การซื้อขาย NBA ตามอัตราการชนะก่อนเกมของ Polymarket อย่างไม่คิดหน้าคิดหลัง จะทำกำไรได้แน่นอนหรือไม่?
- มุมมองหลัก: จากการวิเคราะห์การทดสอบย้อนหลังของตลาดพยากรณ์เกม NBA บน Polymarket พบว่าการกำหนดราคาของตลาดมีประสิทธิภาพค่อนข้างสูง การติดตามฝั่งที่มีอัตราการชนะสูงก่อนเกมอย่างไม่คิดหน้าคิดหลังไม่สามารถสร้างผลตอบแทนส่วนเกินได้ แต่เมื่อแบ่งตามทีมเฉพาะบางทีมแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างของผลตอบแทนเชิงบวกที่เด่นชัด
- องค์ประกอบสำคัญ:
- การทดสอบย้อนหลังโดยรวมแสดงให้เห็นว่าใน 1,096 เกม การซื้อฝั่งที่มีอัตราการชนะสูงกว่าก่อนเกมอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้ ROI สุดท้ายอยู่ที่ -1.87% ซึ่งบ่งชี้ว่าตลาดได้กำหนดราคาอย่างเต็มที่แล้ว และไม่มีช่องว่างสำหรับการเก็งกำไร
- กลยุทธ์ที่แบ่งตามช่วงความน่าจะเป็นหรือตามสัปดาห์ ผลตอบแทนทั้งหมดแสดงลักษณะของการเดินสุ่ม และไม่พบรูปแบบที่เป็นระบบ
- เมื่อแบ่งตามทีม กลยุทธ์การติดตามของบางทีม (เช่น Trail Blazers, 76ers, Spurs, Lakers, Hornets) มี ROI ที่เป็นบวกอย่างเด่นชัด (9%-19%) ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าค่าเฉลี่ยของตลาด
- สำหรับทีมที่มีผลงานยอดเยี่ยม (เช่น Celtics, Nuggets) การกำหนดราคาของตลาดนั้นมีความสมบูรณ์มากแล้ว ROI ของกลยุทธ์การติดตามเข้าใกล้ศูนย์หรือเป็นลบ ซึ่งยืนยันถึงประสิทธิภาพของตลาด
- ทีมที่มีผลงานแย่ที่สุดมีขนาดตัวอย่างที่เล็กเกินไป ข้อมูลผลตอบแทนของพวกเขา (เช่น Nets ROI 21%, Pacers ROI -20%) มีความผันผวนสูงมาก และไม่มีคุณค่าอ้างอิงสำหรับการซื้อขายที่เสถียร

การซื้อขายเกม NBA บน Polymarket บางทีคุณอาจมีประสบการณ์แบบเดียวกับหลายๆ คน: ก่อนเกมดูทีมหนึ่งมีโอกาสชนะสูงกว่าชัดเจน แต่พอถึงควอเตอร์ที่สี่กลับพลิกแพลงและโดนกวาดล้างไปในทีเดียว (เช่น เกมระหว่าง Hornets กับ Heat เมื่อเร็วๆ นี้ การเดิมพันครั้งนี้ทำให้ฉันแทบจะคิดว่าชีวิตนี้สิ้นหวังเลย)
เมื่อทุกคนบอกว่า Polymarket เป็น "เครื่องมือค้นหาความจริง" แล้วถ้าฉันซื้อทีมที่มีโอกาสชนะสูงก่อนเกมแบบไม่ต้องคิดเลย ฉันจะทำเงินได้ง่ายๆ ไหม?
เพื่อทดสอบสมมติฐานนี้ ฉันได้ทำการแบ็กเทสต์เกมปกติทั้งหมด 1,096 นัดในฤดูกาล NBA 2025-26 และข้อมูลที่ได้บอกความจริงว่า —
การตามตลาดแบบไม่ต้องคิดไม่ได้ทำให้คุณรวย แต่ก็ไม่ได้ทำให้คุณขาดทุนมากนัก ความน่าจะเป็นก่อนเกมถูกกำหนดราคาอย่างเต็มที่แล้ว
ซื้อตามตลาดแบบไม่ต้องคิด แพ้แน่
กลยุทธ์แบ็กเทสต์ที่ใช้ค่อนข้างง่าย:
- ใช้ค่าเฉลี่ยความน่าจะเป็น 3 นาทีก่อนเกมเป็นเกณฑ์
- เดิมพัน 100 ดอลลาร์ต่อเกม
- ซื้อฝั่งที่มี "โอกาสชนะสูงกว่า" เสมอ
ผลลัพธ์:
- ใช้เงินทั้งหมด 109,600 ดอลลาร์ ได้คืน 107,545.2 ดอลลาร์ ขาดทุน 2,054 ดอลลาร์
- ROI -1.87%
นี่แสดงว่าราคาบน Polymarket มีประสิทธิภาพค่อนข้างสูง ตลาดได้กำหนดราคาความน่าจะเป็นที่จะชนะของทีมอย่างเต็มที่แล้ว ไม่มีช่องว่างให้ "ทำอาร์บิทราจ"
ความแตกต่างของ ROI อาจมาจากต้นทุนการซื้อขาย เบี้ยประกันความเสี่ยงทางอารมณ์ และปัจจัยอื่นๆ หากจะ "ซื้อแบบไม่ต้องคิด" ยังไม่ดีเท่ากับการซื้อสวนทางกับตลาด ยังจะได้กำไร 1.87%
คุณค่าที่แท้จริง: แต่ละทีมไม่เหมือนกัน
การแบ็กเทสต์ข้างต้นเป็นการทดสอบภาพรวมของเกมหนึ่งพันกว่านัด ฉันได้แยกวิเคราะห์จากหลายมุมมอง เพื่อพยายามหาส่วนที่สามารถเอาชนะแรงดึงดูดของตลาดได้:
- แบ่งตามสัปดาห์: เดินสุ่ม
- แบ่งตามความน่าจะเป็น: ยังคงเดินสุ่ม นั่นคือ การเดิมพันทีมที่มีโอกาสชนะก่อนเกม 50%, 60% ไม่ได้ให้ผลตอบแทนที่แตกต่างจากการเดิมพันทีมที่มีโอกาส 70%, 80%
- แบ่งตามทีม: ณ จุดนี้ปรากฏความแตกต่างที่ชัดเจน
มีบางทีมที่ไม่ทำให้ความเชื่อมั่นของตลาดต้องผิดหวัง —
ตราบใดที่ตลาดคิดว่าพวกเขาจะชนะ พวกเขาก็มีโอกาสชนะสูงกว่าในความเป็นจริง
- POR (Trail Blazers): ROI 19%
- PHI (76ers): ROI 14%
- SAS (Spurs): ROI 12%
- LAL (Lakers): ROI 11%
- CHA (Hornets): ROI 9%
ทำไมทีมเหล่านี้ถึงมีความแตกต่างเช่นนี้? เนื่องจากผู้เขียนไม่มีความรู้เกี่ยวกับทีม NBA มาก่อน จึงมีสมมติฐานเบื้องต้น:
พวกเขาเป็นทีมที่แข็งแกร่งที่สุดหรืออ่อนแอที่สุดหรือไม่ จึงทำให้ความคาดหวังมีความสอดคล้องกันสูง?
แต่หลังจากตรวจสอบแล้ว ข้อเท็จจริงไม่ได้เป็นเช่นนั้น ยกเว้น SAS (Spurs) อีกสี่ทีมที่เหลืออยู่ในอันดับกลางค่อนไปทางบนเล็กน้อย
แล้วทีมที่มีผลงานดีที่สุดล่ะ? ในความเป็นจริง ตลาดได้กำหนดราคาพวกเขาอย่างเต็มที่แล้ว การซื้อตามพวกเขาแบบไม่ต้องคิดมี ROI เฉลี่ยเพียง 2.16% เท่านั้น ความน่าจะเป็นที่จะชนะก่อนเกมไม่มีน้ำเลย
- DET (Pistons): ROI 1%
- BOS (Celtics): ROI 4%
- NYK (Knicks): ROI 3%
- OKC (Thunder): ROI -2%
- DEN (Nuggets): ROI -5%
ทีมอ่อนแอที่สุดล่ะ?
ที่นี่กลับมีความแตกต่างสุดขั้ว ทีมประเภทนี้แทบไม่มีเกมไหนที่ตลาดจะเดิมพันว่าพวกเขาจะชนะ เช่น Nets (BKN) มีเพียง 7 เกมที่มีโอกาสชนะมากกว่า 50% ชนะ 5 เกม ROI สูงถึง 21%; ในขณะที่ Pacers (IND) มีเพียง 8 เกมที่มีโอกาสชนะมากกว่า 50% ชนะ 4 เกม แต่ ROI กลับเป็น -20% ตัวอย่างมีน้อยเกินไป ไม่เพียงพอที่จะใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงในการซื้อขาย
นั่นคือ ในทางทฤษฎี (เฉพาะทฤษฎี!) POR (Trail Blazers), PHI (76ers), SAS (Spurs), LAL (Lakers), CHA (Hornets) คือขอบเขตที่ข้อมูลที่มีอยู่กำหนดให้คุณติดตาม


