予測市場という、実世界の出来事と金融的投機が交差するスピード感のある世界で、二人の若き革新者が注目を集めました。Big Tenの大学を出たばかりのEricとJerryは、取引への情熱をKalshi上の強力な自動化システムへと変えました。彼らの物語は最近のXのスレッドで語られており、根気、技術力、賢い戦略が、ボラティリティの高い新興市場でも大きなリターンにつながることを示しています — その性質はしばしばmeme tokensの世界を思い起こさせます。

コンピュータ工学と物理学をバックグラウンドに持つEricと、コンピュータサイエンスの学位を持つJerryは、2024年に小規模なトレーディング会社でインターンとして働き始めました。取引への共通の興味で意気投合し、最初はポーカーのシミュレーションを弄るところからツール作りを始め、やがてKalshiへと軸足を移しました。気象マーケットのミスプライシングを見つけることから始まった試みは、やがて投資額に対して驚異的な100xのリターンを生む自動取引ボットへと発展しました。

機会の発見とゼロからの構築

2024年2月、二人はKalshiの気象マーケットに明らかな非効率性を見つけました — 誤った気温区分や、予報更新への遅延反応などです。最初は手動で取引を始めましたが、約$1,000の損失を経験して自動化へ舵を切りました。KalshiのAPIと統合したPythonスクリプトを用い、市場メイキングのためのデータ取得、注文自動化、エラーロギングを行うシステムを作成しました。

彼らは小さなキャンパス内オフィスで作業を始め、のちにシカゴのAirbnbへ移動し、友人にデータクレンジングを手伝ってもらうこともありました。やがてボットは多数のマーケットを同時に監視するようになり、2025年に気象マーケットが締まるにつれて、彼らはスポーツやエンタメ分野にも拡張しました。例えばMarch Madnessのプロップ、NBA playoffs、そしてオスカーのスピーチ分析まで手がけました。

成功を支えたテックスタック

彼らのシステムは単なるスクリプトではなく、多様なデータソースを引き出す堅牢な構成でした。気象データではNational Weather Service、空港センサー、GFSやECMWFといった予報モデルを引き、局所的な異常も考慮しました。拡張の際にはスポーツ統計やイベントデータ、オスカーの話題度や文字起こしも取り込みました。

自動化の要素は次の通りです：

• API接続と注文実行のためのPythonボット
• 毎日100超のマーケットを追うダッシュボード
• 1件のバグで$20kの損失を出した後に導入したエレビュ―システム
• 疑わしいデータが来たときに稼働を止めるリスクルール
• 数秒ごとのリアルタイム価格更新

彼らはKalshiのDiscordからヒントを得ることもあり、Bumbling Bayesianというユーザーが共有したAPI PDFなどが役立ちました。この技術重視のアプローチは、スピードとデータ統合が利益を左右するという点で、ブロックチェーンやmeme token取引で使われる自動化ツールと共通しています。

気象の急変からゴルフのドラマまで、実績が物語る勝利

取引結果が何よりの証拠です。2024年11月の感謝祭の気象異常では、オースティンとシカゴで通常と異なる気温上昇が発生し、彼らは安価な長期契約を取得、12時間にわたってセンサーを監視し、条件が成立したときに$24,000を手にしました。

2025年4月、マスターズ・ゴルフトーナメントのプレーオフ熱狂の最中—数分で$1Mが動いた場面で—彼らのボットはRory McIlroyと対戦相手の間の価格差を突き、さらに$23,000を稼ぎ出しました。

100xのROIに至る鍵と、memeトレーダーへの教訓

彼らを100xに導いた要因は何だったのでしょうか。早期の非効率性を突くこと、完全自動化、寮のセットアップからプロ仕様の環境への急速なスケールアップ、迅速なバグ修正、新市場へのタイミング良い拡張が挙げられます。学生時代の基礎的なスクリプトから始め、彼らはKalshiの中でも最も効率的なシステムの一つを築き上げました。

meme token分野にいる人たちにとっても、この話は類似点を教えてくれます。Kalshiのような予測市場は、トークンやエアドロップの話題が出るとmemeのような熱狂とボラティリティを共有します。スレッドのある返信が指摘するように、EricやJerryのような高頻度トレーダーは、もしKalshiがトークンをローンチすれば大きな恩恵を受ける可能性があります。これは、暗号領域に限らず、技術と市場洞察を組み合わせれば小さなアイデアが帝国に成長し得るという思い出させる話です。

meme coinsに手を出しているにせよ、予測プラットフォームに目を向けているにせよ、このような事例は不確実な市場を自動化で乗り切る力を示しています。自分でKalshiに飛び込んで、次の大きな非効率を見つけられるか試してみてください。