a tese
Tutorial "speed run" onde o autor monta, em poucas horas, um bot autônomo de trading que opera no mercado de previsões da Kalshi apostando na direção (sobe/desce) do Bitcoin em janelas de 15 minutos, usando skills de pesquisa prontas e código gerado por IA; rodou uma noite e fechou com lucro de cerca de 15,7% sobre US$ 120.
aprofundar
talvez
é conteúdo de demonstração/hype com amostra de um único dia e viés de sobrevivência, mas mostra na prática o padrão de "skills de pesquisa + geração de código por IA + execução via API" que interessa ao Bruno no cruzamento de agentes e trading.
O que foi dito
- Kalshi é um mercado de previsões regulado nos EUA, onde se compra contratos “sim/não” sobre eventos futuros (aqui, se o BTC vai subir ou cair na próxima janela de 15 minutos); o preço do contrato de 0 a 100 centavos funciona como probabilidade implícita.
- O fluxo usa a plataforma QuantX/Codex e o modelo GPT-5.6 para gerar hipóteses de estratégia e escrever o código; também menciona Claude Code, GLM, Kimi e Qwen como alternativas.
- Partiu de dados históricos do mercado BTC de 15 minutos e rodou uma skill de “pesquisa de hipóteses” (arquivo skill.md) que só inspeciona os dados e propõe estratégias, sem testar nada nessa etapa.
- Saíram cinco hipóteses; um segundo skill de backtesting (teste em dados passados, com validação em períodos não usados para criar a regra) rejeitou duas, sobraram três, e a escolhida foi de “persistência de volatilidade”.
- A estratégia final: se o contrato anterior de 15 min moveu pelo menos 15,4 pontos-base, olha o ponto médio do “sim” no minuto 5, aposta sim se acima de 50 centavos e não se abaixo, e no minuto 6 envia ordem de US$ 5 do tipo “fill or kill”, estimando 32 trades por dia.
- Conectou-se à API da Kalshi com credenciais em variável de ambiente, usando WebSocket (conexão contínua) em vez de polling para ler o livro de ofertas em tempo real, e deixou o bot rodando a noite toda numa conta com US$ 120.
- Resultado após 24 horas: saldo subiu de US$ 120 para US$ 137, ganho de cerca de US$ 20 (15,7%), 14 vitórias e 4 derrotas em 18 trades, drawdown máximo de US$ 12.
- O próprio autor relativiza: diz não ter expectativa de bom retorno no longo prazo com esse modelo simples e que o resultado é uma única noite sem significância estatística.
- Aproveita para divulgar um projeto paralelo (um “micro fundo de hedge para agentes de IA”) e anuncia próximo vídeo sobre arbitragem entre Polymarket e Kalshi.