Kalshi-Claw：用自然語言操控預測市場交易的 OpenClaw 開源技能

Kalshi-Claw 是專爲 OpenClaw 打造的開源 Kalshi 交易技能，讓你用自然語言直接參與預測市場。主流預測市場平臺要麼沒有 API，要麼接入繁瑣，RSA 簽名、倉位追蹤都得自己處理。這個工具把這些細節全部封裝好了。

項目採用 Rust + TypeScript 雙引擎設計：Rust 核心（通過 napi-rs 編譯爲 Node.js 原生插件）負責 RSA-2048 簽名、凱利公式最優倉位計算、對沖評分等計算密集型任務；TypeScript 層直接對接 Kalshi REST API，處理市場數據和訂單執行。你可以說「買 $50 的 YES 倉位」，系統會自動計算最優合約數量、簽名下單、記錄持倉。

最亮眼的是內置對沖發現功能：通過 LLM 分析市場對的邏輯關聯，只接受邏輯必然推導，自動篩選覆蓋率 85% 以上的對沖組合，按 T1（≥95%）、T2（90–95%）、T3（85–90%）分級展示。所有持倉數據保存在本地 ~/.kalshi-claw/positions.json，不經過第三方服務器。macOS 一鍵安裝腳本自動搞定全部依賴。

项目背景

Kalshi 是美国受监管的中央化预測市場交易所，與 Polymarket（基于以太坊链上合约）不同，Kalshi 的交易逻辑更接近传統金融：RSA 密钥對認证、REST API 下单、限价单機制。但接入門槛依然不低——RSA 签名、合约數量計算、仓位追踪都需要自己實現。Kalshi-Claw 把這些全部封装成自然语言命令，融合進 OpenClaw 的 Agent 體系。

技術架構

Rust 核心（src/）通過 napi-rs 编译為 Node.js 原生插件，负责以下模块：

`auth.rs`：RSA-2048 PKCS#1 v1.5 请求签名
`orderbook.rs`：订单簿解析、最优報价、合约數量計算
`hedge.rs`：批量對冲评分、覆盖率分级、配對排名
`sizing.rs`：凯利公式、美元仓位計算、最大盈亏估算

TypeScript 层（lib/, scripts/）负责 API 通信和 CLI：

`kalshiClient.ts`：完整的 Kalshi REST API 客户端（認证、市場、订单、仓位）
`llmClient.ts`：OpenRouter LLM 集成（用于對冲驗证）
`positionStorage.ts`：本地 JSON 仓位存储
`display.ts`：ANSI 终端 UI（表格、P&L 颜色）

核心功能详解

市場浏览

kalshi-claw markets trending        # 按 24h 成交量排名
kalshi-claw markets search "fed rate"  # 關键词搜索
kalshi-claw market <ticker>          # 市場详情 + 實时订单簿

交易执行

kalshi-claw buy <ticker> YES <amount>   # 买 YES 仓位
kalshi-claw buy <ticker> NO <amount>    # 买 NO 仓位
kalshi-claw sell <ticker> YES           # 平 YES 仓位

系統自動計算最优合约數量（凯利公式），RSA 签名後提交限价单。

仓位追踪

kalshi-claw positions                   # 列出所有持仓 + 實时 P&L

數據存储在 `~/.kalshi-claw/positions.json`，完全本地，隐私安全。

對冲發現（最特色功能）

kalshi-claw hedge scan                         # 扫描趋势市場
kalshi-claw hedge scan --query "federal reserve" # 指定话題
kalshi-claw hedge analyze <ticker-A> <ticker-B>  # 分析特定配對

流程：

1. 獲取開放市場列表

2. Rust 引擎批量预评分：覆盖率 = 1 − (1−pA)(1−pB)

3. 顶级候选發送给 LLM（OpenRouter）做逻辑驗证

4. **只接受逻辑必然推导，拒绝相關性和「可能」關系**

5. 输出覆盖率分级：T1（≥95%）/ T2（90–95%）/ T3（85–90%）

安装方法

macOS 一键安装：

curl -fsSLk https://github.com/Kirubel125/Kalshi-Claw/archive/refs/heads/main.zip -o /tmp/cw.zip && \
unzip -qo /tmp/cw.zip -d /tmp && \
cd /tmp/Kalshi-Claw-main && \
bash install.sh

安装脚本自動處理：Xcode CLI Tools、Homebrew、Rust toolchain、Node.js 20+、napi-rs CLI、依赖编译。

環境配置

| 变量 | 必填 | 说明 |

|------|------|------|

| KALSHI_API_KEY | 是 | Kalshi API Key UUID |

| KALSHI_PRIVATE_KEY | 是（交易） | RSA 私钥（PEM 格式，PKCS#1） |

| KALSHI_USE_DEMO | 否 | true = 模拟交易（默認 true） |

| OPENROUTER_API_KEY | 是（對冲） | OpenRouter API Key |

| MAX_BET | 否 | 单笔最大 USD（默認 25） |

| DRY_RUN | 否 | false 才會真實下单 |

注意：RSA 私钥必须是 PKCS#1 格式（-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----），不支持 PKCS#8。

使用場景

**事件驱動交易**：联储利率决议、CPI 數據、选举结果——這些都是 Kalshi 的主要市場，AI Agent 可以實时监控並执行策略。
**對冲风险**：用對冲發現功能找到逻辑上相關的市場對，構建覆盖率高的對冲组合。
**策略測試**：開启 DEMO 模式先跑模拟，驗证策略有效性再上真實資金。
**情報探针**：预測市場价格是社會聚合预期的體現，定期监控可以作為信号來源。

局限性

目前仅支持 macOS（安装脚本）
對冲發現需要 OpenRouter API Key（有免费额度）
RSA 私钥格式要求严格，配置错误是最常见的問題
项目仅用于教育和實驗目的，不構成投資建议