Дехто вважає OpenClaw лише іграшковим омаром, а інші прагнуть зробити з нього машину для прибутку. Відправлення омара на Polymarket означає появу нового тренду, який багато хто хоче випробувати.
На Xiaohongshu користувачі пропонують 1 000 юанів за допомогу з розгортанням OpenClaw. Основна сфера застосування — кількісна торгівля на Polymarket, і це зовсім не випадкова ідея.
13 лютого 2024 року (UTC) офіційний блог OpenClaw повідомив, що бот на базі OpenClaw продемонстрував вражаючий потенціал автономних агентів у prediction markets — лише за тиждень заробив $115 000.
Наприкінці січня 2024 року (UTC) Polymarket повідомив, що агенти активно торгують на платформі й намагаються компенсувати витрати на токени.
Це звучить майже неймовірно. Одні омари виснажують гаманці власників, а інші не тільки самі окупаються, а й приносять прибуток своїм власникам.
Боти здобувають золото на Polymarket
Поки трейдери-люди залишаються заручниками страху та жадоби, бот-акаунт “0x8dxd” тихо здійснив понад 20 000 трейдів на Polymarket, заробивши понад $1,7 млн прибутку.
Спершу коротко про Polymarket — це маркетплейс, де можна торгувати практично всім.
Polymarket — найбільша у світі децентралізована платформа прогнозування, яка дозволяє користувачам торгувати контрактами “Так” чи “Ні” на перевірені майбутні події. Ціни контрактів коливаються між $0 і $1, прямо відображаючи консенсус ймовірності на ринку. Користувачі отримують винагороду залежно від точності своїх прогнозів.
Наприклад:
У 2024–2025 роках фанати та інвестори по всьому світу уважно стежать за стосунками Тейлор Свіфт і зірки NFL Тревіса Келса. Polymarket запустив контракт: “Чи оголосять вони про заручини до кінця 2025 року?” Хоча ринковий консенсус схилявся до “НІ”, окремі користувачі купували великі обсяги “ТАК” і зрештою отримали суттєвий прибуток.
Тобто, глибше розуміння події може принести прибуток на Polymarket. Однак для ботів, як 0x8dxd, точність прогнозу — не головна мета. Вони використовують баги завдяки блискавично швидким автоматизованим стратегіям, які недоступні для людей.
У підсумку боти використовують кілька базових тактик.
Перша — математичний паритетний арбітраж, який полягає у використанні багів prediction markets. У бінарних опціонах Polymarket виграшний контракт завжди розраховується по $1 — незалежно від того, “Так” чи “Ні”. Коли ринкові настрої змінюються або ліквідність падає, загальні витрати на обидві сторони (“Так” і “Ні”) можуть впасти нижче $1. Боти миттєво купують обидві сторони, гарантуючи безризиковий арбітраж.
Друга — фокус на ультракороткострокових ринках волатильності криптовалют. П’яти- й п’ятнадцятихвилинні prediction markets для BTC, ETH та інших дуже волатильні, особливо під час примусових ліквідацій на біржах — це створює цінові диспропорції, ідеальні для втручання ботів високої частоти.
Третя — боти виконують роль цифрових маркетмейкерів, розміщуючи двосторонні ордери високої частоти для взяття спреду. Наприклад, якщо справедлива ціна коливається біля 80 центів, бот купує за $0,80 і швидко продає за $0,81 чи $0,82. Кожна угода приносить невеликий прибуток, а в підсумку доходи можуть бути значними.
Висновок: Боти безжально збирають урожай на Polymarket завдяки швидкості та дисципліні. Це підкреслює обмеження людини як трейдера: повільніша реакція, менша раціональність і потреба у сні. OpenClaw суттєво знижує бар’єр для запуску автоматизованих торгових ботів, стимулюючи розвиток машинної торгівлі.
На відміну від класичних Python-ботів, OpenClaw дає змогу трейдерам налаштовувати торгових агентів і автоматизувати торгівлю без глибоких навичок програмування. Вбудовані можливості OpenClaw роблять його універсальним для різних торгових сценаріїв — “омари” можуть цілодобово відстежувати ціни та обсяги, забезпечуючи реагування на можливості та ризики.
Багато хто вже пов’язує 0x8dxd з OpenClaw. Хоча прямого підтвердження, що 0x8dxd побудований на OpenClaw, немає, його активність збігається з запуском OpenClaw. Поширення історій про те, як 0x8dxd перетворює Polymarket на прибуткову машину, підштовхнуло спільноту OpenClaw до розвитку навичок торгівлі на Polymarket.
Останнім часом OpenClaw став популярною темою у дискусіях про автоматизовану торгівлю на Polymarket. Проте використання лише стандартних стратегій не гарантує успіху.
Чи дійсно це прибутково?
Проста істина: коли формула для стабільного арбітражу стає публічною, вона перестає працювати. Якщо всі користуються однією стратегією, вона руйнується. Тому слід бути обережними з “гайдами”, що обіцяють легкий заробіток.
Polymarket вже впровадив обмеження для арбітражу ботів: підвищив торгові комісії, збільшив транзакційну фрикцію та змінив затримки виконання ордерів, щоб обмежити снайперські стратегії.
Це стимулює трейдерів шукати глибший AI-потенціал і нові приховані можливості. Деякі поєднують стандартні стратегії з унікальними сценаріями, наприклад, торгівлею погодою.
Прогнозування погоди — один із найпопулярніших кейсів Polymarket, і окремі боти спеціалізуються на торгівлі погодними даними.
Наприклад, акаунт “automatedAItradingbot” приєднався до Polymarket у січні 2025 року, спеціалізується на ставках на погоду і заробив понад $70 000 прибутку. Інший бот, що працював лише з ринком погоди Лондона, перетворив $1 000 на $24 000 менш ніж за рік.
Головна логіка: prediction markets часто відстають у реакції на раптові зміни погоди. Теоретично, маючи чутливого й надійного AI-агента — наприклад, OpenClaw із погодним плагіном — можна робити ставки до того, як коефіцієнти зміняться після офіційних оновлень.
Але цього недостатньо. З розвитком великих мовних моделей боти мають не просто вловлювати очевидні сигнали, як прогноз погоди — вони повинні працювати на рівні інтелекту, що перевищує людські можливості.
AI вже демонструє ще більш перспективний потенціал у prediction markets.
Дослідження “LiveTradeBench” проводило симульовані торги на основі реальних даних. На контракті Polymarket “2025 Russia-Ukraine ceasefire” велика модель за допомогою власної логіки й прогнозу створила можливість для значного прибутку.
Ось як це працювало:
У жовтні минулого року Зеленський відвідав Білий дім і запропонував “дрони в обмін на ракети Tomahawk”. Grok-3 застосував “belief-based reasoning”, динамічно підвищивши внутрішню ймовірність перемир’я з 0,15 до 0,22. Він побачив, що ціна контракту “ТАК” зросла до $0,18. Це привело Grok-3 до висновку, що контракт недооцінений, і він відкрив сильну довгу позицію. Коли ринкова ціна зросла, Grok-3 отримав прибуток.
Але Grok не був найуспішнішим.
У цьому ж дослідженні тестували 21 провідну велику мовну модель на фінансових ринках, включно з акціями США та Polymarket. Claude-Sonnet-3.7 став лідером на Polymarket, показавши сукупну дохідність 20,54% за 50 торгових днів при максимальному просіданні лише 10,65%, значно випереджаючи середній ринковий показник.
Далі “Гроші задарма” — нові горизонти
Ці експерименти заслуговують більше уваги, ніж типові історії про арбітраж ботів — вони відкривають нові горизонти. Якщо боти на кшталт 0x8dxd процвітають завдяки швидкості й снайперству, великі моделі вводять логіку як новий інструмент.
У майбутньому великі моделі можуть забезпечувати прийняття рішень — перетворювати розрізнену інформацію на ймовірнісні оцінки, а інструменти, такі як OpenClaw, виконуватимуть ці рішення, оформляючи ордери й управляючи позиціями. Те, що колись було сферою quant-фондів, стає доступним окремим розробникам.
Це означає зміни у конкуренції prediction markets.
Традиційно люди покладалися на досвід та інтуїцію. У епоху високочастотної торгівлі машини домінували завдяки швидкості й дисципліни. Тепер, коли логіку можна запрограмувати, справжня перевага полягає у перетворенні складної інформації на точні ймовірності.
Отже, виникає нова надія: маючи розумного й надійного омара, можна перетворити Polymarket на власну машину для грошей.
На жаль, теорія і практика розходяться. Prophet Arena, платформа для оцінки AI-прогнозування, підкреслює ключові ризики.
По-перше, прогнозні здібності великих моделей нестійкі. Топові моделі можуть конкурувати або навіть перевершити ринковий консенсус у prediction markets, але “бути правим” і “заробляти гроші” — це різні речі. Краща точність не гарантує стабільно високих доходів.
По-друге, таймінг — реальний виклик. Коли подія наближається до розв’язки, інформаційні шоки стають частішими. У такі моменти моделі зазвичай обережні й повільно оновлюють прогноз, тоді як трейдери-люди реагують швидше.
По-третє, великі моделі легко піддаються шуму. Емоційні новини чи сплески в соцмережах можуть серйозно змістити їхні ймовірнісні оцінки. Досвідчені трейдери-люди натомість більш стійкі й менш схильні до короткострокового шуму.
Крім того, такі фреймворки, як OpenClaw, зазвичай потребують імпорту приватних ключів і надання торгових прав — що створює ризики безпеки, які можуть непомітно спустошити ваш акаунт.
Тож замість очікувань, що AI плюс OpenClaw підкорять prediction markets, варто зосередитися на їхньому глибшому впливі. Із зростанням кількості AI-агентів ринкова реакція на інформацію буде ще швидшою, і мрія про легкий арбітраж, ймовірно, зникне.
Коли боти й омари заполонять ринок, арбітражні вікна лише скорочуватимуться. Стійкий прибуток залежатиме не від інтелекту омара, а від розуміння й управління реальними ризиками.
AI може робити ставки, але люди залишаються відповідальними за наслідки.
Заява:
- Ця стаття передрукована з [Li Nan]. Авторські права належать оригінальному автору [Li Nan]. Якщо у вас є заперечення щодо цього передруку, зверніться до команди Gate Learn, і команда оперативно розгляне питання згідно встановлених процедур.
- Відмова від відповідальності: думки та погляди, викладені у цій статті, є виключно авторськими й не є інвестиційною порадою.
- Інші мовні версії цієї статті перекладені командою Gate Learn. Без прямої згадки Gate перекладений контент не може бути копійований, поширений або плагіатований.
