原文作者：Leo（X：@runes_leo）
Polymarketで1000万ドルを稼いだ人の戦略は、一体どのようなものだったのか？
Data API とオンチェーンデータを使用して、スポーツとCryptoの両分野のランキングTop 20を逆解析しました。40のアドレス、10万筆以上のトランザクションを1筆ずつ分解しました。
ダッシュボードのスクリーンショットを見ているのではありません。すべての購入、売却、償還を戦略的行動として再構成します。方法：Polymarket Data API で各アドレスの取引履歴を取得し、LB API で損益を検証し、チェーン上の REDEEM/MERGE データで実際のキャッシュフローを再現します。各アドレスの取引数は2,000〜15,000件です。
分解後、スポーツでもCryptoでも、利益を上げるアドレスは3種類に分かれていることがわかった。これらの違いはパラメータの違いではなく、まったく異なるゲームをプレイしていることにある。
タイプ1：方向型、正しい方向に賭けて最後まで持ち続ける
スポーツ分野で最も利益を上げる戦略は、最初は信じられなかったほどシンプルだった。
18の有効アドレスのうち、14個は購入のみで売却しない。決済までホールドし、勝てば引き出し、負け则びゼロとなり、ボラティリティ取引は行わない。
同じく買うだけでも、利益の出し方はまったく異なる。
swisstony：取引高4億9400万ドル、リターン率1％、純利益496万ドル。完全自動で、30分間に353注文を実行し、5大リーグをカバー。1試合あたりの利益はわずかだが、取引量が膨大。
majorexploiter：リターン率39％、1取引最大99万ドル。600以上の取引をアーセナルの2試合にほぼすべて集中。大賭けすれば、勝てば数百万ドルの利益。
一方は量を広げ、もう一方は集中して賭け、両者とも数百万を稼いだ。方法は逆だが、共通点は、自分が賭けた試合について情報優位を持っていたことだ。
ランキング1位が減速中です
kch123、スポーツランキング1位、累計利益1,035万ドル。
しかし、3月中旬の分析時点では、直近30日間で47.9万の損失を出しました。直近7日間の勝率はわずか31%（15勝33敗）です。14,303件の取引はすべて買い注文であり、売り注文は0件です。1日平均493件の取引で、74%の取引間隔が10秒未満です。
一千万を稼いだマシンが減速している。ランキングだけを見てもこれらの情報は分からない。チェーン上のデータを分解してみなければわからない。
自分のタグに自分自身が騙された
fengdubiying、スポーツで13位、利益313万ドル。
バッチ分析時に「売却主導型」とラベルを付けました。ボラティリティ取引をしているようですね。
データの分解：返金の93.6％は赎回から、売却は6％に過ぎない。実際の戦略はLoL eスポーツへの集中賭博である。単一市場での最大額は158万ドル（T1対KT Rolster）、勝率は74.4％、損益比は7.5対1。
売却は彼のストップロスツールであり、主な戦略ではない。ダッシュボード上の売買比率だけを見ると、彼が何をしているのかを完全に誤解するだろう。
タイプ2：構造型で、予測に頼らずに利益を上げる
暗号資産ランキングはまったく別の種類のものだ。スポーツでは方向性に賭けるが、暗号資産ではディーラーになる。
Crypto Top 5を深掘り：二元オプション取引で動く3つのマーケットメイキングロボット、MERGEを用いて在庫管理を行う価格閾値マーケットメイカー、そして公募マイルストーンイベントのアービトラージに特化したマーケットメイカー（リターン率43.3％）。
小規模な投資家が値動きを賭けている一方で、大口プレイヤーがディーラー役を務めている。
マーケットメイカーはどのようにして利益を上げますか？
0x8dxd、BTC 5/15分間の値動きマーケットメイカー。
取引の94％が対称オーダーで、同時に買いと売りを行っています。24時間運用され、1取引あたりの中央値は6ドル未満です。買い価格の上昇と下落の差は1ドル未満であり、その差が利益となります。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ます。
別の做市アドレスはさらに極端で、Economicsカテゴリで流動性供給をほぼ独占しています。982件の買い注文、0件の売り注文、6桁のPnL。メイカーリベートと流動性プレミアムで利益を上げています。
コードが良いからといって、儲かるわけではない
ここまで読んだあなたは、マーケットメイキングで確実に利益が出ると思ったかもしれないが、GitHubにはPolymarketのマーケットメイキングボットのオープンソースコードがあり、コードは非常にエンジニアリング的に整備されており、WebSocketによるリアルタイムデータ、リスク管理（損切り＋ボラティリティ凍結＋スリープ期間）、ポジションの自動統合を備えている。しかし、作者自身が認めているように、これは利益を生んでいない。
理由は価格設定ロジックがペニー・ジャンピングであり、現在の最良报价の前に1セントを挿入するだけです。要するに、追随取引であり、独自の価格設定能力はありません。
コードがどれほど優れていても、マーケットメイキングの収益性は、あなたの価格設定モデルが市場より正確かどうかにかかっています。
もう一つ注目すべきデータがあります：チェーン上のトランザクションタイムスタンプの分析によると、Polymarketの暗号資産価格市場における7割以上が100ミリ秒未満の遅延を持つボットによってアービトラージ利益を獲得しています。市場全体で利益を上げているウォレットは8％未満に過ぎません。ボットの遅延が秒単位の場合、基本的にハイフリーキャッチャーに流動性を提供している状況です。
第三種：認知型、賭け額は少ないが、すべての取引に判断を伴う
第3類のアドレスは、前2類とはまったく異なります。取引頻度は低く、1か月に2〜3回程度しか取引しませんが、それぞれの取引には調査が伴っています。
いくつかの例を挙げます。一つは、気象庁の公開データを用いて気象関連のアドレスをモデル化したもので、勝率が0.77を超えた場合にのみエントリーします。一个月あたり2〜3回程度の取引となり、一回の利益は数万ドルになります。もう一つのアドレスでは、取引の89％がNOを購入しており、保有期間は月単位です。勝率は高くありませんが、リターン倍率は平均で9倍以上であり、数回の大きな勝ちで小さな損失をカバーしています。
さらに極端な例：FDV（完全希釈価値）市場では、50〜55セントでNOを購入し、決済時に1ドルを受け取るという行為だけを行う。勝率は100％。これは運が良いのではなく、他の人がこの価格のずれに気づいていないだけだ。
しかし、認知型は「研究を深めれば儲かる」わけではない。私はあるケースを分析したが、ある人物が137万行の履歴データを使ってBTC価格のずれの確率行列を作成し、バックテストでは完璧な結果を出したが、ローリング検証を実施すると一瞬で崩壊した。市場の効率性は急速に向上しており、先月有効だったパターンは今月ですでにアービトラージによって消えている。
真のエッジは、モデルが複雑であるよりも、あるカテゴリに対するあなたの理解が市場の価格付けよりも深いことである。
三种活法の比較
三种生き方比較表
私は何をしているのか
他人のことを話したので、次は自分自身の話です。
私は複数のラインを同時に運営しています：Cryptoマーケットメイキング（構造型）、スポーツ確率定价（方向型）、天気データモデリング（認知型）。それぞれのラインはkch123のような1日平均493取引の規模でもなく、swisstonyのような4.94億の取引量でもありません。
この40のアドレスを処理した後、最も考えたこと：どのゲームで遊んでいるかを理解することが、あらゆるパラメーターの最適化よりも重要である。
方向を決めるだけでは情報優位がなく、執行がどれほど優れていてもただの推測にすぎない。構造を理解していても遅延に追いつけなければ、あなたが刈り取られる側になる。これはセルフヘルプ的な言葉ではなく、データを確認した後に自分自身に言い聞かせたことだ。
現在、各ラインで小規模な検証を実施し、edgeが存在することを確認した上で量を増やします。急いで拡大するのではなく、まず1〜2つのカテゴリを確実に動かしましょう。
データソース：Polymarket Data API + LB API + Polygon チェーン上データ | 分析期間：2026年1月～3月
Polymarketで試してみませんか？まず、どのゲームでプレイするか決めてください。