Sebagian orang menganggap OpenClaw hanya sebagai lobster mainan, sementara lainnya berupaya menjadikannya mesin profit. Pengiriman lobster ke Polymarket memperlihatkan tren baru yang diminati banyak pihak.
Di Xiaohongshu, pengguna menawarkan 1.000 yuan untuk bantuan deploy OpenClaw. Penggunaan utama adalah quantitative trading di Polymarket—sebuah gagasan yang jelas bukan kebetulan.
Pada 13 Februari (UTC), blog resmi OpenClaw mengumumkan bot berbasis OpenClaw yang menunjukkan potensi luar biasa autonomous agent dalam prediction market—menghasilkan $115.000 dalam satu minggu.
Akhir Januari (UTC), Polymarket menginformasikan agen-agen yang aktif melakukan trading di platform, berupaya mengurangi biaya token mereka.
Hal ini terdengar nyaris tidak masuk akal. Beberapa lobster menguras saldo pemiliknya, sementara yang lain mampu menopang diri sekaligus menghasilkan return bagi pemiliknya.
Bot Raup Untung Besar di Polymarket
Saat trader manusia terjebak ketakutan dan keserakahan, akun bot “0x8dxd” diam-diam mengeksekusi lebih dari 20.000 transaksi di Polymarket, mengumpulkan profit di atas $1,7 juta.
Pertama, pengenalan singkat tentang Polymarket—sebuah marketplace di mana hampir semua hal bisa diperjualbelikan.
Sebagai prediction market terdesentralisasi terbesar di dunia, Polymarket memungkinkan pengguna memperdagangkan kontrak Yes atau No pada peristiwa masa depan yang dapat diverifikasi. Harga kontrak bergerak antara $0 hingga $1, secara langsung mencerminkan probabilitas konsensus pasar. Pengguna memperoleh reward sesuai keakuratan prediksi mereka.
Contoh:
Antara 2024 dan 2025, penggemar dan investor global mengikuti hubungan Taylor Swift dan bintang NFL Travis Kelce. Polymarket meluncurkan kontrak: “Akankah keduanya mengumumkan pertunangan sebelum akhir 2025?” Ketika konsensus pasar cenderung ke “NO,” beberapa pengguna membeli banyak “YES” dan akhirnya meraih keuntungan signifikan.
Singkatnya, analisis tajam atas sebuah peristiwa bisa menghasilkan profit di Polymarket. Namun, bagi bot seperti 0x8dxd, akurasi prediksi bukan fondasi utama. Mereka mengandalkan eksploitasi bug dengan strategi otomatis super cepat yang tak mampu ditiru manusia.
Pada dasarnya, bot mengandalkan beberapa taktik inti.
Pertama, mathematical parity arbitrage. Taktik ini memanfaatkan bug prediction market. Pada binary option Polymarket, kontrak pemenang selalu settle di $1, terlepas dari “Yes” atau “No.” Saat sentimen pasar berubah atau likuiditas menurun, total biaya kedua sisi (Yes dan No) bisa turun di bawah $1. Bot langsung membeli kedua sisi dan mengunci arbitrase tanpa risiko.
Kedua, fokus pada pasar volatilitas kripto ultra-jangka pendek. Prediction market lima dan lima belas menit untuk BTC, ETH, dan aset lain sangat volatil, khususnya saat terjadi forced liquidation di exchange—menyebabkan dislokasi harga yang ideal untuk intervensi bot frekuensi tinggi.
Ketiga, bot bertindak sebagai digital market maker, menempatkan order dua arah berfrekuensi tinggi untuk menangkap spread. Misalnya, jika harga wajar sekitar 80 sen, bot membeli di $0,80 lalu menjual di $0,81 atau $0,82. Setiap transaksi menghasilkan profit kecil, namun return kumulatif bisa signifikan.
Kesimpulan: Bot memanen Polymarket dengan keunggulan kecepatan dan disiplin tanpa kompromi. Ini menyoroti kelemahan manusia sebagai trader berbasis karbon: reaksi lambat, kurang rasional, dan butuh waktu tidur. OpenClaw menurunkan hambatan deploy bot trading otomatis, mempercepat ekspansi trading mesin.
Berbeda dari bot Python tradisional, OpenClaw memungkinkan trader mengonfigurasi trading agent dan mengotomasi trading tanpa kemampuan coding mendalam. Fitur built-in OpenClaw membuatnya fleksibel dalam berbagai skenario trading—“lobster” dapat memantau harga dan volume pasar 24 jam, memastikan trader tidak kehilangan peluang dan dapat merespons risiko secara cepat.
Sudah banyak yang mengaitkan 0x8dxd dengan OpenClaw. Meski belum ada bukti langsung bahwa 0x8dxd dibangun di atas OpenClaw, aktivitasnya bertepatan dengan peluncuran OpenClaw. Saat kisah tentang 0x8dxd menjadikan Polymarket mesin uang mulai tersebar, komunitas OpenClaw segera mengembangkan skill trading Polymarket.
Akhir-akhir ini, OpenClaw menjadi topik hangat dalam diskusi trading otomatis di Polymarket. Namun, mengandalkan strategi generik saja tidak menjamin sukses.
Apakah Benar-Benar Menguntungkan?
Faktanya: Formula arbitrase stabil yang menjadi publik akan berhenti berfungsi. Jika semua orang memakai strategi sama, strategi itu akan runtuh. Waspadalah terhadap panduan “how-to” yang menjanjikan profit mudah.
Polymarket telah mengambil langkah membatasi arbitrase bot, seperti trading fee, friksi transaksi yang meningkat, dan perubahan delay eksekusi order untuk menekan strategi sniping.
Ini mendorong trader menggali potensi AI lebih dalam dan mencari peluang tersembunyi. Sebagian menggabungkan strategi generik dengan skenario unik untuk menemukan cara main tak terduga—seperti trading cuaca.
Prediksi cuaca adalah salah satu use case paling populer di Polymarket, dengan bot-bot khusus trading data cuaca.
Contohnya, akun “automatedAItradingbot” masuk Polymarket pada Januari 2025, khusus bertaruh cuaca dan meraih profit lebih dari $70.000. Bot lain yang hanya trading di market cuaca London mengubah $1.000 menjadi $24.000 dalam kurang dari setahun.
Logika utamanya: prediction market sering lambat merespons perubahan cuaca mendadak. Jika Anda memiliki AI agent yang sensitif dan andal—misal OpenClaw dengan plugin cuaca—Anda bisa bertaruh sebelum odds menyesuaikan usai update cuaca resmi.
Tetapi, itu belum cukup cerdas. Seiring model bahasa besar berkembang, bot tak boleh sekadar membaca sinyal jelas seperti ramalan cuaca—mereka harus, setidaknya, beroperasi di level kecerdasan yang melampaui manusia.
Faktanya, AI sudah menunjukkan potensi prediction market yang lebih menjanjikan.
Studi “LiveTradeBench” melakukan simulasi trading memakai data real-time. Pada kontrak Polymarket “2025 Russia-Ukraine ceasefire,” reasoning dan prediksi model besar sendiri menciptakan peluang profit besar.
Begini caranya:
Oktober tahun lalu, Zelensky berkunjung ke White House dan mengusulkan deal “drone untuk Tomahawk missiles.” Grok-3 menggunakan “belief-based reasoning,” menaikkan probabilitas internal ceasefire dari 0,15 ke 0,22. Ia juga mengamati harga kontrak “YES” naik ke $0,18. Cross-check ini membuat Grok-3 menyimpulkan kontrak undervalued dan mengambil posisi long. Saat harga pasar naik, Grok-3 mendapatkan profit.
Namun Grok bukan performer terbaik.
Studi yang sama menguji 21 model bahasa besar terkemuka di pasar keuangan, termasuk ekuitas AS dan Polymarket. Claude-Sonnet-3.7 menjadi juara di Polymarket, menghasilkan return kumulatif 20,54% selama 50 hari trading dengan drawdown maksimum 10,65%, jauh melampaui rata-rata pasar.
Melampaui Kisah “Profit Instan”
Eksperimen ini layak mendapat perhatian lebih dibanding kisah arbitrase bot biasa—karena membuka cakrawala baru. Jika bot seperti 0x8dxd unggul dalam kecepatan dan sniping, model besar membawa reasoning sebagai senjata utama.
Ke depan, model besar dapat menyediakan decision-making—mengolah informasi terfragmentasi menjadi estimasi probabilitas—dan tools seperti OpenClaw mengeksekusi, mengubah insight menjadi order dan manajemen posisi. Domain yang dulu dimiliki quant fund kini terbuka bagi developer individu.
Ini menandai perubahan kompetisi prediction market.
Secara tradisional, manusia mengandalkan pengalaman dan intuisi. Era high-frequency didominasi mesin dengan kecepatan dan disiplin. Kini, reasoning yang dapat diprogram menjadi keunggulan utama, yakni kemampuan mengubah informasi kompleks menjadi probabilitas akurat.
Harapan baru muncul: dengan lobster yang cerdas dan andal, Anda mungkin bisa menjadikan Polymarket mesin uang pribadi.
Sayangnya, teori dan praktik masih berbeda. Prophet Arena, platform evaluasi prediksi AI, menyoroti risiko utama.
Pertama, kemampuan prediksi model besar tidak konsisten. Model terbaik bisa menyaingi atau melampaui konsensus pasar dalam prediksi open-domain, tetapi “benar” dan “menghasilkan uang” tidak sama. Akurasi tinggi tidak menjamin return besar berkelanjutan.
Kedua, timing jadi tantangan nyata. Saat event mendekati resolusi, shock informasi mendadak makin sering. Dalam periode ini, model cenderung konservatif dan lambat memperbarui, sementara trader manusia bisa bereaksi lebih cepat.
Ketiga, model besar mudah terpengaruh noise. Berita emosional atau lonjakan media sosial dapat memicu perubahan besar pada estimasi probabilitas mereka. Sebaliknya, trader manusia berpengalaman lebih teranchored dan tidak mudah terguncang oleh noise jangka pendek.
Selain itu, framework seperti OpenClaw biasanya memerlukan import private key dan izin trading—menambah risiko keamanan yang bisa menguras akun tanpa disadari.
Jadi, daripada berharap AI plus OpenClaw akan mendominasi prediction market, fokuslah pada dampak fundamentalnya. Semakin banyak AI-driven agent masuk, reaksi harga terhadap informasi akan makin cepat, kemungkinan besar menutup peluang arbitrase mudah.
Saat bot dan lobster membanjiri pasar, peluang arbitrase makin sempit. Profitabilitas berkelanjutan tidak bergantung pada lobster yang lebih pintar, tapi pada pemahaman dan manajemen risiko nyata Anda.
AI bisa menempatkan taruhan, namun manusia tetap bertanggung jawab atas konsekuensinya.
Pernyataan:
- Artikel ini diterbitkan ulang dari [Li Nan]. Hak cipta milik penulis asli [Li Nan]. Jika Anda keberatan dengan publikasi ulang ini, silakan hubungi tim Gate Learn, dan tim akan menindaklanjuti sesuai prosedur yang berlaku.
- Disclaimer: Pandangan dan opini dalam artikel ini sepenuhnya milik penulis dan tidak merupakan saran investasi.
- Versi bahasa lain dari artikel ini diterjemahkan oleh tim Gate Learn. Tanpa penyebutan eksplisit Gate, konten terjemahan tidak boleh disalin, didistribusikan, atau dijiplak.
