Este comerciante da Polymarket ganhou $2,2M em 60 dias usando IA – Aqui está o que isso significa para os mercados de previsão

Aqui está como um trader alimentado por IA ganhou $2,2 milhões na Polymarket usando modelos de dados, automação e estratégias de trading baseadas em probabilidade.

Um trader usou inteligência artificial para surpreender a Polymarket após ganhar $2,2 milhões em cerca de dois meses.

A conta tem o pseudônimo ilovecircle e, aparentemente, utilizou modelos de dados em vez de instinto para fazer negociações.

A história agora mostra como os mercados de previsão recompensam automação e velocidade, em vez de uma habilidade de “adivinhar” resultados futuros.

Como a Estratégia de Trading com IA Funcionou na Polymarket

Para contexto, a Polymarket permite aos usuários negociar sobre resultados futuros e cada mercado representa uma questão com resposta sim ou não.

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

O trader em questão tratou a Polymarket como um local de trading quantitativo e usou pouco ou nenhum julgamento humano. Em vez disso, algoritmos gerenciaram quase todos os passos.

A IA vai acabar com a Polymarket. $2,2M em 2 meses usando modelos de probabilidade.

Esta notícia vai explodir a internet.

Trader da Polymarket ganhou $2,2M em apenas 2 meses usando IA. Sua conta é negociada inteiramente por um bot.

Já ouvi muitas histórias sobre bots de trading com IA antes, e… pic.twitter.com/1213DeoiFz

— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 de dezembro de 2025

O trader usou inteligência artificial para escrever códigos, acompanhar dados e fazer negociações, a fim de encontrar eventos onde os preços do mercado não refletiam as probabilidades reais.

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

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Claude Ajudou a Construir o Sistema de Trading

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

Claude ajudou a gerar scripts em Python que se conectavam à API da Polymarket. Esses scripts gerenciavam autenticação, dados de preços e execução de negociações.

A depuração acontecia mais rápido, pois a IA ajudava a corrigir erros em tempo real. O modelo também aprimorou sua lógica de execução por meio de iteração constante.

Construir um sistema assim uma vez exigia uma equipe de engenharia completa. No entanto, agora uma pessoa poderia gerenciá-lo usando apenas ferramentas de IA.

O trader também criou um painel para monitorar contas grandes. Isso permitiu reações rápidas à atividade de baleias.

Fontes de Dados Alimentaram o Motor de Decisão

O bot confiava em mais do que as probabilidades da Polymarket e buscava dados de muitos canais.

O trader usou feeds de notícias e sentimento nas redes sociais para atualizar o sistema conforme os eventos se desenrolavam, e a atividade na cadeia mostrava como grandes traders se comportavam.

A IA vai acabar com a Polymarket. $2,2M em 2 meses usando modelos de probabilidade.

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— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 de dezembro de 2025

Eles também usaram rastreadores legislativos para monitorar o progresso de projetos de lei, juntamente com fluxos de dados esportivos que forneciam pontuações atualizadas e informações sobre lesões.

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

Modelagem de Probabilidades Substituiu Intuição

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

O primeiro número vinha dos preços da Polymarket, com uma ação avaliada em 0,60, implicando uma chance 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 chance de 75% enquanto o mercado mostrava 60%, a negociação fazia sentido e provavelmente seria positiva.

Essa lógica era repetida milhares de vezes, e perdas individuais importavam menos do que os resultados agregados.

Relatórios também indicam que o sistema atingiu cerca de 74% de precisão nas negociações em mercados como esportes, eventos de criptomoedas e resultados políticos.

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