Có một nhân viên văn phòng trung niên tên Caleb Davies, dùng mô hình để dự đoán điểm đánh giá phim và các bảng xếp hạng Spotify, rồi chuyển sang đặt cược trên các nền tảng như Kalshi. Nhờ đó, anh ấy tích lũy được khoảng 1,1 triệu USD.

Anh ấy theo dõi lâu dài các dữ liệu điểm đánh giá phim từ Rotten Tomatoes và lượng phát Spotify, cập nhật mô hình hằng ngày. Khi nền tảng đưa ra hợp đồng cho biết một bộ phim cuối cùng có thể đạt được bao nhiêu điểm, hoặc một bài hát có thể hay không lọt vào bảng xếp hạng, thì sau khi ký hợp đồng dựa trên những kết quả mà mô hình dự đoán, anh ấy sẽ đặt cược theo đúng mô hình.
Chỉ riêng các hợp đồng về âm nhạc và phim, Davies đã kiếm được hơn 500 nghìn USD.
Davies có hơn 10 năm kinh nghiệm giao dịch, từng làm việc cho các tổ chức tài chính và trong lĩnh vực IT.
Lần đặt cược đầu tiên của anh ấy là vào năm 2015, số tiền chỉ 300 USD.
Tháng 3 năm 2024, anh ấy nạp 10 nghìn USD vào tài khoản Kalshi; đến cuối năm, tài khoản đã vượt quá 200 nghìn USD. Hiện nay, anh ấy công khai nằm trong nhóm các nhà giao dịch hàng đầu trên Kalshi.
Mô hình cũng có thể va phải dữ liệu bị con người can thiệp.
Trong năm nay, một nhà giao dịch đặt cược vào ca khúc ít người biết đến “Earrings” sẽ đột ngột vọt lên. Davies đặt lệnh ngược lại và lỗ 4.500 USD.
Sau đó anh ấy phát hiện lượng phát của bài hát này xuất hiện bất thường ở mức cực đoan. Spotify sau đó xác nhận có hành vi phát nhạc bằng công cụ nhân tạo và đã gỡ bỏ hơn 500 nghìn lượt phát, nhưng Kalshi đã kết toán theo bảng xếp hạng tại thời điểm dữ liệu bị “bơm” đó.
Hiện tại, Davies vẫn tiếp tục làm các thị trường dự đoán; cho đến khi vấn đề được giải quyết xong, anh ấy sẽ không ký thêm các hợp đồng bảng xếp hạng Spotify mới nữa.