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這位Polymarket交易者在60天內利用AI賺取了220萬美元——這對預測市場意味著什麼
以下是一位由AI驅動的交易者如何利用數據模型、自動化和基於概率的交易策略,在Polymarket賺取220萬美元的故事。
一位交易者在短短兩個月內賺取220萬美元後,用人工智慧震撼了Polymarket。
該帳戶的假名是ilovecircle,據報導他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交易策略在Polymarket的運作方式
作為背景,Polymarket允許用戶交易未來結果,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,價格反映了市場的信念。
涉事交易者將Polymarket視為一個量化交易平台,幾乎沒有依賴人類判斷,而是由算法處理幾乎每一步。
該交易者利用人工智慧撰寫程式碼、追蹤數據並下單,以找到市場價格未能反映實際賠率的事件。
系統專注於定價錯誤的市場。當價格偏離現實時,機器人會採取行動,利用這些差距。
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Claude協助建立交易系統
交易者使用Anthropic的Claude AI作為程式撰寫伙伴,這一選擇改變了操作的規模。
Claude幫助生成連接Polymarket API的Python腳本,這些腳本負責身份驗證、價格數據和交易執行。
在AI幫助下,除錯速度更快,能即時修正錯誤。模型也通過不斷迭代來改進執行邏輯。
建立這樣一個系統曾經需要一個完整的工程團隊,但現在只需一個人配合AI工具即可管理。
交易者還建立了一個儀表板,用來監控大戶帳戶,讓他們能快速反應巨鯨活動。
數據來源驅動決策引擎
該機器人不僅依賴Polymarket的賠率,還從多個渠道獲取數據。
交易者利用新聞快訊和社交媒體情緒來更新系統,隨著事件發展,鏈上活動也顯示大戶的行為。
他們還使用立法追蹤器來監控法案進展,並結合體育數據流提供最新比分和傷情資訊。
每個來源都輸入到一個模型中,將現實世界的信號與市場價格進行比較。
概率建模取代直覺感覺
交易者還依賴概率數學來比較兩個數字。
第一個數字來自Polymarket的價格,股份價格為0.60,暗示60%的機率。
第二個數字來自AI模型,根據實時數據計算概率。
如果模型估算的概率為75%,而市場顯示60%,那麼這筆交易就合理,可能會獲利。
這個邏輯被重複了數千次,個別損失的影響較小,整體結果才是重點。
報告還指出,該系統在體育、加密事件和政治結果等市場的交易中,準確率約為74%。
總體來說,這個故事展示了曾經只為機構所用的工具,現在已經可以由個人使用。AI正在降低門檻,編程技能可能比直覺更重要。