Monte Carlo pricing engine earns $659 a day on Polymarket
A trader built a Monte Carlo engine that simulates BTC price paths to price Polymarket bets, making $85,706 over 130 days, and the post notes Grok Bot can manage such agent workflows.
这哥们搭了个蒙特卡洛定价引擎，在Polymarket上一天赚659刀。 结果130天已经赚了85,706刀，平均每笔才35刀，每小时在BTC涨跌市场里重复同一套操作15次。 模拟、定价、执行，连成一个不停转的循环： 1. 蒙特卡洛生成成千上万条BTC可能路径 不是只做一个预测，而是反复模拟BTC到结算前会怎么走： S(t+Δt) = S(t) × exp[(μ - σ²/2)Δt + σ√Δt × Z] 其中： S(t) = 当前BTC价格 μ = 预期漂移 σ = 波动率 Δt = 模拟步长 Z = 正态分布里的随机冲击 这个引擎能从同一个起点跑出10,000条不同路径。 如果6,400条最后收在参考价上方： P(Up) = 6,400 / 10,000 = 64% 如果Up这时候还在53美分交易，模型就看到11美分的差距。 2. 这些路径会被换算成Up或Down的概率 P(Up) = 最终价高于参考价的路径数 / 总模拟路径数 比如： 10,000条模拟路径 6,400条收在参考价上方 P(Up) = 64% 如果Up还在53美分，模型就看到11美分的差距。 BTC每动一下，输入就变了，所以引擎会重跑模拟，更新下一单。 这个交易者的Polymarket账户： https://polymarket.com/@98euf98a?via=ace-cq9c 47,117次预测，胜率52%。 最赚钱的几笔： 249刀 → 1,763刀，赚1,514刀 1,038刀 → 2,412刀，赚1,374刀 179刀 → 1,463刀，赚1,284刀 类似这种蒙特卡洛工作流，可以用Grok Bot来管，让AI agents负责模拟、定仓位和执行。#Polymarket