Claude von Anthropic bringt die Prognosemärkte durcheinander, da Bots mit Hochfrequenzhandel Gewinne erzielen
Durch die Überlegenheit gegenüber den meisten menschlichen Händlern und die Umwandlung von geringem Anfangskapital in enorme Renditen verändern KI-gesteuerte automatisierte Handelssysteme die Regeln der Prognosemärkte.
Der deutlichste Hinweis auf diesen Wandel war, als auf der dezentralen Vorhersageplattform Polymarket ein auf dem Claude-KI-Modell von Anthropic 1.000 US-Dollar in nur 48 Stunden in 14.216 US-Dollar verwandelte.
wurde Claude auch mit einem konkurrierenden System verglichen, das auf dem OpenClaw-Framework , einem Open-Source-System für autonome KI-Agenten.
Die Ergebnisse zeigten einen deutlichen Leistungsunterschied: Während die mit Claude betriebene Anlage eine Rendite von 1.322 % erzielte und ihr Anfangsguthaben um mehr als das 13-fache steigerte, wurde die mit OpenClaw betriebene Anlage liquidiert und verlor ihr gesamtes Guthaben innerhalb desselben 48-Stunden-Zeitraums.
Warum ist der Unterschied so auffällig? Wahrscheinlich wurde das Risiko in den beiden Systemen wesentlich unterschiedlich gehandhabt.
OpenClaw ist ein Framework, das auf Techniken einzelner Entwickler basiert, während Claude ein umfangreiches Sprachmodell von Anthropic ist. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sich ihre Methoden zur Verlustkontrolle und Positionsgrößenbestimmung unterschieden.
Während der Konkurrent ausschied, konnte der auf Claude basierende Bot, der vermutlich auf Claude 3.5 Sonnet operierte, seine Position behaupten.
Bots finden Vorteile , die Menschen einfach verpassen
Doch diese beeindruckenden Zahlen sind nicht einmal die extremsten Beispiele auf Polymarket. Ein Bot soll innerhalb eines Monats aus 313 US-Dollar 414.000 US-Dollar gemacht haben. Er handelte ausschließlich mit Bitcoin , Ethereum und Solana in 15-minütigen Auf- und Abwärtsmärkten und platzierte Wetten von jeweils 4.000 bis 5.000 US-Dollar mit einer angeblichen Trefferquote von 98 %.
Der Vorteil des Bots lag nicht in der Vorhersage der Kursrichtung. Stattdessen erkannte er eine Verzögerung zwischen den Preisen auf Polymarket und bestätigten Kursbewegungen auf großen Börsen wie Binance und Coinbase. Als die tatsächliche Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses bereits bei etwa 85 % lag, Polymarket aber weiterhin eine 50/50-Chance anzeigte, griff der Bot ein und kaufte wiederholt die falsch bewertete Position.
Die Ergebnisse anderer Systeme waren ebenso beeindruckend. Mithilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen, die auf Nachrichten- und Social-Media-Daten trainiert wurden, erwirtschaftete innerhalb von zwei Monaten 2,2 Millionen US-Dollar. Um bleiben , trainierte er sich kontinuierlich selbst und konzentrierte sich auf trac , bei denen der Markt die reale Wahrscheinlichkeit nicht korrekt widerspiegelte.
Im 5-Minuten Bitcoin Markt auf Polymarket setzte ein anderer Händler drei Bots ein:
- Nahe der Auflösung traf der erste klare Richtungsentscheidungen.
- Im zweiten Schritt wurden die Preise mit den Daten von Chainlink Oracle verglichen.
- Der dritte Marktteilnehmer saß auf beiden Seiten eines Handelsgeschäfts, um Gebühren einzustreichen, und fungierte als Market Maker.
Zu den anderen Taktiken, die fast immer einen kleinen Gewinn einbringen, gehören das Vorabverkaufen von Aufträgen mit geringer Liquidität und der Kauf beider Seiten einestrac, wenn die kombinierten Preise unter 1 US-Dollar fallen.
Die Fairnessdebatte und menschliche Händler
Es hat sich als schwierig für menschliche Händler erwiesen, mitzuhalten. Daten, die Menschen und Bots mit vergleichbaren Techniken verglichen, zeigten, dass Computer zwar rund 206.000 US-Dollar mit Gewinnquoten von über 85 % erzielten, Menschen mit ähnlichen Strategien aber nur etwa 100.000 US-Dollar verdienten.
Selbst wenn ihre Kernstrategie richtig war, verloren die Menschen oft jeden Vorteil aufgrund einer unpassenden Risikobewertung, verspäteter Markteinführung und unzureichender Risikokontrolle.
Die zunehmende Verbreitung automatisierter Technologien hat Diskussionen über Fairness ausgelöst. Anthropic hat sich entschieden gegen den Einsatz seiner Technologie für autonome Waffensysteme und Überwachung ausgesprochen tron sich öffentlich als Unternehmen für KI-Sicherheit positioniert .
Kritiker argumentieren nun, dass diematicÜberflügelung menschlicher Händler durch Bots auf Prognosemärkten ähnliche Fragen aufwirft. Die Frage, ob ein Unternehmen, das vor dem Wegfall menschlicher Kontrolle im militärischen Bereich warnt, dies auch auf Finanzmärkten zulassen sollte, bleibt weiterhin ungeklärt.
Neben der Frage der Fairness droht der rasante Aufstieg der KI ein grundlegendes demokratisches Prinzip von Prognosemärkten zu untergraben: die Zusammenführung unterschiedlicher menschlicher Einschätzungen. Dies könnte zu Echokammern führen, die von maschinenoptimierten Verzerrungen geprägt sind, und die Kluft zwischen denen, die über KI verfügen, und denen, die dies nicht tun, vertiefen.
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