এই পলিমার্কেট ট্রেডার AI ব্যবহার করে ৬০ দিনে $২.২M আয় করেছেন – প্রেডিকশন মার্কেটের জন্য এর অর্থ কী

কীভাবে একজন AI-চালিত ট্রেডার ডেটা মডেল, অটোমেশন এবং সম্ভাব্যতা-ভিত্তিক ট্রেডিং কৌশল ব্যবহার করে Polymarket-এ $২.২ মিলিয়ন উপার্জন করেছেন তা এখানে দেখুন।

একজন ট্রেডার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে প্রায় দুই মাসে $২.২ মিলিয়ন উপার্জন করার পর Polymarket-কে চমকে দিয়েছেন। 

অ্যাকাউন্টটির ছদ্মনাম ilovecircle এবং জানা যায় যে এটি ট্রেড করার জন্য প্রবৃত্তির পরিবর্তে ডেটা মডেল ব্যবহার করেছে। 

গল্পটি এখন দেখায় যে কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী বাজারগুলি ভবিষ্যতের ফলাফল "অনুমান" করার ক্ষমতার পরিবর্তে অটোমেশন এবং গতিকে পুরস্কৃত করে।

Polymarket-এ AI ট্রেডিং কৌশল কীভাবে কাজ করেছে

প্রসঙ্গক্রমে, Polymarket ব্যবহারকারীদের ভবিষ্যতের ফলাফলের উপর ট্রেড করার অনুমতি দেয় এবং প্রতিটি বাজার হ্যাঁ বা না উত্তর সহ একটি প্রশ্নকে প্রতিনিধিত্ব করে। 

ফলাফল ঘটলে শেয়ারগুলি এক ডলার প্রদান করে এবং ব্যর্থ হলে শূন্য। এইভাবে, দামগুলি বাজার বিশ্বাস দেখায়।

প্রশ্নযুক্ত ট্রেডার Polymarket-কে একটি কোয়ান্ট ট্রেডিং ভেন্যুর মতো আচরণ করেছেন এবং খুব কম বা কোনও মানব বিচার ব্যবহার করেননি। পরিবর্তে, অ্যালগরিদমগুলি প্রায় প্রতিটি পদক্ষেপ পরিচালনা করেছে।

ট্রেডার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে কোড লিখতে, ডেটা ট্র্যাক করতে এবং ট্রেড স্থাপন করতে সেই ইভেন্টগুলি খুঁজে বের করেছেন যেখানে বাজার মূল্য প্রকৃত প্রতিকূলতা প্রতিফলিত করতে ব্যর্থ হয়েছে।

সিস্টেমটি ভুল মূল্যের বাজারগুলিতে মনোনিবেশ করেছে। যখন দামগুলি বাস্তবতা থেকে বিচ্যুত হয়েছে, বটটি কাজ করেছে এবং ফাঁকগুলির সুবিধা নিয়েছে।

সম্পর্কিত পঠন: ক্রিপ্টো সম্প্রসারণ ত্বরান্বিত হওয়ার সাথে সাথে Polymarket $১২B মূল্যায়নের দিকে নজর দিচ্ছে

Claude ট্রেডিং সিস্টেম তৈরিতে সাহায্য করেছে

ট্রেডার Anthropic-এর Claude AI-কে একটি কোডিং পার্টনার হিসাবে ব্যবহার করেছেন এবং এই পছন্দটি অপারেশনের স্কেল পরিবর্তন করেছে।

Claude Python স্ক্রিপ্ট তৈরি করতে সাহায্য করেছে যা Polymarket API-এর সাথে সংযুক্ত। এই স্ক্রিপ্টগুলি প্রমাণীকরণ, মূল্য ডেটা এবং ট্রেড এক্সিকিউশন পরিচালনা করেছে।

ডিবাগিং দ্রুত ঘটেছে কারণ AI রিয়েল টাইমে ত্রুটিগুলি ঠিক করতে সাহায্য করেছে। মডেলটি ক্রমাগত পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে তার এক্সিকিউশন লজিকও উন্নত করেছে।

এমন একটি সিস্টেম তৈরি করতে একসময় একটি সম্পূর্ণ ইঞ্জিনিয়ারিং টিম প্রয়োজন ছিল। তবে, এখন একজন ব্যক্তি শুধুমাত্র AI টুল ব্যবহার করে এটি পরিচালনা করতে পারে।

ট্রেডার বড় অ্যাকাউন্টগুলি নিরীক্ষণের জন্য একটি ড্যাশবোর্ডও তৈরি করেছেন। এটি তাদের হোয়েল কার্যকলাপে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানানোর অনুমতি দিয়েছে।

ডেটা উৎসগুলি সিদ্ধান্ত ইঞ্জিনকে শক্তি দিয়েছে

বটটি শুধুমাত্র Polymarket প্রতিকূলতার উপর নির্ভর করেনি এবং অনেক চ্যানেল থেকে ডেটা টেনে এনেছে।

ট্রেডার ইভেন্টগুলি উন্মোচিত হওয়ার সাথে সাথে সিস্টেম আপডেট করতে সংবাদ ফিড এবং সোশ্যাল মিডিয়া সেন্টিমেন্ট ব্যবহার করেছেন এবং অন-চেইন কার্যকলাপ দেখিয়েছে বড় ট্রেডাররা কীভাবে আচরণ করেছে।

তারা বিল অগ্রগতি নিরীক্ষণের জন্য আইনসভা ট্র্যাকার ব্যবহার করেছে এবং ক্রীড়া ডেটা স্ট্রিমগুলি যা আপডেট করা স্কোর এবং আঘাত সরবরাহ করেছে। 

প্রতিটি উৎস একটি একক মডেলে ফিড করেছে, যা বাজার মূল্যের বিপরীতে বাস্তব-বিশ্বের সংকেতগুলি তুলনা করেছে।

সম্ভাব্যতা মডেলিং অন্ত্রের অনুভূতি প্রতিস্থাপন করেছে

ট্রেডার সম্ভাব্যতা গণিতের উপরও নির্ভর করেছেন যা দুটি সংখ্যা তুলনা করেছে।

প্রথম সংখ্যাটি Polymarket মূল্য থেকে এসেছে, ০.৬০-তে একটি শেয়ার মূল্য ৬০% সম্ভাবনা বোঝায়।

দ্বিতীয় সংখ্যাটি AI মডেল থেকে এসেছে, যা লাইভ ডেটার উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্যতা গণনা করেছে।

যদি মডেলটি ৭৫% সম্ভাবনা অনুমান করে যখন বাজার ৬০% দেখায়, তবে ট্রেডটি অর্থপূর্ণ ছিল এবং ইতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা ছিল।

এই যুক্তি হাজার হাজার বার পুনরাবৃত্তি করা হয়েছে এবং পৃথক ক্ষতিগুলি সামগ্রিক ফলাফলের চেয়ে কম গুরুত্বপূর্ণ ছিল।

রিপোর্টগুলি আরও ইঙ্গিত করে যে সিস্টেমটি ক্রীড়া, ক্রিপ্টো ইভেন্ট এবং রাজনৈতিক ফলাফলের মতো বাজারগুলিতে ট্রেডগুলি জুড়ে প্রায় ৭৪% নির্ভুলতা অর্জন করেছে।

সামগ্রিকভাবে, গল্পটি দেখায় যে সরঞ্জামগুলি যা একবার প্রাতিষ্ঠানিক ব্যবহারের জন্য সংরক্ষিত ছিল তা এখন ব্যক্তিদের জন্য উপলব্ধ। AI প্রবেশের বাধাগুলি হ্রাস করছে এবং কোডিং দক্ষতা এখন অন্তর্দৃষ্টির চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

পোস্টটি This Polymarket Trader Made $2.2M in 60 Days Using AI – Here's What That Means for Prediction Markets প্রথম Live Bitcoin News-এ প্রকাশিত হয়েছে।