你最后一次长时间盯盘是在什么时候？
笔者曾有过从美股开盘一直守候至亚洲市场收盘的经历，中间仅休息两小时，结果醒来时遗憾地错过了一个绝佳的入场时机。
这一经历促使我反思：此类高强度盯盘任务是否必须由人工完成？
通过部署 OpenClaw 并接入 Hyperliquid 与 Polymarket，我们对此进行了实际测试。结果显示，部分流程比预想中更为顺畅，但同时也存在不少深坑。这些实战心得已完整记录于下文。
鉴于此前走过的弯路，Biteye 希望借此文为读者提供一份避坑指南。
一、基础环境搭建
实现 AI 自动交易并非仅安装 OpenClaw 即可，其核心功能依赖于 Skill（技能模块）的执行能力，而 Skill 的运行需要绑定相应的交易授权凭证。
本节将详细阐述安装、配置及通知推送三个关键环节，配置完成后即可进入后续的实战演练。
1.1 安装Skill：获取核心功能
若需执行特定任务，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，请通过本地控制台验证加载状态：导航至左侧代理栏并点击 "skill" 选项。
若能检索到刚安装的 skill，即表明安装成功。
此时，部分 skill 界面会显示 "Save key" 提示，这意味着需要进一步配置 API 或私钥信息，属正常流程，下一步将填写相关权限数据。
1.2 配置交易 API：授予下单权限
赋予 AI 交易权限是必要步骤。
出于安全考虑，严禁直接使用主账户，建议创建独立子账户用于测试，并仅注入少量资金。
不同平台的获取方式略有差异，以下以两个平台为例进行说明。
Hyperliquid
访问 Hyperliquid 平台，依次点击 More → API。
在此处可生成具备交易权限但不含提现功能的专用 API 钱包。
输入钱包名称后点击 Generate 即可生成 API key，用户可自定义授权有效期。
根据笔者的实战经验提醒：切勿向该 API 钱包地址转入任何资金，保持资金在主账户即可。（一旦转入 API 钱包的资金可能会面临丢失风险）
在配置过程中，需填入两项关键信息：主账户的钱包地址（即 API Key）以及生成 API 钱包时生成的私钥（API Secret）。AI 将通过 API 钱包签名，从而操作主账户内的资产。
验证配置有效性的方法很简单：在对话框中输入指令 “查询我在 Hyperliquid 的当前余额”，若返回具体数值，则说明 API 配置无误。
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
若需执行交易操作，还需导出 signer 对应的钱包私钥并填入配置中。
此处以 OKX 钱包为例演示：点击左上角头像 → 管理钱包 → 查看私钥。
随后，将私钥与 API key 一并写入 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 字段内填入上述三项数据。
务必牢记：私钥代表最高权限，严禁截图、泄露给他人或存储于聊天记录中。
API 配置完成后，首次使用前需完成链上授权。最简便的方式是手动发起一笔小额交易，例如买入价值 1 USDC 的仓位。
1.3 接入 Telegram：随时随地掌控动态
完成 API 配置后，AI 已具备交易能力，但长期紧盯屏幕并不现实。
接入 Telegram 后，无论是成交回报、报错提醒，还是临时下达指令，均可通过手机轻松完成。无论身处何地，你都能实时掌握 AI 的运行状态。
TG Bot 创建步骤如下：
- 打开 Telegram 应用
- 搜索并添加 BotFather
- 发送 /start → /newbot → 按照提示完成 Bot 创建 → 获取 BOT Token
- 获取 Chat ID：向新创建的 Bot 发送一条消息，随后访问接口 （替换为你获得的token）/getUpdates
在返回的 JSON 数据中找到 chat 对象下的 id 字段，该数字即为你的 Chat ID。
接下来，将这两个参数填入配置项：
- TELEGRAM_BOT_TOKEN
- TELEGRAM_CHAT_ID
最后进行测试：发送一条测试消息。
若 Telegram 能成功接收，说明推送通道已打通。
若未能收到消息，常见原因为代理或网络限制，此时需在配置中添加 HTTPS 代理端口。
打开 openclaw.json 文件，加入以下内容：
{
"HTTPS_PROXY": "
"HTTP_PROXY": "
}
端口号需根据你的代理软件实际情况填写。
二、执行下单：从策略判断到自动执行
自 AlphaGo 击败李世石以来，人类对 AI 竞技能力的关注从未减退。
去年 10 月，AI 研究机构 Nof1 举办了名为 Alpha Arena 的比赛。规则简单直接：向市面模型提供 $10,000 资金，在 Hyperliquid 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”实盘交易大赛，令人惊讶的是，两场对决均以 AI 胜出告终。
受此启发，笔者思考：能否构建类似的链路，利用 OpenClaw 在 Hyperliquid 上进行自动化运行？
基于此，诞生了以下两个 Skill 应用场景。
2.1 Hyperliquid：AI 合约交易实战
在 ClawHub 搜索并安装了对应 Skill，部署方式可参考前述教程。
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，仓位占比 30%。”
然而，实际运行过程并非一帆风顺。
首先是杠杆倍数问题。当指令要求 10 倍杠杆时，AI 却开成了 20 倍，且多次纠正无效。“10 倍杠杆”这一表述对 AI 而言存在歧义，它会依据自身对“合理杠杆”的理解进行调整。后续改为更明确的指令，要求 AI 在下单前回显具体参数并经确认后再执行，才解决了这一问题。
其次是仓位比例问题。当指示“使用余额的 30%”时，AI 要么全仓出击，要么开出极小仓位。最终改为指定具体金额，如“开 200 USDC 的仓位”，问题得以解决。
笔者最初的构想是复现 Alpha Arena 的模式：让 OpenClaw 像那些 AI 模型一样全自动运行，24 小时不间断，无需人工干预。
理论上这条路径可行，但需先将策略转化为自然语言告知 OpenClaw：涉及品种、入场条件、仓位大小、止损点位及平仓条件。AI 理解逻辑后将持续监控并执行，无需每次手动触发。
然而，当前 Skill 生态尚不成熟，这是一道真实的门槛。即便策略再完美，若执行层出现偏差，结果也将南辕北辙。这就像 Arena 中的 AI 模型直接运行在 Hyperliquid 原生环境与通过第三方 Skill 间接调用之间的稳定性差距。
待 Skill 生态完善后，笔者计划重新进行全流程测试。
2.2 Polymarket：预测市场的自动化尝试
在 Hyperliquid 摸索一段时间后，笔者好奇：OpenClaw 在预测市场的表现如何？
两者的底层逻辑相似，均为“事件发生概率”定价。信息源与判断框架基本一致，差异仅在于执行载体。
此前文章仅使用 PolyClaw 进行市场分析，并未真正下单。分析与交易之间存在心理障碍：分析失误无损失，而交易失误则涉及真金白银。但此次决定向前迈进一步。
按照第一章的流程配置好三个 Key 并完成链上授权后，笔者让 OpenClaw 协助寻找潜在机会。
它推荐了一个市场：“美联储 3 月会议后利率是否不变”，当前 YES 报价 $0.99，24 小时成交量 $2.4M，市场共识高达 99%。基本面亦支持此判断：通胀数据稳定，经济增长温和，美联储近期态度偏鸽派但暂无降息紧迫性。
下单前，笔者习惯先询问：“该市场当前的订单簿深度如何？Spread 是多少？适合买入多少？”
OpenClaw 会分析买卖价差，当 Spread 较大时，采用限价单可有效减少滑点损耗。
确认深度适宜后，下达买入指令：“买入 5 USDC 的 YES 仓位。”
交易完成后，查询持仓同样便捷：“OpenClaw，我现在持有哪些仓位？”
从发现机会到完成下单，全程在 OpenClaw 内闭环完成，无需切换页面，也无需忍受 Polymarket 前端偶尔卡顿的体验。
三、结语
Alpha Arena 中的 AI 模型凭借 $10,000 本金在 Hyperliquid 上自主运作，它们不知疲倦、不受情绪影响，也不会因单笔亏损而扰乱节奏。
过去，这类基础设施仅为具备专业技术背景的专业人士所掌握；如今，OpenClaw 将门槛降低至普通人可触及的范围。你无需掌握代码编写，无需自行搭建系统，仅需一条自然语言指令，即可驱使 AI 代为执行。
工具已然就位。
剩下的唯一问题便是：你何时开始行动。
至此，关于如何利用 OpenClaw 接入 Polymarket 与 Hyperliquid 的 2026 年预测市场实战指南介绍完毕。更多相关 OpenClaw 接入预测市场的内容，敬请搜索往期文章或继续阅读后续报道。感谢大家的支持！