Этот трейдер Polymarket заработал 2,2 миллиона долларов за 60 дней, используя ИИ – что это значит для рынков предсказаний

Вот как трейдер, использующий ИИ, заработал 2,2 миллиона долларов на Polymarket, применяя модели данных, автоматизацию и стратегии торговли на основе вероятностей.

Трейдер использовал искусственный интеллект, чтобы потрясти Polymarket после заработка 2,2 миллиона долларов примерно за два месяца.

Аккаунт носит псевдоним ilovecircle и, по сообщениям, использовал модели данных, а не инстинкты для совершения сделок.

Теперь история показывает, как рынки предсказаний вознаграждают автоматизацию и скорость, а не способность «угадывать» будущие исходы.

Как работала стратегия торговли с ИИ на Polymarket

Для контекста, Polymarket позволяет пользователям торговать на будущие события, и каждый рынок представляет собой вопрос с ответом «да» или «нет».

Акции платят один доллар, если событие происходит, и ноль, если нет. Таким образом, цены отражают рыночное мнение.

Трейдер в вопросе рассматривал Polymarket как площадку для квантовой торговли и использовал почти без участия человека. Вместо этого алгоритмы обрабатывали почти каждый шаг.

ИИ убьёт Polymarket. 2,2 миллиона долларов за 2 месяца с помощью моделей вероятностей.

Эта новость взорвет интернет.

Трейдер Polymarket заработал 2,2 миллиона долларов всего за 2 месяца, используя ИИ. Его аккаунт полностью управляется ботом.

Я слышал много историй о торговых ботах на базе ИИ раньше, и… pic.twitter.com/1213DeoiFz

— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 декабря 2025

Трейдер использовал искусственный интеллект для написания кода, отслеживания данных и размещения сделок, чтобы находить события, в которых рыночные цены не отражали реальные шансы.

Система фокусировалась на неправильно оценённых рынках. Когда цены отклонялись от реальности, бот действовал и использовал эти разрывы.

_Связанное чтение: _Polymarket рассматривает $12B оценку по мере ускорения крипторасширения**

Клод помог создать торговую систему

Трейдер использовал Anthropic’s Claude AI в качестве партнёра по программированию, и этот выбор изменил масштаб операции.

Клод помог сгенерировать скрипты на Python, которые подключались к API Polymarket. Эти скрипты занимались аутентификацией, сбором ценовых данных и выполнением сделок.

Отладка происходила быстрее, так как ИИ помогал исправлять ошибки в реальном времени. Модель также улучшала свою логику исполнения через постоянные итерации.

Создание такой системы раньше требовало полноценной инженерной команды. Однако теперь один человек мог управлять ею, используя только инструменты ИИ.

Трейдер также создал панель мониторинга крупных аккаунтов, что позволяло быстро реагировать на активность «китов».

Источники данных питали движок принятия решений

Бот опирался не только на шансы Polymarket и собирал данные из множества каналов.

Трейдер использовал новостные ленты и социальные медиа для обновления системы по мере развития событий, а on-chain активность показывала поведение крупных трейдеров.

ИИ убьёт Polymarket. 2,2 миллиона долларов за 2 месяца с помощью моделей вероятностей.

Эта новость взорвет интернет.

Трейдер Polymarket заработал 2,2 миллиона долларов всего за 2 месяца, используя ИИ. Его аккаунт полностью управляется ботом.

Я слышал много историй о торговых ботах на базе ИИ раньше, и… pic.twitter.com/1213DeoiFz

— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 декабря 2025

Также использовались трекеры законодательства для мониторинга прогресса законопроектов, а также спортивные данные, предоставляющие обновлённые счета и информацию о травмах.

Каждый источник подавался в единую модель, которая сравнивала сигналы из реального мира с рыночными ценами.

Моделирование вероятностей заменило интуицию

Трейдер также полагался на математические расчёты вероятностей, сравнивающие два числа.

Первое число исходило из цен Polymarket, где цена акции 0.60 подразумевала вероятность 60%.

Второе число получалось из модели ИИ, которая рассчитывала вероятность на основе живых данных.

Если модель оценивала вероятность 75%, а рынок показывал 60%, сделка имела смысл и, скорее всего, была успешной.

Эту логику повторяли тысячи раз, и индивидуальные убытки имели меньше значения, чем совокупные результаты.

Также сообщается, что система достигала примерно 74% точности по сделкам на рынках, таких как спорт, крипто-события и политические исходы.

В целом, эта история показывает, как инструменты, ранее предназначенные для институциональных игроков, теперь доступны частным лицам. ИИ снижает барьеры для входа, а навыки программирования могут стать важнее интуиции.