Como Estratégias Geradas por IA Venceram o Hackathon de Autopesquisa da Paradigm

O vencedor do Desafio do Prediction Market da Paradigm Optimization Arena utilizou de 8 a 20 agentes Claude Code paralelos como um "swarm" de autopesquisa. Essa abordagem permitiu a geração de 1.039 variantes de estratégia em mais de 2.000 execuções de avaliação, eliminando a necessidade de codificação manual da solução. A estratégia de "market-making" vencedora, com aproximadamente 900 linhas de código, obteve uma vantagem média de $42,32 em um livro de ofertas simulado de um mercado de previsão binário. Isso foi alcançado ao evitar o regime de spreads mais apertados, dominado por arbitradores, e ao empregar uma estimação de "mid" info-teórica. As ordens foram dimensionadas através de decomposição de risco de arbitragem, com um "floor" de quantidade de varejo de 5% explorado em preços extremos. Notavelmente, um agente "from-scratch" que descartou todo o código anterior redescobriu de forma independente a fórmula de dimensionamento ponderada pelo risco de arbitragem, elevando a vantagem de $25 para $44 em uma única execução. Este resultado confirma que resets periódicos e a exploração computacional paralela superaram todas as tentativas de otimização iterativas guiadas por especialistas do domínio.