這名 Polymarket 交易者在 60 天內使用 AI 賺取了 220 萬美元——這對預測市場意味著什麼

以下是一位 AI 驅動的交易者如何使用數據模型、自動化和基於機率的交易策略在 Polymarket 上賺取 220 萬美元。

一位交易者使用人工智慧在大約兩個月內賺取了 220 萬美元,震驚了 Polymarket。 

該帳戶使用化名 ilovecircle,據報導使用數據模型而非直覺來進行交易。 

這個故事現在展示了預測市場如何獎勵自動化和速度,而非「猜測」未來結果的能力。

AI 交易策略如何在 Polymarket 上運作

就背景而言,Polymarket 允許用戶對未來結果進行交易,每個市場代表一個有是或否答案的問題。 

如果結果發生,股份支付一美元,如果失敗則為零。這樣,價格顯示了市場信念。

該交易者將 Polymarket 視為量化交易場所,幾乎不使用人為判斷。相反,演算法處理了幾乎每一個步驟。

該交易者使用人工智慧來編寫代碼、追蹤數據和下單交易,以找出市場價格未能反映真實機率的事件。

該系統專注於定價錯誤的市場。當價格偏離現實時,機器人採取行動並利用這些差距。

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Claude 協助建立交易系統

該交易者使用 Anthropic 的 Claude AI 作為編碼夥伴,這一選擇改變了操作規模。

Claude 協助生成連接到 Polymarket API 的 Python 腳本。這些腳本處理身份驗證、定價數據和交易執行。

調試速度更快,因為 AI 協助即時修復錯誤。該模型還通過持續迭代改進了執行邏輯。

建立這樣的系統曾經需要一個完整的工程團隊。然而,現在一個人就可以僅使用 AI 工具來管理它。

該交易者還建立了一個儀表板來監控大型帳戶。這使他們能夠快速應對巨鯨活動。

數據來源驅動決策引擎

該機器人不僅依賴 Polymarket 賠率,還從許多渠道提取數據。

該交易者使用新聞源和社交媒體情緒來隨著事件展開更新系統,鏈上活動顯示了大型交易者的行為方式。

他們還使用立法追蹤器來監控法案進展,同時使用體育數據流提供更新的比分和傷病情況。 

每個來源都輸入到單一模型中,該模型將現實世界信號與市場價格進行比較。

機率建模取代了直覺感受

該交易者還依賴比較兩個數字的機率數學。

第一個數字來自 Polymarket 價格,股份價格為 0.60 意味著 60% 的機會。

第二個數字來自 AI 模型,該模型根據即時數據計算機率。

如果模型估計有 75% 的機會,而市場顯示 60%,那麼交易就有意義並且可能是正向的。

這種邏輯重複了數千次,個別損失的重要性低於總體結果。

報告還指出,該系統在體育、加密貨幣事件和政治結果等市場的交易中達到了約 74% 的準確率。

總體而言,這個故事展示了曾經為機構使用保留的工具現在如何向個人開放。AI 正在降低進入門檻,編碼技能現在可能比直覺更重要。

本文 This Polymarket Trader Made $2.2M in 60 Days Using AI – Here's What That Means for Prediction Markets 首次發表於 Live Bitcoin News。