Учасники криптовалютного ринку дедалі частіше використовують інструменти штучного інтелекту розробки Anthropic, зокрема моделі Claude, для розробки автоматизованих торгових ботів, орієнтованих на прогнозування результатів на prediction markets, таких як Polymarket.
Ці програми здійснюють моніторинг інформаційних потоків, аналізують ймовірності та виконують торгові операції без участі людини. За твердженнями окремих трейдерів, описаний підхід дозволив отримати прибутки від кількох тисяч до кількох млн доларів США у періоди підвищеної волатильності через політичні чи макроекономічні події.
Polymarket: трейдери використовують боти Claude для великих ставок
В основі торгівлі на Polymarket лежить укладення парі щодо настання тієї чи іншої події. Для прикладу, користувачі купують «Так» або «Ні» частки залежно від того, чи переможе кандидат на виборах.
Кожна частка торгується в діапазоні $0–$1 та відображає умовну ймовірність результату відповідно до ринкових оцінок.
Боти із застосуванням Claude призначені для виявлення цінових неефективностей, коли ймовірність, запропонована ринком, відхиляється від очікувань моделі.
Чимало трейдерів використовують кодогенеруючу функціональність Claude для написання Python-скриптів із прямим доступом до API Polymarket.
Програмний агент відстежує котирування та відкриває позиції автоматично за настання певних заданих умов.
Якщо, наприклад, ринок закладає вартість імовірності в 40%, а модель дає оцінку у 60%, бот ініціює купівлю часток «Так».
Деякі оператори комбінують Claude із великими дата-потоками: алгоритм обробляє масиви новин, офіційні звіти державних органів, економічні релізи, соціальні мережі.
Реалізується оперативне підбиття висновків та скоринг, що дає змогу реагувати суттєво швидше за стандартного учасника ринку.
Інший підхід у цьому сегменті – арбітраж. Скрипти на базі Claude аналізують розбіжності цін на різних платформах прогнозування.
Якщо подія котирується з імовірністю 55% на одній платформі і 65% на іншій, бот набуває позицію на дешевшому ринку й фіксує прибуток на дорожчому, отримуючи спред.
Індивідуальні процедури управління ризиками також автоматизуються: трейдери формують із Claude низку правил для обмеження розміру позицій, диверсифікації портфеля за кількома ринками, застосування exit-стратегії в разі суттєвих цінових коливань.
У міру інтеграції prediction markets вплив штучного інтелекту на системи автоматизованої торгівлі зростатиме.
Результативність базується на якості вхідних потоків, швидкості доставки інформації та часі виконання торгових інструкцій. У високоліквідних середовищах навіть мінімальні цінові нерівності можуть бути усунуті за лічені секунди.
