《Polymarket Millionaire》评测：40个地址，10万笔交易，却只有三种赚钱方式

原标题：《拆解Polymarket 40个地址的排名，只有三种策略能赚钱》

原文作者：莱奥，预测市场研究员

那些在Polymarket上赚了一千万美元的人，他们的策略是怎样的？

我利用数据 API 和链上数据，对体育和加密货币领域的 Top 20 排行榜进行了反向工程分析。

40个地址，超过10万笔交易，逐一拆解。

不只是查看仪表盘截图。每笔买入、卖出和赎回操作均恢复为策略性操作。

方法：Polymarket Data API 根据地址提取交易记录，LB API 验证盈亏情况，而链上 REDEEM/MERGE 数据则还原实际现金流。每个地址的交易数量在2,000到15,000笔之间。

经过分析，我发现无论是体育领域还是加密货币领域，盈利地址都可分为三类。这三类之间的区别不在于参数，而在于它们玩的是完全不同的游戏。

第一类：方向性，等待正确的结果

体育领域最赚钱的策略简单到我起初都不敢相信。

在18个有效的地址中，有14个只买不卖出。它们在结算前保持持仓，获利时赎回，亏损时归零，期间不会出现剧烈波动。

尽管他们只买入不卖出，但赚钱的方式却截然不同。

• swisstony：交易量4.94亿美元，回报率1%，净利润496万美元。完全自动化，30分钟内下单353笔，覆盖五大联赛。每场比赛的收益虽微，但总量却十分庞大。

• majorexploiter:回报率为39%，单笔最大投注额为99万美元。超过600笔交易，几乎全部都押注在阿森纳的两场比赛上。敢于豪赌，赢了就能赚几百万。

一个专注于交易量，另一个专注于投注，两人都赚了数百万。虽然方法截然不同，但它们有一个共同点：在投注的活动上，它们都拥有信息优势。

排名第一的正逐渐失去势头

kch123在体育类榜单中排名第一，累计盈利1035万美元。

然而，根据三月中的分析，在过去30天里，他们亏损了47.9万美元。在过去的7天里，胜率仅为31%（15胜33负）。这14,303笔交易均为买入，无卖出。平均每天处理493笔交易，其中74%的交易在10秒内完成。

这台曾创造过一千万收益的机器正在失去势头。仅凭排名是看不出来的；你需要深入分析链上数据才能发现这一点。

我用自己贴上的标签欺骗了自己

fengdubiying在体育类中排名第13位，盈利313万美元。

在进行批量分析时，我将它们标记为“卖出占优”，这让人感觉它们正在进行波段操作。

解析数据：93.6%的现金流来自赎回，而卖出仅占6%。真正的策略是集中投注《英雄联盟》电竞赛事。最大单笔投注金额为158万美元（T1对阵KT Rolster），胜率为74.4%，盈亏比为7.5:1。

卖出是他们的止损工具，而非主要策略。仅凭仪表盘上的买入卖出比率，你完全会误判此人的操作。

第二类：结构性，无需预测也能赚钱

加密货币排行榜完全是另一回事。在体育博彩中，关键在于押注方向；在加密货币领域，关键在于做市。

深入剖析加密货币前五名：其中三家是利用价格波动进行二元期权交易的做市机器人，一家是利用MERGE管理库存的价格阈值做市商，还有一家专门从事公开里程碑活动套利（回报率达43.3%）。

散户投资者押注价格波动，而大户则是做市商。

做市商如何盈利

0x8dxd，一个专注于比特币5/15分钟价格波动的做市商。

94%的交易属于对称委托，即同时买入和卖出。全天营业，单笔交易的中位数不到6美元。买入价的涨跌幅度小于 1 美元，其差额即为利润。至少有三个独立的地址正在运行同一模型。

另一个做市地址的情况更为极端：它几乎垄断了“经济学”类别的流动性供应。982笔买入单，0笔卖出单，盈亏达六位数。他们的收入来自Maker返现/返还以及流动性溢价。

好代码不等于赚钱

此时，你可能会认为做市是零风险的？GitHub 上有一个开源的 Polymarket 做市机器人，其代码设计精良，支持实时 WebSocket 数据，配备三层风险控制系统（止损 + 波动率冻结 + 休眠期），并具备自动持仓合并功能。作者承认：这不赚钱。

原因是定价逻辑采用了“分币跳跃”策略，即在现有最优报价前增加一分钱。通俗地说，这不过是奉命行事，缺乏自主定价能力。

无论代码多么精妙，都毫无用处；做市能否盈利，取决于你的定价模型能否比市场更准确。

另一个值得注意的数据点是：根据链上交易时间戳显示，在Polymarket加密货币价格市场中，超过70%的套利收益被延迟时间不足100毫秒的机器人程序所获取。整个市场中，盈利的钱包不足8%。如果一个交易机器人存在几秒的延迟，那它基本上就是在为高频交易者提供流动性。

第三类：理性投注：下注更少，但对每一注都仔细斟酌

第三种地址与前两种截然不同。交易频率非常低，可能每月仅进行两三次交易，但每次交易都基于充分的研究。

以下是一些例子。

• “天气策略”利用气象局公开的数据进行建模，仅在胜率超过0.77时才入场交易，每月可能仅进行两到三次交易，单笔交易利润可达数万美元。

• 另一个策略中，89%的交易选择“不买入”，持仓周期以月计，虽然胜率不高，但平均回报率超过9倍，仅需几次大额下注即可弥补所有小额亏损。

• 还有一种情况更为极端：在FDV（全额结算）市场中，他们只做一件事，就是在50至55美分的价格买入NO，然后等到结算时以1美元的价格卖出。胜率100%。这并非运气使然；而是因为其他人尚未注意到这种定价偏差。

但认知类型并不意味着“研究越深入，理财收入就越高”。我分析了一个案例：有人利用137万行历史数据构建了比特币价格偏差的概率矩阵，回测表现完美无缺，但一旦进行滚动验证，模型便立即崩溃。市场效率迅速提升；上个月还行之有效的模式，本月已被套利消除。

认知型投资策略的真正优势在于，你对某个类别的理解比市价更为深刻，而非模型本身更为复杂。

三种策略的比较

三种策略的对比表

我在做什么

既然谈到了别人，那就来谈谈我自己吧。

我目前同时负责几个业务方向：加密货币做市（结构型）、体育赛事赔率定价（方向型）以及气象数据建模（认知型）。每条交易记录的规模都不大，既没有像 kch123 那样每天 493 笔交易的规模，也没有像 swisstony 那样 4.94 亿美元的交易量。

在拆解了这40个地址后，我思考最多的问题是：弄清楚你正在玩什么游戏，比优化任何参数都更为重要。

如果你采取方向性打法却缺乏信息优势，无论执行得有多好，那终究只是在猜测。如果你按部就班地行事，却跟不上变化的节奏，那被领取收益的就只能是你。这并非励志话术；而是我查看数据后对自己说的话。

目前，每条生产线都在进行小规模验证，以确认该功能确实存在，之后才会扩大规模。我并不急于扩张；首先，我要让一两个品类运营得顺畅起来。

数据来源：Polymarket 数据 API + LB API + Polygon 链上数据 | 分析周期：2026年一月至三月

想试用Polymarket吗？首先，请明确你想玩哪款游戏。