Bo$onaX、Polymarket 統計的裁定ボット解説記事を公開──Rust による Z スコア算出と執行コスト管理
Polymarket の予測市場を対象に、単純な価格差ではなく相関関係や執行コストを考慮した統計的裁定ボットの設計アーキテクチャを解説する。
リリース: 2026-09-27 · 読了 4 分記事の要約
1. 核心（What）
- Bo$onaX 氏が Polymarket を対象とした統計的裁定ボットの設計手法とアーキテクチャを Zenn にて公開した。
- 価格差だけでなくスプレッドの Z スコアやローリング相関を利用したシグナル生成の仕組みを解説している。
- テイカー手数料やスリッページ、逆選択リスクを引いた正味のエッジ（net_edge）の計算モデルを提示している。
- シグナル生成と注文執行の分離や、ヒストリカルリプレイによる検証プロセスの重要性を強調している。
2. 影響（Why）
- 実用的なバックテスト設計: ミッドポイント価格を使った単純なシミュレーションの危険性を指摘し、実際のビッド/アスクを考慮した検証手法を学ぶことで無駄な開発コストを省ける。
- 国内 Web3 開発者への影響: 国内の暗号資産・予測市場周辺の個人開発者や小規模クオンツチームが、安全なオーダーブック処理やリスク管理モジュールを Rust で実装する際の直接的な設計指針になる。
3. 根拠・詳細（How）
- Z スコア算出アルゴリズム: spread = price_A - β × price_B の式でスプレッドを定義し、平均と標準偏差から z = (spread - mean) / stddev を計算する関数を Rust で実装している。
- データパイプラインの分離: 市場発見、関係構築器、履歴特徴量ストア、シグナルエンジン、コストフィルタ、リスクエンジン、注文執行器の各コンポーネントを独立させ、イベント駆動で同期する。
4. 展望・課題（Next）
- 実装のオープンソース化: GitHub の poly-alpha-lab リポジトリ等におけるコードの公開や、実際のライブ環境での運用データの開示が期待される。