核心用法
OnlyFans Trader是一款专为Polymarket预测市场设计的量化交易策略技能，聚焦于OnlyFans相关事件的预测合约交易。该技能通过三种结构性市场偏差获取Alpha收益：
第一类：名人加入基率偏差——零售投资者往往根据名人知名度而非实际历史基率定价。技能内置关键词解析器，自动识别问题中的名人身份标签（真人秀选手40%、网红模特30%、运动员20%、流行音乐人15%、一线演员5%），并应用相应的置信度乘数。例如真人秀节目参赛者相关市场常定价15-20%，而历史实际发生率高达40%，存在显著低估。
第二类：监管炒作消退——政府"禁令"宣布引发的市场恐慌性定价与实际立法进程严重脱节。技能建立司法管辖区特定乘数，美国联邦/欧盟/英国等民主体系因宪法约束和司法审查导致实际禁令概率极低，乘数0.85-0.95；威权国家虽有真实风险但仍被过度定价。历史数据显示2020年以来40余次"宣布审查"中，12个月内形成可执行法律的不足3次。
第三类：创作者收益季节性——收益里程碑市场未充分反映礼品经济驱动的季节性规律。11月至次年2月（感恩节、圣诞节、情人节叠加）收益峰值期乘数1.20x，5-10月夏季低谷期乘数0.85x。
技能自动完成市场分类（join/ban/earnings）、信号生成、仓位计算和交易执行，默认模拟交易模式，需显式--live标志启用真实交易。
显著优点
1. 三重非相关Alpha来源：三类偏差机制独立，降低策略整体相关性风险
2. 零外部数据依赖：核心信号完全基于问题文本关键词解析，无需付费API或实时数据流
3. 透明可解释的规则系统：乘数逻辑公开可查，非黑箱机器学习模型
4. 严格风险控制设计：默认模拟模式、可调节仓位上限、流动性门槛、价差限制等多重安全机制
5. 高度可扩展架构：预留社交媒体信号、立法日历、真人秀播出时间表等remix接口
潜在缺点与局限性
1. 市场容量约束：OnlyFans相关预测市场规模有限，大资金投入可能自身影响价格
2. 基率时效性风险：名人加入OnlyFans的基率可能随社会接受度提升而快速变化，历史数据可能失效
3. 监管环境突变：突发政策事件（如重大丑闻、立法加速）可能使"监管炒作消退"逻辑短期失效
4. 季节性模型简化：单一 Valentine's Day 驱动假设可能忽略创作者个体异质性和平台算法变化
5. 执行滑点未建模：高 conviction 仓位在流动性不足市场可能遭遇显著价格冲击
适合的目标群体
- 熟悉Polymarket等预测市场运作机制的量化交易者
- 具有Python基础、愿意理解和调优策略参数的技术型投资者
- 风险偏好中等、能接受策略短期失效可能性的系统化交易者
- 寻求预测市场套利机会、对OnlyFans行业有一定认知的niche策略研究者
使用风险
金融风险：自动化交易存在策略失效、流动性枯竭、API故障等固有风险；历史回测不代表未来表现。
技术风险：核心依赖simmer-sdk单一外部库，需信任SpartanLabsXyz的持续维护；个人开发者来源（T3）缺乏企业级安全审计背书。
合规风险：预测市场监管状态因地而异，用户需自行确认所在司法管辖区的合法性。
操作风险：API密钥泄露可能导致账户资金损失；建议启用2FA、定期轮换密钥、设置账户级止损。