Analizujący bot dla Polymarket US i Kalshi

Budżet: 500 USD Termin: 10 dni

Cześć.

Opracowuję boty do Telegrama w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Pisz, omówimy.

Budżet: 9000 USD Termin: 10 dni

Cześć! Tworzyłem boty Telegram na aiogram, które pobierają dane rynkowe przez API i wysyłają alerty według warunków — parsowanie notowań, wolumenów, śledzenie dużych transakcji. Kalshi ma oficjalne API, Polymarket weźmiemy przez ich API/on-chain, dane w czasie rzeczywistym zbierzemy bez problemu. Pytanie dotyczy zasadniczo analityki: czy obliczeniowe prawdopodobieństwo zdarzenia dla bota EV bierze z waszego modelu/formuły, czy powinien sam je oceniać, na przykład na podstawie konsensusu kilku platform? Od tego zależy cała logika opłacalności zakładu — arbitraż i ruchy wolumenów zrobię w każdym przypadku. Co do terminów i ceny, orientuję się dokładniej, jak się z tym określimy.

Budżet: 1250 USD Termin: 10 dni

Dzień dobry! Rozwijam w Pythonie, React/Node.js realizowałem podobne projekty, gotowy do współpracy.

Budżet: 25000 USD Termin: 30 dni

Stos technologiczny - Python jest odpowiedni. Aiogram dla bota Telegram, oficjalne API tam, gdzie są dostępne, Playwright lepiej trzymać jako rezerwę, a nie jako podstawę. Ocena pierwszego etapu roboczego - 180000 UAH i 30 dni.

Podobne przypadki Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - automatyzacja i analityka wokół danych
> https://business.ingello.com/fractal - skomplikowana logika agentów i przetwarzania zdarzeń
> https://business.ingello.com/forma-bpm - zarządzane procesy, powiadomienia i role

Strona główna dla FLH
> https://systems-fl.ingello.com

W realizacji oprogramowania chciałbym stworzyć nie tylko bota, ale system sygnalizacyjny - zbieranie danych, normalizacja rynków Polymarket US i Kalshi, przechowywanie historii, obliczanie EV, wyszukiwanie arbitrażu, śledzenie dużych transakcji i oddzielna warstwa antyspamowa dla powiadomień. Zobaczcie, tu jest niuans - trudność polega na jakości sygnałów, a nie na wysyłaniu wiadomości do Telegramu =)

Potrzebuję od Was dostępu do API, listy kategorii rynków na start, zasad ryzyka i zrozumienia, skąd bierzemy obliczaną prawdopodobieństwo zdarzenia. Na pierwszym etapie można ograniczyć liczbę rynków, sprawdzić sygnały na historii i nie budować statku kosmicznego z młynka do kawy.

Proszę o wyjaśnienie
> jakie kategorie rynków bierzemy jako pierwsze - polityka, sport, finanse, kryptowaluty czy wszystko po kolei
> czy obliczana prawdopodobieństwo już jest w Waszej formule, czy musimy ją zaprojektować
Rozwiń

Budżet: 450 USD Termin: 7 dni

Analizujący bot dla Polymarket US i Kalshi
C#, Python — błędnie określone kategorie?
Opis
Zakłady
1
Dyskusja
Analizujący bot dla Polymarket US i Kalshi
Cel: Stworzenie bota Telegram, który w czasie rzeczywistym zbiera dane z Polymarket US i Kalshi, analizuje je na podstawie określonych algorytmów i wysyła powiadomienia z rekomendacjami dotyczącymi zakładów.

1. Główne funkcje (Parsowanie i Monitorowanie)
Zbieranie danych z Polymarket US i Kalshi: Bot powinien śledzić aktywne rynki, kursy (ceny akcji), wolumeny handlowe i zmiany płynności.

Dodatkowe źródła: Możliwość podłączenia danych z innych źródeł (np. Twitter/X do śledzenia informacji lub innych giełd prognoz do porównania kursów).

2. Blok analityczny
Zamiast po prostu kopiować dane, bot powinien uwzględniać:

Oczekiwanie matematyczne (EV): Porównanie aktualnej ceny na Polymarket US i Kalshi z obliczoną prawdopodobnością zdarzenia.

Ruch "inteligentnych pieniędzy": Monitorowanie dużych transakcji (wielorybów), które mogą wskazywać na informacje wewnętrzne lub silny trend.

Sytuacje arbitrażowe: Szukanie różnicy w kursach między różnymi platformami.

3. Logika powiadomień Telegram
Bot nie powinien spamować. W wiadomościach powinny być:

Nazwa zdarzenia i link do rynku.

Aktualny kurs i zalecana strona zakładu.

Krótka argumentacja: Dlaczego bot uważa ten zakład za korzystny (np.: "Nagły wzrost wolumenu przy stabilnej cenie" lub "Odchylenie od oczekiwań rynkowych o 5%").

4. Stos technologiczny (zalecenie dla programisty)
Język programowania: Python (biblioteki Aiogram lub Telethon dla bota, Requests lub Playwright do parsowania).

API: Wykorzystanie oficjalnego API Polymarket US i Kalshi (jeśli dostępne) dla maksymalnie szybkiej prędkości pozyskiwania danych. Rozwiń

Budżet: 2000 USD Termin: 7 dni

Cześć, pracowałem nad Crypto Arbitrage Monitor — bot śledził różnice w cenach między giełdami, analizował ruch "wielorybów" i wysyłał sygnały na Telegram. Przetwarzano ponad 50 par handlowych z opóźnieniem.

Budżet: 2200 USD Termin: 5 dni

Cześć
Jestem gotów zająć się pracą dzisiaj
Mam duże doświadczenie w tej dziedzinie
Zrobię wszystko ładnie i szybko

Budżet: 500 USD Termin: 15 dni

Projekt jest świetny. Łączenie Polymarket i Kalshi to teraz gorący temat, ale tutaj najważniejsze jest, aby nie stracić na szybkości. Jeśli będziemy parsować strony "na wprost", bot będzie wysyłał sygnały, gdy kursy już się zmienią i zakład straci sens.
Napiszę normalny asynchroniczny backend w Pythonie, który połączy się bezpośrednio z ich oficjalnymi API i WebSockets. Dane o cenach i zamówieniach wielorybów będą przesyłane w czasie rzeczywistym. Matematykę obliczenia EV i wyszukiwania arbitrażu wrzucimy do cache, aby bot nie zwalniał, nie spamował bzdurami, a wydawał powiadomienia tylko wtedy, gdy naprawdę jest margines procentowy lub wpłynęły duże pieniądze.
Kod zrobię czysty i modułowy, aby później można było bez problemu dodać tam zarówno PredictIt, jak i panel webowy. Sam spakuję wszystko w Docker i uruchomię na twoim serwerze, aby działało stabilnie 24/7.

Budżet: 1000 USD Termin: 30 dni

Dzień dobry. Mam doświadczenie w pisaniu algorytmicznych botów handlowych na różnych platformach. Aby dokładnie określić budżet i czas, muszę bardziej szczegółowo zapoznać się z TŻ. Jestem gotów do współpracy.

Budżet: 1000 USD Termin: 15 dni

Witam, już jest bot handlowy (snipe/copy/predict/) + sygnał dla polymarket. Dostosuję konfigurację do Twoich zadań. Zrzuty ekranu bota wysłałem prywatnie.

Budżet: 350 USD Termin: 10 dni

Cześć, Janie!

Zadanie dotyczące opracowania analitycznego monitora dla Polymarket i Kalshi jest maksymalnie zrozumiałe. Stworzenie algorytmicznego snajper-bota dla rynków prognoz to wspaniałe wyzwanie inżynieryjne. Krytycznie ważne jest oddzielenie warstwy zbierania danych od analitycznego rdzenia, aby bot nie miał opóźnień (latency) i wydawał wysokiej jakości sygnały bez spamu.

Mam duże doświadczenie w opracowywaniu asynchronicznych architektur w Pythonie (aiogram 3.x + FastAPI) oraz budowaniu systemów monitorowania danych z integracją baz danych SQLite/PostgreSQL. Jestem gotów zrealizować dla Ciebie stabilne rozwiązanie:

1. Wysokodostępne zbieranie danych (Niski Ping): Zamiast wolnego web-scrapingu, skonfiguruję pracę przez oficjalne API (Polymarket CLOB API i Kalshi API) z wykorzystaniem asynchronicznych WebSockets. Bot będzie otrzymywał aktualizacje szklanki zamówień, płynności i wolumenów handlowych w czasie rzeczywistym w milisekundach. Playwright zostawimy wyłącznie jako moduł rezerwowy do omijania ograniczeń geograficznych (jeśli będą potrzebne proxy/VPN w USA).
2. Blok matematyczny i analityczny: Na poziomie backendu wdrożę niestandardowe moduły obliczeniowe:
- Obliczenie EV: Skrypt porównywać będzie aktualne ceny akcji (kursy) z Twoim modelem matematycznym obliczania prawdopodobieństwa zdarzenia.
- Snajper "wielorybów": Bot analizować będzie duże zlecenia w strumieniu transakcji, wykrywając anormalne gromadzenie pozycji przez dużych graczy przed zmianą głównego trendu.
- Moduł arbitrażu: Monitorowanie spreadu (różnicy cen) na te same zdarzenia między Polymarket a Kalshi w celu uchwycenia bezryzykownych sytuacji.
3. Inteligentne powiadomienia (Filtr antyspamowy): Wdrożę system progów wyzwalających oparty na SQLite. Bot wysyłać będzie zorganizowany sygnał (link, kurs, strona zakładu) tylko wtedy, gdy anomalia wolumenu lub EV przekroczy Twój ustalony limit (na przykład, odchylenie o 5%+).

Wszystkie projekty wdrażam na autonomicznym hostingu Railway w kontenerach Docker, co gwarantuje działanie skryptów 24/7 bez awarii. Przykłady moich działających botów pod obciążeniem oraz parserów możesz zobaczyć w moim profilu.

Proponuję zacząć od opracowania stabilnego MVP (zbieranie danych z oficjalnych API + podstawowa analityka EV i arbitrażu). Proszę, daj znać, czy masz już gotową formułę matematyczną/skrypt do określenia obliczanego prawdopodobieństwa zdarzenia, czy też będziemy projektować jej algorytm razem na podstawie danych historycznych? Rozwiń

Budżet: 500 USD Termin: 10 dni

Przejrzałem opis - parsowanie danych z dwóch platform plus analityka na EV i ruchu wielorybów, to już nie tylko kopiowanie notowań. Mam doświadczenie z aiogram i rzeczywistymi botami pod obciążeniem (parser Polymarket transakcji z logiką na insiderów (możesz to zobaczyć w profilu)), więc architektura na asynchronicznych zapytaniach i baza danych są mi znane. Jedyny punkt, który nie jest jasny z posta: dane z Twittera planujecie parsować przez oficjalne API czy jesteście gotowi na web scraping? To wpływa na szybkość aktualizacji i koszt integracji.

Budżet: 1000 USD Termin: 2 dni

Cześć, mam podobnego bota, tylko dla innej platformy. W ciągu kilku dni mogę go przerobić na Polymarket US i Kalshi. Będę zadowolony ze współpracy.

Budżet: 360 USD Termin: 10 dni

Dzień dobry. Mogę zająć się opracowaniem takiego bota Telegram na Pythonie.

Mam doświadczenie z Pythonem, automatyzacją, przetwarzaniem danych, API oraz zadaniami AI/analitycznymi. Mogę zrealizować zbieranie danych z Polymarket/Kalshi przez API lub parsowanie, podstawową analizę dotyczącą EV, wolumenów, zmiany płynności, sytuacji arbitrażowych oraz skonfigurować powiadomienia Telegram bez spamu.

Proponuję działać etapami: najpierw MVP z monitorowaniem rynków i powiadomieniami w Telegramie, a następnie dodać bardziej zaawansowaną analizę, Twitter/X lub inne źródła.

Orientacyjny czas realizacji dla MVP: 7–10 dni.
Budżet: od 18 000 zł, ostatecznie zależy od liczby rynków, źródeł danych i złożoności algorytmów.

Jestem gotowa omówić szczegóły i zaproponować strukturę realizacji.

Budżet: 25000 USD Termin: 25 dni

mamy już praktycznie gotowe podobne rozwiązanie, które można szybko dostosować do Polymarket US i Kalshi i omówić na giełdzie teraz - jestem w kontakcie ))
Można to zrobić w Pythonie, Aiogram, oficjalnych API tam, gdzie są dostępne, z rezerwowym zbieraniem przez Playwright i oddzielną warstwą antyspamową.
orientacyjny koszt pierwszej wersji roboczej - 85000 UAH i 25 dni, na początku można uwzględnić monitorowanie rynków, EV, duże transakcje, arbitraż i powiadomienia Telegram bez spamu.
ważny szczegół - dla jakości rekomendacji należy oddzielić zbieranie danych od analizy i przechowywać historię cen, wolumenów, płynności i sygnałów, w przeciwnym razie bot będzie po prostu powtarzać rynek.
przykłady o podobnej logice
- https://business.ingello.com/fractal - automatyzacja agencji z przetwarzaniem danych i zasadami podejmowania decyzji
- https://business.ingello.com/vorfahr - system z logiką AI, integracjami i szybkim cyklem weryfikacji hipotez
- https://systems-fl.ingello.com - nasza strona docelowa dotycząca systemów i automatyzacji
pytania do oceny
- czy należy monitorować wszystkie rynki, czy tylko wybrane kategorie i rynki z minimalnym wolumenem
- czy formułę obliczeniowej prawdopodobieństwa i progi EV podajecie sami, czy budujemy razem na danych historycznych i testach Rozwiń

Budżet: 700 USD Termin: 25 dni

Dzień dobry!

Mogę zrealizować ten projekt.

Koszt: 35 000 zł
Termin: 20–25 dni.

Przed rozpoczęciem chciałbym wyjaśnić kilka szczegółów: czy istnieje gotowy algorytm do obliczania EV i określania sygnałów, czy również trzeba go opracować? To wpływa na ostateczną wycenę kosztów i terminów.

Będę zadowolony, aby omówić szczegóły i zaproponować optymalne rozwiązanie.

Budżet: 300 USD Termin: 4 dni

Dzień dobry
jestem gotów zająć się Państwa projektem
mam doświadczenie w pracy z trudnymi zadaniami
Proszę pisać, chętnie wykonam

Budżet: 100 USD Termin: 1 dzień

Witam. Proponuję zrealizować projekt z modułową, wysoko dostępną architekturą, która będzie wykorzystywać asynchroniczny Python do efektywnego zbierania danych w czasie rzeczywistym z oficjalnych API oraz niestandardowych mechanizmów parsowania, zapewniając integralność danych i niskie opóźnienie. Główne algorytmy analityczne do obliczania matematycznego oczekiwania, śledzenia "inteligentnych pieniędzy" oraz wykrywania sytuacji arbitrażowych będą realizowane z naciskiem na efektywność obliczeniową, dokładność oraz minimalizację fałszywych alarmów. Mam znaczące doświadczenie w tworzeniu podobnych wysoko wydajnych systemów analitycznych oraz botów handlowych, wykorzystując gotowe szablony do przetwarzania danych oraz niezawodne mechanizmy powiadomień, co znacznie przyspieszy proces rozwoju. Wszystkie szczegóły realizacji, ostateczny budżet oraz terminy proponuję omówić w wiadomościach prywatnych.