Grok é talvez o LLM que experimentei que é mais amigável para mercados preditivos, pois consegue pesquisar em tempo real as últimas mensagens do X e outras capacidades também bastante completas, frequentemente ajudando a analisar eventos.

Porém, às vezes também é bastante absurdo, há pouco dizia que determinado mercado tinha uma vantagem enorme, e poucos minutos depois baseava-se em simulações de Monte Carlo para dizer que o preço era razoável.

Por que usar LLM para jogar no mercado preditivo não é confiável?

Sem memória e ciclo de feedback — O LLM não lembra o que disse antes, sempre fornece respostas pontuais
Especializado em narrativa e manipulação de contexto, não em decomposição de probabilidades — conduzido pelo sentimento do mercado e notícias
Sem skin in the game — Se erra, não há custo, mas nossas apostas em dinheiro real podem perder valor

Para realmente fazer a IA ajudar na previsão de mercado, é preciso atender a:

Vantagem com limite claro (como ≥3%)
Decisões rastreáveis e testáveis (Decision Contract)
Ter um ciclo de evolução (previsão → validação → correção)
Dados de suporte > conclusões do modelo

A maior função da IA não deve ser a previsão, mas sim filtrar ruído, descobrir vantagens e quantificar riscos.

A decisão final deve estar nas mãos do jogador, ou em um sistema com regras claras, testável e com ciclo de feedback.