a tese
Atualização de cinco dias do bot que o autor montou para apostar em mercados de previsão da Kalshi (clima de Nova York), usando o modelo WeatherNext do Google DeepMind e GPT-6 na operação: saldo positivo de cerca de 34 dólares, que ele mesmo trata como amostra pequena demais para significar alguma coisa.
aprofundar
não
É acompanhamento de um projeto pessoal de apostas automatizadas, com amostra de cinco dias e nenhuma conclusão metodológica aproveitável.
O que foi dito
- O bot roda 24 horas numa VPS desde 10 de setembro e opera apenas os mercados de temperatura de Nova York, seguindo o guia completo que o autor publicou antes neste mesmo canal.
- O histórico dia a dia é irregular: perda no primeiro dia por uma falha de execução, depois ganhos de cerca de 12 e 9 dólares, e uma posição aberta a 57 centavos com lucro não realizado de aproximadamente 14 dólares.
- Somando posições liquidadas e em aberto, o resultado da primeira semana fica em torno de 34 dólares positivos.
- A regra de entrada é margem esperada positiva: o bot compara a probabilidade conservadora do modelo com o preço do contrato e só entra se sobrar pelo menos 5 centavos de vantagem.
- As margens de entrada registradas foram de 16, 7, 27 e 22 centavos, média de 18, número que o próprio autor classifica como sorte de principiante provável e que deve achatar com o tempo.
- O modelo é congelado 15 minutos antes da abertura do mercado; no dia da gravação a faixa de 72 a 73 graus apareceu com margem conservadora de 42 centavos.
- Na operação ao vivo o bot não abriu posição nenhuma: nenhum contrato ofereceu os 5 centavos mínimos, e o autor apresenta isso como funcionamento correto, não como falha.
- Ele encerra prometendo nova atualização em 14 ou 30 dias, admitindo que cinco dias não permitem distinguir vantagem real de ruído.