在快速变化的预测市场世界，现实事件与金融投机相遇，两位年轻的创新者引起了关注。Eric 和 Jerry 刚从一所 Big Ten 大学毕业，把对交易的热情变成了在 Kalshi（一个事件合约平台）上运作的强大自动化系统。他们的故事在最近的一条 X 帖子 中分享，展示了坚持、技术能力和聪明策略如何在新兴市场中带来巨额回报——这些市场的波动性让人联想到 meme 代币。

Eric 有计算机工程和物理背景，Jerry 是计算机科学毕业生，两人在 2024 年作为小型交易公司的实习生相识。他们因共同的交易兴趣走到一起，开始折腾各种工具，最初专注于扑克牌模拟，随后转向 Kalshi。最初是通过发现天气市场的定价错误起步，后来演变成一套完整的自动化交易机器人，最终带来了惊人的 100x 投资回报。

发现机会并从零开始构建

回到 2024 年 2 月，这对组合注意到 Kalshi 的天气市场存在明显效率低下——比如不正确的温度区间或对天气预报更新反应滞后。他们起初手动交易，但很快从大约 1,000 美元的亏损中吸取教训，转向自动化。通过将 Python 脚本与 Kalshi API 集成，他们创建了一个做市系统，负责数据抓取、自动下单和错误记录。

他们在一个校园小办公室搭建起工作基地，后来搬到芝加哥的 Airbnb，甚至拉来一位朋友做数据清洗。不久，他们的机器人开始同时监控数十个市场。随着 2025 年天气市场变得更紧，团队扩展到体育和娱乐领域，比如 March Madness 的道具盘、NBA 季后赛，甚至奥斯卡发言的文字分析。

成功背后的技术栈

他们的系统不仅仅是基础脚本，而是一个从多样化数据源提取信息的稳健架构。天气数据方面，他们拉取 National Weather Service、机场传感器以及像 GFS 和 ECMWF 这样的预报模型数据，同时考虑本地异常情况。扩展到其他领域时，他们整合了体育统计和事件数据，比如奥斯卡热度和文字记录。

自动化包括：

• 使用 Python 机器人进行 API 连接和下单执行
• 仪表盘每日跟踪超过 100 个市场
• 错误复核系统（一次 bug 让他们损失了 $20k）
• 在可疑数据出现时触发的风控规则以暂停操作
• 每几秒更新一次的实时价格刷新

他们甚至从 Kalshi Discord 中获得技巧，比如用户 Bumbling Bayesian 分享的 API PDF。这种以技术为先的做法与区块链和 meme token 交易中常见的自动化工具相呼应——速度和数据整合往往决定盈利与否。

现实战绩：从天气暴涨到高尔夫戏剧

交易记录就是证明。2024 年 11 月感恩节期间，奥斯汀和芝加哥出现的异常升温引起了他们的注意。他们买入便宜的长赔率合约，监控传感器长达 12 小时，当事件触发时套现获得了 $24,000。

2025 年 4 月，在大师赛（Masters）加赛的交易狂潮中——数分钟内成交额达 $1M——他们的机器人利用 Rory McIlroy 与对手之间的定价差额，再次斩获约 $23,000。

达成 100x ROI 的关键与给 meme 交易者的教训

是什么推动他们实现 100x 投资回报？归结起来是早期利用市场效率缺失、全面自动化、从宿舍级别迅速扩展到职业配置、快速修复错误以及适时向新市场扩张。从学生时期的基础脚本起步，他们已经建立起 Kalshi 上最高效的系统之一。

对 meme 代币领域的人来说，这个故事有很多相似之处：像 Kalshi 这样的预测市场也有炒作和波动，尤其是在关于潜在代币和 airdrops 的讨论出现时。正如该帖子中一条回复所指出，高交易量的交易者如 Eric 和 Jerry，如果 Kalshi 推出代币，可能会赚得盆满钵满。这提醒我们，在加密领域及更广泛的市场中，技术与市场洞察的结合能够把小想法变成大帝国。

无论你是在尝试 meme coin，还是在关注预测平台，像这样的故事都展示了自动化在不确定市场中导航的威力。亲自去探索 Kalshi，看看你是否能发现下一个重大低效机会。