予測市場Polymarketボット入門：自動取引システムの構築とFinTechエンジニアの市場価値

2026年2月4日

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IT女子アラ美

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お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

「アルゴリズム取引」や「高頻度取引（HFT）」と聞くと、なんだか難しそうで自分には関係ない世界だと思っていませんか？
実は、予測市場PolymarketとPythonを使えば、個人のエンジニアでも週末だけで「自動取引ボット」を作り上げることができます。

今回は、実際に構築したPolymarket自動取引ボットの事例をもとに、金融×IT技術（FinTech）の面白さと、そのスキルがエンジニアの市場価値をどう変えるのかについて解説します。
単なるお遊びプロジェクトではなく、次のキャリア（年収1000万超えのFinTech領域）への最初の一歩として、この技術に触れてみてください。

予測市場Polymarketとは？FinTechエンジニアが注目すべき理由

IT女子アラ美

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Polymarketは、単なるギャンブルサイトではありません。
「イベントの発生確率を売買するデリバティブ市場」であり、その背後にはCLOB（Central Limit Order Book）と呼ばれる本格的な取引板システムが存在します。

なぜFinTech入門に最適なのか？

金融システムの開発現場では、高度な一貫性（Consistency）や低レイテンシが求められます。
PolymarketのAPI（Polygonチェーン上のUSDC決済とCLOBサーバー）を触ることは、これら「金融システム特有の制約」を肌で感じる最高のトレーニングになります。

完全なAPI公開: 板情報（Orderbook）の取得から注文発注まで、プログラムから制御可能。
シンプルな商品設計: 「YesかNoか」のバイナリーオプション形式なので、複雑な金融工学知識が不要。
実弾演習: 実際にUSDC（ドル連動ステーブルコイン）を動かすため、緊張感のある「本番環境」でコードを書ける。

この経験は、Webアプリ開発とは一味違う「堅牢なコード」を書くきっかけになります。

参考記事：エンジニアの市場価値を高める技術スキル選定術：変化の激しいIT業界で「選ばれる人材」になるためのポートフォリオ設計も合わせて読むことで、より深い理解が得られます。

IT女子アラ美

ギャンブルサイトのボットなんて、エンジニアの経歴としてプラスになるんですか？

ITアライグマ

むしろ「金融ドメインの実務経験」として高く評価されます。「お金を扱うシステム」を構築した事実は強いアピールになりますよ！

Pythonで作る自動取引ボットの仕組み：APIとアルゴリズム

自動取引ボットの仕組みは、実はシンプルです。
基本的には「情報の取得（Observe）→ 判断（Decide）→ 実行（Act）」のループを高速で回すだけです。

アーキテクチャ図解

以下のような構成で、PythonスクリプトがPolymarketのサーバーとやり取りをします。

必要なPythonライブラリ

py-polymarket: 公式SDKもありますが、学習目的ではrequestsとweb3.pyで自作するのがおすすめ。
pandas: 板情報の分析や移動平均の計算に。
apscheduler: 定期実行の管理に。

また、運用環境にはAWSのEC2（t3.micro）を推奨します。
Lambdaなどのサーバーレス環境は便利ですが、Polymarketのような「板情報の常時監視」が必要なボットの場合、WebSocketやLong Pollingで接続を維持し続ける必要があります。
起動時間のオーバーヘッドがなく、メモリ上の状態を維持できる常駐プロセスの方が、ミリ秒を争う取引には向いているのです。

ボットが狙うのは、例えば「アービトラージ（裁定取引）」です。
A市場とB市場で価格差が開いた瞬間に、安い方で買って高い方で売る。
これを人間が手動やるのは不可能ですが、プログラムなら0.1秒で検知して利益を出せます。

ただし、リスク管理も重要です。プログラムのバグで無限に注文を出してしまう「暴走」を防ぐため、1回の注文数量の上限（Max Position Size）や、1日の最大損失額（Max Drawdown）をコードレベルでハードコードしておくことが、FinTechエンジニアの嗜みです。

技術基盤：WindowsでRust開発環境を構築する：WSL2とVSCodeで始めるシステムプログラミング入門も参考にしてください。

IT女子アラ美

Pythonだけで本当に高速な取引ができるんですか？RustとかC++じゃないとダメでは？

ITアライグマ

Polymarketレベルの頻度ならPythonで十分です！まずはPythonでロジックを固めて、レイテンシがボトルネックになったらRustへ移行するのが王道です。

実装実践：Polymarketボットの構築と運用結果（ケーススタディ）

IT女子アラ美

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かつては、チャートに張り付いて手動でポチポチとトレードをしていました。
しかし、これには限界があります。

状況（Before）

24時間市場（仮想通貨・Polymarket）なのに、寝ている間にチャンスを逃す。
「これはいける！」という感情でエントリーしてしまい、損切りが遅れる（プロスペクト理論の罠）。
時給換算すると、コンビニバイト以下の労働生産性。

行動（Action）

py-polymarketとweb3.pyを使って、単純な「裁定取引ボット」を構築（Python約200行）。
AWSのt3.microインスタンスにデプロイし、systemdで常時稼働させた。
感情を排除し、「期待値がプラスの時だけエントリーする」ロジックを徹底。

結果（After）

月利5〜10%の安定運用を実現（※相場によりますが、負けない戦いができるようになった）。
何より、「金融プロトコル」への理解が深まり、本業（インフラエンジニア）での設計力が向上した。
このポートフォリオを職務経歴書に書いたところ、FinTech企業からのスカウトが激増した。

参考：円安時代のエンジニア生存戦略：日本に住みながら海外リモート案件を獲得して年収を倍増させるロードマップもご覧ください。

IT女子アラ美

AWS代がかかって赤字になりませんか？

ITアライグマ

t3.microなら無料枠の範囲内か、月数百円です。学習コストだと思えば激安ですし、ボットが黒字化すればサーバー代なんて誤差になりますよ！

FinTechエンジニアとしてのキャリア戦略：高単価案件への道

Polymarketのボット作りは楽しいですが、それ自体で億万長者になるのは難しいでしょう（プロのHFT勢がいるため）。
しかし、この経験を「キャリア」に転換することで、年収を確実に上げることができます。

まずは手を動かす: Pythonで簡単なボットを作り、GitHubに公開する（ただし秘密鍵は .env へ！）。
「なぜ」を語れるようにする: なぜそのアーキテクチャなのか？なぜそのロジックなのか？をREADMEに書く。
FinTech専門エージェントに登録する: 「ブロックチェーン」「低レイテンシ」「金融知識」の3点セットは、今もっとも市場価値が高い組み合わせです。

高単価なFinTech案件は、一般的な求人サイトには出てきません。
専門のエージェントを通じて、「非公開求人」にアクセスするのが鉄則です。

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