Comment des programmeurs d'élite ont créé des bots qui gagnent 200 000 $ par mois sur Polymarket sans prédire les résultats

Source : Jaune Titre original : Comment des programmeurs d'élite ont créé des bots qui gagnent 200 000 $ par mois sur Polymarket sans prédire les résultats

Lien original : Un groupe de plus en plus important d'opérateurs techniquement sophistiqués génère des revenus constants sur une plateforme de marchés de prédiction en utilisant des stratégies automatisées et algorithmiques, ce qui signale un changement dans la manière dont ces marchés sont utilisés et soulève des questions sur l'efficacité du marché et l'accès.

Que s'est-il passé

Selon plusieurs opérateurs et des décompositions de stratégies circulant parmi les développeurs, les programmeurs gagnent entre 10 000 et plus de 200 000 dollars par mois grâce au déploiement de bots qui exploitent les inefficacités de prix dans les contrats de oui-non.

Au lieu de s'appuyer sur une capacité supérieure à prévoir des résultats politiques ou économiques, ces opérateurs utilisent des stratégies neutres face au marché qui ressemblent au trading quantitatif professionnel.

L'approche la plus courante consiste en l'arbitrage pur, où les opérateurs achètent simultanément des tokens “YES” et “NO” lorsque leur prix combiné tombe en dessous de 1 dollar.

Comme l'un des résultats doit s'élever à 1 dollar, cette stratégie garantit un bénéfice fixe indépendamment du résultat de l'événement.

Un opérateur agissant sous le nom “distinct-baguette” aurait généré 242 000 dollars en environ six semaines en utilisant cette méthode, en se concentrant sur des marchés crypto de courte durée où les prix fluctuent rapidement.

D'autres opérateurs utilisent l'arbitrage statistique, en scannant des centaines de marchés connexes à la recherche de divergences temporelles. Par exemple, les contrats liés à une élection présidentielle et au contrôle législatif peuvent historiquement évoluer ensemble, mais se décorréler brièvement.

Lorsque les écarts se creusent, les opérateurs achètent le contrat le moins cher et vendent le plus cher, fermant la position lorsque les prix convergent.

L'un de ces opérateurs, “sharky6999”, aurait gagné 480 000 dollars en exécutant des modèles qui surveillent plus de 100 marchés par minute.

Une stratégie plus complexe implique des modèles de probabilité basés sur l'apprentissage automatique, où les opérateurs estiment les probabilités “réelles” en utilisant des flux d'actualités et des données de réseaux sociaux.

Lorsque leurs modèles diffèrent des prix du marché, ils prennent des positions directionnelles.

Un opérateur mentionné dans des débats sur les stratégies, “ilovecircle”, aurait généré 2,2 millions de dollars en deux mois en utilisant un ensemble de modèles d'IA réentraînés chaque semaine.

Des techniques de haute fréquence sont également appliquées.

Pourquoi c'est important

Certains opérateurs participent à “spread farming”, achetant de manière répétée au bid et vendant à l'ask, ou couvrant des positions sur différentes plateformes.

Un compte, “cry.eth2”, aurait exécuté près d'un million d'opérations pour générer 194 000 dollars, s'appuyant sur le placement automatisé d'ordres via le livre de commandes centralisé.

Derrière ces stratégies se trouve une base technique partagée.

Les opérateurs utilisent des bots basés sur Python, interrogeant les API REST toutes les trois secondes, résolvant les IDs des tokens de résultat et exécutant des opérations automatiquement via l'interface de la plateforme.