Este trader de Polymarket ganó $2,2M en 60 días usando IA: esto es lo que significa para los mercados de predicción

Así es como un trader impulsado por IA ganó $2.2 millones en Polymarket utilizando modelos de datos, automatización y estrategias de trading basadas en probabilidades.

Un trader utilizó inteligencia artificial para sorprender a Polymarket después de ganar $2.2 millones en aproximadamente dos meses. 

La cuenta tiene el seudónimo ilovecircle y según se informa, utilizó modelos de datos en lugar de instinto para realizar operaciones. 

La historia ahora muestra cómo los mercados de predicción recompensan la automatización y la velocidad, en lugar de la capacidad de "adivinar" resultados futuros.

Cómo Funcionó la Estrategia de Trading de IA en Polymarket

Para contextualizar, Polymarket permite a los usuarios operar sobre resultados futuros y cada mercado representa una pregunta con una respuesta de sí o no. 

Las acciones pagan un dólar si el resultado ocurre y cero si falla. De esta manera, los precios muestran la creencia del mercado.

El trader en cuestión trató a Polymarket como un lugar de trading cuantitativo y utilizó poco o ningún juicio humano. En cambio, los algoritmos manejaron casi cada paso.

El trader utilizó inteligencia artificial para escribir código, rastrear datos y realizar operaciones con el fin de encontrar eventos donde los precios del mercado no reflejaban las probabilidades reales.

El sistema se enfocó en mercados mal valorados. Cuando los precios se alejaban de la realidad, el bot actuaba y aprovechaba las brechas.

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Claude Ayudó a Construir el Sistema de Trading

El trader utilizó Claude AI de Anthropic como socio de programación, y esta elección cambió la escala de la operación.

Claude ayudó a generar scripts de Python que se conectaban a la API de Polymarket. Estos scripts manejaban la autenticación, los datos de precios y la ejecución de operaciones.

La depuración ocurrió más rápido ya que la IA ayudó a corregir errores en tiempo real. El modelo también mejoró su lógica de ejecución a través de iteración constante.

Construir tal sistema una vez requería un equipo completo de ingeniería. Sin embargo, una persona ahora podía gestionarlo usando solo herramientas de IA.

El trader también construyó un panel de control para monitorear cuentas grandes. Esto les permitió reacciones rápidas a la actividad de las ballenas.

Las Fuentes de Datos Impulsaron el Motor de Decisión

El bot dependía de más que las probabilidades de Polymarket y extraía datos de muchos canales.

El trader utilizó feeds de noticias y sentimiento de redes sociales para actualizar el sistema a medida que se desarrollaban los eventos, y la actividad on-chain mostró cómo se comportaban los grandes traders.

También utilizaron rastreadores legislativos para monitorear el progreso de proyectos de ley junto con flujos de datos deportivos que proporcionaban puntuaciones actualizadas y lesiones. 

Cada fuente alimentaba un modelo único, que comparaba señales del mundo real con los precios del mercado.

El Modelado de Probabilidad Reemplazó las Corazonadas

El trader también dependió de matemáticas de probabilidad que comparaban dos números.

El primer número provenía de los precios de Polymarket, con un precio de acción de 0.60 implicando una probabilidad del 60%.

El segundo número provenía del modelo de IA, que calculaba la probabilidad basándose en datos en tiempo real.

Si el modelo estimaba una probabilidad del 75% mientras el mercado mostraba 60%, la operación tenía sentido y era probable que fuera positiva.

Esta lógica se repitió miles de veces, y las pérdidas individuales importaban menos que los resultados agregados.

Los informes también indican que el sistema logró aproximadamente un 74% de precisión en las operaciones a través de mercados como deportes, eventos cripto y resultados políticos.

En general, la historia muestra cómo las herramientas que una vez estaban reservadas para uso institucional ahora están disponibles para individuos. La IA está reduciendo las barreras de entrada, y las habilidades de programación ahora pueden importar más que la intuición.

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