拆解 Polymarket 十大巨鯨的 2.7 萬筆操作:「聰明錢」 的勝率假象與生存法則

By: blockbeats|2026/01/05 02:00:06
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原文標題:《深度拆解 Polymarket 十大巨鯨的 2.7 萬筆操作:「聰明錢」的勝率假象與真實生存法則》
原文作者:Frank,PANews

近期,預測市場的熱度持續上升,尤其是聰明錢的套利策略被奉為典範。不少人開始模仿嘗試,似乎又一場新的掘金開始了。

但熱度的背後,這些看起來巧妙又合理的策略真實效果如何?又是具體怎麼執行的?PANews 對 12 月份 Polymarket 上盈利排名前十的巨鯨的 2.7 萬筆操作進行了深度分析,探尋其中的盈利真相。

分析後,PANews 發現,在這些「聰明錢」的實操當中雖然有不少都執行了對沖套利策略,但這種對沖與社交媒體上解讀的簡單對沖有著明顯的差異,實際的策略要更加複雜,絕非簡單的「yes」或「no」組合,而是在體育賽事裡充分利用「大小分」、「勝負」等規則完成組合對沖。另一個重要的發現是在歷史持倉顯著的超高的勝率背後,是這些巨鯨存在大量的「殭屍單」未平而粉飾出的結果,真實的勝率遠不及歷史勝率。

拆解 Polymarket 十大巨鯨的 2.7 萬筆操作:「聰明錢」 的勝率假象與生存法則

接下來,PANews 通過實際的案例來揭曉這些「聰明錢」的真實操作。

1、SeriouslySirius:被「殭屍單」粉飾的 73% 勝率,與複雜的量化對沖網

SeriouslySirius 是 12 月份排名第一的地址,12 月份他的盈利約為 329 萬美元,歷史總盈利為 294 萬美元。如果只看他已完成的訂單記錄,他的勝率高達 73.7%。然而,實際的情況是,該地址到目前為止的持倉仍有 2369 個訂單,已結算的訂單為 4690 筆。這其中,有 1791 筆當前持倉的訂單實際上是已經完全失敗,但用戶沒有逐一進行平倉。一方面,這可以省下大筆精力和手續費。另一方面,由於他通常平倉的訂單都是盈利的訂單,所以在歷史已結算的訂單數據當中會顯示極高的勝率。而如果考慮到這些未平倉的「殭屍訂單」之後,這個地址的真實勝率則降至 53.3%,這個勝率僅比隨機拋硬幣稍高一些。

在他實際的交易當中,約 40% 的訂單都是針對同一個事件下注多個方向的對沖訂單。然而,這種對沖並不是簡單的「YES」+「NO」。例如,他在購買的 NBA 賽事 76 人 vs 獨行俠盤口中,他同時買入了 Under(小分)、Over(大分)、76ers(主隊)、Mavericks(客隊)等 11 個方向,最終獲利 1611 美元。在這個過程中,也確實採用了概率不足的套利策略,如他買入 76 人獲勝時的概率為 56.8%,而買入獨行俠的概率為 39.37%,兩者的總成本約為 0.962,實現了無論如何都會獲利的狀態。最終在這場比賽當中,他獲利 1.7 萬美元。

不過,這種策略也並不是一直會獲利,像凱爾特人 VS 國王隊的比賽盤口中,他一共參與了 9 個方向,最終虧損了 2900 美元。

另外,還有很多下單的資金分配比例嚴重失衡,比如雖然兩個方向都完成了下單,但投入的資金比例卻相差 10 倍以上。這種結果的出現很可能是由於市場流動性不足的原因導致,由此也可以看出套利策略雖然看起來很美好,但實際的操作過程中,流動性可能成為最大的問題。即機會雖然出現,但並不一定能讓你實現雙邊同樣倉位的對沖效果。

而且,由於是自動化執行,這種情況下的買入賣出最終都很可能轉化為嚴重虧損。

不過,從結果來說,SeriouslySirius 之所以能通過這套策略實現大額盈利,最核心的原因在於他的倉位管理合格,盈虧比約為 2.52。這也讓他在雖然真實勝率不高,但最終能實現盈利的主要原因。

另外,這套策略並不是總是獲利,在 12 月之前,這個地址的盈虧情況並不樂觀,一度長期處於盈虧平衡線之下,最大虧損額甚至一度達到 180 萬美元。而如今的策略成熟,也不知道是否會一直維持這樣的盈利預期。

2. DrPufferfish:把小概率買成大概率,極致的「盈虧比」管理藝術

DrPufferfish 是 12 月份盈利第二高的地址,他的當月盈利約為 206 萬美元,他的歷史勝率更加誇張,達到了 83.5%。但綜合手裏大批的「殭屍單」,他的勝率也回歸到了 50.9%。不過,這個地址的策略和 SeriouslySirius 的交易策略卻有著明顯的區別。雖然他也有接近 25% 的訂單是對沖訂單。但這種對沖並不是反方向對沖,而是進行分散下注。例如,關於美職聯棒球賽的最終冠軍,他同時買進了 27 只概率較低的球隊,而這些球隊的綜合概率加起來超過了 54%。而他通過這樣的策略,將小概率事件變成了一個大概率事件。

此外,他能夠獲得巨額收益的主要原因就是能夠控制盈虧比,以利物浦為例,這只英超球隊是他的鍾愛,他曾多次預測這只球隊(123 次)的結果,最終獲得了約 160 萬美元的收益。其中獲利的預測當中,平均的盈利約為 3.72 萬美元,而失敗的預測當中平均的虧損金額約為 1.1 萬美元。並且這些虧損的訂單大多數他會提前賣出,以控制倉位虧失。

這樣的操作思路也讓他的總體盈虧比達到了 8.62,具有較高的盈利預期。但總體來看,他的策略並不是簡單的套利對沖,而是經過專業預測分析和嚴格的倉位管理方案實現的巨額收益。還有一個點,他的對沖交易大多數是虧損狀態,這部分的訂單總盈虧為-209 萬美元。由此來看,這個巨鯨的對沖交易大多數是為了作為一種保險使用的。

3. gmanas:高頻自動化的流水線作業

排名第三的地址 gmanas 與 DrPufferfish 的風格類似,12 月份總體實現了 197 萬美元的收益。其真實的勝率為 51.8% 與 DrPufferfish 接近。只不過他的交易頻次更高,目前已完成了超過 2400 次預測,顯然他的策略是採用自動化程序執行的結果。而投注的風格來看,與上一個地址類似,在此不再贅述。

4. 獵手 simonbanza:把預測概率當「K 線」炒的波段流

排名第四的地址 simonbanza 是一個專業的預測獵手,與前幾個地址不同,他的策略當中完全沒有對沖訂單,而他已實現的盈利約為 104 萬美元,持倉的「僵屍單」虧損僅為 13 萬美元。與此前的地址相比,他的資金規模和交易量雖然不算高,但真實的勝率卻是最高的,約為 57.6%。另外,在已結算的訂單當中,他的平均盈利約為 3.2 萬美元,平均虧損為 3.65 萬美元,盈虧比數據並不高,但憑借著較高的勝率最終也獲得了很好的收益結果。

另外,這個地址的「僵屍單」數量也很少,只有 6 個。這是因為他通常不會等到事件結束後再進行結算,而是博取概率波動的空間進行盈利。簡單來說,就是有盈利就跑,不會戀戰最終的結果。

這也是一種獨特的預測市場投資思路,在他的邏輯當中,這種概率的變化更像是金融投資的漲跌。當然,具體他實現較高勝率的邏輯我們不得而知,這是他獨家的生存秘訣。

5. 巨鯨 gmpm:非對稱對沖策略,用「大倉位」博取確定性

排名第五的地址 gmpm,這個地址雖然在 12 月的盈虧排名僅為第五。但歷史總盈利卻高於前邊的地址,達到 293 萬美元。此外,他的真實勝率約為 56.16% 也處於較高的水準。他的操作思路與排名第四的地址有類似之處,但核心的策略又有獨家的秘訣。

比如,你會看到這個地址也經常對同一場比賽的雙邊下單,但他的策略似乎不是博取這兩種方向的套利空間,而是對機率更大的一邊投入較高的資金,機率較小的一邊投入較少的資金。這樣就能實現一種大概率會贏的時候倉位更大,但小概率事件發生的時候損失也不會太高的對沖效果。

從實際的效果來看,這是一種更高級的對沖策略,不單獨依賴「yes」+「no」<1 的數學套利,而是結合對於事件綜合判斷及對沖減損的策略。

6. 勞模 swisstony:「螞蟻搬家」式的高頻套利

第六個地址 swisstony 是一個超高頻套利地址,他是這些地址當中交易頻率最高的地址,一共進行了 5527 筆交易。雖然累積了超過 86 萬美元的收益,但平均每筆收益的金額僅為 156 美元。從策略上來看,這個地址的屬於「螞蟻搬家」式的風格。與其他的套利地址相似,這個地址通常會將一個比賽的所有盤口都買進,以爵士與快艇的比賽為例,該地址共買進了 23 個盤口方向。並且因為投資的金額不大,所以資金的分配相對來說也比較均衡,一定程度上可以實現對沖的效果。

不過這種策略似乎非常考驗買入的細節,比如「yes」+「no」必須小於 1,不知為何,他的對沖訂單時常買入的雙邊總量會大於 1,這也導致這個訂單無論如何最終都會虧損。不過,憑藉著合理的盈虧比與勝率數據,他的盈利狀況仍然是正向期望。

7. 異類 0xafEe:劍走偏鋒的「流行文化預言家」

第七個地址 0xafEe 是一個不折不扣的低頻、高勝率選手。他的交易頻率非常低,平均每天只進行 0.4 筆交易,真實勝率達到 69.5%。

在他所完成的訂單中,憑藉超高的勝率獲得了約 92.9 萬美元的收益,且「殭屍單」極少,只有約 8800 美元的未實現虧損。此外,他也從不做對沖訂單,而是專注於預測。他的預測主要針對谷歌搜索指數和流行文化相關的內容,例如「教皇利奧十四世會成為今年谷歌搜索量最高的人嗎?」或是「雙子座 3.0 會在 10 月 31 日前發布嗎?」等話題。在這些方向的預測中,他似乎有着獨特的分析方法,所以勝率奇高,在排名靠前的巨鯨當中也算是「劍走偏鋒」,唯一一個體育類之外的地址。

8. 手動對沖玩家 0x006cc:從簡單對沖到複雜對沖的策略升級

排名第八的地址 0x006cc 與上述的幾個複雜對沖的地址比較類似,總體的淨利潤約為 127 萬美元,真實的勝率約為 54%。不過相比其他自動化程序執行的地址,他的操作頻率很低,平均每天只有 0.7 筆。並且從早期的操作來看,這個地址可能是一個早期採用「簡單對沖策略」的手動操作地址。

而進入 12 月之後,這種簡單對沖策略也升級為複雜的對沖策略。從他的操作歷程來看,這個市場當中隨著對沖策略被越來越多的人了解,正在逐漸升級。

9. 反面教材 RN1:當「對沖」變成「虧損公式」

排名第九的地址 RN1 是 12 月盈利前十的地址當中,為一個到目前處於總體虧損的地址。他的已實現盈利約為 176 萬美元,但未實現虧損達到了 268 萬美元,總體虧損額達到了 92 萬美元。作為一個反面教材,在 RN1 的身上也有許多可以思考的地方。

首先,他的真實勝率只有 42%,是這些地址當中最低的,且盈虧比只有 1.62。這兩項數據的結合來看,他的盈利預期是負值,總體來說這個策略是不會賺錢的。

仔細來看他的細節會發現,這個地址也是一個明顯的套利策略地址,只不過他很多的對沖交易當中,雖然達成了「yes」+「no」<1 的條件,但嘗嘗是小概率的那一邊投入的多,大概率的一邊買的少,這也導致實際的倉位不平衡,最終導致大概率事件發生時會造成實打實的虧損。

10. 賭徒 Cavs2:冰球賽場上的單邊重倉,運氣的成分大於策略

排名第十的地址 Cavs2 同樣是一個喜歡單邊重倉的預測賭徒,他最擅長的領域是 NHL 冰球比賽。不過,從總體的數據來看,他實際的總體盈利約為 63 萬美元,真實勝率約為 50.43% 和較低的風險對沖比例 6.6%。數據算是中規中矩,且運氣的成分較大,賭中了幾個收益較高的單場比賽結果,實際的策略借鑑意義並不高。

「智能錢」祛魅後的 5 個殘酷真相

在對這些「智能錢」的交易進行深入分析之後,PANews 總結了預測市場「財富故事」背後的現實。

1、「對沖套利策略」絕不僅是概率條件達成那麼簡單,在市場激烈的競爭和流動性的限制之下,很有可能成為反噬的虧損公式,盲目模仿並不可取。

2、「跟單交易」在預測市場似乎同樣行不通,主要原因有幾點,一是正常看到的的排名或者勝率是基於歷史已結算的盈利資料得出的「失真」資料,這樣的資料背後,大批「智能錢」其實沒有那麼「智能」,真實的勝率達到 70% 以上鳳毛麟角,大多數勝率與拋硬幣差不多。此外,預測市場的交易深度目前相對較差,相同的套利機會可能只能容納很小的資金進入,跟單者很可能在這個過程中被擠掉。

3、管理盈虧比和倉位比追求勝率更重要。在幾個策略表現優異的地址當中,他們共同的特點在於非常善於管理盈虧比,甚至像 gmpm 和 DrPufferfish 這樣的地址會特別根據概率變化走勢隨時出場以減小損失來提升盈虧比。

4、真正的秘訣在於「數學公式」之外,目前社交媒體有很多關於「套利公式」的解讀,乍一看這些策略十分合理,但在實際的操作當中,這些智能錢真正的能力看起來都是在這些「數學公式」之外,要麼對於某些賽事有著極強的判斷能力,要麼對流行文化有著獨到的分析模型。這些看不見的決策算法才是他們致勝的關鍵,對於沒有這樣的「決策算法」的用戶來說,預測市場同樣是一個冷酷的「黑暗森林」。

5、預測市場的盈利規模還很小。就這些 12 月的頂級智能錢的收益情況來說,其中總收益最大的地址目前的收益也僅為 300 萬美元左右。相比於加密衍生品市場這個市場的盈利空間似乎有著明顯的上限,對於那些夢幻一夜暴富而入場的人來說,這個市場的規模顯然還不夠大。而這樣充滿獨特專業性和小規模的市場,對於機構而言恐怕一時難有吸引力,不知這是否也是限制預測市場長不大的重要原因。

在 Polymarket 這個看似遍地黃金的預測市場裡,所謂的「神級巨鯨」大多只是幸存下來的賭徒或勤奮的搬磚工,真正的財富密碼不藏在那些虛高的勝率榜單裡,而藏在剔除噪音後、少數幾個頂級玩家用真金白銀押注的算法之中。

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