ผู้เขียนต้นฉบับ: Leo (X: @runes_leo)
ผู้ที่ทำกำไรได้หนึ่งล้านดอลลาร์สหรัฐบน Polymarket มีกลยุทธ์เป็นอย่างไร?
ใช้ Data API ร่วมกับข้อมูลบนโซ่ เพื่อย้อนกลับไปวิเคราะห์อันดับ Top 20 ของทั้งสองสายงาน ได้แก่ กีฬาและ Crypto รวมแล้ว 40 ที่อยู่ และมากกว่า 100,000 รายการธุรกรรม วิเคราะห์ทีละรายการ
ไม่ได้ดูภาพหน้าจอแดชบอร์ด แต่เป็นการย้อนกลับการซื้อ การขาย และการขายคืนทั้งหมดให้เป็นพฤติกรรมกลยุทธ์ วิธีการ: ดึงบันทึกการซื้อขายจาก Polymarket Data API ตามที่อยู่แต่ละแห่ง ตรวจสอบกำไรขาดทุนผ่าน LB API และใช้ข้อมูล REDEEM/MERGE บนบล็อกเชนเพื่อฟื้นฟูกระแสเงินสดที่แท้จริง แต่ละที่อยู่มีการซื้อขายระหว่าง 2,000 ถึง 15,000 รายการ
หลังจากแยกออกแล้ว พบว่าไม่ว่าจะเป็นกีฬาหรือ Crypto ที่อยู่ในที่อยู่ที่สร้างรายได้ แบ่งออกเป็นสามประเภท ความแตกต่างระหว่างสามประเภทนี้ไม่ใช่แค่พารามิเตอร์ที่ต่างกัน แต่เป็นการเล่นเกมที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง
ประเภทที่หนึ่ง: แบบทิศทาง ซื้อถูกแล้วรอจนจบ
กลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มากที่สุดในตลาดกีฬา ง่ายจนฉันไม่เชื่อตอนแรก
จากที่อยู่ที่มีประสิทธิภาพ 18 ที่อยู่ 14 ที่อยู่ซื้ออย่างเดียวไม่ขาย ถือจนถึงวันหมดอายุ ถ้าชนะจะรับคืน ถ้าแพ้จะเป็นศูนย์ ไม่ทำการเทรดแบบคลื่น
แม้จะซื้ออย่างเดียวโดยไม่ขาย วิธีทำกำไรก็ต่างกันโดยสิ้นเชิง
swisstony: ปริมาณการซื้อขาย 494 ล้านดอลลาร์สหรัฐ อัตราผลตอบแทน 1% กำไรสุทธิ 4.96 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ระบบอัตโนมัติ วางคำสั่ง 353 รายการใน 30 นาที ครอบคลุมลีกใหญ่ห้าลีก กำไรต่อเกมน้อยแต่ปริมาณมาก
majorexploiter: อัตราผลตอบแทน 39% ยอดสูงสุดต่อรายการ 990,000 ดอลลาร์สหรัฐ มากกว่า 600 รายการการซื้อขายเกือบทั้งหมดวางเดิมพันบนการแข่งขันอาร์เซนอลสองนัด กล้าเดิมพันหนัก ถ้าชนะก็ได้หลายล้าน
การวางเงินจำนวนมากและการเดิมพันครั้งเดียว ต่างก็ทำกำไรได้หลายล้าน วิธีการต่างกัน แต่มีจุดร่วมเดียวกัน: มีข้อมูลได้เปรียบเกี่ยวกับการแข่งขันที่ตนเดิมพัน
อันดับหนึ่งกำลังชะลอตัว
kch123 อยู่อันดับหนึ่งในตารางคะแนนกีฬา กำไรสะสม 10.35 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
แต่เมื่อวิเคราะห์จนถึงกลางเดือนมีนาคม ขาดทุน 479,000 ภายใน 30 วันที่ผ่านมา อัตราการชนะใน 7 วันที่ผ่านมาอยู่ที่เพียง 31% (ชนะ 15 ครั้ง แพ้ 33 ครั้ง) การซื้อขายทั้งหมด 14,303 รายการเป็นการซื้อเพียงอย่างเดียว ไม่มีการขายเลย โดยเฉลี่ย 493 รายการต่อวัน และ 74% ของการซื้อขายมีช่วงเวลาไม่เกิน 10 วินาที
เครื่องที่ทำกำไรได้หนึ่งล้านล้านกำลังชะลอตัวลง คุณจะไม่รู้เรื่องเหล่านี้แค่ดูอันดับผู้นำ ต้องวิเคราะห์ข้อมูลบนโซ่จึงจะเห็น
ฉันหลอกตัวเองด้วยแท็กของตัวเอง
ฟงดูบิยิง อันดับที่ 13 ด้านกีฬา กำไร 3.13 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
ฉันติดป้ายว่า “ขายเป็นหลัก” ขณะวิเคราะห์แบบจำนวนมาก ดูเหมือนเขาจะเล่นคลื่น
แยกข้อมูล: 93.6% ของเงินคืนมาจากการ redeem ส่วนการขายมีเพียง 6% กลยุทธ์ที่แท้จริงคือการเดิมพันแบบรวมศูนย์ใน esports LoL การเดิมพันสูงสุดในตลาดเดียวอยู่ที่ 1.58 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (T1 vs KT Rolster) อัตราการชนะอยู่ที่ 74.4% และอัตราส่วนกำไรต่อขาดทุนอยู่ที่ 7.5 ต่อ 1
การขายเป็นเครื่องมือหยุดขาดทุนของเขา ไม่ใช่กลยุทธ์หลัก การดูสัดส่วนการซื้อและขายบนแดชบอร์ดเพียงอย่างเดียวจะทำให้คุณเข้าใจผิดอย่างสิ้นเชิงว่าเขาทำอะไร
ประเภทที่สอง: แบบโครงสร้าง ไม่ได้กำไรจากการพยากรณ์
ตารางคะแนนคริปโตเป็นอีกสิ่งหนึ่งโดยสิ้นเชิง ด้านกีฬาเป็นการเดิมพันทิศทาง ขณะที่ด้านคริปโตเป็นการเป็นเจ้ามือ
เจาะลึก Crypto Top 5: หุ่นยนต์ทำตลาดสามตัวที่ซื้อขายออปชันแบบสองทาง, ผู้ทำตลาดที่ใช้เกณฑ์ราคา MERGE เพื่อจัดการสต็อก, และผู้ทำกำไรจากโอกาสการระดมทุนสาธารณะ (อัตราผลตอบแทน 43.3%)
นักลงทุนรายย่อยเดิมพันการขึ้นลง ขณะที่ผู้เล่นระดับใหญ่ทำหน้าที่เป็นเจ้ามือ
มาร์เก็ตเมเกอร์ทำเงินได้อย่างไร
0x8dxd ผู้เสนอราคาซื้อ-ขายสำหรับ BTC บนกรอบเวลา 5/15 นาที
94% ของการซื้อขายเป็นการวางคำสั่งแบบสมมาตร ทั้งซื้อขึ้นและซื้อลง ดำเนินการตลอดทั้งวัน ค่ามัธยฐานของแต่ละคำสั่งน้อยกว่า 6 ดอลลาร์สหรัฐ ราคาซื้อขึ้น + ลง < 1 ดอลลาร์สหรัฐ ความต่างระหว่างราคาคือกำไร มีอย่างน้อยสามที่อยู่อิสระที่ดำเนินรูปแบบเดียวกัน
ที่อยู่ทำตลาดอีกแห่งมีความรุนแรงกว่า: ครองสัดส่วนการจัดหาสภาพคล่องเกือบทั้งหมดในหมวด Economics ด้วยการซื้อ 982 รายการ และไม่มีการขายเลย กำไรแบบหกหลัก มาจาก maker rebate บวกกับพรีเมียมสภาพคล่อง
โค้ดดีไม่ได้หมายความว่าจะทำเงิน
ดูเหมือนคุณอาจคิดว่าการทำตลาดทำให้ได้กำไรแน่นอน? มีบอททำตลาด Polymarket แบบโอเพนซอร์สบน GitHub ที่เขียนโค้ดอย่างเป็นระบบ ใช้ WebSocket สำหรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ ระบบควบคุมความเสี่ยงสามชั้น (การตั้งจุดตัดขาด + การหยุดชั่วคราวตามความผันผวน + ช่วงพัก) และการรวมตำแหน่งอัตโนมัติ ผู้พัฒนายอมรับเองว่า: ไม่ได้กำไร
เหตุผลคือตรรกะการตั้งราคาคือการกระโดดแบบพีนนี โดยการแทรกราคาที่ถูกกว่าหนึ่งเซนต์เข้าไปก่อนราคาที่ดีที่สุดที่มีอยู่ พูดง่ายๆ คือการตามซื้อขาย โดยไม่มีความสามารถในการตั้งราคาเอง
โค้ดจะดีแค่ไหนก็ไม่มีประโยชน์ หากการสร้างตลาดของคุณจะทำกำไรหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับว่าแบบจำลองการตั้งราคาของคุณแม่นยำกว่าตลาดหรือไม่
ยังมีข้อมูลอีกหนึ่งจุดที่น่าสังเกต: จากการวิเคราะห์แตร์มส์เวลาการทำธุรกรรมบนบล็อกเชน มากกว่าเจ็ดในสิบของกำไรจากการซื้อขายแบบอาร์บิตราจในตลาดราคาคริปโตของ Polymarket ถูกเก็บไปโดยบอทที่มีความล่าช้าน้อยกว่า 100 มิลลิวินาที ตลาดทั้งหมดมีเพียงน้อยกว่า 8% ของกระเป๋าเงินเท่านั้นที่ทำกำไรได้ หากบอทมีความล่าช้าในระดับวินาที ก็แทบจะเป็นการให้สภาพคล่องแก่นักเทรดความถี่สูงเท่านั้น
ประเภทที่สาม: แบบรับรู้ วางเดิมพันน้อยแต่แต่ละครั้งมีการตัดสินใจ
ที่อยู่ประเภทที่สามแตกต่างจากสองประเภทก่อนหน้าอย่างสิ้นเชิง ความถี่ในการทำธุรกรรมต่ำมาก อาจมีการซื้อขายเพียงสองถึงสามครั้งต่อเดือน แต่ทุกธุรกรรมมีการวิจัยเบื้องหลัง
ยกตัวอย่างบางส่วน: ที่อยู่หนึ่งที่เกี่ยวข้องกับหมวดสภาพอากาศ ใช้ข้อมูลสาธารณะจากกรมอุตุนิยมวิทยาในการสร้างแบบจำลอง และเข้าซื้อเฉพาะเมื่ออัตราการชนะเกิน 0.77 อาจทำได้เพียงสองถึงสามรายการต่อเดือน แต่กำไรต่อรายการอยู่ที่หลายหมื่นดอลลาร์สหรัฐ อีกที่อยู่หนึ่งที่มีการซื้อ NO ถึง 89% ของธุรกรรมทั้งหมด โดยระยะเวลาถือครองคำนวณเป็นเดือน อัตราการชนะไม่สูง แต่ปัจจัยผลตอบแทนเฉลี่ยมากกว่า 9 เท่า โดยอาศัยการเดิมพันครั้งใหญ่ไม่กี่ครั้งเพื่อชดเชยขาดทุนเล็กน้อยทั้งหมด
ยังมีอีกกรณีที่รุนแรงกว่านั้น: ในตลาด FDV (มูลค่าตามการระดมทุนเต็มจำนวน) ทำเพียงอย่างเดียว ซื้อ NO ที่ราคา 50-55 เซนต์ แล้วรอรับเงิน 1 ดอลลาร์เมื่อการจัดสรรเสร็จสิ้น โอกาสชนะ 100% ไม่ใช่เพราะโชคดี แต่เพราะผู้อื่นไม่ได้สังเกตเห็นความเบี่ยงเบนของการตั้งราคา
แต่การรู้จักไม่ได้หมายถึง “ศึกษาลึกแค่ไหนก็จะทำเงินได้” ผมเคยวิเคราะห์กรณีหนึ่ง ที่มีคนใช้ข้อมูลย้อนหลัง 1.37 ล้านแถวเพื่อสร้างแมทริกซ์ความน่าจะเป็นของความเบี่ยงเบนราคา BTC ผลการย้อนกลับดูสมบูรณ์แบบ แต่เมื่อทดสอบแบบเลื่อนไถล กลับพังทลายทันที ประสิทธิภาพของตลาดเพิ่มขึ้นเร็วมาก กฎที่ใช้ได้เมื่อเดือนที่แล้ว ตอนนี้ถูกทำลายไปด้วยการ arbitrage แล้ว
ความได้เปรียบที่แท้จริงของคุณคือความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับสินทรัพย์ประเภทหนึ่งลึกกว่าราคาที่ตลาดกำหนด ไม่ใช่โมเดลที่ซับซ้อนกว่า
การเปรียบเทียบสามวิธีการใช้ชีวิต
ตารางเปรียบเทียบวิถีชีวิตสามแบบ
ฉันกำลังทำอะไรอยู่
พูดถึงคนอื่นเสร็จแล้ว มาพูดถึงตัวฉันบ้าง
ฉันกำลังดำเนินการหลายสายงานพร้อมกัน: การทำตลาดคริปโต (เชิงโครงสร้าง), การกำหนดราคาความน่าจะเป็นกีฬา (เชิงทิศทาง), และการสร้างแบบจำลองข้อมูลสภาพอากาศ (เชิงความรู้) แต่ละสายงานมีขนาดเล็ก ไม่ใหญ่เท่า kch123 ที่มีปริมาณการซื้อขายเฉลี่ย 493 รายการต่อวัน หรือ swisstony ที่มีปริมาณการซื้อขาย 494 ล้าน
หลังจากแยกที่อยู่ 40 ที่อยู่แล้ว สิ่งที่ฉันคิดมากที่สุดคือ: การเข้าใจว่าคุณกำลังเล่นเกมไหนสำคัญกว่าการปรับแต่งพารามิเตอร์ใดๆ
การเทรดตามทิศทางแต่ไม่มีข้อมูลได้เปรียบ แม้การดำเนินการจะดีแค่ไหนก็แค่เดา而已 การเทรดตามโครงสร้างแต่ความล่าช้าตามไม่ทัน คุณจะเป็นคนที่ถูกตัดขาด นี่ไม่ใช่คำพูดให้กำลังใจ แต่เป็นสิ่งที่ฉันพูดกับตัวเองหลังจากดูข้อมูลเสร็จ
ตอนนี้แต่ละเส้นกำลังรันการตรวจสอบขนาดเล็ก เพื่อยืนยันว่า edge มีอยู่ก่อนจึงจะเพิ่มปริมาณ อย่ารีบขยายออก ให้เริ่มจากสินค้า 1-2 ประเภทก่อนให้ทำงานให้ลุล่วง
แหล่งข้อมูล: Polymarket Data API + LB API + ข้อมูลบนโซ่ Polygon | ช่วงเวลาการวิเคราะห์: มกราคม-มีนาคม 2026
อยากลองบน Polymarket? ก่อนอื่นให้ตัดสินใจว่าคุณจะเล่นเกมไหน