OpenClaw, qui parie sur Polymarket contre des humains, gagne des dizaines de milliers de dollars par mois
Auteur original : Li Nan, Guixingren Pro
Certains disent que le crabe OpenClaw est un jouet, tandis que d'autres veulent en faire une machine à générer des revenus. Envoyer le crabe sur Polymarket est une nouvelle pratique que beaucoup commencent à essayer.
Sur Xiaohongshu, quelqu'un propose 1000 yuans pour faire déployer OpenClaw. L'un des principaux usages consiste à utiliser OpenClaw pour effectuer des transactions quantitatives sur Polymarket. Et ce n'est pas une idée soudaine.
Le 13 février, un article officiel d'OpenClaw a mentionné qu'un robot piloté par OpenClaw a démontré le puissant potentiel des agents autonomes pour prédire les marchés, générant un profit de 115 000 dollars en une semaine.
À la fin du mois de janvier, Polymarket a également publié un post intéressant : les agents négocient sur Polymarket pour tenter de subventionner le coût de leur token.
Cela semble un peu incroyable. Certains homards consomment constamment l'argent de leur propriétaire, tandis que d'autres sont désormais non seulement capables de se subvenir, mais aussi de soutenir leur propriétaire.
Les robots exploitent Polymarket
Alors que les traders humains sont encore influencés par la peur et la cupidité, un compte robot nommé « 0x8dxd » a effectué plus de vingt mille transactions sur Polymarket, générant un bénéfice total dépassant 1,7 million de dollars.
Découvrez Polymarket, une plateforme où tout peut être échangé.
C'est la plus grande plateforme de marché prédictif décentralisé au monde, permettant aux utilisateurs de négocier des contrats Oui ou Non sur des événements futurs vérifiables. Le prix des contrats fluctue entre 0 et 1 dollar américain et correspond directement à la probabilité de consensus du marché. Les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en fonction de la précision de leurs prédictions.
Par exemple.
Entre 2024 et 2025, les fans et les investisseurs du monde entier suivent la relation entre Taylor Swift et le joueur de football américain Travis Kelce. Polymarket a lancé un contrat de prévision : « Les deux personnes seront-elles ensemble en 2025
« Se fiancer avant la fin de l’année ? » Alors que le marché penchait généralement vers le « NON », quelqu’un a acheté massivement le « OUI » et a ensuite réalisé de gros gains.
Autrement dit, si vous avez une compréhension plus précise d'un événement, vous avez la possibilité de gagner de l'argent sur Polymarket. Toutefois, pour des robots comme 0x8dxd, la capacité de prédiction n'est pas essentielle. Leur moyen de s'enrichir repose sur un mécanisme d'exploitation de bugs et une réactivité supérieure à celle des humains.
En résumé, les robots s'appuient principalement sur quelques techniques fondamentales.
Tout d'abord, l'arbitrage de parité mathématique. Il exploite une faille des marchés prédictifs. Dans les options binaires de Polymarket, quel que soit le résultat « Yes » ou « No », le prix de règlement final du contrat gagnant est toujours de 1 dollar. Lorsque le sentiment du marché fluctue ou que la liquidité change brusquement, le coût total des deux côtés du marché (Yes et No) peut descendre en dessous de 1 dollar. À ce moment-là, le robot achète simultanément des parts des deux côtés, réalisant ainsi un profit d'arbitrage sans risque.
En outre, concentrez-vous sur les marchés de volatilité à très court terme des cryptomonnaies. Les marchés de prévisions à 5 et 15 minutes pour des actifs comme BTC et ETH présentent une volatilité intense, particulièrement lors de mouvements extrêmes tels que des vagues de liquidations forcées sur les plateformes de trading, ce qui génère facilement des déséquilibres de prix et offre un terrain idéal à l'intervention fréquente des robots.
Troisièmement, agir en tant que market maker numérique en réalisant des ordres bid-ask à haute fréquence pour tirer profit de l'écart. Par exemple, lorsque le prix juste d'un résultat oscille autour de 80 cents, le robot achète à 80 cents et revend rapidement à 81 ou 82 cents. Ce profit par transaction est très faible, mais s'accumule pour devenir très significatif.
Dans l'ensemble, les robots, grâce à leur avantage de vitesse extrêmement élevé et à leur discipline mécanique inébranlable, ont effectué une récolte impitoyable sur Polymarket. Cela correspond exactement aux désavantages des êtres humains en tant qu'organismes carbonés : réactions lentes, rationnalité insuffisante et besoin de sommeil. L'apparition d'OpenClaw a considérablement abaissé les barrières à l'entrée pour le déploiement de robots de trading automatisés, stimulant une explosion supplémentaire des forces silicium.
Contrairement aux robots Python traditionnels, les traders peuvent configurer l'Agent de trading OpenClaw sans avoir besoin de connaissances approfondies en programmation, pour réaliser des transactions automatisées. Les capacités intrinsèques d'OpenClaw le rendent également adapté aux scénarios de trading. Les écrevisses peuvent surveiller en continu les prix et les volumes de trading, garantissant ainsi que les traders ne manquent aucune opportunité tout en alertant rapidement en cas de risque.
En réalité, beaucoup de personnes ont déjà associé le 0x8dxd mentionné précédemment à OpenClaw. Bien qu'il n'existe aucune preuve directe qu'il soit construit sur OpenClaw, il est précisément devenu actif depuis le lancement d'OpenClaw. De plus, lorsque la nouvelle de l'utilisation de Polymarket comme distributeur automatique par 0x8dxd s'est répandue, la communauté OpenClaw a connu une vague de création de Skills tels que Polymarket-trading.
Sur le marché prédictif récent de Polymarket, OpenClaw est devenu un terme fréquemment mentionné dans les discussions sur le trading automatisé. Toutefois, se fier uniquement à des stratégies génériques pour effectuer des transactions n'est évidemment pas fiable.
On peut vraiment gagner de l’argent comme ça ?
Une conclusion simple est qu'une formule permettant un arbitrage stable perd sa validité dès qu'elle est rendue publique. Si tout le monde utilise la même approche, cette approche ne fonctionne plus. Il est donc préférable d'être prudent face à tout tutoriel partageant ce type d'expérience.
En réalité, Polymarket a apporté des ajustements pour lutter contre les activités d'arbitrage automatisées. Par exemple, en introduisant des frais de transaction, en augmentant les coûts de friction liés aux échanges, et en modifiant le mécanisme sous-jacent de latence d'exécution des ordres, afin de limiter les transactions automatisées exploitant les vulnérabilités de décalage temporel.
Cela pousse les traders à explorer le potentiel plus vaste de l'IA et à chercher des opportunités plus discrètes. Ainsi, certains traders ont combiné des stratégies générales à des scénarios uniques, mettant au jour des pratiques inattendues, comme le trading du temps météorologique.
Prédire la météo est l'un des cas d'utilisation les plus populaires sur Polymarket, avec certains robots dédiés au trading de données météorologiques.
Un compte nommé « automatedAItradingbot » a rejoint Polymarket en janvier 2025. Il s'intéresse particulièrement aux paris sur les prévisions météorologiques et a généré plus de 70 000 dollars de bénéfices. On a également découvert qu'un robot ne négociant que sur le marché météo de Londres avait transformé 1 000 dollars en 24 000 dollars en moins d'un an.
La logique centrale est que les marchés réagissent souvent avec un retard aux changements météorologiques soudains. Théoriquement, si vous disposez d’un agent IA sensible et fiable, comme une extension météo intégrée à OpenClaw, vous pouvez parier sur les cotes qui n’ont pas encore été ajustées après la mise à jour des prévisions météorologiques officielles.
Mais ce n’est pas suffisant pour l’IA. Avec l’évolution des grands modèles, les robots ne devraient pas se limiter à identifier des signaux évidents comme les prévisions météorologiques, mais devraient accomplir au moins une tâche dans un domaine intelligent que les humains ne peuvent pas faire.
En effet, l'IA a effectivement démontré des capacités plus attrayantes pour prédire les marchés.
Un article de recherche sur « LiveTradeBench » a effectué des « transactions simulées » basées sur des données en temps réel du monde réel. Sur le marché Polymarket « 2025 ceasefire Ukraine-Russia », le grand modèle a pu réaliser de gros gains grâce à son propre raisonnement et ses prédictions.
Le cas est le suivant :
En octobre de l'année dernière, Zelensky a visité la Maison Blanche et a proposé un échange « drones contre missiles Tomahawk ». Grok-3 a effectué un « raisonnement basé sur les croyances » et a augmenté dynamiquement sa probabilité estimée d'une trêve de 0,15 à 0,22, tout en remarquant que le prix du contrat « YES » avait fortement augmenté à 0,18 à ce moment-là. Cela a constitué une vérification croisée, permettant à Grok-3 d'identifier une opportunité d'arbitrage sous-évaluée et d'adopter une stratégie ferme d'achat et de détention. Finalement, le prix de marché de ce contrat a progressé de manière stable, lui offrant la possibilité de réaliser un profit.
Mais Grok n'est pas le meilleur performer.
L'étude ci-dessus a testé la performance de 21 grands modèles linguistiques courants sur les marchés financiers, en couvrant à la fois le marché boursier américain et les marchés prédictifs de Polymarket. Parmi ceux-ci, Claude-Sonnet-3.7 a obtenu des résultats nettement supérieurs sur Polymarket, réalisant un rendement cumulé de 20,54 % sur 50 jours de négociation, avec un tirage à vide maximal de 10,65 %, largement au-dessus de la moyenne du marché.
Derrière l'histoire de « ramasser de l'argent »
Les expériences mentionnées ci-dessus méritent plus d'attention que les histoires de richesse liées à l'arbitrage robotisé, car elles suggèrent au moins une nouvelle possibilité. Si les 0x8dxd comptent sur la vitesse et l'avance, l'apparition des grands modèles a mis sur la table une autre carte : le raisonnement lui-même peut devenir une arme.
La répartition des tâches des robots de trading automatisés à l'avenir sera probablement la suivante : les grands modèles assureront l'analyse, en compressant les informations dispersées en conclusions probabilistes ; des outils comme OpenClaw se chargeront de l'exécution, transformant cette conclusion en ordres de trading réels et en gestion de positions. Ce qui n'était autrefois accessible qu'aux fonds quantitatifs est désormais réalisable par des développeurs individuels.
Cela signifie que les dimensions de la concurrence sur les marchés prédictifs sont en train de changer.
Sur les marchés prédictifs traditionnels, les humains s'appuient sur l'expérience et l'intuition. À l'ère de l'arbitrage haute fréquence, les machines comptent sur la vitesse et la discipline. Maintenant que la capacité de raisonnement est également programmée, le véritable seuil devient qui sait le mieux transformer des informations complexes en probabilités précises.
Ainsi, une nouvelle illusion émerge : si l’on avait une langouste suffisamment intelligente et fiable, on pourrait transformer Polymarket en machine à imprimer de l’argent.
Malheureusement, il existe encore une importante différence entre la théorie et la pratique. Prophet Arena est une plateforme conçue pour évaluer les capacités prédictives de l'IA, et les études basées sur celle-ci ont révélé certains risques incontournables.
Tout d'abord, la capacité de prédiction des grands modèles n'est pas stable. Les modèles de pointe peuvent approcher, voire dépasser, le consensus du marché en matière de prédictions ouvertes, mais « bien deviner » et « gagner de l'argent » sont deux choses différentes. Une amélioration de la précision de la prédiction ne se traduit pas automatiquement par des rendements excédentaires durables.
Ensuite, la fenêtre temporelle représente un défi réel. Plus un événement est proche de son issue, plus les informations imprévues sont fréquentes et intenses, tandis que les modèles sont souvent conservateurs à cette étape et ajustent lentement les probabilités ; la réaction du marché humain est alors plus rapide.
De plus, les grands modèles sont facilement déroutés par le bruit. Une nouvelle émotionnelle ou une vague d'activité sur les réseaux sociaux peut faire fluctuer considérablement les estimations de probabilité du modèle. En revanche, les traders humains expérimentés présentent une meilleure ancre, moins susceptibles d'être submergés par le bruit à court terme.
En outre, les cadres de type OpenClaw exigent généralement l'importation de clés privées et des autorisations de transaction, et divers problèmes de sécurité peuvent également vider discrètement votre compte.
Ainsi, au lieu d’attendre que l’IA + OpenClaw exerce une pression dévastatrice sur les marchés prédictifs, concentrez-vous sur les impacts profonds qu’elle apportera à ce marché. À mesure que les agents pilotés par l’IA deviendront de plus en plus nombreux et que les variations de prix réagiront de plus en plus rapidement aux informations, cela pourrait en réalité éliminer l’illusion de l’arbitrage automatisé.
Une fois que les robots ou les écrevisses se multiplient, la fenêtre d'arbitrage ne fera que se rétrécir. À ce moment-là, la capacité à générer des profits durables ne dépendra pas de la possession d'une écrevisse plus intelligente, mais de votre compréhension des risques que vous assumez.
L'IA peut parier pour les humains, mais ce sont les humains eux-mêmes qui doivent assumer les conséquences.
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