Deze Polymarket-handelaar verdiende $2,2 miljoen in 60 dagen met AI – dit betekent het voor voorspellingsmarkten

Zo verdiende een AI-aangedreven handelaar $2,2 miljoen op Polymarket met behulp van datamodellen, automatisering en op waarschijnlijkheid gebaseerde handelsstrategieën.

Een handelaar gebruikte kunstmatige intelligentie om Polymarket te shockeren na het verdienen van $2,2 miljoen in ongeveer twee maanden. 

Het account heeft het pseudoniem ilovecircle en gebruikte naar verluidt datamodellen in plaats van intuïtie om transacties uit te voeren. 

Het verhaal toont nu hoe voorspellingsmarkten automatisering en snelheid belonen, in plaats van een vermogen om toekomstige uitkomsten te "raden".

Hoe de AI-handelsstrategie werkte op Polymarket

Voor context: Polymarket stelt gebruikers in staat te handelen in toekomstige uitkomsten en elke markt vertegenwoordigt een vraag met een ja- of nee-antwoord. 

De aandelen betalen één dollar als de uitkomst plaatsvindt en nul als deze mislukt. Op deze manier tonen prijzen het marktgeloof.

De betreffende handelaar behandelde Polymarket als een kwantitatief handelsplatform en gebruikte weinig tot geen menselijk oordeel. In plaats daarvan regelden algoritmes bijna elke stap.

De handelaar gebruikte kunstmatige intelligentie om code te schrijven, gegevens te volgen en transacties te plaatsen om gebeurtenissen te vinden waarbij marktprijzen niet de werkelijke kansen weerspiegelden.

Het systeem richtte zich op verkeerd geprijsde markten. Wanneer prijzen afdreven van de werkelijkheid, handelde de bot en maakte gebruik van de hiaten.

Gerelateerd artikel: Polymarket Eyes $12B Valuation as Crypto Expansion Accelerates

Claude hielp het handelssysteem bouwen

De handelaar gebruikte Anthropic's Claude AI als codeerpartner, en deze keuze veranderde de schaal van de operatie.

Claude hielp Python-scripts genereren die verbonden waren met de Polymarket API. Deze scripts regelden authenticatie, prijsgegevens en handelsuitvoering.

Debuggen ging sneller omdat de AI hielp fouten in realtime op te lossen. Het model verbeterde ook zijn uitvoeringslogica door constante iteratie.

Het bouwen van een dergelijk systeem vereiste ooit een volledig engineeringteam. Nu kon één persoon het echter beheren met alleen AI-tools.

De handelaar bouwde ook een dashboard om grote accounts te monitoren. Dit stelde hen in staat snel te reageren op walvisactiviteit.

Gegevensbronnen voedden de beslissingsmotor

De bot vertrouwde op meer dan Polymarket-odds en haalde gegevens uit veel kanalen.

De handelaar gebruikte nieuwsfeeds en social media-sentiment om het systeem bij te werken terwijl gebeurtenissen zich ontvouwden, en on-chain activiteit toonde hoe grote handelaren zich gedroegen.

Ze gebruikten ook wetgevingstrackers om de voortgang van wetsvoorstellen te monitoren naast sportgegevensstromen die bijgewerkte scores en blessures verstrekten. 

Elke bron werd ingevoerd in één model, dat signalen uit de echte wereld vergeleek met marktprijzen.

Waarschijnlijkheidsmodellering verving onderbuikgevoel

De handelaar vertrouwde ook op waarschijnlijkheidswiskunde die twee getallen vergeleek.

Het eerste getal kwam van Polymarket-prijzen, waarbij een aandelenprijs van 0,60 een kans van 60% impliceerde.

Het tweede getal kwam van het AI-model, dat waarschijnlijkheid berekende op basis van live gegevens.

Als het model een kans van 75% schatte terwijl de markt 60% toonde, was de transactie logisch en waarschijnlijk positief.

Deze logica werd duizenden keren herhaald, en individuele verliezen waren minder belangrijk dan geaggregeerde resultaten.

Rapporten geven ook aan dat het systeem een nauwkeurigheid van ongeveer 74% behaalde over transacties in markten zoals sport, crypto-evenementen en politieke uitkomsten.

Over het algemeen toont het verhaal hoe tools die ooit waren voorbehouden aan institutioneel gebruik nu beschikbaar zijn voor individuen. AI verlaagt toetredingsdrempels, en codeervaardigheden kunnen nu belangrijker zijn dan intuïtie.

The post This Polymarket Trader Made $2.2M in 60 Days Using AI – Here's What That Means for Prediction Markets appeared first on Live Bitcoin News.