Як елітні програмісти створили ботів, які заробляють 200 000 $ щомісяця на Polymarket, не передбачаючи результати

Джерело: Жовтий Оригінальна назва: Як елітні програмісти створили ботів, які заробляють 200 000 $ на місяць у Polymarket, не передбачаючи результати

Оригінальне посилання: Все більше технічно підкованих операторів генерують постійний дохід на платформі ринків прогнозування, використовуючи автоматизовані та алгоритмічні стратегії, що вказує на зміну в способі використання цих ринків і ставить питання про ефективність ринку та доступ.

Що сталося

Згідно з різними операторами та розбивками стратегій, що циркулюють серед розробників, програмісти заробляють від 10 000 до понад 200 000 доларів на місяць завдяки розгортанню ботів, які експлуатують неефективності цін у контрактах так-ні.

Замість того, щоб покладатися на вищу здатність прогнозувати політичні чи економічні результати, ці оператори використовують нейтральні до ринку стратегії, які нагадують професійний кількісний трейдинг.

Найпоширеніший підхід полягає в чистому арбітражі, в якому оператори одночасно купують токени “YES” і “NO”, коли їхня комбінована ціна падає нижче 1 долара.

Оскільки один із результатів має бути вирішений на 1 долар, ця стратегія забезпечує фіксований прибуток незалежно від результату події.

Оператор, який діє під іменем “distinct-baguette”, нібито заробив 242 000 доларів за шість тижнів, використовуючи цей метод, зосереджуючись на крипторинках короткострокового характеру, де ціни швидко коливаються.

Інші оператори використовують статистичний арбітраж, скануючи сотні пов'язаних ринків у пошуках тимчасових розбіжностей. Наприклад, контракти, пов'язані з президентськими виборами та законодавчим контролем, можуть історично рухатися разом, але на короткий час відокремлюватися.

Коли диференціали розширюються, трейдери купують найдешевший контракт і продають найдорожчий, закриваючи позицію, коли ціни конвергують.

Один з цих операторів, “sharky6999”, нібито заробив 480.000 доларів, виконуючи моделі, що моніторять більше 100 ринків за хвилину.

Більш складна стратегія передбачає моделі ймовірності на основі машинного навчання, де оператори оцінюють “реальні” ймовірності, використовуючи потоки новин та дані з соціальних мереж.

Коли їхні моделі розходяться з ринковими цінами, вони займають напрямкові позиції.

Оператор, згаданий у дискусіях про стратегії, “ilovecircle”, нібито отримав 2,2 мільйона доларів за два місяці, використовуючи набір моделей ШІ, які повторно тренуються щотижня.

Також застосовуються техніки високої частоти.

Чому це важливо

Деякі оператори беруть участь у “spread farming”, постійно купуючи за bid і продаючи за ask, або хеджуючи позиції на різних платформах.

Обліковий запис “cry.eth2” виконав майже мільйон операцій, щоб заробити 194 000 доларів, спираючись на автоматизоване розміщення ордерів через централізовану книгу ордерів.

За цими стратегіями стоїть спільна технічна база.

Оператори використовують боти на базі Python, запитуючи REST API кожні три секунди, розв'язуючи ID токенів результату та автоматично виконуючи операції через інтерфейс платформи.