OpenClaw на Polymarket генерує десятки тисяч щомісяця за допомогою автоматизованої торгівлі

Автор: Лі Нань

Джерело: Silicon Star Pro

Хтось вважає, що креветка OpenClaw — це іграшка, а хтось хоче перетворити її на машину для заробітку. Відправлення креветки на Polymarket — це нова ігра, яку багато хто почав випробовувати.

На Xiaohongshu хтось запропонував 1000 юанів за допомогу у впровадженні OpenClaw. Однією з основних мет є використання OpenClaw для квантифікованої торгівлі на Polymarket. І це не спонтанна ідея.

13 лютого у офіційному пості OpenClaw зазначалося, що робот, запущений OpenClaw, продемонстрував величезний потенціал автономних агентів у прогнозуванні ринків — за один тиждень отримав прибуток у розмірі 115 000 доларів США.

Кінець січня Polymarket опублікував цікавий пост: агенти торгують на Polymarket, намагаючись компенсувати витрати на свої токени.

Це здається трохи неймовірним. Деякі креветки постійно поглинають гроші з гаманця власника, тоді як інші креветки вже не лише забезпечують себе, а й підтримують власника.

Поки людські трейдери все ще під впливом страху та жадібності, робот-акаунт під назвою «0x8dxd» тихенько здійснив понад 20 000 угод на Polymarket і отримав загальний прибуток понад 1,7 мільйона доларів США.

Спочатку знайомтесь з Polymarket — місцем, де можна торгувати будь-чим.

Це найбільша у світі децентралізована платформа прогнозних ринків, яка дозволяє користувачам торгувати контрактами «Так» або «Ні» щодо майбутніх перевірених подій. Ціна контракту коливається в межах від 0 до 1 долара США і безпосередньо відповідає ймовірності, визначеній ринковою згодою. Користувачі отримують винагороду за точність своїх прогнозів.

Наприклад.

У 2024–2025 роках усі фанати та інвестори світу стежили за стосунками Тейлор Свіфт та гравця у американський футбол Тревіса Келсі. Polymarket випустила прогнозну угоду: «Чи оголосять вони про помілку до кінця 2025 року?». Коли ринок переважно схилявся до відповіді «НІ», хтось масово купив варіант «ТАК» і згодом отримав великий прибуток.

Іншими словами, якщо у вас є більш точне розуміння певної події, ви маєте можливість заробити на Polymarket. Однак для ботів, таких як 0x8dxd, здатність до прогнозування не має значення. Їхній спосіб отримання прибутку ґрунтується на механізмі виявлення помилок та швидкості реакції, недоступній людям.

Загалом, роботи засновані на кількох ключових прийомах.

Спочатку — математичний арбітраж. Він використовує помилку на прогнозних ринках. У бінарних опціонах Polymarket, незалежно від того, чи результат буде «Так» чи «Ні», фінальна ціна розрахунку контракту переможця завжди становить 1 долар. Коли на ринку виникають коливання настроїв або раптові зміни ліквідності, загальна вартість обох сторін («Так» і «Ні») може виявитися нижчою за 1 долар. У цьому випадку робот швидко купує акції з обох сторін, забезпечуючи безризиковий арбітражний прибуток.

Також зосередьтесь на дуже короткостроковому ринку криптовалютних коливань. Ринки короткострокових прогнозів на 5 та 15 хвилин, такі як BTC, ETH, демонструють сильну волатильність, особливо під час екстремальних ринкових умов, таких як хвилі принудових закриттів позицій на біржі, що легко призводить до відхилення цін — це створює ідеальні умови для частого втручання роботів.

Третє — це роль цифрового маркет-мейкера, який отримує прибуток від спреду шляхом частого розміщення двосторонніх ордерів. Наприклад, коли справедлива ціна певного результату коливається близько 80 центів, робот купує за 80 центів і швидко продаватиме за 81 або 82 центи. Прибуток від однієї угоди дуже малий, але в сукупності він є досить значним.

Загалом, роботи, завдяки своїй надзвичайно високій швидкості та безкомпромісній машинній дисципліні, безжально експлуатували Polymarket. Це точно відповідає недолікам людини як вуглецевої існування — повільній реакції, недостатній раціональності та потребі у сні. З’явлення OpenClaw значно знизило бар’єри для розгортання автоматизованих торгівельних роботів і сприяло подальшому вибуху сил кремнієвої природи.

Порівняно з традиційними Python-ботами, трейдери можуть налаштувати торгівельного агента OpenClaw, не маючи глибоких знань у програмуванні, щоб реалізувати автоматизовану торгівлю. Здібності OpenClaw також роблять його ідеальним для торгівельних сценаріїв. Креветки можуть неперервно моніторити ринкові ціни та обсяги торгівлі, забезпечуючи, щоб трейдери не пропустили можливості та вчасно отримували попередження про ризики.

Насправді багато людей вже пов’язали згаданий раніше 0x8dxd із OpenClaw. Хоча прямих доказів того, що він побудований на основі OpenClaw, немає, він саме почав активно діяти з моменту появи OpenClaw. Крім того, коли поширилася інформація про те, як 0x8dxd перетворив Polymarket на банкомат, у спільноті OpenClaw виникла хвиля інтересу до створення навичок, таких як Polymarket-trading.

На останніх прогнозних ринках Polymarket OpenClaw став часто згадуваним терміном у обговореннях автоматизованої торгівлі. Однак полагоджуватися лише на загальні стратегії для виконання угод, звичайно, не надійно.

Простий висновок: формула, яка дозволяє стабільно арбітрувати, втрачає ефективність, як тільки її оприлюднюють. Якщо всі використовуватимуть однакову стратегію, ця стратегія більше не працюватиме. Тож щодо будь-яких навчальних матеріалів, що діляться досвідом такого роду, краще ставитися з обережністю.

Насправді Polymarket вже внесла зміни, щоб запобігти роботизованому арбітражу, наприклад, ввівши комісії за угоди, збільшивши витрати на торгівлю та змінивши нижчий рівень затримки виконання замовлень, щоб обмежити автоматизовані угоди, спрямовані на використання вразливостей у часових розривах.

Це змушує трейдерів шукати більший потенціал ШІ та більш приховані можливості. Тому уважні трейдери поєднують загальні стратегії з унікальними сценаріями, відкриваючи деякі неочікувані підходи. Наприклад, торгівля погодою.

Прогнозування погоди — один із найпопулярніших прикладів на Polymarket, і існують роботи, які спеціалізуються на торгівлі даними про погоду.

Обліковий запис під назвою «automatedAItradingbot» приєднався до Polymarket у січні 2025 року. Він активно ставить на прогнози погоди і заробив понад 70 000 доларів США. Також було виявлено, що робот, який торгував лише ринком погоди в Лондоні, за менше ніж рік перетворив 1 000 доларів США на 24 000 доларів США.

Основна логіка полягає в тому, що ринок часто запізнюється з реакцією на раптові зміни погоди. Теоретично, якщо у вас є чутливий і надійний AI-агент, наприклад, додати плагін погоди до OpenClaw, ви зможете робити ставки на котирування, які ще не відкоригувалися, після оновлення офіційного метеорологічного прогнозу.

Але цього недостатньо для ШІ. З розвитком великих моделей роботи не повинні лише виявляти очевидні сигнали, як-от прогноз погоди, а повинні хоча б у якомусь інтелектуальному аспекті робити те, що люди зробити не можуть.

Насправді, ШІ справді продемонстрував більш привабливі здібності у прогнозуванні ринку.

Стаття про «LiveTradeBench» містить «симуляційну торгівлю», проведену на основі реальних даних у режимі реального часу. На ринку Polymarket «Зупинка війни між Росією та Україною 2025» велика модель могла б за рахунок власного міркування та прогнозування отримати значний прибуток.

Приклад такий:

У жовтні минулого року Зеленський відвідав Білий дім і запропонував угоду «безпілотники замість ракет «Томагавк»». Grok-3 застосував «міркування на основі переконань (belief-based reasoning)», динамічно підвищивши внутрішню оцінку ймовірності припинення вогню з 0,15 до 0,22, а також зауважив, що ціна контракту «YES» тоді стрімко зросла до 0,18. Це створило перехресну перевірку, і Grok-3 визначив, що контракт перебуває під оцінкою, що відкриває арбітражну можливість, і вирішив утримувати довгу позицію. У підсумку ринкова ціна контракту стабільно зросла, що дало можливість отримати прибуток.

Але Grok ще не найкращий з відповідей.

У наведеній статті протестовано 21 основну велику мовну модель на ринках фінансів, включаючи американські акційні ринки та прогнозний ринок Polymarket. Серед них Claude-Sonnet-3.7 продемонстрував винятковий результат на Polymarket: за 50 торгівельних днів він досяг накопиченої дохідності 20,54%, а його максимальна відхилення становила 10,65% — значно перевищуючи середні показники ринку.

Наведені вище експерименти варто розглядати значно серйозніше, ніж історії про багатство роботів-арбітражерів, оскільки вони хоча б вказують на нову можливість. Якщо 0x8dxd залежать від швидкості й пріоритетного доступу, то з’явлення великих моделей виводить на поверхню ще одну козирну карту — саме міркування може стати зброєю.

У майбутньому автоматизовані торгівельні роботи, ймовірно, розділяться на функції: велика модель буде визначати, стискаючи розсіяні дані у ймовірнісні висновки, а інструменти, як OpenClaw, будуть виконувати ці висновки, перетворюючи їх на реальні ордери та управління позиціями. Те, що раніше було доступно лише квантовим фондам, зараз можуть збудувати й окремі розробники.

Це означає, що вимір конкуренції на прогнозних ринках змінюється.

У традиційних прогнозних ринках люди покладалися на досвід і інтуїцію. У епоху високочастотного арбітражу машини покладаються на швидкість і дисципліну. Зараз здатність до міркувань також програмно автоматизована, і справжнім бар’єром стає те, хто краще вміє перетворювати складну інформацію на точні ймовірності.

Тоді знову хтось виник з новою фантазією: якби в нього була досить розумна і надійна креветка, він міг би перетворити Polymarket на верстат для друку грошей.

На жаль, між теорією та практикою все ще існує значна різниця. Prophet Arena — це платформа для оцінки передбачувальної здатності ШІ, дослідження на її основі виявили деякі незанедбані ризики.

Спочатку, прогнозувальна здатність великих моделей нестабільна. Лідируючі моделі можуть наближатися або навіть перевершувати ринкову консенсусну думку у відкритих прогнозах, але «правильно передбачити» і «отримати прибуток» — це дві різні речі. Підвищення точності прогнозування не перетворюється автоматично на стійкий надприбуток.

Друге, часове вікно — це реальний виклик. Чим ближче подія до отримання результату, тим щільнішими стають удари від неочікуваних інформацій. На цьому етапі моделі часто є консервативними і повільно коригують ймовірності, тоді як ринок людей реагує швидше.

Крім того, великі моделі легко відволікаються шумом. Емоційна новина або хвиля змін у соціальних мережах можуть значно змінити ймовірнісні оцінки моделі. Навпаки, досвідчені людські трейдери мають більш міцне відчуття опору і менш схильні до того, щоб їхні рішення зруйнували короткостроковий шум.

Крім того, фреймворки класу OpenClaw зазвичай вимагають імпорту приватного ключа та прав на транзакції, а різні проблеми безпеки можуть непомітно опорожнити ваш обліковий запис.

Тож замість очікування, що AI+OpenClaw здійснить революційний вплив на прогнозування ринків, краще звернути увагу на глибокі наслідки, які він принесе цьому ринку. Коли AI-драйверованих агентів буде все більше, а цінові зміни все швидше реагуватимуть на інформацію, це навпаки може знищити ілюзію автоматичного арбітражу.

Як тільки роботи або креветки стануть надто поширеними, вікно арбітражу буде все більше скорочуватися. Тоді здатність постійно отримувати прибуток не залежатиме від того, чи маєте ви більш розумну креветку, а від того, чи розумієте, який ризик ви несе.

Штучний інтелект може робити ставки за людей, але наслідки все одно несуть люди.