Аналізуючий бот для Polymarket US та Kalshi

Бюджет: 25000 USD Термін: 30 днів

По стеку - Python підходить. Aiogram для Телеграм-бота, офіційні API де доступні, Playwright краще тримати як резерв, а не як основу. Оцінка першого робочого етапу - 180000 грн і 30 днів.

Схожі кейси Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизація та аналітика навколо даних
> https://business.ingello.com/fractal - складна логіка агентів та обробки подій
> https://business.ingello.com/forma-bpm - керовані процеси, сповіщення та ролі

Головна сторінка для FLH
> https://systems-fl.ingello.com

ПО реалізації я б робив не просто бота, а сигнальну систему - збір даних, нормалізація ринків Polymarket US та Kalshi, зберігання історії, розрахунок EV, пошук арбітражу, відстеження великих угод та окремий шар антиспаму для сповіщень. Дивіться, тут нюанс - складність саме в якості сигналів, а не в надсиланні повідомлень у Телеграм =)

Від вас потрібні доступи до API, список категорій ринків на старт, правила ризику та розуміння, звідки беремо розрахункову ймовірність події. На першому етапі можна обмежити число ринків, перевірити сигнали на історії і не будувати космічний корабель з кавомолки.

Уточніть, будь ласка
> які категорії ринків беремо першими - політика, спорт, фінанси, крипта чи все підряд
> розрахункова ймовірність вже є у вашій формулі чи її потрібно проектувати нам Розгорнути

Бюджет: 2000 USD Термін: 7 днів

Привіт, я працював над Crypto Arbitrage Monitor — бот відстежував різницю в цінах між біржами, аналізував рух "китів" та надсилав сигнали в Telegram. Оброблялось 50+ торгових пар із затримкою

Бюджет: 2200 USD Термін: 5 днів

Привіт
Готовий взятися за роботу сьогодні
Досвід у цій справі великий
Зроблю все красиво і швидко

Бюджет: 500 USD Термін: 10 днів

Здравствуйте.

Розробляю ботів для телеграма на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.

Бюджет: 9000 USD Термін: 10 днів

Привіт! Робив Telegram-ботів на aiogram, які отримують ринкові дані через API і надсилають алерти за умовами — парсинг котирувань, обсягів, відстеження великих угод. У Kalshi є офіційний API, Polymarket візьмемо через їх API/он-чейн, реальний час зберемо спокійно. Питання по суті аналітики: розрахункову ймовірність події для EV бот бере з вашої моделі/формули чи повинен сам її оцінювати, наприклад, за консенсусом кількох майданчиків? Від цього залежить вся логіка вигідності ставки — арбітраж і рух обсягів зроблю в будь-якому випадку. По термінам і ціні зорієнтуюсь точніше, як визначимось з цим.

Бюджет: 500 USD Термін: 15 днів

Проєкт крутий. Поєднувати Polymarket і Kalshi — це зараз топ-тема, але тут головне не просісти по швидкості. Якщо парсити сторінки "в лоб", бот присилатиме сигнали, коли коефіцієнти вже зміняться і ставка втратить сенс.
Я напишу нормальний асинхронний бекенд на Python, який підключиться напряму до їхніх офіційних API та WebSockets. Дані про ціни й ордери китів стрімитимуться в реальному часі. Математику розрахунку EV та пошуку арбітражу закинемо в кеш, щоб бот не тупив, не спамив фігнею, а видавав сповіщення тільки тоді, коли реально є зазор у відсотках або зайшли великі гроші.
Код зроблю чистим і модульним, щоб потім можна було без проблем докинути туди хоч PredictIt, хоч веб-панель. Сам запакую все в Docker і підніму на твоєму сервері, щоб працювало стабільно 24/7.

Бюджет: 1000 USD Термін: 15 днів

Вітаю вже є торговий(snipe/copy/predict/ )+signal bot для polymarket
Підкоригую конфіг під ваші задачі.
скріншоти бота кинув особисті

Бюджет: 350 USD Термін: 10 днів

Вітаю, Яне!

Завдання щодо розробки аналітичного монітора для Polymarket та Kalshi максимально зрозуміле. Створення алгоритмічного снайпер-бота для ринків прогнозів — це чудовий інженерний виклик. Тут критично важливо відокремити шар збору даних від аналітичного ядра, щоб бот не мав затримок (latency) та видавав якісні сигнали без спаму.

Маю великий досвід розробки асинхронних архітектур на Python (aiogram 3.x + FastAPI) та побудови систем моніторингу даних з інтеграцією баз даних SQLite/PostgreSQL. Готовий реалізувати для вас стабільне рішення:

1. Високодоступний збір даних (Низький Ping): Замість повільного веб-скрапінгу, я налаштую роботу через офіційні API (Polymarket CLOB API та Kalshi API) з використанням асинхронних WebSockets. Бот отримуватиме оновлення склянки замовлень, ліквідності та обсягів торгів у реальному часі за мілісекунди. Playwright залишимо виключно як резервний модуль для обходу гео-обмежень (якщо знадобляться проксі/VPN США).
2. Математичний та Аналітичний блок: На рівні бекенду реалізую кастомні обчислювальні модулі:
- Розрахунок EV: Скрипт порівнюватиме поточні ціни акцій (коефіцієнти) з вашою математичною моделлю розрахункової ймовірності події.
- Снайпер "китів": Бот аналізуватиме великі ордери в потоці транзакцій, виявляючи аномальне накопичення позицій великими гравцями до зміни основного тренду.
- Арбітражний модуль: Моніторинг спpred'у (різниці цін) на одні й ті самі події між Polymarket та Kalshi для фіксації безризикових ситуацій.
3. Розумні сповіщення (Антиспам фільтр): Реалізую систему тригерних порогів на базі SQLite. Бот надсилатиме структурований сигнал (посилання, коефіцієнт, сторона ставки) лише тоді, коли аномалія обсягу або EV перевищує ваш заданий ліміт (наприклад, відхилення на 5%+).

Усі проєкти розгортаю на автономному хостингу Railway в Docker-контейнерах, що гарантує роботу скриптів 24/7 без збоїв. Приклади моїх працюючих ботів під навантаженням та парсерів ви можете переглянути в моєму профілі.

Пропоную почати з розробки стабільного MVP (збір даних з офіційних API + базова аналітика EV та арбітражу). Підкажіть, будь ласка, чи є у вас уже готова математична формула/скрипт для визначення расчетної ймовірності події, чи її алгоритм ми будемо проєктувати разом на основі історичних даних? Розгорнути

Бюджет: 500 USD Термін: 10 днів

Переглянув описання - парсинг даних з двох майданчиків плюс аналітика на EV і рух китів, це вже не просто копіювання котирувань. У мене є досвід з aiogram і реальними ботами під навантаженням (парсер Polymarket трейдів з логікою на інсайдерів (в профілі можете переглянути)), тож архітектура на асинхронних запитах і база даних мені знайомі. Єдиний момент, який неясний з поста: дані з Twitter ви плануєте парсити через офіційне API чи готові до веб-скрапінгу? Це впливає на швидкість оновлення і вартість інтеграції.

Бюджет: 1000 USD Термін: 2 дні

Доброго дня, у мене є схожий бот тільки для іншої платформи. За кілька днів можу переробити під Polymarket US & Kalshi. Буду радий співпрацювати.

Бюджет: 25000 USD Термін: 25 днів

у нас вже є практично готове схоже рішення, його можна швидко адаптувати під Polymarket US і Kalshi і обговорити на біржі зараз - я на зв'язку ))
МОжна робити на Python, Aiogram, офіційних API де вони доступні, з резервним збором через Playwright і окремим шаром антиспаму.
орієнтир по першому робочому релізу - 85000 грн і 25 днів, на старті можна закласти моніторинг ринків, EV, великі угоди, арбітраж і Telegram-сповіщення без спаму.
важливий нюанс - для якості рекомендацій потрібно відокремити збір даних від аналітики і зберігати історію цін, обсягів, ліквідності і сигналів, інакше бот буде просто пересказувати ринок.
кейси по схожій логіці
- https://business.ingello.com/fractal - агентна автоматизація з обробкою даних і правилами рішень
- https://business.ingello.com/vorfahr - система з ии-логікою, інтеграціями і швидким циклом перевірки гіпотез
- https://systems-fl.ingello.com - наш лендинг по системам і автоматизації
питання на оцінку
- потрібно моніторити всі ринки чи тільки вибрані категорії і ринки з мінімальним обсягом
- формулу розрахункової ймовірності і пороги EV ви даєте самі чи будуємо разом на історичних даних і тестах Розгорнути

Бюджет: 700 USD Термін: 25 днів

Доброго дня!

Можу реалізувати цей проєкт.

Вартість: 35 000 грн
Термін: 20–25 днів.

Перед початком хотів би уточнити кілька деталей: чи є готовий алгоритм для розрахунку EV та визначення сигналів, чи його також потрібно розробити? Це впливає на остаточну оцінку вартості та термінів.

Буду радий обговорити деталі та запропонувати оптимальне рішення.

Бюджет: 450 USD Термін: 7 днів

Аналізаторський бот для Polymarket US та Kalshi
C#, Python — неправильно зазначені категорії?
Опис
Ставки
1
Обговорення
Аналізаторський бот для Polymarket US та Kalshi
Мета: Створити Telegram-бота, який в реальному часі збирає дані з Polymarket US та Kalshi, аналізує їх на основі заданих алгоритмів і надсилає сповіщення з рекомендаціями по ставках.

1. Основні функції (Парсинг і Моніторинг)
Збір даних з Polymarket US та Kalshi: Бот повинен відстежувати активні ринки, коефіцієнти (ціни акцій), обсяги торгів і зміни ліквідності.

Додаткові джерела: Можливість підключення даних з інших джерел (наприклад, Twitter/X для відстеження інформаційних приводів або інших бірж прогнозів для порівняння коефіцієнтів).

2. Аналітичний блок
Замість того щоб просто копіювати дані, бот повинен враховувати:

Математичне очікування (EV): Порівняння поточної ціни на Polymarket US та Kalshi з розрахунковою ймовірністю події.

Рух "розумних грошей": Моніторинг великих угод (китів), які можуть вказувати на інсайдерську інформацію або сильний тренд.

Арбітражні ситуації: Пошук різниці в коефіцієнтах між різними майданчиками.

3. Логіка Telegram-сповіщень
Бот не повинен спамити. У повідомленнях повинні бути:

Назва події та посилання на ринок.

Поточний коефіцієнт і рекомендована сторона ставки.

Коротке обґрунтування: Чому бот вважає цю ставку вигідною (наприклад: "Різкий ріст обсягу при стабільній ціні" або "Відхилення від ринкових очікувань на 5%").

4. Технологічний стек (рекомендація для розробника)
Мова програмування: Python (бібліотеки Aiogram або Telethon для бота, Requests або Playwright для парсингу).

API: Використання офіційного Polymarket US та Kalshi API (якщо доступно) для максимально швидкої швидкості отримання даних. Розгорнути

Бюджет: 100 USD Термін: 1 день

Вітаю. Пропоную реалізувати проєкт із модульною, високодоступною архітектурою, яка використовуватиме асинхронний Python для ефективного збору даних у реальному часі з офіційних API та кастомних механізмів парсингу, забезпечуючи цілісність даних та низьку затримку. Основні аналітичні алгоритми для розрахунку математичного очікування, відстеження "розумних грошей" та виявлення арбітражних ситуацій будуть реалізовані з акцентом на обчислювальну ефективність, точність та мінімізацію хибних спрацьовувань. Я маю значний досвід розробки подібних високопродуктивних аналітичних систем та торгових ботів, використовуючи готові шаблони для обробки даних та надійних механізмів сповіщень, що суттєво прискорить процес розробки. Всі деталі реалізації, кінцевий бюджет та терміни пропоную обговорити в особистих повідомленнях.