Dans le groupe, la discussion sur les bots open source, la majorité s'accorde sur une seule chose : un bot qui rapporte de l'argent ne sera personne à l'ouvrir.

Ça peut sembler évident, mais cette connaissance devient aiguë à l'ère de l'IA —
Avant, la barrière était "savoir coder". Maintenant, GitHub est confié à l'IA, qui peut lire toute l'architecture en quelques secondes.
Le coût de réécriture passe de deux mois à deux heures.
La barrière passe de "savoir coder" à "savoir élaborer une stratégie".
Je fais aussi cette distinction moi-même —
polymarket-toolkit, je l'ouvre (le dépôt, qui concerne des outils d'appel, etc. La réutilisation a beaucoup de valeur, la barrière est faible, ouvrir c'est faire du branding).
Pour la stratégie de market-making/taker de la série H, je ne l'ouvre pas. Elle contient la calibration sigmaD1, le seuil de reprice pour le market-making, l'parameter empirique pour la sélection adverse.
Rendre ces éléments publics revient à donner directement le chemin de recherche à ses pairs — une fois que l'avantage devient une commodité, il disparaît, peu importe s'il était initialement un avantage.
Il y a aussi une autre couche : la méthodologie peut être écrite, mais pas les paramètres spécifiques.
Le package source payant pm-quant (une stratégie + zip crypté + support déploiement 1on1).
Le seuil de paiement = filtrer la concurrence entre pairs.
Quelqu'un dans le groupe a partagé l'adresse de l'expert gabagool : il surpasse à 5 min / 15 min / horaire, "peu importe le marché, il décolle".
Son code n'est pas sur GitHub. Le marché a déjà voté avec ses pieds.
Donc, "ouvrir un bot est une perte d'argent" est une erreur de survivant — ceux qui gagnent de l'argent n'ont pas de motivation à ouvrir leur code.
Vous voyez des dépôts avec des milliers d'étoiles, beaucoup de commentaires positifs, et l'auteur continue à mettre à jour, c'est souvent un produit de contenu déguisé en quantitatif :
L'open source est une porte d'entrée pour attirer des abonnés ou des payants, ce n'est pas la source principale de revenus.
Outils en open source, stratégies en closed source, méthodologies partageables, paramètres non partageables — cette ligne est très claire dans le cercle quantitatif PM.
La barrière n'a pas disparu, elle a simplement changé de "savoir coder" à "savoir élaborer une stratégie", de "outils" à "jugement".
Sur PM, pour extraire des données / rechercher des adresses :