पॉलीमार्केट पर ओपनक्लॉ ऑटोमेटेड ट्रेडिंग के माध्यम से मासिक दर्जनों हजार अर्जित करता है

लेखक: ली नान

स्रोत: ग्लास स्टार फ़ोर प्रो

कुछ लोग कहते हैं कि ओपनक्लॉ क्रैब एक खिलौना है, जबकि कुछ इसे एक कमाई का जरिया बनाना चाहते हैं। इस क्रैब को Polymarket पर भेजना कई लोगों के लिए एक नया प्रयोग है।

छोटी लाल किताब पर, किसी ने 1000 युआन का ऑफर दिया है ताकि कोई उनके लिए OpenClaw स्थापित करे। इसका मुख्य उपयोग एक है: Polymarket पर क्वांट ट्रेडिंग के लिए OpenClaw का उपयोग करना। और यह कोई अचानक विचार नहीं है।

2 फरवरी को, OpenClaw के आधिकारिक ब्लॉग पोस्ट में उल्लेख किया गया कि एक OpenClaw द्वारा संचालित रोबोट ने स्वायत्त एजेंट्स की बाजार की भविष्यवाणी करने की शक्तिशाली क्षमता को साबित किया—एक हफ्ते में 115,000 डॉलर का लाभ कमाया।

जनवरी के अंत में, पॉलीमार्केट ने एक दिलचस्प पोस्ट भी प्रकाशित की: एजेंट्स पॉलीमार्केट पर व्यापार कर रहे हैं और अपने टोकन की लागत को सब्सिडी देने की कोशिश कर रहे हैं।

यह थोड़ा अविश्वसनीय लगता है। कुछ लॉबस्टर लगातार अपने मालिक की वॉलेट को खा रहे हैं, जबकि कुछ लॉबस्टर इतने विकसित हो चुके हैं कि वे अब न केवल अपना खर्च चला पा रहे हैं, बल्कि अपने मालिक का भी समर्थन कर रहे हैं।

जब मानव व्यापारी अभी भय और लालच से प्रभावित हो रहे हैं, तो एक 「0x8dxd」 नामक रोबोट खाते ने Polymarket पर दो लाख से अधिक लेन-देन पूरे किए हैं और कुल लाभ 170 डॉलर से अधिक है।

पहले Polymarket के बारे में बताते हैं, जहाँ हर चीज़ ट्रेड की जा सकती है।

यह दुनिया का सबसे बड़ा डिसेंट्रलाइज्ड प्रेडिक्शन मार्केट प्लेटफॉर्म है, जो उपयोगकर्ताओं को भविष्य की जांचयोग्य घटनाओं के आसपास Yes या No कॉन्ट्रैक्ट्स का व्यापार करने की अनुमति देता है। कॉन्ट्रैक्ट की कीमत 0 से 1 डॉलर के बीच उतार-चढ़ाव करती है और सीधे बाजार सहमति संभावना के अनुरूप होती है। उपयोगकर्ता अपनी भविष्यवाणी की सटीकता के लिए पुरस्कार प्राप्त कर सकते हैं।

For example.

2024 से 2025 तक, वैश्विक प्रशंसक और निवेशक टेलर स्विफ्ट और ऑलिवेंट फुटबॉल स्टार ट्रेविस केल्स के रिश्ते पर नजर डाल रहे थे। पॉलीमार्केट ने इसके आधार पर एक भविष्यवाणी ट्रेड लॉन्च किया: "क्या वे 2025 के अंत तक शादी की घोषणा करेंगे?" जब बाजार में 'नहीं' की ओर प्रवृत्ति थी, तब किसी ने 'हाँ' पर बड़ी मात्रा में खरीदारी की और बाद में बड़ा मुनाफा कमाया।

दूसरे शब्दों में, अगर आपके पास किसी घटना के बारे में अधिक सटीक जानकारी है, तो आप Polymarket पर पैसा कमा सकते हैं। हालाँकि, 0x8dxd जैसे बॉट्स के लिए भविष्यवाणी करने की क्षमता महत्वपूर्ण नहीं है। उनकी आय का स्रोत एक बग पकड़ने की कार्यप्रणाली और मानवीय क्षमता से अधिक तेज प्रतिक्रिया है।

सारांश में, रोबोट मुख्य रूप से कुछ केंद्रीय तकनीकों पर निर्भर करते हैं।

सबसे पहले गणितीय समतुल्यता आर्बिट्रेज। यह प्रेडिक्शन मार्केट के बग का उपयोग करता है। Polymarket पर बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में, चाहे परिणाम "Yes" हो या "No", अंतिम विजेता के कॉन्ट्रैक्ट की सेटलमेंट कीमत 1 डॉलर होगी। जब बाजार का मूड उतार-चढ़ाव या तरलता में अचानक परिवर्तन होता है, तो दोनों पक्षों (Yes और No) की कुल लागत 1 डॉलर से कम हो सकती है। इस स्थिति में, रोबोट तुरंत दोनों पक्षों के शेयर खरीदता है, जिससे बिना किसी जोखिम के आर्बिट्रेज लाभ प्राप्त होता है।

इसके अलावा, अत्यंत अल्पकालिक क्रिप्टोकरेंसी उतार-चढ़ाव बाजार पर ध्यान केंद्रित करें। BTC, ETH आदि के 5 मिनट और 15 मिनट के अल्पकालिक भविष्यवाणी बाजारों में उतार-चढ़ाव तीव्र होता है, खासकर जब एक्सचेंज पर मजबूरी बंद होने की लहर जैसी चरम स्थितियाँ होती हैं, तो कीमत में विकृति आसानी से हो जाती है, जो रोबोट्स के उच्च आवृत्ति हस्तक्षेप के लिए आदर्श माहौल प्रदान करती है।

तीसरा, डिजिटल मार्केट मेकर के रूप में कार्य करना, जिसमें उच्च आवृत्ति वाले द्विदिशीय ऑर्डर के माध्यम से स्प्रेड कमाया जाता है। उदाहरण के लिए, जब किसी परिणाम की न्यायसंगत कीमत लगभग 80 सेंट के आसपास उतार-चढ़ाव कर रही होती है, तो रोबोट 80 सेंट पर खरीदता है और तुरंत 81 या 82 सेंट पर बेच देता है। इस प्रति लेनदेन लाभ बहुत कम होता है, लेकिन छोटी-छोटी रकमें जमा होकर काफी महत्वपूर्ण हो जाती हैं।

समग्र रूप से, रोबोट अपने अत्यधिक उच्च गति के लाभ और लोहे की तरह मशीनी अनुशासन के साथ, Polymarket पर निर्मम ढंग से हमला कर रहे हैं। यह मानव के कार्बन-आधारित जीव के रूप में प्रतिक्रिया धीमी, तर्कहीन और नींद की आवश्यकता होने के नुकसान के साथ सुसंगत है। और OpenClaw के आगमन से स्वचालित व्यापार रोबोट को स्थापित करने की बाधा में काफी कमी आई है, जिससे सिलिकॉन-आधारित शक्तियों का अत्यधिक विस्फोट हुआ है।

पारंपरिक Python रोबोट की तुलना में, ट्रेडर्स को ऑटोमेटेड ट्रेडिंग के लिए OpenClaw ट्रेडिंग एजेंट कॉन्फ़िगर करने के लिए गहन प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं है। OpenClaw की स्वयं की क्षमताएँ इसे ट्रेडिंग स्थितियों के लिए अनुकूलित करती हैं। क्रैब्स बाजार की कीमतों और वॉल्यूम का निरंतर निगरानी कर सकते हैं, जिससे ट्रेडर्स को अवसर नहीं खोने दिया जाता और जोखिम की समय पर चेतावनी दी जाती है।

वास्तव में, कई लोगों ने पहले उल्लिखित 0x8dxd को OpenClaw के साथ जोड़ दिया है। हालांकि, इसका सीधा सबूत नहीं है कि यह OpenClaw पर आधारित है, लेकिन यह ठीक उसी समय से सक्रिय हो गया जब OpenClaw का जन्म हुआ। और जब 0x8dxd द्वारा Polymarket को निकासी मशीन बनाने की कहानी प्रसारित हुई, तो OpenClaw समुदाय में Polymarket-trading जैसे Skills बनाने की लहर उठी।

हाल के Polymarket प्रेडिक्शन मार्केट में, OpenClaw ऑटोमेटेड ट्रेडिंग चर्चा में एक अक्सर उल्लिखित शब्द बन गया है। हालाँकि, केवल कुछ सामान्य रणनीतियों का उपयोग करके ट्रेड करना स्पष्ट रूप से विश्वसनीय नहीं है।

एक सरल निष्कर्ष यह है कि जब एक स्थिर आर्बिट्रेज फॉर्मूला सार्वजनिक हो जाता है, तो वह अमान्य हो जाता है। अगर सभी एक ही तरीका इस्तेमाल करते हैं, तो वह तरीका ही काम नहीं करेगा। इसलिए, ऐसे अनुभव साझा करने वाले किसी भी ट्यूटोरियल के प्रति सावधान रहना सबसे अच्छा है।

वास्तव में, Polymarket ने रोबोट्स के आर्बिट्रेज व्यवहार को रोकने के लिए समायोजन किए हैं। उदाहरण के लिए, ट्रेडिंग शुल्क शामिल करना, ट्रेडिंग घर्षण लागत बढ़ाना, और ऑर्डर निष्पादन के नीचे के लेटेंसी मैकेनिज्म को बदलकर समय अंतर के दुरुपयोग के लिए ऑटोमेटेड ट्रेडिंग को सीमित किया गया है।

इससे ट्रेडर्स को AI की बड़ी क्षमताओं को खोजने और अधिक गुप्त अव возможности ढूंढने के लिए मजबूर किया जाता है। इसलिए, कुछ ट्रेडर्स ने सामान्य रणनीतियों को अद्वितीय परिदृश्यों के साथ लागू किया और कुछ अप्रत्याशित तरीके खोजे। उदाहरण के लिए, मौसम का व्यापार।

मौसम का अनुमान लगाना वर्तमान में Polymarket पर सबसे अधिक प्रचलित उदाहरणों में से एक है, जिसमें कुछ रोबोट मौसम के डेटा के लिए व्यापार करते हैं।

एक 「automatedAItradingbot」 नाम का खाता, जिसने जनवरी 2025 में Polymarket में प्रवेश किया, वह मौसम के अनुमानों पर बेट लगाने में रुचि रखता है और 70,000 डॉलर से अधिक का लाभ कमाया है। कुछ लोगों ने यह भी पाया कि लंदन के मौसम बाजार पर ही ट्रेड करने वाला एक रोबोट, कम से कम एक साल से कम समय में 1,000 डॉलर को 24,000 डॉलर में बदल दिया।

इसका मुख्य तर्क यह है कि अचानक मौसम के परिवर्तन के प्रति बाजार की प्रतिक्रिया अक्सर देर से होती है। सिद्धांत रूप से, यदि आपके पास एक संवेदनशील और विश्वसनीय AI एजेंट है, जैसे कि OpenClaw पर मौसम प्लगइन लगाना, तो आप आधिकारिक मौसम पूर्वानुमान के अद्यतन के बाद, अभी तक ओड्स को समायोजित न किए गए बाजार पर बेट लगा सकते हैं।

लेकिन यह AI के लिए पर्याप्त नहीं है। बड़े मॉडल के विकास के साथ, रोबोट को केवल मौसम की भविष्यवाणी जैसे स्पष्ट संकेतों की पहचान करने के बजाय, कम से कम एक बुद्धिमान आयाम में ऐसा कुछ करना चाहिए जो मनुष्य नहीं कर सकते।

वास्तव में, AI ने बाजार के अनुमान लगाने में अधिक आकर्षक क्षमता प्रदर्शित की है।

एक 「LiveTradeBench」 पर आधारित पेपर ने वास्तविक दुनिया के रियल-टाइम डेटा के आधार पर 「सिमुलेटेड ट्रेडिंग」 की। Polymarket के 「2025 रूस-यूक्रेन शांति समझौता」 मार्केट पर, बड़े मॉडल अपने निष्कर्ष और भविष्यवाणी के आधार पर बड़ा लाभ कमा सकते थे।

मामला ऐसा है:

पिछले अक्टूबर में, ज़ेलेंस्की ने व्हाइट हाउस की यात्रा की और "ड्रोन के बदले टॉमहॉक मिसाइल" का व्यापार प्रस्ताव रखा। Grok-3 ने "विश्वास-आधारित तर्क (belief-based reasoning)" किया, जिसने शांति की आंतरिक अनुमानित संभावना को 0.15 से गतिशील रूप से बढ़ाकर 0.22 कर दिया, और इसने ध्यान दिया कि उस समय "YES" कॉन्ट्रैक्ट की कीमत 0.18 तक तेजी से बढ़ गई। इससे क्रॉस-वेरिफिकेशन हुआ, इसलिए Grok-3 ने निष्कर्ष निकाला कि यह कॉन्ट्रैक्ट अवमूल्यांकित है और एक आर्बिट्रेज़ अवसर मौजूद है, और इसने मजबूती से लंबी स्थिति में रहने की रणनीति अपनाई। अंततः, इस कॉन्ट्रैक्ट की बाजार की कीमत स्थिर रूप से बढ़ी, जिससे इसे मुनाफा कमाने का मौका मिला।

लेकिन Grok सबसे अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहा है।

उपरोक्त शोध पत्र ने वित्तीय बाजारों में 21 प्रमुख बड़े भाषा मॉडल का परीक्षण किया, जिसमें अमेरिकी स्टॉक बाजार और Polymarket प्रेडिक्शन मार्केट शामिल हैं। इनमें, Claude-Sonnet-3.7 का Polymarket पर प्रदर्शन अग्रणी रहा। 50 ट्रेडिंग दिनों के निरीक्षण में, इसने 20.54% की कुल रिटर्न प्राप्त की। इसका अधिकतम ड्रॉडाउन 10.65% था, जो बाजार के औसत स्तर से काफी ऊपर है।

ऊपर के प्रयोग रोबोट आर्बिट्रेज की संपत्ति की कहानियों से अधिक महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि वे कम से कम एक नई संभावना की ओर इशारा करते हैं। यदि 0x8dxd की ताकत गति और अग्रिम खरीदारी पर निर्भर करती है, तो बड़े मॉडल के आगमन से एक और निहित बात सामने आ गई है, जो है—निष्कर्ष निकालना ही एक हथियार बन सकता है।

आगे के ऑटोमेटेड ट्रेडिंग बॉट्स का विभाजन इस तरह होगा: बड़े मॉडल निर्णय लेने के लिए, फैली हुई जानकारी को संभावना आधारित निष्कर्ष में संकुचित करेंगे; जबकि OpenClaw जैसे टूल इस निष्कर्ष को वास्तविक ऑर्डर स्थापित करने और पोजीशन प्रबंधन में बदलेंगे। पहले केवल क्वांट फंड ही ऐसा कर पाते थे, अब व्यक्तिगत डेवलपर्स भी इसे स्थापित कर सकते हैं।

इसका अर्थ है कि भविष्यवाणी बाजार की प्रतिस्पर्धा की दिशा में परिवर्तन आ रहा है।

पारंपरिक भविष्यवाणी बाजारों में, मनुष्य अनुभव और अंतर्ज्ञान पर निर्भर करते हैं। हाई-फ्रीक्वेंसी आर्बिट्रेज के युग में, मशीनें गति और अनुशासन पर निर्भर करती हैं। अब तर्क क्षमता को भी प्रोग्राम किया जा रहा है, और वास्तविक बाधा यह बन गई है कि कौन जटिल सूचनाओं को सटीक संभावनाओं में बदलने में अधिक कुशल है।

इसलिए कुछ लोगों को एक नया कल्पना आया: अगर मेरे पास एक पर्याप्त बुद्धिमान और विश्वसनीय झींगा होता, तो मैं Polymarket को एक नोट छपाई मशीन बना सकता था।

शक्ति की बात और व्यावहारिकता के बीच अभी भी काफी अंतर है। Prophet Arena एक ऐसा प्लेटफॉर्म है जो AI की भविष्यवाणी क्षमता का मूल्यांकन करता है, और इस पर आधारित अध्ययन कुछ नज़रअंदाज नहीं किए जा सकने वाले जोखिमों को प्रकट करते हैं।

सबसे पहले, बड़े मॉडल की भविष्यवाणी क्षमता स्थिर नहीं होती। शीर्ष मॉडल खुले क्षेत्र की भविष्यवाणी में बाजार सहमति के बराबर या उससे अधिक हो सकते हैं, लेकिन "सही अनुमान लगाना" और "अर्जित करना" दो अलग बातें हैं। भविष्यवाणी की सटीकता में वृद्धि, स्वतः लगातार अतिरिक्त लाभ में परिवर्तित नहीं होती।

दूसरा, समय खिड़की एक वास्तविक चुनौती है। एक घटना जितनी अधिक परिणाम के करीब होती है, उतनी ही अचानक सूचनाओं का प्रभाव अधिक घना होता है, और इस चरण में मॉडल अक्सर सावधानी से काम करते हैं, संभावनाओं को धीरे-धीरे समायोजित करते हैं, जबकि मानव बाजार की प्रतिक्रिया गति अधिक तेज होती है।

इसके अलावा, बड़े मॉडल शोर के प्रभाव में आसानी से भटक जाते हैं। एक भावनात्मक समाचार या सोशल मीडिया पर एक अचानक उतार-चढ़ाव, दोनों ही मॉडल के संभावना निर्णय को बहुत अधिक झुका सकते हैं। इसके विपरीत, अनुभवी मानव ट्रेडर्स के पास अधिक मजबूत एंकरिंग होती है, और वे छोटे समय के शोर से आसानी से प्रभावित नहीं होते।

इसके अलावा, OpenClaw फ्रेमवर्क आमतौर पर निजी कुंजी और लेन-देन अधिकार आयात करने की आवश्यकता होती है, और विभिन्न सुरक्षा समस्याएँ अचानक खाते को खाली कर सकती हैं।

इसलिए, AI+OpenClaw के द्वारा भविष्यवाणी बाजार पर डायमेंशनल डिस्क्रिप्शन की उम्मीद करने के बजाय, इस बाजार पर इसके गहरे प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करें। जब AI-संचालित एजेंट लगातार बढ़ते जाएंगे, तो कीमत में परिवर्तन सूचना के प्रति अधिक तेजी से प्रतिक्रिया करने लगेंगे, और इससे स्वचालित आर्बिट्रेज की कल्पना समाप्त हो सकती है।

जब रोबोट या लॉबस्टर्स की संख्या बढ़ जाएगी, तो आर्बिट्रेज का खुला अवसर केवल और अधिक संकीर्ण होता जाएगा। उस समय, लाभ कमाने की क्षमता आपके पास एक अधिक बुद्धिमान लॉबस्टर होने पर निर्भर नहीं करेगी, बल्कि यह देखकर निर्धारित होगा कि आप अपने द्वारा उठाए गए जोखिम को कितना समझते हैं।

AI मानवों के लिए बेट लगा सकता है, लेकिन परिणामों का जिम्मा अभी भी मानवों का ही होगा।