Alguns consideram o OpenClaw um simples lagostim de brincar, enquanto outros procuram transformá-lo numa fonte de lucro. O envio do lagostim ao Polymarket marca uma nova tendência que muitos querem experimentar.
Na Xiaohongshu, utilizadores ofereceram 1 000 yuan para obter assistência no lançamento do OpenClaw. Um dos principais casos de utilização é o trading quantitativo no Polymarket — uma abordagem longe de ser aleatória.
Em 13 de fevereiro de 2024 (UTC), o blog oficial do OpenClaw revelou que um bot alimentado pelo OpenClaw demonstrou o potencial notável dos agentes autónomos nos mercados de previsão — arrecadando 115 000 $ numa única semana.
No final de janeiro de 2024 (UTC), o Polymarket publicou que agentes estavam a negociar activamente na plataforma, procurando compensar os custos dos tokens.
O cenário parece quase surreal. Alguns lagostins esgotam as carteiras dos seus proprietários, enquanto outros conseguem não só sustentar-se, mas também gerar retornos para quem os utiliza.
Bots Lucram no Polymarket
Enquanto os traders humanos continuam condicionados pelo medo e pela ganância, uma conta bot denominada “0x8dxd” executou discretamente mais de 20 000 negociações no Polymarket, acumulando mais de 1,7 milhão $ em lucros.
Primeiro, uma breve apresentação do Polymarket — um marketplace onde praticamente tudo pode ser negociado.
Como maior plataforma descentralizada de mercados de previsão do mundo, o Polymarket permite aos utilizadores negociar contratos Yes ou No sobre eventos futuros verificáveis. Os preços dos contratos variam entre 0 $ e 1 $, refletindo diretamente as probabilidades consensuais do mercado. Os utilizadores recebem recompensas consoante a precisão das suas previsões.
Por exemplo:
Entre 2024 e 2025, fãs e investidores em todo o mundo acompanham atentamente o relacionamento entre Taylor Swift e o jogador da NFL Travis Kelce. O Polymarket lançou o contrato: “Será que os dois vão anunciar o noivado até ao final de 2025?” Embora o consenso de mercado pendesse para o “NÃO”, alguns utilizadores compraram grandes quantidades de “SIM” e acabaram por obter lucros expressivos.
Em síntese, uma visão mais apurada de um evento pode gerar lucro no Polymarket. Para bots como o 0x8dxd, porém, a precisão da previsão não é o fator central. Estes bots apostam na exploração de bugs através de estratégias automatizadas de alta velocidade, impossíveis de replicar por humanos.
Em resumo, os bots utilizam várias táticas essenciais.
Primeira: arbitragem de paridade matemática, explorando bugs nos mercados de previsão. Nas opções binárias do Polymarket, o contrato vencedor liquida sempre a 1 $, seja “SIM” ou “NÃO”. Quando o sentimento de mercado muda ou a liquidez seca, o custo total para ambos os lados (Sim e Não) pode ficar abaixo de 1 $. Os bots compram ambos instantaneamente, garantindo arbitragem sem risco.
Segunda: foco em mercados de volatilidade cripto de curtíssimo prazo. Mercados de previsão de cinco e quinze minutos para BTC, ETH e outros são altamente voláteis, sobretudo durante eventos de liquidação forçada nas exchanges — criando desvios de preço ideais para intervenção de bots de alta frequência.
Terceira: atuação como market makers digitais, colocando ordens bidirecionais de alta frequência para capturar o spread. Por exemplo, se o preço justo ronda os 80 cêntimos, o bot compra a 0,80 $ e vende rapidamente a 0,81 $ ou 0,82 $. Cada negociação gera um lucro marginal, mas os retornos acumulados podem ser substanciais.
Em suma: Os bots aproveitam o Polymarket de forma implacável, graças à sua velocidade e disciplina. Isto evidencia as limitações dos traders humanos: reações mais lentas, menor racionalidade e necessidade de descanso. O OpenClaw reduz drasticamente as barreiras ao lançamento de bots de trading automatizado, impulsionando a expansão do trading mecanizado.
Ao contrário dos bots tradicionais em Python, o OpenClaw permite aos traders configurar agentes de trading e automatizar operações sem competências avançadas de programação. As funcionalidades integradas do OpenClaw tornam-no versátil para diferentes cenários de trading — os seus “lagostins” monitorizam preços e volumes de mercado 24 horas por dia, permitindo aos traders reagir rapidamente a oportunidades e riscos.
De facto, muitos já associaram o 0x8dxd ao OpenClaw. Embora não haja provas diretas de que o 0x8dxd foi desenvolvido sobre OpenClaw, a sua atividade coincide com o lançamento da ferramenta. Com histórias de 0x8dxd a transformar o Polymarket numa máquina de dinheiro, a comunidade OpenClaw apressa-se a desenvolver competências de trading no Polymarket.
Recentemente, OpenClaw tornou-se um tema central das discussões sobre trading automatizado no Polymarket. Contudo, confiar apenas em estratégias genéricas não garante sucesso.
Será Realmente Rentável?
A verdade é simples: quando uma fórmula de arbitragem estável se torna pública, deixa de funcionar. Se todos utilizam a mesma estratégia, esta quebra-se. Por isso, desconfie de qualquer guia “como fazer” que prometa lucros fáceis.
O Polymarket já implementou medidas para limitar a arbitragem por bots, incluindo taxas de negociação, aumento da fricção nas transações e alterações nos atrasos de execução de ordens para restringir estratégias de sniping.
Isto obriga os traders a explorar o potencial mais profundo da IA e a procurar oportunidades ocultas. Alguns combinam estratégias genéricas com cenários únicos para descobrir formas inesperadas de atuar — como trading meteorológico.
A previsão meteorológica é um dos casos de uso mais populares do Polymarket, com vários bots dedicados à negociação de dados de clima.
Por exemplo, uma conta chamada “automatedAItradingbot” entrou no Polymarket em janeiro de 2025, especializando-se em apostas meteorológicas e arrecadando mais de 70 000 $ de lucro. Outro bot, atuando apenas no mercado meteorológico de Londres, transformou 1 000 $ em 24 000 $ em menos de um ano.
A lógica principal: os mercados de previsão costumam reagir com atraso a mudanças meteorológicas súbitas. Teoricamente, com um agente de IA sensível e fiável — por exemplo, um OpenClaw com plugin meteorológico — pode-se apostar antes de as odds ajustarem após atualizações oficiais do tempo.
Mas isso ainda não é suficientemente inteligente. À medida que os grandes modelos linguísticos evoluem, os bots não devem apenas identificar sinais evidentes como previsões meteorológicas — devem, pelo menos, operar num nível de inteligência superior ao humano.
De facto, a IA já demonstra potencial ainda mais interessante nos mercados de previsão.
Um estudo sobre o “LiveTradeBench” realizou trades simulados recorrendo a dados reais e ao vivo. No contrato “2025 Russia-Ukraine ceasefire” do Polymarket, o próprio raciocínio e previsão do modelo criaram uma oportunidade de lucro significativa.
Eis o processo:
Em outubro de 2023, Zelensky visitou a Casa Branca e propôs um acordo “drones por mísseis Tomahawk”. O Grok-3 utilizou “raciocínio baseado em crença”, elevando dinamicamente a sua probabilidade interna de cessar-fogo de 0,15 para 0,22. Detetou também que o preço do contrato “SIM” subiu para 0,18 $. Este cruzamento levou o Grok-3 a concluir que o contrato estava subvalorizado, assumindo uma posição longa significativa. Com a subida do preço de mercado, o Grok-3 realizou lucro.
Contudo, o Grok não foi o melhor performer.
O mesmo estudo testou 21 grandes modelos linguísticos líderes nos mercados financeiros, incluindo ações americanas e Polymarket. O Claude-Sonnet-3.7 destacou-se no Polymarket, apresentando um retorno acumulado de 20,54 % ao longo de 50 dias de trading, com um drawdown máximo de apenas 10,65 %, muito acima da média do mercado.
Para Além das Histórias de “Dinheiro Fácil”
Estes experimentos merecem maior atenção do que os relatos típicos de arbitragem por bots — apontam novos horizontes. Se bots como o 0x8dxd prosperam na velocidade e sniping, os grandes modelos trouxeram o raciocínio como ferramenta.
No futuro, os grandes modelos podem fornecer a tomada de decisão — sintetizando informação dispersa em estimativas de probabilidade — enquanto ferramentas como o OpenClaw executam, transformando essas percepções em ordens e gestão de posições. O que era domínio dos fundos quantitativos está agora acessível a programadores individuais.
Isto indica uma mudança na competição dos mercados de previsão.
Tradicionalmente, os humanos dependiam da experiência e intuição. Na era de alta frequência, as máquinas dominaram pela velocidade e disciplina. Agora, com o raciocínio programável, a verdadeira vantagem reside em transformar informação complexa em probabilidades precisas.
Surge uma nova esperança: com um lagostim inteligente e fiável, talvez consiga transformar o Polymarket numa impressora de dinheiro pessoal.
Infelizmente, teoria e prática continuam a divergir. O Prophet Arena, plataforma para avaliação da capacidade preditiva da IA, destaca riscos críticos.
Primeiro, as capacidades preditivas dos grandes modelos são inconsistentes. Os melhores conseguem igualar ou superar o consenso do mercado em previsões abertas, mas “acertar” e “ganhar dinheiro” não são equivalentes. Melhor precisão não garante retornos elevados e sustentados.
Segundo, o timing é um desafio real. À medida que um evento se aproxima da resolução, choques de informação tornam-se mais frequentes. Nestes períodos, os modelos tendem a ser conservadores e lentos a atualizar, enquanto traders humanos reagem mais rápido.
Terceiro, os grandes modelos são facilmente influenciados pelo ruído. Notícias emocionais ou picos nas redes sociais podem alterar drasticamente as suas estimativas de probabilidade. Os traders humanos experientes são mais ancorados e menos influenciados pelo ruído de curto prazo.
Além disso, frameworks como o OpenClaw exigem, normalmente, importar chaves privadas e conceder permissões de trading — introduzindo riscos de segurança que podem esvaziar discretamente as contas.
Por isso, em vez de esperar que IA e OpenClaw dominem os mercados de previsão, concentre-se nos seus impactos mais profundos. À medida que mais agentes impulsionados por IA entram, as reações de preço às informações vão acelerar, provavelmente eliminando o sonho de arbitragem fácil.
Com bots e lagostins a invadir o mercado, as oportunidades de arbitragem vão diminuir. A rentabilidade sustentada dependerá menos de ter um lagostim mais inteligente e mais de compreender e gerir o risco real.
A IA pode colocar as apostas, mas os humanos continuam responsáveis pelas consequências.
Declaração:
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