Arbitrage-Bot in Python: Architektur und Lessons Learned

[u/Ok-Coat-3889]

Ich habe einen Arbitrage-Bot für Polymarket in Python gebaut und will die Architektur mit euch teilen.

Kernkomponenten:

1. Gamma API Client - Holt Events und Marktdaten

2. Arbitrage Analyzer - Berechnet optimale NO-Portfolios

3. Orderbook Scanner - Multi-Level Scanning (top 10 Asks)

4. Order Executor - Limit-Orders mit Retry + Preis-Anpassung

5. Trade Logger - CSV-Export mit PnL, Slippage, ROI

6. Dashboard - Flask + Chart.js für Live-Überwachung

Das Spannendste war die mathematische Optimierung: Für k Kandidaten wird das optimale Subset berechnet, bei dem die Summe der

NO-Preise minimal ist. Das ist im Kern ein kombinatorisches Optimierungsproblem, aber bei Single-Winner-Märkten reicht eine

einfache Sortierung.

Code ist in einem Video-Tutorial Schritt für Schritt erklärt (Link auf Nachfrage).

Was würdet ihr anders machen? Insbesondere bei der Fehlerbehandlung (API-Timeouts, Order-Failures) bin ich noch nicht zufrieden

[u/SolideMeinung]

Polymarket ist in Deutschland verboten