Acest trader Polymarket a făcut 2,2 milioane $ în 60 de zile folosind AI – Iată ce înseamnă asta pentru piețele de predicție

Iată cum un trader alimentat de AI a câștigat 2,2 milioane de dolari pe Polymarket folosind modele de date, automatizare și strategii de tranzacționare bazate pe probabilitate.

Un trader a folosit inteligența artificială pentru a șoca Polymarket după ce a câștigat 2,2 milioane de dolari în aproximativ două luni. 

Contul are pseudonimul ilovecircle și se pare că a folosit modele de date mai degrabă decât instinct pentru a face tranzacții. 

Povestea arată acum cum piețele de predicții recompensează automatizarea și viteza, mai degrabă decât capacitatea de a "ghici" rezultatele viitoare.

Cum a funcționat strategia de tranzacționare AI pe Polymarket

Pentru context, Polymarket permite utilizatorilor să tranzacționeze pe rezultate viitoare și fiecare piață reprezintă o întrebare cu un răspuns da sau nu. 

Acțiunile plătesc un dolar dacă rezultatul se întâmplă și zero dacă eșuează. În acest fel, prețurile arată credința pieței.

Traderul în cauză a tratat Polymarket ca pe un loc de tranzacționare cantitativ și a folosit puțină sau deloc judecată umană. În schimb, algoritmii au gestionat aproape fiecare pas.

Traderul a folosit inteligența artificială pentru a scrie cod, a urmări datele și a plasa tranzacții pentru a găsi evenimente în care prețurile pieței nu au reușit să reflecte șansele reale.

Sistemul s-a concentrat pe piețe cu prețuri greșite. Când prețurile se îndepărtau de realitate, botul acționa și profita de decalaje.

Lectură conexă: Polymarket vizează o evaluare de 12 miliarde de dolari pe măsură ce expansiunea cripto accelerează

Claude a ajutat la construirea sistemului de tranzacționare

Traderul a folosit Claude AI de la Anthropic ca partener de programare, iar această alegere a schimbat scala operațiunii.

Claude a ajutat la generarea de scripturi Python care s-au conectat la API-ul Polymarket. Aceste scripturi au gestionat autentificarea, datele de prețuri și execuția tranzacțiilor.

Depanarea a avut loc mai repede, deoarece AI a ajutat la corectarea erorilor în timp real. Modelul și-a îmbunătățit, de asemenea, logica de execuție prin iterație constantă.

Construirea unui astfel de sistem necesita cândva o echipă completă de inginerie. Cu toate acestea, o persoană putea acum să îl gestioneze folosind doar instrumente AI.

Traderul a construit, de asemenea, un tablou de bord pentru a monitoriza conturile mari. Acest lucru le-a permis reacții rapide la activitatea balenelor.

Sursele de date au alimentat motorul de decizie

Botul s-a bazat pe mai mult decât cotele Polymarket și a preluat date din multe canale.

Traderul a folosit fluxuri de știri și sentimentul din rețelele sociale pentru a actualiza sistemul pe măsură ce evenimentele se desfășurau, iar activitatea on-chain a arătat cum se comportau traderii mari.

Au folosit, de asemenea, urmăritori legislativi pentru a monitoriza progresul proiectelor de lege alături de fluxuri de date sportive care ofereau scoruri actualizate și accidentări. 

Fiecare sursă alimenta un singur model, care compara semnalele din lumea reală cu prețurile pieței.

Modelarea probabilității a înlocuit intuițiile

Traderul s-a bazat, de asemenea, pe matematica probabilității care compara două numere.

Primul număr provenea din prețurile Polymarket, cu un preț al acțiunii la 0,60 implicând o șansă de 60%.

Al doilea număr provenea din modelul AI, care calcula probabilitatea pe baza datelor în timp real.

Dacă modelul estima o șansă de 75% în timp ce piața arăta 60%, tranzacția avea sens și era probabil să fie pozitivă.

Această logică a fost repetată de mii de ori, iar pierderile individuale contau mai puțin decât rezultatele agregate.

Rapoartele indică, de asemenea, că sistemul a obținut aproximativ 74% acuratețe în tranzacții pe piețe precum sport, evenimente cripto și rezultate politice.

În general, povestea arată cum instrumentele care erau cândva rezervate pentru uz instituțional sunt acum disponibile pentru persoane fizice. AI reduce barierele de intrare, iar abilitățile de programare pot conta acum mai mult decât intuiția.

Postarea This Polymarket Trader Made $2.2M in 60 Days Using AI – Here's What That Means for Prediction Markets a apărut prima dată pe Live Bitcoin News.