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Phantom_Defi
商人 📈 |加密分析 ⚡Web3 專家 📊 |Alpha 研究員 |這不是財務建議
Anthropic 剛剛發布了一個重大的 Claude 更新。
一位學生利用它建立了一個交易機器人。
$1,430 → $238,006 在 11 天內。
錢包:0xdE17
他不是交易員。
也不是量化分析師。
只是一位擁有筆記本電腦和訪問 Claude 的學生。
當 Anthropic 更新了技能架構時,他花了兩個晚上閱讀文檔,從零開始建立了一個機器人。
到目前為止的結果:
• $238,006 利潤
• 366 策交易
• 62% 勝率
• 單次最大獲利:$52,700
其邏輯很簡單。
該機器人每幾秒掃描 Polymarket,尋找概率偏差 >8%。
例子:
市場價格:30¢
模型概率:~55¢
當差距出現時,機器人進場,並在市場重新定價後退出。
沒有預測。
只有概率套利。
大多數交易員會錯過這些差距。
自動化不會。
最大的交易之一來自於一個市場,詢問特朗普是否會在三月簽署加密貨幣行政命令。
市場價格:28¢
該機器人以 $16,000 進場。
在 81¢ 退出。
僅此交易的利潤:$52K+。
在短短 11 天內,他經歷了大多數交易員幾年所經歷的事情。
現在這個錢包是公開的:
複製交易:
0xdE17 CLAWD BTC SNIPER 機器人現在開放供複製交易。
人們不斷問他一個問題:
“你需要多少啟動資本?”
他的回答:
“我有 $1,400 和一個不眠之夜。”
Anthropic 建立了這個工具。
他只是決定使用它。
2.13K
Anthropic 剛剛發布了 33 頁有關建立 Claude 交易代理的內容。
所以昨晚我嘗試了一些事情。
我請 Claude 建立一個 Polymarket 交易工作流程。
10 小時後,這個腳本賺了 $561。
目前的勝率:約 71%。
錢包 →
複製交易 →
有趣的部分不是利潤。
而是架構。
這個系統將 Claude 轉變為一組專門的交易技能。
每個技能都是一個模組化的包,包含:
• 指令
• 腳本
• 參考數據
當出現正確的觸發時,技能會自動啟動。
不需要手動提示。
技能架構
每個模組處理特定的工作流程。
市場掃描
概率更新
執行邏輯
Claude 首先僅加載最小的元數據,然後僅在需要時提取完整的指令。
這樣可以保持系統快速,同時仍然使用專門的邏輯。
觸發檢測
當某些市場條件出現時,工作流程會啟動。
示例觸發:
• 機率偏差
• 異常交易量
• 快速價格變動
一旦觸發,系統會運行預定的多步驟過程。
工作流程執行
代理:
• 讀取市場概率
• 將其與模型估算進行比較
• 當 EV 為正時開倉
• 自動管理退出
因為工作流程編碼在技能本身中,機器人行為一致。
不是隨機提示。
不是猜測。
自動化才是真正的優勢。
系統不需要從頭解決每一筆交易,而是重複運行相同的優化過程。
這就是為什麼一個簡單的腳本可以在數百個市場中擴展。
更少的提示複雜性。
更多的一致性。
以及一個永不疲倦的交易引擎。

85
🚨 體育 5 分鐘和 15 分鐘的 Polymarket Clawdbot 配置,擁有最強的結果,現在已公開。
這不是參與農業。
這也不是虛構。
如果你在 Polymarket 交易,請仔細閱讀。
他從大約 ~$100–200 開始。
將其轉變為大約 ~$2M。
沒有內部訪問。
沒有政治後台。
只是一位開發者建立了自己的執行腳本。
個人資料 →
複製交易 →
(和往常一樣:在複製任何策略之前,獨立驗證數據並了解執行風險。)
我查看了這個框架。
沒有大型數據管道。
沒有複雜的機器學習堆棧。
沒有“量化基金”基礎設施。
我花了 4–6 小時來分析它。
這是結構:
“免費資金”通過不持有任何頭寸
這個機器人針對接近零概率的結果。
在體育和政治微市場中,某些結果的交易價格為 1–3 美分,儘管極不可能解決為 YES。
它不是隨機下注,而是系統性地在規模上累積小的、高概率的 NO 贏利。
這不是賭博。
這是風險收割。
邏輯套利
當結果 A 邏輯上保證結果 B,但定價尚未調整時,機器人會立即執行。
例子:
如果 A 隊贏得系列賽,他們必須贏得第 4 場比賽。
有時這些市場會暫時錯位。
機器人在零售注意到之前捕捉到不一致性。
人類無法那麼快反應。
零售主導的市場
體育和政治由情感訂單流驅動。
在頭條新聞後的激增。
在單一行動後的過度反應。
延遲重新定價。
機器人重複淡化微小的錯誤定價。
規模是優勢。
2,958 筆交易。
單獨來看,毫無意義。
合併起來,約建立了 ~$2M 的利潤。
最大的單筆收益:$1,464,152。
股權曲線接近垂直。
這不是關於預測結果。
這是關於利用由零售主導的短期市場中的結構。
在我看來,Polymarket 上的靜默機器人軍備競賽已經展開。
加密市場已經飽和且費用高昂。
體育市場仍然分散、混亂,且重新定價緩慢。
自動化在那裡蓬勃發展。

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