Claude Code memenangkan perlombaan hackathon dengan riset otomatisasi! Pemenang: Saya bahkan tidak tahu bagaimana cara menangnya

Di dalam Autoresearch Hackathon yang diselenggarakan oleh Paradigm, seorang peserta yang hampir “tidak merancang strategi secara langsung”, namun akhirnya meraih juara. Pemenang Ryan Li yang sekaligus merupakan CEO SurfAI mengatakan bahwa seluruh proses pemecahan masalah hampir sepenuhnya dikerjakan oleh AI; ia bahkan “tidak tahu bagaimana bisa menang”, namun tetap meraih peringkat pertama dalam Prediction Market Challenge.

Kompetisi ini meminta peserta untuk merancang strategi market making di pasar prediksi biner simulasi, menyediakan likuiditas pada order book melalui limit order, dan menyeimbangkan profit antara “arbitrager” dan “arus likuiditas ritel”. Peringkat akhir dihitung berdasarkan rata-rata edge (keunggulan profit) strategi dalam 200 kali simulasi acak. Hasil akhir Ryan adalah mean edge sebesar 42.32 dolar (dihitung dari median di tiga set seed acak), dan setelah penilaian ulang ia naik ke posisi teratas.

Riset otomatis Claude Code + Codex, menghasilkan 1.039 strategi

Berbeda dari perdagangan kuantitatif tradisional atau strategi market making yang bergantung pada penyesuaian parameter dan pemodelan oleh ahli manusia, Ryan mengambil pendekatan “Bitter Lesson” yang diajukan Rich Sutton dalam beberapa tahun terakhir—membiarkan daya komputasi dan skala pencarian mengalahkan pengalaman manusia. Ia mengubah seluruh masalah menjadi alur “riset otomatis” (autoresearch), mengeksplorasi ruang solusi secara paralel melalui beberapa agent AI, bukan mengoptimalkan secara manual.

Dalam proses ini, ia menggunakan 8 hingga 20 agent AI yang berjalan paralel (terutama berbasis pada Claude Code, dan dilengkapi dengan Codex). Setiap agent bertanggung jawab pada asumsi dan ruang parameter yang berbeda, terus menghasilkan strategi, menjalankan simulasi, dan melaporkan hasil. Pada akhirnya, terkumpul output 1.039 varian strategi, melakukan lebih dari 2.000 evaluasi, serta secara otomatis menghasilkan 47 skrip pemindaian parameter. Secara keseluruhan, skala pencariannya—setara dengan mengompresi eksperimen manual selama beberapa minggu menjadi beberapa jam saja.

Algoritma market making Python sepanjang 900 baris dari keluaran AI meraih juara hackathon

Pada level strategi, solusi yang akhirnya menang adalah algoritma market making berbasis Python sekitar 900 baris. Logika intinya bukan berasal dari satu desain tunggal, melainkan gabungan modul-modul berbeda yang “terbukti efektif”. Termasuk menghindari zona spread yang sangat sempit yang membuat arbitrager pasti menang, mengestimasi harga sebenarnya melalui teori informasi, menyesuaikan ukuran penawaran secara dinamis berdasarkan risiko arbitrase, serta masuk secara proaktif ketika order book lawan dikosongkan untuk merebut segmen dengan profit tinggi.

Perubahan paling kunci berasal dari sebuah agent AI yang “sepenuhnya meninggalkan strategi yang sudah ada, mulai dari nol”. Ketika optimasi macet pada sekitar +25 edge, agent tersebut secara mandiri menemukan model sizing yang berpusat pada “probabilitas risiko arbitrase”, sehingga performa strategi melonjak hingga +44; ini menjadi titik balik dalam seluruh pertandingan. Hasil ini juga langsung membuktikan metodologi Ryan: ketika pencarian terjebak dalam optimum lokal, memulai ulang lebih efektif daripada sekadar menyetel halus.

Keunggulan absolut riset AI: uji coba otomatis

Dalam ringkasannya, Ryan menyatakan bahwa kunci dari kompetisi ini bukanlah merancang “strategi yang cerdas”, melainkan membangun sistem yang mampu melakukan pencarian berskala besar, memvalidasi, dan menyingkirkan ide-ide. Daripada mengandalkan intuisi manusia, lebih baik membiarkan AI mencoba-coba di ruang solusi yang sangat luas, lalu memperbesar efisiensi melalui paralelisme dan otomatisasi.

Kasus ini juga semakin memperkuat peralihan peran “Agentic AI” dalam proses engineering dan riset: AI tidak lagi sekadar alat bantu, tetapi dapat langsung menjadi unit pelaksana inti untuk eksplorasi dan pengambilan keputusan. Dalam beberapa masalah yang sangat terstruktur dan dapat disimulasikan, manusia bahkan dapat sepenuhnya keluar dari posisi “pemecah”, lalu alih-alih merancang kerangka pencarian dan mekanisme evaluasi itu sendiri.

Artikel ini: Claude Code riset otomatis meraih juara hackathon! Pemenang: Saya benar-benar tidak tahu bagaimana cara menang! Pertama kali muncul di 鏈新聞 ABMedia.