Ten trader na Polymarket zarobił 2,2 mln USD w 60 dni używając AI – oto co to oznacza dla rynków predykcyjnych

Oto jak trader wykorzystujący AI zarobił 2,2 miliona dolarów na Polymarket używając modeli danych, automatyzacji i strategii handlowych opartych na prawdopodobieństwie.

Trader wykorzystał sztuczną inteligencję, wstrząsając Polymarket po zarobieniu 2,2 miliona dolarów w ciągu około dwóch miesięcy. 

Konto nosi pseudonim ilovecircle i według doniesień wykorzystywało modele danych zamiast instynktu do zawierania transakcji. 

Ta historia pokazuje teraz, jak rynki predykcyjne nagradzają automatyzację i szybkość, a nie umiejętność "odgadywania" przyszłych wyników.

Jak działała strategia handlowa AI na Polymarket

Dla kontekstu, Polymarket pozwala użytkownikom handlować przyszłymi wynikami, a każdy rynek reprezentuje pytanie z odpowiedzią tak lub nie. 

Akcje wypłacają jednego dolara, jeśli wynik się ziści, i zero, jeśli się nie powiedzie. W ten sposób ceny pokazują przekonania rynku.

Omawiany trader traktował Polymarket jak miejsce handlu ilościowego i praktycznie nie używał ludzkiego osądu. Zamiast tego algorytmy obsługiwały niemal każdy krok.

Trader wykorzystywał sztuczną inteligencję do pisania kodu, śledzenia danych i zawierania transakcji w celu znalezienia zdarzeń, w których ceny rynkowe nie odzwierciedlały rzeczywistych szans.

System koncentrował się na niewłaściwie wycenionych rynkach. Gdy ceny odbiegały od rzeczywistości, bot działał i wykorzystywał luki.

Powiązana lektura: Polymarket celuje w wycenę 12 miliardów dolarów w miarę przyspieszenia ekspansji krypto

Claude pomógł zbudować system handlowy

Trader wykorzystał Claude AI firmy Anthropic jako partnera do kodowania, a ten wybór zmienił skalę operacji.

Claude pomógł wygenerować skrypty Python, które łączyły się z API Polymarket. Te skrypty obsługiwały uwierzytelnianie, dane cenowe i wykonywanie transakcji.

Debugowanie odbywało się szybciej, ponieważ AI pomagała naprawiać błędy w czasie rzeczywistym. Model również ulepszał swoją logikę wykonywania poprzez ciągłą iterację.

Zbudowanie takiego systemu kiedyś wymagało pełnego zespołu inżynierów. Jednak teraz jedna osoba mogła nim zarządzać, używając samych narzędzi AI.

Trader zbudował również panel kontrolny do monitorowania dużych kont. Pozwoliło mu to na szybkie reakcje na aktywność wielorybów.

Źródła danych zasilały silnik decyzyjny

Bot opierał się na czymś więcej niż tylko kursach Polymarket i pobierał dane z wielu kanałów.

Trader wykorzystywał kanały informacyjne i sentyment w mediach społecznościowych do aktualizowania systemu w miarę rozwoju wydarzeń, a aktywność on-chain pokazywała, jak zachowywali się duzi traderzy.

Wykorzystywali również narzędzia śledzące procesy legislacyjne do monitorowania postępów projektów ustaw wraz ze strumieniami danych sportowych, które dostarczały aktualne wyniki i informacje o kontuzjach. 

Każde źródło zasilało pojedynczy model, który porównywał sygnały ze świata rzeczywistego z cenami rynkowymi.

Modelowanie prawdopodobieństwa zastąpiło przeczucia

Trader opierał się również na matematyce prawdopodobieństwa, która porównywała dwie liczby.

Pierwsza liczba pochodziła z cen Polymarket, przy czym cena akcji na poziomie 0,60 sugerowała 60% szans.

Druga liczba pochodziła z modelu AI, który obliczał prawdopodobieństwo na podstawie danych na żywo.

Jeśli model oszacował 75% szans, podczas gdy rynek pokazywał 60%, transakcja miała sens i prawdopodobnie była pozytywna.

Ta logika była powtarzana tysiące razy, a indywidualne straty miały mniejsze znaczenie niż zagregowane wyniki.

Raporty wskazują również, że system osiągnął około 74% dokładności w transakcjach na rynkach takich jak sport, wydarzenia krypto i wyniki polityczne.

Ogólnie rzecz biorąc, historia pokazuje, jak narzędzia, które kiedyś były zarezerwowane dla użytku instytucjonalnego, są teraz dostępne dla osób indywidualnych. AI obniża bariery wejścia, a umiejętności kodowania mogą teraz mieć większe znaczenie niż intuicja.

Post Ten trader Polymarket zarobił 2,2 miliona dolarów w 60 dni używając AI – oto co to oznacza dla rynków predykcyjnych ukazał się najpierw na Live Bitcoin News.