Вот как трейдер на базе ИИ заработал 2,2 миллиона $ на Polymarket, используя модели данных, автоматизацию и торговые стратегии на основе вероятности.
Трейдер использовал искусственный интеллект, чтобы шокировать Polymarket, заработав 2,2 миллиона $ примерно за два месяца.
Аккаунт имеет псевдоним ilovecircle и, как сообщается, использовал модели данных, а не интуицию для совершения сделок.
История показывает, как рынки предсказаний вознаграждают автоматизацию и скорость, а не способность "угадывать" будущие результаты.
Для контекста, Polymarket позволяет пользователям торговать на будущих результатах, и каждый рынок представляет собой вопрос с ответом "да" или "нет".
Акции выплачивают один доллар, если результат наступает, и ноль, если нет. Таким образом, цены показывают рыночные ожидания.
Рассматриваемый трейдер относился к Polymarket как к площадке количественной торговли и практически не использовал человеческие суждения. Вместо этого алгоритмы обрабатывали почти каждый шаг.
Трейдер использовал искусственный интеллект для написания кода, отслеживания данных и размещения сделок, чтобы находить события, где рыночные цены не отражали реальные шансы.
Система фокусировалась на неправильно оцененных рынках. Когда цены отклонялись от реальности, бот действовал и использовал разрывы.
Связанное чтение: Polymarket нацелен на оценку в 12 миллиардов $ по мере ускорения криптоэкспансии
Трейдер использовал ИИ-агент Claude от Anthropic в качестве партнера по кодированию, и этот выбор изменил масштаб операции.
Claude помог генерировать скрипты Python, которые подключались к Polymarket API. Эти скрипты обрабатывали аутентификацию, данные о ценах и выполнение сделок.
Отладка происходила быстрее, поскольку ИИ помогал исправлять ошибки в реальном времени. Модель также улучшала свою логику выполнения благодаря постоянным итерациям.
Создание такой системы когда-то требовало целой инженерной команды. Однако теперь один человек мог управлять ею, используя только инструменты ИИ.
Трейдер также создал панель управления для мониторинга крупных счетов. Это позволило им быстро реагировать на активность крупных игроков.
Бот полагался не только на коэффициенты Polymarket и извлекал данные из многих каналов.
Трейдер использовал новостные ленты и настроения в социальных сетях для обновления системы по мере развития событий, а активность в блокчейне показывала, как ведут себя крупные трейдеры.
Они также использовали законодательные трекеры для мониторинга прогресса законопроектов наряду с потоками спортивных данных, которые предоставляли обновленные счета и информацию о травмах.
Каждый источник подавался в единую модель, которая сравнивала реальные сигналы с рыночными ценами.
Трейдер также полагался на математику вероятностей, которая сравнивала два числа.
Первое число исходило от цен Polymarket, при этом цена акции 0,60 подразумевала шанс 60%.
Второе число исходило от модели ИИ, которая рассчитывала вероятность на основе данных в реальном времени.
Если модель оценивала шанс в 75%, в то время как рынок показывал 60%, сделка имела смысл и, вероятно, была положительной.
Эта логика повторялась тысячи раз, и отдельные убытки имели меньшее значение, чем совокупные результаты.
Отчеты также указывают, что система достигла около 74% точности по сделкам на рынках, таких как спорт, криптособытия и политические результаты.
В целом, история показывает, как инструменты, которые когда-то были зарезервированы для институционального использования, теперь доступны частным лицам. ИИ снижает барьеры для входа, и навыки программирования теперь могут иметь большее значение, чем интуиция.
Публикация "Этот трейдер Polymarket заработал 2,2 миллиона $ за 60 дней, используя ИИ — вот что это означает для рынков предсказаний" впервые появилась на Live Bitcoin News.


