Bot de paper trading para mercados de predicción de Polymarket: estrategia bayesiana sobre el precio de mercado como prior, señales externas en log-odds, gates de riesgo en cascada y un motor de replay determinista para calibración offline. API FastAPI + dashboard React. Desplegado en k3s vía GitOps (Gitea Actions → registry → ArgoCD), con PostgreSQL, secrets por Infisical y observabilidad completa (Grafana, uptime-kuma, Telegram).

📦 Estado del proyecto: ARCHIVADO (julio 2026). El 26 de mayo de 2026 la DGOJ ordenó el bloqueo cautelar de Polymarket y Kalshi en España por operar sin licencia de juego (CoinDesk). Con el bloqueo a nivel de ISP la fuente de datos primaria desaparece, así que el proyecto se jubila de forma ordenada: datos respaldados y verificados, resultados documentados en el informe final, e infraestructura apagada vía GitOps. El cierre es parte de la historia del proyecto, no un abandono — los módulos centrales son agnósticos de la fuente y el pivote natural es Manifold Markets (API abierta, play-money, sin fricción regulatoria).

El problema y la solución

Los mercados de predicción publican probabilidades implícitas en el precio. La hipótesis: en mercados de bajo volumen hay ineficiencias detectables combinando el precio con señales externas (noticias, sentimiento cripto, mercados espejo en otras plataformas). El bot la pone a prueba sin arriesgar dinero, con la disciplina de un sistema real:

Prior desde el precio de Polymarket (mid del order book CLOB).
Ajuste bayesiano en log-odds con señales independientes: GNews (con presupuesto de 5 consultas/día y guardrail que limita el ajuste a prior±0,25), Fear&Greed, momentum BTC, dominancia BTC, y Manifold Markets como señal cruzada (en modo observacional tras detectarse un bug de inversión — auditado en 165k filas).
Gates en cascada antes de operar: prior extremo (<0,08 / >0,92), edge bruto mínimo por régimen de volatilidad, edge neto positivo tras comisión (2%) y spread, confianza ≥0,55, conflicto de familias, guard de reentrada.
Agrupación por familias de mercados: mercados hermanos del mismo evento (candidatos de una misma elección, umbrales de un mismo precio) comparten family_key; solo se mantiene la posición de mayor edge para no apilar la misma apuesta con dos nombres.
Sizing por Kelly fraccionado con techo por posición sobre un bankroll simulado de $10.000.

Resultado honesto en 81 días: 12 trades (n estadísticamente irrelevante, y el informe lo subraya), realized +$247,78, y — más interesante — ~223.000 evaluaciones archivadas con su decisión reproducible, porque el sistema prefirió no operar antes que operar sin ventaja medible. Detalle completo: docs/informe-final.md.

Arquitectura

flowchart LR
    subgraph ext["Fuentes externas"]
        PM["Polymarket<br/>CLOB + Gamma API"]
        GN["GNews"]
        MF["Manifold Markets"]
        CG["CoinGecko /<br/>alternative.me"]
    end

    subgraph k3s["k3s · namespace polymarket-bot"]
        BOT["bot (ciclo ~64s)<br/>estrategia bayesiana + gates"]
        PG[("PostgreSQL 16<br/>trades · signals · replay")]
        API["api (FastAPI :8000)"]
        DASH["dashboard (React/nginx)"]
        CJ1["CronJob metrics-retention 00:10"]
        CJ2["CronJob outcomes-joiner 00:30"]
    end

    subgraph obs["Observabilidad"]
        GRAF["Grafana"]
        UK["uptime-kuma"]
        TG["Telegram"]
    end

    PM --> BOT
    GN --> BOT
    MF --> BOT
    CG --> BOT
    BOT --> PG
    PG --> API
    API --> DASH
    API --> GRAF
    UK --> DASH
    BOT --> TG
    PM --> CJ2
    CJ2 --> PG
    CJ1 --> PG

    subgraph ci["GitOps"]
        GA["Gitea Actions"] --> REG["registry"] --> ARGO["ArgoCD<br/>prune + selfHeal"]
    end
    ARGO -.-> k3s

Decisiones de diseño

Paper trading por diseño, no como demo: el bot exigía ≥10 mercados resueltos y ≥30 días antes de considerarse promocionable a dinero real, y reportaba n/a (insufficient_sample) en vez de métricas infladas.
Todo skip es un dato: cada evaluación archiva prior, estimación, edge bruto/neto, descomposición por feature en log-odds y el gate exacto que la bloqueó (~55k filas/día en signals).
Replay determinista (julio 2026): inyección de reloj + re-ejecución de ciclos archivados con 22.697/22.697 decisiones idénticas; joiner diario de resoluciones UMA para calibrar sobre todas las evaluaciones, no solo los trades.
Los errores se cierran y se documentan: el bug de inversión de Manifold y los conflictos de familia cerraron 5 posiciones en abril; la señal pasó a observacional-only con auditoría completa en vez de eliminarse.
GitOps estricto: nunca kubectl para cambios persistentes (ArgoCD con selfHeal revierte cualquier parche manual); secrets fuera de git vía Infisical operator; smoke test PostSync con notificación a Telegram.

Componentes

Componente	Código	Imagen	CMD
bot	`bot/`	`polymarket-bot`	`python3 -m bot.main`
api	`api/` (+ `bot/` como librería)	`polymarket-bot-api`	`uvicorn api.main:app`
dashboard	`dashboard/`	`polymarket-bot-dashboard`	nginx estático

Dashboard (hasta el apagado): https://polymarket.chemavx.xyz

Stack

Python 3 (asyncio) · FastAPI · React + Vite · PostgreSQL 16 · k3s · ArgoCD · Gitea Actions + BuildKit · Infisical (secrets) · Grafana + Prometheus · uptime-kuma · Telegram Bot API.

CI/CD

⚠️ Decomisión: el trigger automático push:main se desactivó en la Fase 1 del archivado; el workflow queda solo bajo workflow_dispatch manual.

.gitea/workflows/ci.yml construye solo las imágenes cuyos ficheros cambiaron en el push (diff contra github.event.before):

bot/, api/, requirements.txt → bot + api (ambas imágenes copian las mismas fuentes Python; solo cambia el CMD)
Dockerfile → bot · Dockerfile.api → api · dashboard/ → dashboard
.gitea/workflows/ci.yml, primer push o force-push → todas (fallback seguro)
tests/, docs → ninguna (la CI no construye ni despliega nada)

Las imágenes se tagean con ${GITHUB_SHA::8}; el CI actualiza solo los deployments reconstruidos en k8s-manifests/polymarket-bot/ y ArgoCD sincroniza vía webhook en segundos.

Tests

python3 -m pytest tests/ -q

Datos y backup

Base de datos respaldada y verificada (2026-07-06): pg_dump -Fc + exports CSV.gz de las tablas de señales y auditoría, con checksums y restore de prueba (recuentos idénticos 11/11 tablas). Ubicación: almacenamiento de backups del clúster con sync offsite. El dump final se toma en la fase de apagado.

Documentación

Informe final de paper trading — resultados, pipeline de datos y estado de la BD al cierre.
docs/pivot-manifold.md — notas de diseño del posible pivote (Fase 5, pendiente).