Bots og AI-styrede tradingstrategier ændrer gradvist Polymarkets ultra-kortsigtede kryptomarkeder, hvor små indsatser bliver til enorme gevinster, mens menneskelige handlende har svært ved at følge med.
Fra tidsarbitrage til avancerede maskinlæringsmodeller udnytter disse automatiserede systemer forkert prissatte kontrakter, lav likviditet og markedsforsinkelse med en stabilitet, som mennesker slet ikke kan matche.
Polymarket-bots tjener penge, mens arbitrag og kunstig intelligens omformer forudsigelsesmarkeder
Et af de mest bemærkelsesværdige eksempler, som Dexter’s Lab, en analytiker inden for predictions markeder, fremhævede, er en bot, der angiveligt forvandlede $313 til $414.000 på bare en måned.
Denne bot handler udelukkende BTC, ETH og SOL på 15-minutters op/ned-markeder og placerer indsatser på $4.000–$5.000 hver gang med en gevinst-rate på 98%.
Hemligheden er ikke at forudsige markedets retning. I stedet udnytter den et lille vindue, hvor Polymarket-kurserne halter bag den bekræftede spot-momentum på børser som Binance og Coinbase.
Ved at gå ind i handler, når den reelle sandsynlighed allerede er omkring 85%, men markedet stadig står til 50/50, køber botten igen og igen “sikkerhed” til forkerte kurser.
Resultatet er tusindvis af mikrohandler, der giver kontinuerlige gevinster, mindsker tab og udjævner variation. Imens diskuterer mennesker katalysatorer og jagter høj ROI.
AI-drevne strategier skaber også markante resultater. En bot, som Igor Mikerin fulgte, skabte $2,2 millioner på bare to måneder. Den bruger ensemble sandsynlighedsmodeller trænet på nyheder og sociale data til at udnytte fejlprissætning i markedet.
Botten opdaterer løbende sine modeller for at følge med tiden og går især efter kontrakter, der er undervurderede i forhold til de reelle chancer.
Denne tilgang markerer et nyt område i predictions-markeder, hvor algoritmisk nøjagtighed og analyse i realtid kan overgå menneskers vurderinger igen og igen.
Arbitrage og højfrekvenshandel (HFT) er i dag normale på Polymarket. Ethan, en anden analytiker, beskrev en bot, der “front-runnede” handler i lav likviditet ved at købe kontrakter kort før markedsordrer får kurserne til at stige.
Andre strategier handler begge sider af en kontrakt, når samlede kurser falder under $1. Det giver små, stort set risiko-frie gevinster.
Bots som disse har foretaget tusindvis af handler med jævn og lineær PnL, hvilket understreger effektiviteten af gentagelser og timing over menneskelig intuition.
Hvad betyder Polymarkets automatiseringsstigning for handlende
Menneskelige handlende kæmper stadig i dette miljø. Sammenligninger viser, at bots opnår et overskud på $206.000 med en win-rate på over 85%, mens mennesker med lignende strategier kun får cirka $100.000.
For store væddemål, dårlig risikostyring og sene indgange fører ofte til samlede tab, selv hvis handlende ellers har en fordel.
Den generelle stemning er, at succes på predictions-markeder stadig kræver disciplin, sandsynlighedsforståelse og omhyggelig positionering. Men bots hæver barren på måder, som de fleste mennesker ikke kan matche.
Bots’ fremmarch har også startet diskussioner om etik og markedsretfærdighed. Polymarket-brugere deler overvågningslister og bot-profiler og fremhæver de bedst præsterende konti og strategier.
Nu hvor snesevis af bots stille og roligt udnytter BTC’s 15-minutters markeder, hvor mange tjener tusindvis af dollars hver måned, opstår spørgsmålet:
Er disse bots kun en midlertidig udnyttelse – eller begyndelsen på en permanent “ny meta”, der vil ændre predictions-markeder fuldstændigt?
På trods af udviklingen er der læring for mennesker. Handlende kan tage ved lære af bots’ systematiske fremgangsmåde:
- Gå kun ind, når kurserne er forkerte,
- Undgå for stor eksponering og udnyt gentagne, lavrisiko-muligheder.
Selvom automatisering dominerer på kort sigt, er viden, disciplin og sandsynlighedsbaserede strategier stadig vigtige for bæredygtig menneskelig deltagelse på Polymarket og andre predictions-markeder.
Polymarket viser, hvordan bots og AI ikke bare skaber millioner, men er i gang med at ændre hele spillet. Menneskelige handlende må tilpasse sig eller risikere at blive overhalet i et økosystem, der i stigende grad formes af timing, gentagelse og algoritmisk præcision.
