Auteur original : Leo (X : @runes_leo)
Quelle est la stratégie de la personne qui a gagné dix millions de dollars sur Polymarket ?
À l'aide de l'API Data et des données chainées, nous avons inversé les classements Top 20 des secteurs du sport et du Crypto. 40 adresses, plus de 100 000 transactions, analysées une par une.
Ne vous fiez pas aux captures d'écran du tableau de bord. Restituez chaque achat, vente et rachat comme des comportements de stratégie. Méthode : utilisez l'API de données Polymarket pour récupérer les historiques de transactions par adresse, vérifiez les gains et pertes via l'API LB, et restituez les flux de trésorerie réels à l'aide des données chain-on REDEEM/MERGE. Chaque adresse compte entre 2 000 et 15 000 transactions.
Après analyse, on constate que, que ce soit dans le sport ou dans le Crypto, les adresses générant des profits se divisent en trois catégories. Les différences entre ces trois catégories ne résident pas dans des paramètres variés, mais dans le fait qu'elles jouent des jeux complètement différents.
Premier type : directionnel, achetez correctement et tenez jusqu'au bout
La stratégie la plus rentable sur le marché sportif, aussi simple que je n'y ai pas cru au début.
Sur 18 adresses actives, 14 n'achètent que sans vendre. Hold jusqu'au règlement : gain = rachat, perte = zéro, pas de trading sur tendance.
Même en n'achetant que sans vendre, les façons de gagner sont totalement différentes.
Swisstony : 494 millions de dollars de volume de transactions, rendement de 1 %, bénéfice net de 4,96 millions de dollars. Entièrement automatisé, 353 ordres passés en 30 minutes, couvrant les cinq grands championnats. Bénéfice minime par match, mais volume trop élevé.
majorexploiter : rendement de 39 %, mise maximale unique de 990 000 dollars. Plus de 600 transactions ont presque entièrement misé sur deux matchs d'Arsenal. Oser miser gros, gagner c'est plusieurs millions.
Un a misé sur plusieurs événements, l’autre a misé sur un seul, tous deux ont gagné plusieurs millions. Les méthodes étaient opposées, mais elles avaient un point commun : un avantage informationnel sur les événements sur lesquels ils avaient misé.
Le premier du classement perd de la vitesse
kch123, premier au classement sportif, bénéfice cumulé de 10,35 millions de dollars.
Mais à l'analyse de mi-mars, les pertes des 30 derniers jours s'élèvent à 479 000. Le taux de réussite des 7 derniers jours n'est que de 31 % (15 gains, 33 pertes). Les 14 303 transactions sont toutes des achats, aucune vente. En moyenne, 493 transactions par jour, avec 74 % des transactions séparées par moins de 10 secondes.
La machine qui a gagné dix millions est en train de perdre de la vitesse. Vous ne le saurez pas en regardant simplement le classement ; il faut analyser les données sur la chaîne pour le voir.
Mes propres étiquettes m'ont trompé
fengdubiying, sport 13e, bénéfice de 3,13 millions de dollars.
J'ai étiqueté son analyse en lot comme « dominé par les ventes », ce qui semble indiquer un trader de tendance.
Décomposition des données : 93,6 % des remboursements proviennent de rachats, les ventes ne représentent que 6 %. La stratégie réelle consiste à parier massivement sur des matchs de LoL. Mise maximale sur un seul marché : 1,58 million de dollars (T1 contre KT Rolster), taux de réussite de 74,4 %, rapport gain/perte de 7,5 contre 1.
La vente est son outil de stop-loss, pas sa stratégie principale. En ne regardant que le ratio achat/vente sur le tableau de bord, vous allez complètement mal interpréter ce que cette personne fait.
Deuxième type : structurel, ne pas gagner d'argent en prédisant
Le classement crypto est une tout autre catégorie. Dans le sport, on parie sur la direction ; dans le crypto, on joue le rôle de la maison.
Décryptage des 5 principales crypto-monnaies : trois robots de market-making pour des options binaires haussières/baisseres, un market-maker utilisant un seuil de prix géré par MERGE pour gérer son inventaire, et un spécialiste de l'arbitrage autour des jalons de levées de fonds publiques (rendement de 43,3 %).
Les petits investisseurs parient sur la hausse ou la baisse, tandis que les grands joueurs agissent comme la banque.
Comment les market makers gagnent-ils de l'argent ?
0x8dxd, market maker sur BTC sur les intervalles de 5 et 15 minutes.
94 % des transactions sont des ordres symétriques, achetant à la hausse et à la baisse simultanément. Fonctionnement 24 heures sur 24, médiane de moins de 6 $ par ordre. L'écart entre le prix d'achat à la hausse et à la baisse est inférieur à 1 $, ce qui constitue le profit. Au moins trois adresses indépendantes exécutent le même modèle.
Une autre adresse de market maker est encore plus extrême : elle monopolise presque entièrement l'offre de liquidité dans la catégorie Economics. 982 achats, 0 ventes, un PnL à six chiffres. Les gains proviennent des maker rebates ainsi que de la prime de liquidité.
Un bon code ne garantit pas de gagner de l'argent
En arrivant jusqu’ici, vous pensez peut-être que le market making est rentable ? Sur GitHub, il existe un bot de market making open source pour Polymarket, avec un code très bien structuré : données en temps réel via WebSocket, trois niveaux de gestion des risques (stop-loss + gel de volatilité + période de repos), et fusion automatique des positions. L’auteur l’admet lui-même : il ne génère pas de bénéfices.
La raison est que la logique de tarification repose sur le « penny jumping », consistant à insérer une centaine de centime devant le meilleur prix existant. En d'autres termes, il s'agit simplement de suivre les ordres, sans capacité de tarification propre.
Même le meilleur code ne sert à rien ; la rentabilité de votre market making dépend de la précision de votre modèle de tarification par rapport au marché.
Une autre donnée à noter : selon l'analyse des horodatages des transactions sur la chaîne, plus de 70 % des profits d'arbitrage sur le marché des prix cryptographiques de Polymarket ont été capturés par des bots avec un délai inférieur à 100 millisecondes. Moins de 8 % des portefeuilles sur l'ensemble du marché sont rentables. Si le délai des bots est de l'ordre de la seconde, ils fournissent essentiellement de la liquidité aux acteurs à haute fréquence.
Troisième type : cognitif, mises faibles mais chaque transaction est fondée sur un jugement.
Le troisième type d'adresse est totalement différent des deux précédents. Le taux de transaction est très faible, avec peut-être seulement deux à trois opérations par mois, mais chaque transaction est précédée d'une étude approfondie.
Voici quelques exemples. Une adresse spécialisée dans les prévisions météorologiques, utilisant des données publiques de l'agence météorologique pour modéliser les prévisions, n'entre en position que lorsque le taux de réussite dépasse 0,77 ; elle effectue peut-être seulement deux à trois transactions par mois, avec un profit unitaire de plusieurs dizaines de milliers de dollars. Une autre adresse effectue 89 % de ses transactions en achetant NO, avec des périodes de détention mesurées en mois ; son taux de réussite est faible, mais le multiple de gain moyen dépasse 9 fois, compensant ainsi toutes les petites pertes grâce à quelques grosses mises gagnantes.
Il y a même une approche plus extrême : sur le marché FDV (fully diluted), faites une seule chose — achetez du NO à 50 à 55 cents, puis attendez le règlement pour recevoir 1 dollar. Taux de réussite : 100 %. Ce n’est pas de la chance, c’est que les autres n’ont pas remarqué cet écart de prix.
Mais la cognition ne signifie pas « plus tu étudies, plus tu gagnes ». J'ai analysé un cas : quelqu'un a utilisé 1,37 million de lignes de données historiques pour créer une matrice de probabilités des écarts de prix du BTC ; les résultats de backtesting étaient parfaits, mais dès qu'il a effectué une validation rolling, tout s'est effondré. L'efficacité du marché progresse rapidement : les régularités utiles le mois dernier ont déjà été arbitrées ce mois-ci.
Le véritable avantage cognitif réside dans votre compréhension plus profonde d'une catégorie que le prix du marché, et non dans la complexité de votre modèle.
Comparaison de trois façons de vivre
Tableau de comparaison des trois modes de vie
What am I doing myself?
After talking about others, let me talk about myself.
Je gère plusieurs projets en parallèle : market making dans le crypto (structurel), tarification probabiliste du sport (directionnel), modélisation des données météorologiques (cognitif). Chacun d'entre eux est de petite taille, sans atteindre l'échelle de kch123 avec 493 transactions par jour, ni celle de swisstony avec un volume de 494 millions.
Après avoir décomposé ces 40 adresses, la chose qui m'a le plus occupé l'esprit : comprendre quel jeu vous jouez est plus important que d'optimiser n'importe quel paramètre.
Faire des trades directionnels sans avantage informationnel, c’est deviner, même avec une excellente exécution. Faire des trades structurels sans être en mesure de suivre les délais, c’est vous devenir la proie. Ce n’est pas du slogan, c’est ce que je me suis dit après avoir analysé les données.
Chaque ligne est actuellement testée à petite échelle pour confirmer la présence de l’edge avant d’augmenter le volume. Pas besoin de s’étendre rapidement ; concentrez-vous d’abord sur un ou deux catégories pour les faire fonctionner correctement.
Source des données : Polymarket Data API + LB API + données sur la chaîne Polygon | Période d'analyse : janvier à mars 2026
Vous voulez essayer Polymarket ? Réfléchissez d’abord à quel jeu vous voulez jouer.