Dieser Polymarket-Händler erzielte in 60 Tagen 2,2 Mio. $ mit KI – Das bedeutet es für Prognosemärkte

So verdiente ein KI-gesteuerter Händler 2,2 Millionen Dollar auf Polymarket mithilfe von Datenmodellen, Automatisierung und wahrscheinlichkeitsbasierten Handelsstrategien.

Ein Händler nutzte künstliche Intelligenz, um Polymarket zu schockieren, nachdem er in etwa zwei Monaten 2,2 Millionen Dollar verdient hatte. 

Das Konto trägt das Pseudonym ilovecircle und verwendete Berichten zufolge Datenmodelle statt Instinkt, um Trades durchzuführen. 

Die Geschichte zeigt nun, wie Prognosemärkte Automatisierung und Geschwindigkeit belohnen, anstatt die Fähigkeit, zukünftige Ergebnisse zu „erraten".

Wie die KI-Handelsstrategie auf Polymarket funktionierte

Zur Orientierung: Polymarket ermöglicht es Benutzern, auf zukünftige Ergebnisse zu handeln, und jeder Markt stellt eine Frage mit einer Ja- oder Nein-Antwort dar. 

Die Anteile zahlen einen Dollar, wenn das Ergebnis eintritt, und null, wenn es nicht eintritt. Auf diese Weise zeigen die Preise die Marktüberzeugung.

Der betreffende Händler behandelte Polymarket wie einen quantitativen Handelsplatz und nutzte kaum menschliches Urteilsvermögen. Stattdessen übernahmen Algorithmen nahezu jeden Schritt.

Der Händler nutzte künstliche Intelligenz, um Code zu schreiben, Daten zu verfolgen und Trades zu platzieren, um Ereignisse zu finden, bei denen Marktpreise die tatsächlichen Chancen nicht widerspiegelten.

Das System konzentrierte sich auf falsch bewertete Märkte. Wenn sich die Preise von der Realität entfernten, handelte der Bot und nutzte die Lücken aus.

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Claude half beim Aufbau des Handelssystems

Der Händler nutzte Anthropics Claude AI als Coding-Partner, und diese Wahl veränderte den Umfang der Operation.

Claude half bei der Erstellung von Python-Skripten, die sich mit der Polymarket-API verbanden. Diese Skripte kümmerten sich um Authentifizierung, Preisdaten und Handelsausführung.

Das Debugging erfolgte schneller, da die KI half, Fehler in Echtzeit zu beheben. Das Modell verbesserte auch seine Ausführungslogik durch ständige Iteration.

Der Aufbau eines solchen Systems erforderte früher ein vollständiges Engineering-Team. Jetzt konnte jedoch eine Person es allein mit KI-Tools verwalten.

Der Händler baute auch ein Dashboard zur Überwachung großer Konten. Dies ermöglichte schnelle Reaktionen auf Wal-Aktivitäten.

Datenquellen trieben die Entscheidungsmaschine an

Der Bot stützte sich auf mehr als nur Polymarket-Quoten und zog Daten aus vielen Kanälen.

Der Händler nutzte Nachrichtenfeeds und Social-Media-Stimmung, um das System zu aktualisieren, während sich Ereignisse entfalteten, und On-Chain-Aktivitäten zeigten, wie sich große Händler verhielten.

Sie nutzten auch legislative Tracker, um den Fortschritt von Gesetzesvorlagen zu überwachen, sowie Sportdatenströme, die aktualisierte Ergebnisse und Verletzungen lieferten. 

Jede Quelle speiste in ein einziges Modell, das reale Signale mit Marktpreisen verglich.

Wahrscheinlichkeitsmodellierung ersetzte Bauchgefühl

Der Händler verließ sich auch auf Wahrscheinlichkeitsmathematik, die zwei Zahlen verglich.

Die erste Zahl kam aus Polymarket-Preisen, wobei ein Anteilspreis von 0,60 eine 60%ige Chance implizierte.

Die zweite Zahl kam vom KI-Modell, das die Wahrscheinlichkeit basierend auf Live-Daten berechnete.

Wenn das Modell eine 75%ige Chance schätzte, während der Markt 60% zeigte, ergab der Handel Sinn und war wahrscheinlich positiv.

Diese Logik wurde tausende Male wiederholt, und einzelne Verluste waren weniger wichtig als aggregierte Ergebnisse.

Berichte zeigen auch, dass das System etwa 74% Genauigkeit über Trades hinweg erreichte, über Märkte wie Sport, Krypto-Ereignisse und politische Ergebnisse hinweg.

Insgesamt zeigt die Geschichte, wie Werkzeuge, die einst institutionellem Gebrauch vorbehalten waren, jetzt Einzelpersonen zur Verfügung stehen. KI reduziert Eintrittsbarrieren, und Programmierfähigkeiten könnten jetzt mehr zählen als Intuition.

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