De selger dollar for cent. Jeg satser hele porteføljen min på ja

Jeg forstår ikke Dave Portnoy - starter som en fullverdig Bitcoin-hater - kaller BTC en Ponzi - foretrekker daytrading-aksjer på Barstool - August 2020: går inn i krypto for første gang - kjøper 200 000 dollar i BTC og 50 000 dollar i LINK på Gemini - Panic selges en uke senere etter å ha tapt 25 000 dollar - sier han vil "aldri kjøpe krypto igjen" - 2021: kommer tilbake - kjøper 1 BTC for 48 000 dollar - så etterligner han 40 000 dollar inn i SafeMoon - kaller seg selv "lederen av SafeMoon" - taper 32 000 dollar når den krasjer 90 prosent - blir trukket inn i søksmål, men unngår tiltale - Januar 2022: kjøper 29 BTC for rundt 1 million dollar - selger under FTX-panikken - ser Bitcoin komme seg uten ham - sier senere at han burde ha kjøpt 10 millioner dollar i stedet for å selge - sent 2024: viser poser med 1,5 millioner BTC og 1,3 millioner XRP - sier han er ferdig med å handle og ønsker å holde på lang sikt tidlig 2025: kjøper 1 million dollar mer XRP, 750 000 BTC, 400 000 ETH - begynner å farme Solana-memecoins - bruker overskuddet til å satse på Buffalo Bills - nye tariffer krasjer markedet - taper 20 millioner dollar på én dag - kaller seg nå "en hvithai i blod"

Slik gjorde disse to traderne en liten idé om til et 100x automatisert system på Kalshi Jeg så på historien deres, systemet deres og resultatene deres Slik gjør Eric og Jerry det: Eric og Jerry er to nyutdannede fra et Big Ten-universitet. Eric studerte datateknikk og fysikk. Jerry studerte informatikk. Begge startet i 2024 som praktikanter for små handelsfirmaer. De møttes i september 2024, innså at de begge likte trading, og begynte å bygge verktøy sammen. Først jobbet de med pokersimuleringer. Så så de på Kalshi. Hvordan de bygde systemet sitt fra null - Februar 2024 De oppdaget åpenbare feilpriser i værmarkedene. Enkle ting som feil temperaturnivåer, trege responser på varslingsendringer, eller flyplasser med rare sensorspikes. De handlet manuelt og tapte rundt 1 000 dollar. De bygde deretter et fullstendig API-drevet system for markedsutvikling. Python-skript, datahenting, automatiske ordre, feillogging. Alt kjørte gjennom Kalshi API. De leide et lite kontor på campus. Jobbet senere fra en Airbnb i Chicago. De hentet inn en venn som hjalp dem med å rense data raskere. Boten begynte å kjøre på dusinvis av markeder samtidig. Da værmarkedene ble mer effektive i 2025, utvidet de seg til sport og underholdning. Marsgalskap. NBA-sluttspillprops. Oscar-talen teller. Alt med dårlig pris. Deres tekniske oppsett Datakilder de integrerte: -National Weather Service (offisielle oppgjørsdata) -Flyplasssensorer for mikroavlesninger -GFS- og ECMWF-prognosemodeller -Lokale temperaturanomalier -Sportsstatistikk for utvidelse - Hendelsesdata som Oscar-buzz, transkripsjoner og tidsmønstre Automatiseringsstakk: • Python-boter koblet til Kalshi API • Automatisk ordreutførelse • Dashbord for å overvåke 100+ markeder per dag • Feilvurderingssystem (én feil kostet dem en gang 20 000 dollar) • Risikoregler som stopper boten hvis dataene ser merkelige ut • Prisen oppdateres hvert par sekunder • Les tips fra Kalshi Discord (for eksempel Bumbling Bayesians API PDF) Virkelige handler de utførte Thanksgiving-værtopp november 2024 Dataene viste et merkelig mønster: temperaturene stiger i Austin og Chicago rundt kl. 19–20, noe som sjelden skjer. De kjøpte billige langskudd. De overvåket sensorene i 12 timer i strekk. Begge hendelsene traff. Fortjeneste: 24 000 dollar Masters Golfturnering april 2025 Under det ville sluttspilløyeblikket hvor 1 million dollar ble byttet på fem minutter, boten deres fanget raske feilvurderinger mellom McIlroy og motstanderen. Fortjeneste: 23 000 dollar Hvorfor de når 100x ROI • De fant tidlige ineffektiviteter • De automatiserte alt • De skalerte fra campusdatamaskiner til fullverdige handelsoppsett • De rettet feil raskt • De utvidet seg til nye områder før folkemengden ankom Eric og Jerry startet som to studenter som jobbet med manus på et kontor på internatet. I dag driver de et av de mest effektive automatiserte systemene på Kalshi.