Profesor de matemáticas del MIT renuncia, convierte $300 en $66,000 en mercados meteorológicos

Su punto de vista central es muy simple:
"Los modelos de aprendizaje automático entienden mejor el clima que los modelos físicos tradicionales."
Luego construyó su propio modelo, específicamente para explotar eventos de probabilidad ultra baja — en el rango de $0.01 a $0.1.
El resultado es bastante sorprendente:
$24 → $12,398
$13 → $6,850
$11 → $5,752
Su rango de transacciones es muy amplio, desde Chicago hasta Ankara, con un único estándar: el precio debe estar dentro del rango de $0.01-$0.1.
Esta es su billetera:

Desglosaré su lógica:
No se trata de precisión predictiva, sino de la relación riesgo-recompensa. Cada pérdida es solo de unos pocos dólares, pero cuando acierta, el retorno es de cientos o miles de veces. La tasa de ganancia no necesita ser alta, las ganancias se acumulan solas.
Puse su dirección en la herramienta de copy trading que siempre uso, configuré una proporción y comencé a seguir sus operaciones.
La herramienta es esta, la velocidad de respuesta es lo suficientemente rápida: