OpenClaw, que aposta com humanos no Polymarket, já está ganhando dezenas de milhares de dólares por mês
Autor original: Li Nan, Silicon Star Pro
Alguns dizem que o caranguejo OpenClaw é um brinquedo, enquanto outros querem transformá-lo em uma máquina de gerar lucros. Enviar o caranguejo para o Polymarket é uma nova abordagem que muitos começaram a experimentar.
No Xiaohongshu, alguém ofereceu 1.000 yuans para contratar alguém que o ajude a implantar o OpenClaw. Um dos principais usos é utilizar o OpenClaw para realizar negociações quantitativas no Polymarket. E isso não foi uma ideia súbita.
Em 13 de fevereiro, o post oficial do OpenClaw mencionou que um robô impulsionado pelo OpenClaw demonstrou o forte potencial dos agentes autônomos na previsão de mercados — lucrando 115 mil dólares em uma única semana.
Em janeiro, a Polymarket também publicou uma postagem interessante: os Agentes estão negociando na Polymarket, tentando subsidiar o custo de seus próprios tokens.
Isso parece um pouco incrível. Alguns camarões estão constantemente devorando a carteira do dono, enquanto outros já conseguem não apenas se sustentar, mas também sustentar o dono.
Robôs garimpando no Polymarket
Enquanto os traders humanos ainda são influenciados pelo medo e pela ganância, uma conta de robô chamada «0x8dxd» realizou mais de vinte mil transações silenciosamente no Polymarket, com um lucro total superior a 1,7 milhão de dólares.
Apresentando o Polymarket, um lugar onde tudo pode ser negociado.
É a maior plataforma de mercado preditivo descentralizado do mundo, permitindo que os usuários negociem contratos Sim ou Não em torno de eventos futuros verificáveis. Os preços dos contratos variam entre 0 e 1 dólar e correspondem diretamente à probabilidade consensual do mercado. Os usuários podem receber recompensas pela precisão de suas previsões.
Por exemplo.
Entre 2024 e 2025, fãs e investidores de todo o mundo estavam observando o relacionamento de Taylor Swift e o jogador de futebol americano Travis Kelce. A Polymarket lançou, então, uma negociação preditiva: "Eles estarão juntos em 2025"
“Casamento até o fim do ano?” Quando o mercado estava amplamente inclinado para “NÃO”, alguém comprou em grande volume “SIM” e acabou lucrando muito.
Em outras palavras, se você tiver uma compreensão mais precisa de um determinado evento, há a oportunidade de ganhar dinheiro no Polymarket. No entanto, para robôs como 0x8dxd, a capacidade de previsão não é importante. Seu método de ganhar dinheiro depende de um mecanismo de exploração de bugs e de uma reação mais rápida do que a humana.
Em resumo, os robôs dependem principalmente de algumas estratégias centrais.
Primeiro, o arbitragem de paridade matemática. Ela explora uma falha nos mercados preditivos. Nas opções binárias do Polymarket, independentemente do resultado ser "Yes" ou "No", o preço de liquidação final do contrato vencedor será sempre de 1 dólar. Quando o sentimento do mercado flutua ou há uma mudança súbita na liquidez, o custo total dos dois lados (Yes e No) pode cair abaixo de 1 dólar. Nesse caso, robôs compram simultaneamente posições em ambos os lados, gerando lucro de arbitragem sem risco.
Além disso, concentre-se no mercado de volatilidade de criptomoedas de muito curto prazo. Os mercados de previsão de curto prazo de 5 e 15 minutos para BTC, ETH e outros apresentam volatilidade intensa, especialmente durante situações extremas como ondas de liquidações forçadas na plataforma de negociação, onde é fácil ocorrer desalinhamento de preços, criando um ambiente perfeito para a intervenção frequente de robôs.
O terceiro é atuar como market maker digital, ganhando spreads por meio de ordens bid e ask de alta frequência. Por exemplo, quando o preço justo de um determinado resultado oscila em torno de 80 centavos, o robô compra a 80 centavos e vende rapidamente a 81 ou 82 centavos. Esse lucro por transação é muito pequeno, mas acumula-se e se torna bastante significativo.
Em geral, os robôs, com sua vantagem de velocidade extrema e disciplina mecânica inflexível, realizaram uma colheita implacável no Polymarket. Isso corresponde exatamente às desvantagens dos seres humanos como organismos baseados em carbono: reação lenta, racionalidade insuficiente e necessidade de dormir. A chegada do OpenClaw reduziu significativamente a barreira para a implementação de robôs de negociação automática, impulsionando uma explosão ainda maior das forças baseadas em silício.
Em comparação com robôs Python tradicionais, os traders podem configurar o OpenClaw Trading Agent para negociação automatizada sem precisar de conhecimentos avançados de programação. As próprias capacidades do OpenClaw o tornam adequado para cenários de negociação. Os camarões podem monitorar ininterruptamente os preços e volumes de mercado, garantindo que os traders não percam oportunidades e recebam alertas oportunos sobre riscos.
Na verdade, muitas pessoas já associaram o 0x8dxd mencionado anteriormente ao OpenClaw. Embora não haja evidência direta de que ele seja construído com base no OpenClaw, ele surgiu exatamente no momento em que o OpenClaw começou a operar. Além disso, quando se espalhou a história de o 0x8dxd transformar o Polymarket em um caixa eletrônico, a comunidade do OpenClaw experimentou um boom na criação de Skills como Polymarket-trading.
No mercado de previsões recente da Polymarket, o OpenClaw tornou-se uma palavra-chave frequente nas discussões sobre negociação automatizada. No entanto, executar negócios apenas com estratégias genéricas certamente não é confiável.
Você também pode ganhar dinheiro assim?
Uma conclusão simples é que uma fórmula que permite arbitragem estável perde a eficácia assim que se torna pública. Se todos usarem o mesmo método, esse método simplesmente não funcionará mais. Portanto, ao enfrentar qualquer tutorial que compartilhe essa experiência, é melhor ter cautela.
Na verdade, a Polymarket já fez ajustes para combater as atividades de arbitragem de robôs, como a introdução de taxas de negociação, o aumento dos custos de fricção de negociação e a alteração do mecanismo de latência subjacente de execução de ordens, limitando as negociações automatizadas que exploram vulnerabilidades de diferença de tempo para front-running.
Isso obriga os traders a explorarem o maior potencial da IA e a buscarem oportunidades mais ocultas. Assim, traders atentos aplicaram estratégias gerais em cenários únicos e descobriram algumas abordagens inesperadas. Por exemplo, negociar o clima.
Prever o clima é um dos casos mais populares atualmente no Polymarket, com alguns robôs especializados em negociar dados climáticos.
Uma conta chamada «automatedAItradingbot» se juntou ao Polymarket em janeiro de 2025. Ela se dedica a apostar em previsões meteorológicas, lucrando mais de 70 mil dólares. Alguém também descobriu que um robô que negocia apenas o mercado meteorológico de Londres transformou 1.000 dólares em 24 mil dólares em menos de um ano.
A lógica central é que o mercado frequentemente reage com atraso às mudanças climáticas repentinas. Teoricamente, se você tiver um agente de IA sensível e confiável, como integrar um plugin de clima ao OpenClaw, poderá apostar nas cotações que ainda não foram ajustadas após a atualização das previsões meteorológicas oficiais.
Mas isso ainda não é suficiente para a IA. Com o avanço dos grandes modelos, os robôs não devem apenas identificar sinais óbvios, como previsões do tempo, mas devem, pelo menos em algum aspecto inteligente, fazer coisas que os humanos não conseguem.
Na verdade, a IA realmente demonstrou capacidades mais atraentes na previsão do mercado.
Um artigo sobre o «LiveTradeBench» realizou «negociações simuladas» com base em dados em tempo real do mundo real. Na plataforma do Polymarket para «2025 Paz Rússia-Ucrânia», o grande modelo, por meio de seu próprio raciocínio e previsão, teve a oportunidade de lucrar significativamente.
O caso é o seguinte:
Em outubro do ano passado, Zelensky visitou a Casa Branca e propôs uma troca de “drones por mísseis Tomahawk”. O Grok-3 realizou um “raciocínio baseado em crenças (belief-based reasoning)”, aumentando dinamicamente a probabilidade interna estimada de cessar-fogo de 0,15 para 0,22, e observou que, na época, o preço do contrato “YES” subiu significativamente para 0,18. Isso formou uma validação cruzada, levando o Grok-3 a determinar que o contrato apresentava uma oportunidade de arbitragem subavaliada, estabelecendo uma estratégia firme de compra e retenção. Finalmente, o preço de mercado desse contrato subiu steady, permitindo-lhe lucrar.
Mas o Grok ainda não é o melhor desempenho.
O artigo acima testou o desempenho de 21 grandes modelos de linguagem populares nos mercados financeiros, abrangendo tanto o mercado de ações dos Estados Unidos quanto o mercado de previsões da Polymarket. Entre eles, o Claude-Sonnet-3.7 se destacou enormemente na Polymarket, alcançando uma rentabilidade acumulada de 20,54% em 50 dias de negociação. Seu máximo drawdown foi de 10,65%, também significativamente superior à média do mercado.
Por trás da história do "dinheiro fácil"
As experiências acima merecem mais atenção do que as histórias de riqueza do arbitragem robótica, pois pelo menos apontam uma nova possibilidade. Se os 0x8dxd dependem de velocidade e vantagem de partida, a aparição dos grandes modelos colocou outra carta na mesa: o próprio raciocínio também pode se tornar uma arma.
A divisão de tarefas dos robôs de negociação automática será provavelmente a seguinte: grandes modelos responsáveis por avaliar e comprimir informações dispersas em conclusões probabilísticas; ferramentas como o OpenClaw responsáveis por executar, transformando essa conclusão em operações reais de ordens e gestão de posições. O que antes era acessível apenas a fundos quantitativos agora pode ser montado por desenvolvedores individuais.
Isso significa que as dimensões da competição nos mercados preditivos estão mudando.
Nos mercados de previsão tradicionais, os humanos dependem de experiência e intuição. Na era do arbitragem de alta frequência, as máquinas dependem de velocidade e disciplina. Agora, a capacidade de raciocínio também foi programada, e o verdadeiro limite tornou-se quem é mais habilidoso em transformar informações complexas em probabilidades precisas.
Então, mais uma vez, alguém surge com um novo fantasia: se tivesse uma lagosta suficientemente inteligente e confiável, teria a chance de transformar o Polymarket em uma máquina de imprimir dinheiro.
Infelizmente, ainda há uma grande diferença entre teoria e prática. O Prophet Arena é uma plataforma usada para avaliar a capacidade preditiva da IA, e pesquisas baseadas nela revelaram alguns riscos significativos.
Primeiro, a capacidade de previsão dos grandes modelos não é estável. Modelos de ponta podem se aproximar ou até superar o consenso de mercado em previsões de domínio aberto, mas “acertar” e “lucrar” são duas coisas diferentes. O aumento da precisão da previsão não se transforma automaticamente em retornos excessivos contínuos.
Em segundo lugar, a janela de tempo é um desafio real. Quanto mais próximo um evento estiver do resultado, mais intensas são as informações inesperadas, e nessa fase os modelos tendem a ser mais conservadores, ajustando as probabilidades lentamente, enquanto a resposta do mercado humano é mais rápida.
Além disso, modelos grandes são fáceis de serem desviados por ruídos. Uma notícia emocional ou uma flutuação nas redes sociais pode fazer com que as previsões de probabilidade do modelo variem drasticamente. Em contraste, traders humanos com experiência têm uma sensação de ancoragem mais forte e não são tão facilmente abalados por ruídos de curto prazo.
Além disso, os frameworks da classe OpenClaw geralmente exigem a importação de chaves privadas e permissões de transação, e diversos problemas de segurança também podem esvaziar silenciosamente a conta.
Então, em vez de esperar que o AI+OpenClaw imponha um golpe decisivo ao mercado de previsões, concentre-se no impacto profundo que ele trará a esse mercado. À medida que mais agentes impulsionados por IA surgirem e as mudanças de preço reagirem mais rapidamente às informações, isso pode acabar eliminando a ilusão de arbitragem automática.
Quando robôs ou lagostas se tornarem abundantes, a janela de arbitragem só ficará cada vez mais estreita. Nesse momento, a capacidade de gerar lucro contínuo não dependerá de você possuir uma lagosta mais inteligente, mas sim de você entender que riscos está assumindo.
A IA pode apostar em nome dos humanos em apostas, mas quem arcará com as consequências ainda será o próprio ser humano.
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