Polymarketランキングの40のアドレスを分析した結果、利益を上げているのは3つの戦略だけだった

Foresight News

特邀专栏作者

2026-03-23 12:00

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どのゲームをプレイしているかを理解することは、どんなパラメータを最適化するよりも重要だ。

AI要約

展開

核心的な見解：Polymarketのスポーツおよび暗号通貨分野における利益トップ20アドレスのオンチェーン取引分析を通じて、持続的な利益を生み出す戦略はパラメータの最適化に基づくものではなく、3つの全く異なる「ゲーム」モードに分類されることが明らかになった。それは、情報優位性に依存する「方向型」、流動性提供者としての役割を果たす「構造型」、そして深いリサーチに基づく「認知型」である。
重要な要素：
1. 方向型戦略：スポーツ分野で主流。核心は「購入して決済まで保有する」ことであり、試合に関する情報優位性に依存する。利益パターンは2種類ある：高頻度で大量にポジションを取り微小な価格差を稼ぐ方法、または集中して大口の賭けを行い高額なリターンを狙う方法。
2. 構造型戦略：暗号通貨分野で主流。核心はマーケットメイカーとして機能することである。対称的な指値注文（同時に買いと売りを出す）を通じて売買スプレッドや流動性インセンティブを獲得し、価格の方向性を予測することではない。
3. 認知型戦略：取引頻度は極めて低いが、各取引は特定の分野（例：天気、FDV市場）に対する深い理解と価格設定の歪みの発見に基づいており、高いオッズまたは確定的なアービトラージを追求する。
4. 市場の効率性と競争：Polymarketの暗号市場では、アービトラージ利益の70％以上が遅延100ミリ秒未満のボットによって獲得されており、全体の利益を上げているウォレットの割合は8％未満であり、高頻度競争の過酷さが浮き彫りになっている。
5. 戦略の誤判断リスク：取引パネルの買い売り比率などの集計データだけでは、戦略の本質を深刻に誤判断する可能性があり、取引ごとのキャッシュフローを再現する（例：償還と売却の区別）ことで初めて真の戦略を識別できる。
6. 核心的な示唆：成功の鍵は、自身が参加している「ゲーム」のタイプを明確にすること、そしてそれに対応する核心的な優位性（情報、技術的遅延、または認知的深さ）を備えていることにある。戦略パラメータを盲目的に最適化することではない。

原文著者：Leo（X：@runes_leo）

Polymarketで1000万ドルを稼いだ人、その戦略は一体どんなものなのか？

Data API + オンチェーンデータを使って、スポーツとCryptoの2つのカテゴリーのランキングトップ20を逆解析した。40のアドレス、10万件以上の取引を、1件ずつ分解した。

ダッシュボードのスクリーンショットを見るのではない。各購入、売却、償還を全て戦略的行動に還元した。方法：Polymarket Data APIでアドレスごとに取引履歴を取得、LB APIで損益を検証、オンチェーンのREDEEM/MERGEデータで真のキャッシュフローを還元。各アドレス2000件から15000件の取引。

分解してみると、スポーツでもCryptoでも、利益を上げているアドレスは3つのタイプに分かれることがわかった。3つのタイプの違いはパラメータが異なるのではなく、全く異なるゲームをプレイしていることだ。

第1のタイプ：方向型、買って正しければ最後まで持ち続ける

スポーツカテゴリーで最も利益を上げる戦略は、最初は信じられないほどシンプルだった。

18の有効アドレスのうち、14は買いのみ。決済まで保有し、勝てば償還、負ければゼロ、スイングトレードはしない。

同じ買いのみでも、稼ぎ方は全く異なる。

swisstony：4.94億ドルの取引量、リターン率1%、純利益496万ドル。完全自動化、30分で353件の注文、五大リーグをカバー。1試合ごとの利益は僅かだが、量が膨大だ。

majorexploiter：リターン率39%、単一最大注文99万ドル。600件以上の取引のほとんどが2つのArsenal戦に集中。大胆に大金を賭け、勝てば数百万ドル。

一方は量をこなし、もう一方は集中賭博。どちらも数百万ドルを稼いでいる。方法は正反対だが、共通点がある：自分が賭ける試合について情報優位性を持っていることだ。

自分で付けたラベルに騙された

fengdubiying、スポーツ13位、利益313万ドル。

私は一括分析時に彼に「売却主導型」のラベルを貼り、スイングトレーダーに見えた。

データを分解：回収金の93.6%が償還によるもので、売却はわずか6%。実際の戦略はLoL eスポーツへの集中賭博。単一市場最大158万ドル（T1 vs KT Rolster）、勝率74.4%、損益比7.5対1。

売却は彼の損切りツールであり、主戦略ではない。ダッシュボード上の売買比率だけを見ていては、この人物が何をしているのか完全に誤解するだろう。

第2のタイプ：構造型、予測に頼らずに稼ぐ

Cryptoランキングは全く別の生き物だ。スポーツ側は方向を賭けるが、Crypto側はマーケットメイカーになる。

Cryptoトップ5を深掘り：3つは上下バイナリーオプションのマーケットメイキングボットを走らせ、1つはMERGEで在庫管理する価格閾値マーケットメーカー、1つは公募マイルストーンイベント裁定取引専門（リターン率43.3%）。

個人投資家は値動きを賭けているが、トッププレイヤーは胴元になっている。

マーケットメーカーはどう稼ぐのか

0x8dxd、BTC 5分/15分上下マーケットメーカー。

94%の取引は対称的な指値注文で、同時に上昇と下降を買う。24時間稼働、1注文あたりの中央値は6ドル未満。買値（上昇 + 下降） < 1ドル、その差額が利益。少なくとも3つの独立したアドレスが同じパターンを実行している。

もう一つのマーケットメーカーアドレスはさらに極端：Economicsカテゴリーで流動性供給をほぼ独占。982件の購入、0件の売却、6桁のPnL。稼いでいるのはメーカーリベートと流動性プレミアムだ。

コードが優れているからといって稼げるとは限らない

ここまで読んで、マーケットメイキングは安定して稼げると思うかもしれない？GitHubにはオープンソースのPolymarketマーケットメイキングボットがあり、コードは非常に工学的に書かれている。WebSocketリアルタイムデータ、3点セットのリスク管理（損切り + ボラティリティ凍結 + 休眠期間）、自動ポジション統合。作者自身が認めている：利益が出ない。

理由は価格設定ロジックがペニージャンピングで、既存の最良オファーの前に1セント差し込むこと。要するに他人の注文に便乗するだけで、独自の価格設定能力がない。

コードがどれだけ洗練されていても意味がない。マーケットメイキングで利益を上げられるかどうかは、自分の価格設定モデルが市場よりも正確かどうかにかかっている。

もう一つ注目すべきデータ：オンチェーン取引のタイムスタンプ分析によると、Polymarketの暗号価格市場における裁定取引利益の7割以上が、遅延100ミリ秒未満のボットによって奪われている。市場全体で利益を上げているウォレットは8%未満。ボットの遅延が秒単位の場合、基本的には高頻度プレイヤーに流動性を提供していることになる。

第3のタイプ：認知型、注文数は少ないが、1件1件に判断がある

3つ目のタイプのアドレスは、前の2つとは全く異なる。取引頻度は非常に低く、1ヶ月に2、3回しか動かないが、1件1件の背後にはリサーチがある。

いくつか例を挙げる。天気カテゴリーのアドレスは、気象庁の公開データでモデリングし、勝率が0.77を超えるときだけエントリー。1ヶ月に2、3件しか取引せず、1件あたりの利益は数万ドル。別のアドレスは89%の取引がNOを買い、保有期間は月単位。勝率は高くないが、ペイオフ倍率は平均9倍以上で、数回の大きな賭けが全ての小さな損失をカバーしている。

さらに極端な例：FDV（全結果）市場でたった一つのことをする。50-55セントでNOを買い、決済で1ドルを得るまで待つ。勝率100%。運が良かったのではなく、他の人がこの価格設定の歪みに気づかなかっただけだ。

しかし、認知型は「研究が深ければ稼げる」というものではない。私が分析したケースでは、137万行の履歴データを使ってBTC価格偏差の確率行列を作成し、バックテストは完璧だったが、ローリング検証を実行した途端に崩壊した。市場の効率性は急速に向上しており、先月有効だったルールは今月には既に裁定取引されてしまっている。

認知型の真の優位性は、特定のカテゴリーに対する理解が市場の価格設定よりも深いことであり、モデルがより複雑であることではない。