Este comerciante da Polymarket ganhou 2,2 milhões de dólares em 60 dias usando IA – eis o que isso significa para os mercados de previsão

Veja como um trader impulsionado por IA ganhou 2,2 milhões de dólares no Polymarket usando modelos de dados, automação e estratégias de negociação baseadas em probabilidade.

Um trader usou inteligência artificial para surpreender o Polymarket depois de ganhar 2,2 milhões de dólares em cerca de dois meses. 

A conta tem o pseudónimo ilovecircle e alegadamente usou modelos de dados em vez de instinto para fazer negociações. 

A história mostra agora como os mercados de previsão recompensam a automação e a velocidade, em vez da capacidade de "adivinhar" resultados futuros.

Como a Estratégia de Negociação com IA Funcionou no Polymarket

Para contextualizar, o Polymarket permite aos utilizadores negociar sobre resultados futuros e cada mercado representa uma pergunta com uma resposta sim ou não. 

As ações pagam um dólar se o resultado acontecer e zero se falhar. Desta forma, os preços mostram a crença do mercado.

O trader em questão tratou o Polymarket como um local de negociação quantitativa e usou pouco ou nenhum julgamento humano. Em vez disso, algoritmos trataram quase todos os passos.

O trader usou inteligência artificial para escrever código, rastrear dados e realizar negociações, a fim de encontrar eventos onde os preços de mercado não refletiam as probabilidades reais.

O sistema concentrou-se em mercados mal precificados. Quando os preços se afastavam da realidade, o bot agia e aproveitava as lacunas.

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Claude Ajudou a Construir o Sistema de Negociação

O trader usou o Claude AI da Anthropic como parceiro de codificação, e esta escolha mudou a escala da operação.

O Claude ajudou a gerar scripts Python que se conectavam à API do Polymarket. Estes scripts tratavam da autenticação, dados de preços e execução de negociações.

A depuração aconteceu mais rapidamente, pois a IA ajudou a corrigir erros em tempo real. O modelo também melhorou a sua lógica de execução através de iteração constante.

Construir tal sistema exigia antes uma equipa completa de engenharia. No entanto, uma pessoa podia agora geri-lo usando apenas ferramentas de IA.

O trader também construiu um painel para monitorizar contas grandes. Isto permitiu-lhe reações rápidas à atividade de baleias.

As Fontes de Dados Alimentaram o Motor de Decisão

O bot baseou-se em mais do que as probabilidades do Polymarket e extraiu dados de muitos canais.

O trader usou feeds de notícias e sentimento das redes sociais para atualizar o sistema à medida que os eventos se desenrolavam, e a atividade on-chain mostrava como os grandes traders se comportavam.

Também usaram rastreadores legislativos para monitorizar o progresso de projetos de lei, juntamente com fluxos de dados desportivos que forneciam pontuações atualizadas e lesões. 

Cada fonte alimentava um único modelo, que comparava sinais do mundo real com os preços de mercado.

A Modelagem de Probabilidade Substituiu a Intuição

O trader também se baseou em matemática de probabilidade que comparava dois números.

O primeiro número vinha dos preços do Polymarket, com um preço de ação de 0,60 implicando uma probabilidade de 60%.

O segundo número vinha do modelo de IA, que calculava a probabilidade com base em dados ao vivo.

Se o modelo estimasse uma probabilidade de 75% enquanto o mercado mostrava 60%, a negociação fazia sentido e era provável ser positiva.

Esta lógica foi repetida milhares de vezes, e as perdas individuais importavam menos do que os resultados agregados.

Os relatórios também indicam que o sistema alcançou cerca de 74% de precisão em negociações através de mercados como desportos, eventos cripto e resultados políticos.

No geral, a história mostra como ferramentas que antes eram reservadas para uso institucional estão agora disponíveis para indivíduos. A IA está a reduzir barreiras de entrada, e as competências de codificação podem agora importar mais do que a intuição.

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