Polymarket ミリオンダラー勝者のレビュー：40のアドレス、10万取引、わずか3つの収益方法

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三つのカテゴリの違いはパラメータの違いではなく、まったく異なるゲームをプレイしていることにあります。

原文タイトル：「Polymarket のランキングを解析し、収益を上げたのはわずか3つの戦略」

原著者：Leo、予測市場リサーチャー

Polymarket で1000 万ドル以上を稼いだ人々の戦略はどのようなものでしょうか？

Data API + On-chain データを使用し、スポーツと暗号通貨の2つの分野のトップ20ランキングを逆解析しました。

40 のアドレス、10 万回以上の取引を1つ1つ解体しました。

ダッシュボードのスクリーンショットを見るのではありません。購入、売却、償還ごとにすべてを戦略行動に変換しました。

手法：Polymarket Data API によるアドレスごとの取引履歴の取得、LB API による損益の検証、On-chain REDEEM/MERGE データによる実際のキャッシュフローの復元。各アドレスに 2000 ～ 15000 回の取引があります。

解体後、スポーツでも暗号通貨でも、利益を上げたアドレスは3つのタイプに分かれます。これらの違いは異なるパラメータではなく、まったく異なるゲームをプレイしていることです。

第一種：方向性、正しい方向に賭け、最後まで待つ

最も利益を上げたスポーツ分野の戦略は、単純すぎて最初は信じられませんでした。

有効な18つのアドレスのうち、14つは買いポジションを持ったまま売らずに保持し、決済まで保有してから償還し、負けた場合にはゼロになります。トレードは行いません。

同じく買いポジションを持ち続ける2人、それぞれの収益方法はまったく異なります。

swisstony：4.94 億ドルの取引量、ROI 1%、純利益 496 万ドル。自動化された取引で、30 分間に 353 取引を行い、5つの主要リーグをカバーしています。各試合ごとにわずかな利益が出ていますが、取引量が非常に大きいです。

majorexploiter：ROI 39%、1取引あたりの最大取引額が 99 万ドル。600回以上の取引のほぼすべてを2つのアーセナルの試合にかけています。大胆に賭け、勝てば数百万が手に入ります。

トレードをたくさん行うか、大胆な賭けをするか、どちらも数百万ドルを獲得しました。手法は異なりますが、共通点は自分が賭けるイベントに情報的優位性があることです。

自身のタグが自分を騙していた

fengdubiying，スポーツ13位，総利益313万ドル。

大量分析時に「セルシグニファイア」というタグを付けていましたが、実際はスキャルピングトレーダーでした。

データを解析すると：キャッシュインの93.6%はリデンプションから来ており、売り注文はわずか6%です。真の戦略はLoL（リーグ・オブ・レジェンド）のeスポーツに特化しています。1市場あたり最大158万ドル（T1 vs KT Rolster）、勝率74.4%、リスクリワード比7.5対1。

売り注文は彼のストップロスツールであり、主要な戦略ではありません。ダッシュボード上の買い注文比率だけを見ると、このトレーダーが何をしているかを完全に誤解します。

第2の種類：構造的で、予測に頼らない利益

暗号通貨ランキングはまったく別の種であり、スポーツ側が賭けているのに対し、暗号通貨側は市場メーカーとして機能しています。

暗号通貨上位5位を掘り下げ：2つのランダムバイナリーオプションの価格変動に参加する市場メーカーボット、価格閾値で在庫を管理するMERGEに基づく市場メーカー、公共発行イベントアービトラージャーを専門とするもの（リターン率43.3%）。

小売投資家が価格変動に賭けているのに対し、トッププレーヤーが市場メーカー業務を行っています。

市場メーカーの収益方法

0x8dxd，BTC 5/15分足価格変動市場メーカー。

取引の94%が対称的な板であり、同時に買い上げと売り注文を出しています。終日稼働し、1取引の中央値は6ドル未満です。買値の上昇と下落が1ドル未満であるため、その差額が利益となります。同じパターンを実行している独立したアドレスが少なくとも3つあります。

もう1つの極端なメーカーアドレス：経済学のカテゴリで流動性供給をほぼ独占しました。982回の注文があり、売り注文は0回、6桁の利益がありました。メーカーリベートと流動性プレミアムを得ました。

コードの品質は収益性とは無関係

ここまで見て、メーカー取引は確実に利益が出ると思われるかもしれませんか？GitHubにはオープンソースのPolymarketメーカーボットがあります。コードは非常に工学的に書かれていて、WebSocketのリアルタイムデータ、ストップロス+ボラティリティフリーズ+スリープ期間の3段階のリスク管理、自動ポジション統合があります。作者自身が認めています：利益が出ていません。

その理由は、価格設定ロジックがペニージャンプであり、最適な既存の価格の前に1セント差し込むというものです。要するに他者に追随することであり、独自の価格設定能力がありません。

コードがどれだけ優れていても、メーカー取引が利益を上げるかどうかは、あなたの価格設定モデルが市場よりも正確であるかどうかにかかっています。

さらに注目すべきデータが1つあります：ブロックチェーン上の取引のタイムスタンプ分析によると、Polymarketの暗号価格市場では、7割以上のアービトラージ収益が100ミリ秒未満の遅れで取られています。市場全体で利益を上げているウォレットはわずか8%未満です。ボットの遅延が秒単位の場合、基本的にはハイフリークプレーヤーに流動性を提供しています。

第3のタイプ：認知型、少し賭けますが各取引には判断があります

第3のアドレスは前述の2つとは全く異なります。取引頻度は非常に低く、1か月に2、3回しか売買しませんが、各取引の背後には研究があります。

いくつかの例を挙げましょう。

気象カテゴリの1つのアドレスは、気象庁の公開データをモデルに使用し、勝率が0.77を超える場合にのみポジションを取ります。1か月に2、3回だけ取引し、1取引あたりの利益は数万ドルです。別のアドレスでは、取引の89%がNOを買うものであり、保有期間は月単位で計算されます。勝率は高くありませんが、払い戻しの倍数は平均9倍以上で、正しいいくつかの大きな賭けですべての小さな損失を補います。

もう1つの極端な例があります：全結果市場でただ1つのことを行い、55セントでNOを購入し、決済までに1ドルを得ます。勝率100%です。これは運が良いのではなく、他の人がこの価格のずれに気づいていないからです。

しかし、認知型は「研究を十分にすれば利益を上げられる」というわけではありません。あるケースを分析したことがあり、誰かが137万行の過去データを使用してBTCの価格ずれの確率行列を作成し、バックテストが完璧な結果を出しましたが、ライブテストではまったくうまくいかなかったことがあります。市場の効率性が非常に速いペースで向上しており、今月有効だったルールでも次の月には既にアービトラージされています。

認知型の本物のエッジは、あるカテゴリに対する理解が市場価格よりも深い場合にあり、モデルがより複雑であるということではありません。