Titre original : « Analyse de 40 adresses sur le classement de Polymarket : seules trois stratégies génèrent des bénéfices »
Auteur original : Leo, chercheur en marchés prédictifs
Quelle est la stratégie de la personne qui a gagné dix millions de dollars sur Polymarket ?
En utilisant l'API Data et les données chainées, nous avons inversé les classements Top 20 des deux secteurs : sport et Crypto.
40 adresses, plus de 100 000 transactions, décortiquées une par une.
Ne regardez pas les captures d'écran du tableau de bord. Restaurez chaque achat, vente et rachat comme des comportements de stratégie.
Méthode : API de données Polymarket récupère les historiques de transactions par adresse, API LB vérifie les gains et pertes, les données chain-on REDEEM/MERGE permettent de reconstituer les flux de trésorerie réels. De 2000 à 15000 transactions par adresse.
Après décomposition, il s'avère que, que ce soit le sport ou le Crypto, les adresses générant des bénéfices 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 secteur du sport, 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, gagnent le rachat, perdent zéro, ne font pas de trading sur tendance.
Même en n'achetant que sans vendre, les méthodes de gain sont totalement différentes.
swisstony : 494 millions de dollars de volume de trading, 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 important.
majorexploiter : rendement de 39 %, pari maximal 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 beaucoup de paris, l’autre sur un seul, tous deux ont gagné plusieurs millions. Les méthodes étaient opposées, mais elles avaient un point commun : une avantage informationnel sur les événements sur lesquels ils avaient misé.
Le premier du classement ralentit
kch123, premier du classement sportif, bénéfice cumulé de 10,35 millions de dollars.
Mais à l'analyse de mi-mars, les pertes au cours 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, et 74 % des transactions ont un intervalle inférieur à 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 13, bénéfice de 3,13 millions de dollars.
Je lui ai attribué l'étiquette « vendre dominant » lors de l'analyse par lots, 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 qu’il fait.
Deuxième type : structurel, ne pas gagner d'argent en faisant des prédictions
Le classement des cryptomonnaies est une toute autre espèce. Dans le sport, on parie sur la direction ; dans les cryptomonnaies, on joue le rôle de la banque.
Approfondissement des 5 principales crypto-monnaies : trois robots de market-making pour des options binaires haussières/baisseres, un market-maker utilisant un seuil de prix basé sur 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 jouent le rôle de la banque.
Comment les market makers gagnent-ils de l'argent ?
0x8dxd, market maker sur BTC sur 5/15 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. Le prix d'achat à la hausse + à la baisse < 1 $, la différence au milieu 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 signifie pas nécessairement 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 : cela ne génère pas de profit.
La raison est que la logique de tarification repose sur le « penny jumping » : insérer un 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 traders à haute fréquence.
Troisième type : cognitif, mises faibles mais chaque pari est réfléchi.
Les adresses de troisième catégorie sont complètement différentes des deux premières. Leur fréquence de transaction est très faible, avec peut-être seulement deux à trois opérations par mois, mais chaque transaction est précédée d'une étude approfondie.
Give a few examples.
Une adresse liée à la météo, modélisée à l'aide de données publiques de l'agence météorologique, ne prend position que lorsque le taux de réussite dépasse 0,77, ce qui peut se traduire par seulement deux à trois trades par mois, avec un profit individuel de plusieurs dizaines de milliers de dollars.
89 % des transactions sur une autre adresse sont des achats de NO, avec des périodes de détention mesurées en mois ; le taux de réussite est faible, mais le multiple de gain moyen dépasse 9 fois, compensant 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 NO à 50 à 55 cents, puis recevez 1 dollar à la settlement. Taux de réussite de 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 backtests 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 des trois façons de vivre
Tableau de comparaison des trois façons de vivre
What am I doing myself?
After talking about others, let me talk about myself.
Je gère plusieurs lignes en parallèle : market making Crypto (structurel), tarification probabiliste du sport (directionnel), modélisation des données météorologiques (cognitif). Chacune d'entre elles est de petite taille, sans atteindre l'échelle de kch123 avec 493 transactions par jour, ni le volume de swisstony 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 positivisme, c’est ce que je me suis dit après avoir analysé les données.
Actuellement, chaque ligne effectue des validations à petite échelle, confirme l'existence de l'edge avant d'augmenter le volume. Pas besoin de déployer rapidement, commencez par faire fonctionner un ou deux catégories.
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.