Original Title: How Perplexity + Claude Replace an Entire Analyst Team on Polymarket
Original Author: @0xwhrrari
Translation: Peggy, BlockBeats

Editor's Note: This article introduces a method to identify arbitrage opportunities on Polymarket and systematically execute them: using Perplexity to conduct research, pinpointing deviations between data and market pricing; using Claude to build trading logic, control risk, and automate execution; and ultimately completing trades and realizing gains on Polymarket.

The author's key insight is that profits come from "structured information asymmetry." Market prices more reflect group intuition, while data (such as weather forecasts) provides a probability distribution. When these two are misaligned and continuously captured by a system, it can be transformed into a stable trading opportunity. Claude is the brain, Polymarket is the wallet, and Perplexity is the eyes, the three working together to form a complete arbitrage loop.

This model not only lowers the entry barrier, allowing individuals to possess close to a "team-level" capability, but also raises the competitive standard. Research, analysis, and execution compressed into a single continuous chain make it increasingly challenging to compete with systematic strategies relying solely on experience or manual operation.

For the average participant, the more realistic path is to first find certainty through research and then amplify gains through a system. Those who can adopt this method earlier are more likely to consistently achieve stable returns in these seemingly simple markets.

Below is the original text:

Among the top 20 traders on Polymarket, 14 are actually bots. One AI based on Claude turned $1,000 into $14,216 in 48 hours, while another AI based on OpenClaw was liquidated to zero on the same platform in the same time.

The difference lies not in the quality of the code but in the level of preparedness.

One AI was merely fed a generic prompt and told to "trade on Polymarket," while behind the other was a complete research system: which specific niche the trade is in, who is already profitable, where the data comes from, and how the underlying math logic holds.

Perplexity AI handles research, Claude handles coding, and Polymarket handles payout.

これは完全な解説です、お気に入りに入れておくことをお勧めします。

以下をお試しください：

· パープレキシティ：perplexity.ai

· ストラテジービュー：polymarket.com

· トレードフォローボット：t.me/PolyGunSniperBot

· Telegramチャンネル：rari lr

リサーチ・レイヤー：0から10分の戦略

Polymarketには政治、暗号通貨、スポーツ、天気など、数十の取引カテゴリがあります。ほとんどの人は直感で選択しますが、それが負ける始まりです。

たった1回の深いリサーチクエリで、Perplexityは3分未満で47以上もの情報源をスキャンします。Reddit上のトレーダーが収支のスクリーンショットを共有する投稿、ツイッターの分析によるウォレット行動の解析など、これにはPolymarketのAPIドキュメントも含まれます。

さらに重要なのは、すべての結論には引用とソースリンクが付いていることです。これは証拠のない元のテキストではなく、クリック可能で検証可能な「検証可能データ」です。

解説はほぼ即座に行われます：

BTC 5分足市場：アービトラージウィンドウはわずか2.7秒であり、これはハイフリクエンシートレーディング（HFT）の領域です。データセンターでの共有サーバーと少なくとも6桁の資金予算が必要です。

スポーツアービトラージ：利益率は通常1〜3%であり、実行リスクを負うに値するには5,000ドル以上の元本が必要です。

天気市場：利益率は通常3〜4倍高く、100ドルで参入できます。ほとんどの参加者は直感的な価格設定に基づいています。

最初の回答の後、Perplexity AIは続くリサーチの質問を自動的に提案します：

「NOAAと他の気象予報プロバイダを比較するべきか？」 – する必要があります

「Polymarket の料金体系を見てみますか？」 — はい

「異なる時間枠での天気予測の過去の正確度はどうですか？」 — はい

それはさらに、複数の取引ウォレットのプロファイルを明らかにしました。システムは API に存在しないデータさえ自動的に抽出しました：エントリーポイントパターン、平均ポジションサイズ、取引頻度分布。この種の分析は、ウォレットを個別に追跡するために人が頑張らないといけないもので、初心者のアナリストでさえそれをするのに一日を費やすかもしれません。

そして、これらのいくつかのウォレットの共通点は非常に明確です：完全自動化、24時間365日稼働、感情を持たない決定。誰もがコンピュータの前でマウスをクリックしていない─これらのロボットは数学に基づいて取引しています。

第三のクエリはさらに焦点を絞りました：アメリカの気象市場における最適のデータソースは何ですか？

Perplexity は NOAA、OpenWeatherMap、AccuWeather を比較し、正確性、コスト、更新頻度、API の利用可能性など、複数の側面からシステム的に評価しました。

NOAA はすべての本当に重要な指標で優位に立っています。無料、24〜48時間の予報精度は94％、数十年にわたる衛星データとスーパーコンピュータによるモデリング、毎時間更新、オープンな API であり、適切な範囲内でほぼレート制限がありません。

たった3つのクエリと10分間の時間で、完全な戦略マップを手に入れました：どのサブセクターに参入すべきか、誰がすでに利益を上げているか、データソースはどこか。

Perplexity がなければ、同じ研究には通常4〜5時間かかり、Twitter、Reddit、さまざまなドキュメントページ、学術論文を行ったり来たりしなければならず、それでも適切なソースを見つけられる保証はありません。

数学的ロジックの背後にある利点

Polymarket の気温市場はバイナリ市場です：「今週の土曜日、ニューヨークの気温は72°Fを超えますか？」 答えは2つだけです：はい、またはいいえ。最終決済は1ドルか0ドルです。

しかし、これらの市場を価格設定するのは誰でしょうか？個人投資家です。彼らはスマートフォンの天気アプリを見て、おそらく7日間の天気予報も見るでしょう。NOAA の確率分布データを調べることはありません。

その結果、NOAA はある温度範囲について94％の信頼度を示しましたが、市場ではその価格がわずか11セントになりました。

これがデータに示される結果であり、市場の認識との間には構造的な不一致が存在しています。

たとえば、NOAAはニューヨークの土曜日の気温が74–76°Fの範囲になる確率を94％だと考えていますが、Polymarketではこの範囲の価格はわずか11セントです。したがって、ロボットは11セントで買い注文を入れました。次の数時間で市場が徐々により多くの情報を消化するにつれて、価格は45–60セントに上昇しました。ロボットは47セントで売り注文を入れました。株ごとの利益：+36セント。

2ドルのポジションで取引した場合、利益は+6.50ドルとなります。このような取引を1日10回行うと、65ドルになります。

1取引あたりの収益はそれほど驚くべきものではありません。本当に興奮するのは、規模化した結果です。

これがPerplexityのモデル評議会が重要な理由です。「最適なポジションサイズ」に関するクエリは、単一のモデルでは処理されず、代わりにClaude、GPT、およびGeminiに同時に並列実行されます。

最終的な答えは、1つのモデルの「意見」ではなく、3つの大きなモデルが共同収束した結果です。

Claude、GPT、およびGeminiが独立して計算した後、同じKellyポジション比率に同意した場合、これはもはや「幻の出力」ではなく、交差検証された結果となります。

実際の取引では、元本が100ドルしかない場合、1つのポジションあたりの上限は2ドルを超えてはいけません。

保守的ですか？もちろん保守的です。しかし、NOAAには依然としておよそ6%の誤差確率があります。適切なポジション制御がなければ、1つの誤った取引で当日の利益全体が吹き飛ぶことになります。6つの都市、各都市に10以上の気温帯域——これは1日に60以上の市場をスキャンできることを意味します。

Perplexityの多元分析は、NOAAの24時間以内の予測精度が94%であることが実際にはかなり保守的な見積もりであることを確認しました——気象局のカバーがより密集している主要大都市圏では、精度はさらに高くなることがよくあります。

また、このロボットは市場を2分ごとにスキャンしています。この計算によると、1日に60以上の市場を約720回スキャンします。このような網羅力、人間は継続することが不可能です。

Claude as the "Brain"

The entire system is divided into three modules: Scanner, Parser, Executor.

NOAA Scanner:

Polymarket Parser:

Decision Logic:

Telegram Reporting Module:

A regular script will only execute if/then logic: condition met → buy. It's that simple. Whereas an agent based on Claude will read the "context."

For example, if a hurricane is approaching? The NOAA data, which was originally updated every hour, is now updated every 30 minutes. The agent will recognize the increasing forecast uncertainty and automatically reduce position size. It will also read news feeds, monitor Twitter sentiment, cross-validate multiple data sources—adjusting its own confidence dynamically before actually placing an order.

This is the difference between a calculator and an analyst.

Entering at 15 cents with NOAA confidence above 85% implies a minimal 5.6x mismatch between actual probability and market pricing.
Exiting at 45 cents would lock in 3x returns on every successful trade.

Setting a daily loss limit of $50 means the worst-case scenario is losing half of the initial capital in a day—after which the bot will automatically shut down until the next day.

The Stack

Perplexity AI addresses the research layer gap: niche market selection, data source localization, mathematical validation, risk assessment—all based on verifiable references and sources.

Claude addresses the execution layer gap: code generation, logic implementation, and real-time adaptive decision-making.

Polymarket serves as the monetization layer.

Perplexity が非対称の利点である理由

多くの人は「研究」というステップを過小評価します。彼らは直ちにコードの記述に移り、戦略の直接的な実行に飛びつきます — そして機械が初日からなぜ損失を出し始めたのかが困惑するのです。

Perplexity はチャットインターフェースを持つ検索エンジンではありません。それは本質的に研究基盤です。

多モデル合意メカニズム
あなたのクエリは1つのモデルに渡されるのではなく、同時に Claude、GPT、Gemini 上で実行されます。3つのモデルが独立して一致する解答を出した時、あなたが直面するのはもはや「可能性の錯覚」ではなく、交差検証されたシグナルです。

すべての結論には引用があります
すべての判断は元に追溯できます。「NOAA の精度は94%だと思う」というのではなく、これは研究論文がここにあり、API ドキュメントがあり、トレーダーによる実際の収支検証が行われた Reddit の議論があります。各項目をクリックして検証できます。

Deep Research の深さ
約3分以内に47以上の情報ソースを解析します：学術論文、API ドキュメント、取引フォーラム、Twitter データ分析。出力されるものはただのリンクの羅列ではなく、直接実行可能な戦略です。

次の質問の自動生成
それは質問に答えるだけでなく、次に何を尋ねるべきかも教えてくれます。「異なる予測ソースを比較する必要がありますか？」「費用構造を分解する必要がありますか？」それはあなたのために完全な研究パスを構築しています。

スピードによる複利効果
10分の研究が、4〜5時間の人間による検索を代替します。これは利便性の向上ではなく、構造的な利点です。他の人がまだRedditを見ている間に、あなたのロボットはすでに稼働して収益を生み出しています。

Claude は脳；Polymarket は財布；そして Perplexity は眼です。

それがなければ、あなたは盲目的に取引しています；それがあれば、あなたは賭ける前にすでに全体の局面を把握しています。

研究層 → 戦略層 → 実行層 → 収益，Perplexity は最初のステップです。そして、この最初のステップこそ、交渉者の90% が失敗するポイントです。

飛ばさないでください。

ほとんどの人はこれを読み、うなずき、そして手動取引を続けるでしょう。しかし、実際に行動を起こす人は、この時点で別のタブで Perplexity を開き、最初の Deep Research クエリを実行しています：サブマーケット、利益ウォレット、データソース、ケリー・ポートフォリオ…

「知っている」から「実行する」までの距離は、ただの一つのプロンプトです。

ある日の天候市場で初めて 6.50 ドルを稼いだときに、このコンテンツを再度見返すと——あなたは完全に異なる理解を持つことでしょう。

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