Les opportunités d'arbitrage sur Polymarket se résument en réalité à quelques idées principales. Récemment, j'ai testé la stratégie Dump & Hedge — la logique centrale consiste à intervenir rapidement lors d'une chute de prix importante, puis à couvrir la position pour verrouiller un rendement sans risque.

C'est simple à dire, mais son exécution nécessite une grande précision. J'ai directement alimenté GPT avec l'idée de la stratégie pour une optimisation approfondie, afin d'ajuster les paramètres et d'améliorer le modèle de risque. Une fois la version optimisée prête, je l'ai intégrée dans Cursor, qui génère directement le code exécutable. Maintenant, tous les tests de backtest sont passés avec succès, et les indicateurs clés sont plutôt encourageants.

Cette semaine, je commence un petit test en réel avec un montant limité. La phase initiale vise principalement à vérifier la qualité des signaux et l'efficacité de l'exécution, pour voir si le slippage et les coûts réels correspondent aux prévisions du modèle. Si les données restent stables après cette période, je prévois d'augmenter progressivement le volume. Le potentiel d'arbitrage sur le marché est réel, mais la fenêtre est très courte, donc l'automatisation de l'exécution est indispensable.