo 大战韩国围棋选手李世石开始,人类就特别热衷于与 AI 比赛。
去年 10 月,一家叫 Nof1 的 AI 研究机构搞了一场比赛,叫 Alpha Arena。规则很简单:给市面上的模型 $10,000 资金,放进 Hyperliquid 上自主交易永续合约,谁最后账户余额最高谁赢。
前段时间 Aster 也举办了两场“人类 vs AI”的实盘交易比赛,没想到的是:两场比赛居然都是 AI 胜利。
看完这个就开始琢磨:能不能自己也接一个类似的链路,用 OpenClaw 在 Hyperliquid 上跑?
于是就有了下面两个 skill。
去 ClawHub 搜了一下,找到了对应的 skill,安装方式可以参考上篇的部署教程。
配置完之后,可以直接用自然语言下单:“在 Hyperliquid 上做多 ETH,10 倍杠杆,仓位 30%。”
但实际跑下来,没有那么顺。
第一个问题是杠杆。让它开 10 倍,它开成了 20 倍,而且让它重复改几次都改不明白。“10 倍杠杆”这种表述对 AI 来说有歧义——它会按自己对“合理杠杆”的判断去调整。后来改成更明确的指令,让它下单前先回显具体参数,确认后再执行,才稳定下来。
第二个问题是仓位比例:对 OpenClaw 说“用余额的 30%”,结果要么全仓,要么开了一个小得离谱的仓位。后来直接告诉它具体金额,比如“开 200 USDC 的仓位”,问题才解决。

最初的目标是想复现 Alpha Arena 的模式:让 OpenClaw 像那些 AI 模型一样全自动跑,24 小时不间断,不需要盯着。
这条路理论上是走得通的,但需要先把策略写成自然语言告诉 OpenClaw:什么品种、什么条件入场、仓位多少、止损在哪、什么情况平仓。它理解之后会按这套逻辑持续监控和执行,不需要你每次手动触发。
但现阶段,skill 生态的不成熟是一道真实的门槛。你喂进去的策略再好,执行层出问题,结果也会跑偏——就像 Arena 里的 AI 模型跑在 Hyperliquid 原生环境上,和通过第三方 skill 间接调用,稳定性完全不是一个量级。
这部分等 skill 生态成熟了,会重新再跑一遍。
在 Hyperliquid 上摸了一段时间之后,开始好奇:OpenClaw 在预测市场上的表现会怎么样?
两个市场的底层逻辑其实挺像的,都是在给“某件事发生的概率”定价。信息源是同一套,判断框架也差不多,只是执行的地方不一样。
上篇只用 PolyClaw 分析市场,没有真正下单。分析和下单之间有一道心理门槛——分析错了没有损失,下单错了是真金白银。但这次想往前走一步。
于是按第一章的配置流程把三个 key 填好、完成链上授权之后,让 OpenClaw 帮忙找一个值得入场的机会。
它推过来一个市场:「美联储 3 月会议后利率是否不变」,当前 YES 报价 $0.99,24 小时成交量 $2.4M,市场共识 99% 认为不变。基本面也支撑这个判断:通胀数据稳定,经济增长温和,美联储近期态度偏鸽派但不急于降息。

下单前习惯先问一句:“这个市场现在订单簿深度如何?Spread 多少?适合买多少?”
OpenClaw 会分析当前买卖价差,Spread 太大的时候挂限价单能省不少不必要的损耗。

确认深度没问题之后,告诉 OpenClaw 是否买入、买入多少即可下单:“买入 5 USDC 的 YES 仓位。”

交易完成后查持仓也很直接:
从发现机会到完成下单,整个流程都在 OpenClaw 里完成——不需要切换页面,也不用忍受经常卡顿的 Polymarket 前端了。
Alpha Arena 里那些 AI 模型,拿着 $10,000 在 Hyperliquid 上自己跑,不睡觉、不情绪化、不会因为亏了一单就乱了节奏。
以前这套基础设施只有专业有技术背景的人才玩得起,现在 OpenClaw 把门槛拉到了普通人能进的位置——你不需要会写代码,不需要自己搭系统,一个自然语言指令就能让 AI 替你执行。
工具已经在这里了。
剩下的问题只有一个:你打算什么时候开始。
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