क्रिप्टो ट्रेडर्स तेजी से Anthropic के AI टूल्स—खासतौर पर उसके Claude मॉडल—का इस्तेमाल कर रहे हैं, ताकि वो Polymarket जैसे prediction मार्केट्स के लिए ऑटोमेटेड ट्रेडिंग बॉट्स बना सकें।
ये बॉट न्यूज़ स्कैन करते हैं, संभावनाओं का विश्लेषण करते हैं और खुद-ब-खुद ट्रेड्स प्लेस कर देते हैं। कुछ ट्रेडर्स का दावा है कि इस स्ट्रैटजी से वोलाटाइल राजनीतिक और मैक्रोइकॉनोमिक इवेंट्स के दौरान हज़ारों से लेकर मिलियन $ तक के प्रॉफिट हुए हैं।
Polymarket ट्रेडर्स बड़े दांव के लिए Claude ट्रेडिंग बॉट्स का इस्तेमाल कर रहे हैं
मूल रूप से, Polymarket ट्रेड किसी इवेंट के नतीजे पर एक शर्त होती है। उदाहरण के लिए, यूज़र्स ये सवाल चुन सकते हैं कि कोई कैंडिडेट चुनाव जीतेगा या नहीं—जिसमें वे “Yes” या “No” वाले शेयर खरीदते हैं।
हर शेयर की ट्रेडिंग $0 और $1 के बीच होती है और ये मार्केट द्वारा तय की गई, इवेंट होने की संभावना को दर्शाता है।
Claude-आधारित बॉट्स ऐसे मौके ढूंढते हैं जहां मार्केट की संभावना गलत लगती है।
कई ट्रेडर्स Claude की कोडिंग कैपेबिलिटी से ऐसे Python स्क्रिप्ट्स बनाते हैं, जो सीधे Polymarket के API से कनेक्ट हो जाते हैं।
इसके बाद बॉट मार्केट प्राइस मॉनिटर करता है और जब कुछ कंडीशन्स पूरी हों, तो ऑटोमेटिकली ट्रेड कर देता है।
मान लीजिए, किसी मार्केट में इवेंट की संभावना 40% मानी जा रही है, लेकिन मॉडल का विश्लेषण 60% दिखाता है, तो ऐसे में बॉट “Yes” वाले शेयर खरीदेगा।
कुछ ट्रेडर्स Claude को डेटा पाइपलाइन्स के साथ मिलाकर यूज़ करते हैं। AI बड़े डेटा स्ट्रिम्स जैसे ब्रेकिंग न्यूज़, सरकारी फाइलिंग्स, इकोनॉमिक डेटा रिलीज़ और सोशल मीडिया पोस्ट का विश्लेषण करता है।
इन सब जानकारी को रियल टाइम में समरी और स्कोर कर के, बॉट ह्यूमन ट्रेडर्स से कहीं तेजी से रिएक्ट कर सकता है।
एक दूसरी स्ट्रैटजी में आर्बिट्राज शामिल है। Claude से जेनरेटेड स्क्रिप्ट्स कई prediction मार्केट्स में प्राइस डिफरेंसेज़ को स्कैन करती हैं।
अगर एक ही इवेंट का ट्रेड एक प्लेटफॉर्म पर 55% और दूसरी पर 65% संभावना पर हो रहा है, तो बॉट सस्ते मार्केट में खरीदेगा और महंगे मार्केट में बेचेगा, जिससे बीच का मुनाफा लॉक हो जाता है।
रिस्क मैनेजमेंट भी ऑटोमेटेड है। ट्रेडर्स Claude को इंस्ट्रक्शन देते हैं कि वो ऐसी रूल्स बनाए जो पोजीशन साइज को लिमिट करें, अलग-अलग मार्केट्स में डाइवर्सिफाय करें, और अगर प्राइस तेज़ी से मूव हो तो ट्रेड्स से बाहर निकलने का ऑप्शन दे।
जैसे-जैसे prediction मार्केट्स बढ़ रहे हैं, AI-ड्रिवन ट्रेडिंग भी और आम हो सकती है।
हालांकि, प्रॉफिट बहुत हद तक डेटा क्वालिटी, लेटेंसी और execution स्पीड पर निर्भर करता है। हाईली लिक्विड मार्केट्स में, छोटे से छोटे प्राइसिंग एरर भी सेकंड्स में गायब हो जाते हैं।
