Prediction Market Forensic Monitor

Un sistema de n8n con varios workflows que consulta las operaciones de Polymarket cada cinco minutos, marca la actividad anómala, corre un análisis forense con IA, alerta por Discord y registra todo en Supabase — con un meta-agente semanal que aprende de lo que se le pasó.

Los tres workflows

Monitor forense y agente de estrategia

• Consulta programada de las operaciones del CLOB de Polymarket con lookback adaptativo (delta de 6 minutos frente a un backfill de 8 horas después de una caída)
• Lógica de filtro de anomalías — snipers de nicho, ballenas macro, operaciones deportivas de alto valor, clustering de wallets
• Análisis forense con LLM, con puntajes de riesgo y recomendaciones de apuesta
• Alertas de Discord con enlaces al mercado y recomendaciones estructuradas

Verificador de resolución (evaluación)

• Trae las predicciones sin resolver desde forensic_logs en Supabase
• Consulta los resultados reales de los mercados vía la API Gamma de Polymarket
• Marca las predicciones como resueltas y registra la exactitud para el ciclo de aprendizaje

Meta-agente (motor de aprendizaje)

• Corrida semanal que saca de Supabase las predicciones equivocadas
• Da formato al contexto de cada fallo y se lo devuelve al LLM para refinar las heurísticas de detección
• Cierra el ciclo: monitorear → predecir → evaluar → aprender

Infraestructura

• Docker Compose para n8n local + persistencia de datos
• Supabase como almacén del log forense y columna vertebral de la evaluación

Por qué importa

Un ciclo de agente completo sentir → decidir → actuar → evaluar → mejorar construido enteramente en n8n — el tipo de arquitectura que llevo a sistemas de IA en producción, sólo que aplicado a los mercados de predicción como laboratorio de investigación.