Цей трейдер Polymarket заробив 2,2 млн доларів за 60 днів, використовуючи ШІ – ось що це означає для ринків прогнозів

Ось як трейдер, що використовує штучний інтелект, заробив $2,2 мільйона на Polymarket, застосовуючи моделі даних, автоматизацію та стратегії торгівлі на основі ймовірностей.

Трейдер використав штучний інтелект, щоб здивувати Polymarket після заробітку $2,2 мільйона приблизно за два місяці.

Обліковий запис має псевдонім ilovecircle і, за повідомленнями, використовував моделі даних, а не інстинкти для здійснення торгів.

Ця історія тепер показує, як ринки прогнозів винагороджують автоматизацію та швидкість, а не здатність «вгадати» майбутні результати.

Як працювала стратегія торгівлі з штучним інтелектом на Polymarket

Для контексту, Polymarket дозволяє користувачам торгувати на майбутні результати, і кожен ринок представляє питання з відповіддю «так» або «ні».

Акції платять один долар, якщо результат настає, і нуль, якщо ні. Таким чином, ціни відображають переконання ринку.

Обліковий запис у цій історії розглядає Polymarket як платформу кільтової торгівлі і використовує майже без людського втручання. Замість цього, алгоритми керували майже кожним кроком.

Штучний інтелект знищить Polymarket. $2,2М за 2 місяці з використанням моделей ймовірностей.

Ця новина зірве інтернет.

Трейдер Polymarket заробив $2,2М всього за 2 місяці, використовуючи ШІ. Його обліковий запис торгує цілком бот.

Я чув багато історій про торгових ботів із ШІ раніше, і… pic.twitter.com/1213DeoiFz

— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 грудня 2025

Трейдер використовував штучний інтелект для написання коду, відстеження даних і розміщення торгів з метою знаходження подій, де ціни ринку не відображали реальні ймовірності.

Система зосереджувалася на неправильно оцінених ринках. Коли ціни відхилялися від реальності, бот реагував і використовував ці прогалини.

_Пов’язане читання: _****Polymarket дивиться $12B оцінку, поки криптоекспансія прискорюється

Клод допоміг створити систему торгівлі

Трейдер використовував Anthropic’s Claude AI як партнера з програмування, і цей вибір змінив масштаб операції.

Клод допоміг створити скрипти Python, що підключалися до API Polymarket. Ці скрипти займалися автентифікацією, обробкою цінових даних і виконанням торгів.

Виправлення помилок відбувалося швидше, оскільки ШІ допомагав виправляти помилки у реальному часі. Модель також покращувала логіку виконання через постійні ітерації.

Створення такої системи раніше вимагало цілого інженерного колективу. Однак тепер один користувач міг керувати нею, використовуючи лише інструменти ШІ.

Трейдер також створив панель управління для моніторингу великих рахунків. Це дозволяло швидко реагувати на активність китів.

Джерела даних підтримували роботу системи прийняття рішень

Бот покладався не лише на коефіцієнти Polymarket і отримував дані з багатьох каналів.

Трейдер використовував новинні стрічки та настрої у соцмережах для оновлення системи під час розвитку подій, а на блокчейні показувалися дії великих трейдерів.

Штучний інтелект знищить Polymarket. $2,2М за 2 місяці з використанням моделей ймовірностей.

Ця новина зірве інтернет.

Трейдер Polymarket заробив $2,2М всього за 2 місяці, використовуючи ШІ. Його обліковий запис торгує цілком бот.

Я чув багато історій про торгових ботів із ШІ раніше, і… pic.twitter.com/1213DeoiFz

— igorizuchaetcrypty (@igor_mikerin) 23 грудня 2025

Вони також використовували трекери законодавчих актів для моніторингу прогресу законопроектів, а також стрічки спортивних даних, що надавали оновлені рахунки та інформацію про травми.

Кожне джерело інтегрувалося у єдину модель, яка порівнювала сигнали з реального світу з цінами на ринках.

Моделювання ймовірностей заміни інтуїтивних відчуттів

Трейдер також покладався на математичні розрахунки ймовірностей, що порівнювали два числа.

Перше число походило з цін Polymarket, де ціна акції 0.60 означала 60% ймовірність.

Друге число походило з моделі ШІ, яка обчислювала ймовірність на основі актуальних даних.

Якщо модель оцінювала 75% ймовірність, а ринок показував 60%, така торгівля була логічною і, ймовірно, позитивною.

Цю логіку повторювали тисячі разів, і окремі збитки мали менше значення, ніж загальні результати.

Звіти також свідчать, що система досягла приблизно 74% точності у торгах на ринках, таких як спорт, крипто-заходи та політичні результати.

Загалом, ця історія показує, як інструменти, раніше доступні лише інституціям, тепер стають доступними для окремих осіб. ШІ знижує бар’єри для входу, і навички програмування тепер можуть бути важливішими за інтуїцію.