你最后一次长时间盯盘是什么时候？小编曾经有过一次经历，从美股开盘一直坚守到亚洲市场收盘，中间仅休息了两小时。然而醒来时，却遗憾地错过了一个绝佳的入场时机。
这促使我开始思考：为何这类重复性且高强度的工作必须由人工完成？
随着OpenClaw成功接入Hyperliquid和Polymarket，小编对这一问题的答案进行了实地测试。结果出乎意料：部分环节比预想中更加顺滑，但也有不少“坑”比预期更深。本文将把这些经验教训全盘托出。
部署与配置步骤
仅仅安装OpenClaw并不足以实现自动化交易。作为调度中枢，OpenClaw需要依赖具体的“技能包”（Skill）来执行实际操作，而这些Skill的运行离不开相应的交易授权。
本章将一站式解决安装、配置及推送通知设置三大核心任务，完成后即可进入第二章的实战演练环节。
1. 安装Skill：获取所需功能模块
若需完成特定任务，可前往ClawHub平台搜索并安装对应的Skill关键词，例如：
- hyperliquid skill
- polymarket skill
安装完毕后，请验证Skill是否已加载成功。访问本地控制台页面，导航至左侧代理栏并点击“skill”选项卡。
若列表中显示刚安装的Skill，则表明安装成功。
此时，部分Skill界面可能会显示“Save key”提示，这意味着需要继续配置API密钥或私钥，属于正常流程，下一步需填写相应的权限信息。
2. 配置交易API：赋予AI下单权限
要实现自动化下单，必须为AI配置交易权限。
安全建议：切勿直接使用主账户，建议单独开设一个新账户用于测试，并仅注入少量资金以降低风险。
不同交易所的配置方式各异，以下提供两个典型示例。
1. Hyperliquid
登录Hyperliquid平台 → 点击“More” → 选择“API”。
在此处可生成一个具备交易权限但无提现权限的API钱包。
输入钱包名称 → 点击“Generate”即可获取API Key，同时可选择自定义授权有效期。
关键经验：生成API钱包后，切记不要向该钱包地址转入任何资金，资金应保留在主账户中。（曾有误操作导致资金损失的情况）
配置时需填入两项信息：主账户的钱包地址（即API Key）以及生成API钱包时显示的私钥（API Secret）。AI将通过API钱包进行签名操作，实际调动的是主账户内的资金。
测试方法：让OpenClaw查询账户余额，在对话框输入指令：“查询我在 Hyperliquid 的当前余额”。
若能返回具体数值，说明API配置无误。
2. Polymarket
进入Polymarket设置页面：
路径为：Settings → Relayer API Keys → API key → 点击“Create New”。
创建成功后将获得以下三项数据：
- RELAYER_API_KEY
- RELAYER_API_KEY_ADDRESS
- Signer Address
若需进行交易，还需导出Signer对应的钱包私钥，并将其填入配置中。
此处以OKX钱包为例演示：点击钱包左上角头像 → 管理钱包 → 查看私钥。
随后，将私钥与API Key一并填入OpenClaw的配置文件 openclaw.json 中。通常该文件位于 C:\Users\你的用户名\.openclaw\ 目录下，需在 env 字段中填入上述三项数据。
⚠️ 警示：私钥是最高权限凭证，严禁截图、发送给他人或存储在聊天记录中。
API配置完成后，还需进行一次链上授权。最简便的方式是在Polymarket手动执行一笔小额交易，例如买入价值1 USDC的仓位。
3. 接入Telegram：随时随地掌控交易
完成API配置后，OpenClaw已具备交易能力，但你不可能时刻盯着电脑屏幕吧？
接入Telegram后，无论是成交通知、错误报错，还是临时下达新指令，只需掏出手机即可处理。无论你在外出就餐还是睡前休息，OpenClaw都能照常运行，让你随时掌握其动态。
创建Telegram Bot步骤：
- 打开Telegram应用
- 搜索BotFather
- 创建Bot：发送 /start → /newbot → 按提示完成创建 → 获得BOT Token
- 获取Chat ID：给Bot发送一条消息，然后访问 URL （将其中token替换为你获得的Token） /getUpdates
在返回的JSON数据中找到 “chat” → “id”，那串数字即为你的Chat ID。
将这两个参数填入配置：
- TELEGRAM_BOT_TOKEN
- TELEGRAM_CHAT_ID
测试方法：向Bot发送一条测试消息。
若Telegram能收到消息，说明推送功能正常。
若无法接收，常见原因是代理或网络限制，需在配置中添加HTTPS代理端口。
打开 openclaw.json 文件，加入如下配置：
{
"HTTPS_PROXY": "
"HTTP_PROXY": "
}
端口号需根据你所使用的代理软件实际情况填写。
实战下单：将判断转化为行动
自AlphaGo战胜韩国围棋棋手李世石以来，人类便热衷于见证AI的胜利。
去年10月，AI研究机构Nof1举办了一场名为Alpha Arena的比赛。规则简明扼要：向市面主流模型提供$10,000资金，置于Hyperliquid平台上自主交易永续合约，最终账户余额最高者获胜。
近期，Aster平台也举办了两场“人类 vs AI”实盘交易赛，令人惊讶的是，两场赛事均以AI胜利告终。
目睹这一幕，小编萌生了想法：能否构建类似的链路，利用OpenClaw在Hyperliquid上进行自主交易？
于是，便有了下文涉及的两种Skill应用案例。
1. Hyperliquid：让AI操控合约交易
在ClawHub中搜索并找到了对应Skill，安装方式可参考此前的部署教程。
配置就绪后，可直接使用自然语言下达指令，例如：“在 Hyperliquid 上做多 ETH，10 倍杠杆，仓位 30%。”
但在实际运行中，情况并未完全如预期般顺利。
问题一：杠杆倍数偏差。当指令要求开10倍杠杆时，AI有时会开出20倍，且多次纠正无效。“10 倍杠杆”这类表述对AI而言存在歧义，它会根据自身对“合理杠杆”的理解进行调整。后续改为更明确的指令，并要求AI在下单前先回显具体参数供确认，才实现了稳定执行。
问题二：仓位比例模糊。当指示“用余额的30%”时，AI要么全仓介入，要么开启极小仓位。后来直接指定具体金额，如“开 200 USDC 的仓位”，问题得以解决。
小编最初的目标是复现Alpha Arena模式：让OpenClaw像那些专业AI模型一样全自动运行，24小时不间断，无需人工值守。
理论上此路可行，但需先将交易策略转化为自然语言告知OpenClaw：涉及品种、入场条件、仓位大小、止损点位及平仓逻辑。AI理解后便会依据这套逻辑持续监控并执行，无需每次手动触发。
然而，现阶段Skill生态的不成熟构成了真实门槛。即便策略本身再完美，若执行层出现波动，结果也会偏离预期。这就好比Arena中的AI模型运行在Hyperliquid原生环境，与通过第三方Skill间接调用相比，稳定性有着天壤之别。
待Skill生态进一步成熟，小编计划重新进行全流程测试。
2. Polymarket：将逻辑迁移至预测市场
在Hyperliquid探索一段时间后，小编好奇：OpenClaw在预测市场的表现如何？
这两类市场的底层逻辑高度相似，均为对“某事件发生概率”进行定价。它们共享相同的信息源和判断框架，差异仅在于执行场所。
在前文中，小编仅使用PolyClaw进行市场分析而未真正下单。分析与下单之间存在心理门槛：分析失误无成本，但下单错误则涉及真金白银的损失。此次决定迈出这一步。
按照第一章的流程配置好三个Key并完成链上授权后，小编让OpenClaw协助寻找值得入场的机会。
AI推荐了一个市场：「美联储 3 月会议后利率是否不变」。当前YES报价为$0.99，24小时成交量达$2.4M，市场共识高达99%认为利率不变。基本面同样支撑这一判断：通胀数据平稳，经济增长温和，美联储近期态度偏鸽派但未急于降息。
下单前，小编习惯先询问：“这个市场现在订单簿深度如何？Spread多少？适合买多少？”
OpenClaw会分析当前的买卖价差，在Spread过大时，使用限价单能有效减少不必要的损耗。
确认深度无误后，明确告知OpenClaw是否买入及数量即可下单：“买入 5 USDC 的 YES 仓位。”
交易完成后，查询持仓也非常便捷：“OpenClaw，我现在持有哪些仓位？”
从发现机会到完成下单，整个流程均在OpenClaw内闭环完成，无需切换页面，也不必忍受Polymarket前端经常卡顿的问题。
结语
在Alpha Arena中，那些AI模型手持$10,000在Hyperliquid上自主运作，它们不睡觉、不受情绪干扰、不会因单笔亏损而打乱节奏。
过去，这套基础设施仅限具备技术背景的专业人士使用；如今，OpenClaw已将门槛降低至普通人可触及的范围。你无需编写代码，也无需自建系统，仅需一条自然语言指令，即可让AI代为执行。
工具已然就位。剩下的唯一问题是：你打算何时开始？
至此，关于新手教程：如何用OpenClaw接入Polymarket与Hyperliquid？的文章介绍完毕，更多相关OpenClaw详细介绍内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持！