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Polymarket 千萬贏家復盤:40 個地址、10 萬筆交易,只有三種賺錢方式

By: rootdata|2026/03/23 17:16:41
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原文標題:《拆了 Polymarket 排行榜 40 個地址,賺錢的只有三種活法》

原文作者:Leo,預測市場研究員


Polymarket 上賺了一千萬美元的人,策略到底長什麼樣?

用 Data API + 鏈上數據,逆向了體育和 Crypto 兩個賽道的排行榜 Top 20。

40 個地址,超過 10 萬筆交易,一筆一筆拆的。

不是看 dashboard 截圖。是把每一筆買入、賣出、贖回全部還原成策略行為。

方法:Polymarket Data API 逐地址拉交易記錄,LB API 校驗盈虧,鏈上 REDEEM/MERGE 數據還原真實現金流。每個地址 2000 到 15000 筆交易。

拆完以後發現,不管體育還是 Crypto,賺錢的地址分成三類。三類之間的差異不是參數不同,是在玩完全不同的遊戲。


第一種:方向型,買對了等到底

體育賽道最賺錢的策略,簡單到我一開始不信。

18 個有效地址中,14 個只買不賣。持倉到結算,贏了贖回,輸了歸零,不做波段。

同樣是只買不賣,賺法完全不同。

  • swisstony:4.94 億美元交易量,回報率 1%,淨賺 496 萬美元。全自動,30 分鐘下 353 筆,覆蓋五大聯賽。每場只賺一點點,但量太大了。

  • majorexploiter:回報率 39%,單筆最大 99 萬美元。600 多筆交易幾乎全押在兩場 Arsenal 比賽上。敢下重注,贏了就是幾百萬。

一個鋪量一個押注,都賺了幾百萬。方法相反,但都有一個共同點:對自己下注的賽事有信息優勢。

排行榜第一正在失速

kch123,體育排行榜第一,累計盈利 1035 萬美元。

但截至 3 月中旬分析時,最近 30 天虧了 47.9 萬。近 7 天勝率只有 31%(15 勝 33 負)。14303 筆交易全部是買入,0 筆賣出。日均 493 筆,74% 的交易間隔不到 10 秒。

賺了一千萬的機器,正在失速。光看排行榜你不會知道這些,得拆鏈上數據才能看到。

我自己的標籤把自己騙了

fengdubiying,體育第 13,盈利 313 萬美元。

我在批量分析時給他打了「賣出主導型」的標籤,看起來是個做波段的。

拆開數據:回款的 93.6% 來自贖回,賣出只占 6%。真實策略是 LoL 電競集中下注。單市場最大 158 萬美元(T1 vs KT Rolster),勝率 74.4%,盈虧比 7.5 比 1。

賣出是他的止損工具,不是主策略。只看 dashboard 上的買賣比例,你會完全誤判這個人在幹什麼。


第二種:結構型,不靠預測賺錢

Crypto 排行榜完全是另一個物種。體育那邊是賭方向,Crypto 這邊是做莊。

深挖 Crypto Top 5:三個在跑漲跌二元期權的做市機器人,一個用 MERGE 管庫存的價格閾值做市商,一個專做公募里程碑事件套利(回報率 43.3%)。

散戶在賭漲跌,頭部玩家在當莊。

做市商怎麼賺錢

0x8dxdBTC 5/15 分鐘漲跌做市商。

94% 的交易是對稱掛單,同時買漲和買跌。全天運行,單筆中位數不到 6 美元。買入價漲 + 跌 < 1 美元,中間的差價就是利潤。至少三個獨立地址在跑同一個模式。

另一個做市地址更極端:在 Economics 品類幾乎壟斷了流動性供給。982 筆買入,0 筆賣出,六位數 PnL。賺的是 maker rebate 加上流動性溢價。

代碼好不等於能賺錢

看到這裡你可能覺得做市稳赚?GitHub 上有個開源的 Polymarket 做市 bot,代碼寫得很工程化,WebSocket 實時數據、三件套風控(止損 + 波動率凍結 + 休眠期)、自動合併頭寸。作者自己承認:不盈利。

原因是定價邏輯是 penny jumping,在現有最優報價前面插一分錢。說白了就是跟單,沒有自己的定價能力。

代碼再精良也沒用,做市賺不賺錢取決於你的定價模型能不能比市場更準。

還有一個數據值得注意:根據鏈上交易時間戳分析,Polymarket 加密價格市場裡超過七成的套利利潤被延遲低於 100 毫秒的 bot 拿走。整個市場只有不到 8% 的錢包是盈利的。bot 延遲在秒級的話,基本上是在給高頻玩家提供流動性。


第三種:認知型,下注少但每一筆都有判斷

第三類地址跟前兩類完全不同。交易頻率很低,一個月可能只出手兩三次,但每一筆背後都有研究。

舉幾個例子。

  • 一個天氣品類的地址,用氣象局公開數據建模,只在勝率超過 0.77 的時候入場,一個月可能只做兩三單,單筆利潤數萬美元。

  • 另一個地址 89% 的交易都是買 NO,持倉周期以月計算,勝率不高,但 payoff 倍數平均 9 倍以上,靠幾次對的大賭注覆蓋所有小虧損。

  • 還有個更極端的:在 FDV(全結果)市場裡只做一件事,50-55 美分買 NO,等到結算拿 1 美元。勝率 100%。不是運氣好,是其他人沒注意到這個定價偏差。

但認知型不是「研究夠深就能賺」。我拆過一個案例,有人用 137 萬行歷史數據做了 BTC 價格偏差的概率矩陣,回測表現完美,一做滾動驗證直接崩了。市場效率提高得很快,上個月有用的規律這個月已經被套利掉了。

認知型真正的 edge 是你對某個品類的理解比市場定價更深,而不是模型更複雜。


三種活法的對比

三種活法對比表

我自己在做什麼

說完別人,說說我自己。

我同時跑著好幾條線:Crypto 做市(結構型)、體育概率定價(方向型)、天氣數據建模(認知型)。每條線都不大,沒有 kch123 那樣日均 493 筆的規模,也沒有 swisstony 那樣 4.94 億的交易量。

拆完這 40 個地址以後我想得最多的一件事:搞清楚自己在玩哪個遊戲,比優化任何參數都重要。

做方向型但沒有信息優勢,再好的執行也是猜。做結構型但延遲跟不上,你就是被收割的那個。這不是雞湯,是我看完數據以後對自己說的話。

現在每條線都跑小規模驗證,確認 edge 存在再加量。不急著鋪開,先把一兩個品類跑通。

數據來源:Polymarket Data API + LB API + Polygon 鏈上數據 | 分析周期:2026 年 1-3 月

想在 Polymarket 上試試?先想清楚你要玩哪個遊戲。

-- 價格

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