How to Earn $300,000 a Year by Counting Musk's Tweets?

比推Publicado em 2026-02-21Última atualização em 2026-02-21

Resumo

An anonymous trader known as "noovd" has reportedly earned over $345,000 in profit since July 2024 by accurately predicting the number of tweets Elon Musk would post each week on the prediction market Polymarket. The user placed 1,281 bets, with the largest single win exceeding $136,000. Noovd’s strategy focused exclusively on betting "Yes" on narrow, often undervalued tweet-count ranges (e.g., 260–279 or 420–439 tweets per week), which were typically priced as low as 2–24 cents due to market underestimation. Using a proprietary quantitative model trained on Musk’s tweet data since 2022, noovd identified mispriced probabilities—often realizing 8–20x expected value advantages. Key to the model’s success was incorporating variables like day-of-week patterns, real-world events (e.g., SpaceX launches, Tesla earnings), and mid-week recalculations to narrow the probable outcome range. The trader’s high-conviction, concentrated bets—often risking thousands per position—allowed for outsized returns, such as a 4,311% gain on a $1,569 bet. Noovd’s edge stemmed from deep data analysis, disciplined execution, and exploiting persistent market inefficiencies. The case illustrates how specialized expertise in a narrow domain can yield significant returns, emphasizing data over intuition in prediction markets.

Author: Ma He, Foresight News

Original Title: He Made $300,000 by Counting Musk's Tweets

Polymarket is home to many top-tier, profit-savvy minds. A player with the nickname noovd (0x063aeee10fbfd55b6def10da28e87a601e7deb4b) has earned hundreds of thousands in profits simply by predicting the number of tweets from the world's wealthiest man, Elon Musk.

According to the official homepage, he only joined in July 2024 but has already netted $345,000. This player has made 1,281 predictions, with the single largest win being $136,000, and currently holds positions worth $6,877.

Looking at his profit curve, it was almost flat for the first few months, but starting from late 2025, it suddenly shot up with several near-vertical spikes, each surge originating from the same source: interval bets on how many tweets Elon Musk would post per week.

As the world's richest billionaire, Musk certainly has no incentive to manipulate the market.

He doesn't guess NBA scores or bet on various political events; he sticks to this one track. Looking at his settled records, the top eight profits all come from betting "Yes" on "Will Musk post between X and Y tweets this week?"

Polymarket breaks down Musk's weekly tweet count into over a dozen mutually exclusive intervals, each spanning about 20 tweets—200-219, 220-239......420-439, and even extreme intervals like 850-874. Retail investors, faced with so many choices, often pick something in the middle, buying a little at 35-50 cents for psychological comfort. What about the edge intervals? Their prices often drop to 2-24 cents, even when the actual probability is clearly 15-30%.

noovd feasts on these undervalued bargains. He only buys "Yes," never "No," never sells early, and never diversifies or hedges. When he places a bet, his positions range from $4,000 to $30,000, with an average entry price between 2-39 cents. Once his model confirms, he goes all in and waits for Sunday's settlement. His brilliance lies in having a real-time rhythm model that others don't see. He doesn't rely on hunches like "Musk will probably post more this week"; instead, he feeds his model with daily tweet data since 2022, updating it daily.

Musk's posting habits from Monday to Friday, the weekend lulls, the weight of catalysts like Starlink launches, Tesla earnings, DOGE news, and xAI new features—all are quantified. By Wednesday or Thursday, he can already precisely calculate how many tweets are needed each remaining day to land exactly within a specific 20-tweet interval.

While the market is still guessing blindly with historical averages, he has compressed the error margin to within ±10-15 tweets. If he detects that a 2-cent interval has an actual probability of 18-25%, he goes heavy. The single-bet expected value advantage often reaches 8-20x. One big win can wipe out dozens of small losses and then some.

Take the prediction for December 9-16, 2025, for example. By Wednesday night, Musk had already posted 130+ tweets, leaving four days where he needed 32-35 tweets per day to precisely hit the 260-279 interval. That week had no explosive news, but discussions about xAI and Tesla were ongoing. The market, however, priced this interval extremely low because everyone thought "either it'll be平淡 180-220, or it'll shoot straight to 400+".

noovd's model might have captured some pattern of Musk's "sporadic activity." The player bought in at an average price of 2¢, investing about $1,569, and ultimately profited $67,686.33—a return of 4,311.87%.

He entered when the odds were extremely skewed, using minimal cost to lock in this narrow profit interval. This is a typical "deep out-of-the-money options" strategy, betting on the long-tail opportunities of probability distributions.

While the previous case already boasts an astonishing 43x return, the next case became his most profitable bet.

December 2-9: Will Musk post 420-439 tweets?

He bought at an average price of 24¢, heavily with $49,429, and finally profited over $130,000.

At that time, Musk's tweet count had already surged to 180+ by Tuesday. For the remaining days, he needed to maintain 65-70 tweets per day to firmly nail the 420-439 interval. That week had election aftermath and product pre-hype. The market priced it at 24 cents, but he saw that others were spreading their positions across the 400-419, 420-439, and 440-459 intervals, while the most likely landing spot was the middle one. He directly scooped up all 208,694 shares at a cost of $49k, settled for $186k—another near 3x return. Just these two December trades combined for over $255,000. The other thousand or so bets were mostly small tests or辅助 intervals in the same赛道, essentially keeping the machine oiled.

Why can this strategy keep making money, and why is it almost impossible to replicate?

First, the information barrier is too high. You need to scrape his timeline daily, preferably have a complete historical dataset, and write your own Poisson distribution model that refreshes every 6-12 hours. Ordinary people either can't scrape the data or can't be bothered to tune the parameters. The psychological hurdle is immense. Intervals priced at 2 cents or 7 cents look like throwing money away. Anyone who hasn't endured 100 weeks of drawdowns or witnessed 100 settlements firsthand would never dare to go heavy. When you look at his settled loss screenshots, you might breathe a sigh of relief—this player isn't a 100% win-rate god either.

Second, it requires extreme execution. Only go big when the advantage is greater than 10x, treat small losses as tuition, and let big wins compound. Most critically, market inefficiencies persist.

From noovd, what ordinary people can truly learn is to stop fantasizing about conquering all markets. First, find an extremely narrow, repeatable signal and study it thoroughly. Depth always beats breadth, as long as your edge is real. Abandon feelings entirely; speak with numbers and data. Making spreadsheets, scraping data, and running regressions are ten thousand times more reliable than relying on "a feeling that Musk will go crazy this week."

2 cents with a 20% real probability is far better than 50 cents with only a 5% edge. Most people do the exact opposite. In a casino where everyone shouts about 100x returns, the quietest and fiercest wealth was made by someone who could count tweets better than anyone else.

Now, new intervals for predicting Musk's weekly tweet count are still opening regularly. The only question is, very few can turn it into their own money printer.

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Original link:https://www.bitpush.news/articles/7613530

Perguntas relacionadas

QHow did the user noovd make over $300,000 on Polymarket?

ABy accurately predicting the number of tweets Elon Musk would post each week, using a sophisticated data model to identify undervalued betting intervals.

QWhat specific strategy did noovd use to profit from Musk's tweet predictions?

AHe focused on buying 'Yes' shares in undervalued, narrow tweet count intervals (e.g., 420-439 tweets) with high probability but low market prices, often at 2-39 cents, and held until结算.

QWhat was noovd's most profitable single bet, and how much did he earn from it?

AHis most profitable bet was on December 2-9, predicting Musk would tweet 420-439 times. He invested $49,429 at an average price of 24 cents and profited over $130,000.

QWhy is noovd's approach difficult for others to replicate?

AIt requires high technical skills, including scraping Musk's historical tweet data, building a real-time Poisson distribution model, and executing large bets on low-probability intervals with psychological discipline.

QWhat key lesson can be learned from noovd's success on Polymarket?

AFocus on a narrow, repeatable opportunity, use data-driven models instead of intuition, and capitalize on market inefficiencies where probability is mispriced, rather than broadly betting on multiple events.

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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. 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Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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