Я собираю ИИ-бота, который копирует чужие ставки на рынках предсказаний. Заодно он присматривает за полусотней других игроков — и то, что он нашёл, меня удивило

Две недели назад я запустил бота, который в реальном времени повторяет сделки одного трейдера на Polymarket — платформе, где люди ставят реальные деньги на исход конкретных событий: спортивных матчей, политики, экономики, чего угодно с чёткой датой развязки. Идея была простая: если человек стабильно зарабатывает на таких ставках, зеркалирование его действий должно давать похожий результат.

Свежая сессия бота: 31 сделка, итог −$11.34, винрейт 35.5%. На первый взгляд, минус. Но если разложить по составляющим — почти три четверти этого убытка (около $8 из $11) съела комиссия биржи, а не сами решения. Без неё бот был бы в минусе всего на $3-4 при обороте капитала около $560. Разница между «стратегия не работает» и «стратегия работает, но издержки исполнения весомее, чем кажется» — не мелочь, а ключевой вывод для любого, кто планирует автоматизировать копирование сделок.

Параллельно с копированием бот тихо наблюдает за ещё полусотней трейдеров той же площадки — без торговли, просто фиксирует их позиции, суммы и результат каждые полторы минуты. Цель — со временем понять, у кого из них система, а у кого удача.

Тут и начались находки. Ранжировал всех по росту прибыли за последние четыре дня — и оказалось, что среди худших десяти по итоговому результату у троих САМАЯ КРУПНАЯ отдельная ставка на деле оказалась выигрышной. Их провал — не одна фатальная ошибка, а медленное истощение через массу мелких неудачных решений, которое крупный отдельный выигрыш не спасает. Обратная сторона: у части лидеров рейтинга почти вся прибыль недели сделана буквально одним событием, которое сложилось в их пользу день назад — то есть их место в топе пока не доказанная система, а один удачный бросок костей.

Отдельно наткнулся на трейдера с любопытной нишей — торгует исключительно ставками на погоду в разных городах мира, покупая дешёвые «хвостовые» исходы (маловероятные значения температуры) по несколько центов, ожидая редких крупных выигрышей. Первый же анализ через открытый API показал стопроцентный проигрыш по полутора сотням позиций — что заставило меня усомниться в стратегии целиком. Но официальный график его прибыли на бирже показывает устойчивый рост на пять с лишним значным числом. Разгадка: платформа не показывает в списке позиций уже полученные выигрыши — только зависшие в нуле убытки. Реальные крупные выплаты нашлись в другом разделе того же API. Хороший урок: даже открытые данные можно читать неправильно, если не перепроверять методологию на противоречащих фактах.

Все цифры, конкретные пороги входа/выхода и то, кого именно копирует бот — оставляю за кадром: это и есть рабочая часть проекта. Но сам процесс — от находки бага до находки чужой ошибки в интерпретации данных — показывает, что автоматизация торговли на таких рынках держится не на одной гениальной идее, а на постоянной проверке каждого предположения фактами.

Реальные деньги в бота пока не заведены — сначала он должен стабильно показывать себя на симуляции, без единого необъяснённого минуса.

Куда более сырой и честный разбор всего этого — без причёсывания под vc.ru — веду здесь: