Analyse des 27 000 transactions des baleines sur Polymarket : le mirage de l'argent intelligent

Titre original : "Analyse approfondie des 27 000 transactions des 10 meilleures baleines de Polymarket : l'illusion du win rate de l'argent intelligent et la règle de survie"

Auteur original : Frank, PANews

Récemment, la popularité des marchés de prédiction n'a cessé de croître, notamment avec la stratégie d'arbitrage de l'argent intelligent qui est très prisée. Beaucoup ont commencé à imiter et à essayer, semblant lancer une nouvelle ruée vers l'or.

Cependant, derrière cette popularité, quelle est l'efficacité de ces stratégies apparemment intelligentes et raisonnables ? Comment sont-elles réellement exécutées ? PANews a mené une analyse approfondie des 27 000 transactions des dix meilleures baleines en termes de profit sur Polymarket en décembre, explorant la vérité derrière leurs profits.

Après analyse, PANews a découvert que bien que beaucoup de ces joueurs "d'argent intelligent" aient exécuté des stratégies d'arbitrage de couverture, cette couverture est significativement différente de la simple couverture interprétée sur les réseaux sociaux. La stratégie réelle est plus complexe, loin d'une simple combinaison "oui" ou "non", mais utilise plutôt des règles comme le "spread" et le "gagnant/perdant" dans les événements sportifs pour compléter une couverture combinée. Une autre découverte importante est que derrière le win rate significativement élevé basé sur les positions historiques, ces baleines ont un grand nombre d'"ordres zombies" toujours ouverts mais embellis pour montrer des résultats, le win rate réel étant bien inférieur au win rate historique.

Ensuite, PANews révélera les opérations réelles de ces joueurs "d'argent intelligent" à travers des cas concrets.

1. SeriouslySirius: A 73% Win Rate Embellished by "Zombie Orders," and a Complex Quantitative Hedging Network

SeriouslySirius est l'adresse la mieux classée en décembre, avec un profit d'environ 3,29 millions de dollars en décembre et un profit historique total de 2,94 millions de dollars. Si l'on ne regarde que ses enregistrements d'ordres terminés, son win rate atteint 73,7 %. Cependant, la situation réelle est que cette adresse a encore 2 369 ordres ouverts, avec 4 690 ordres réglés. Parmi ceux-ci, 1 791 des ordres ouverts sont en réalité des échecs complets, mais l'utilisateur ne les a pas fermés un par un. D'une part, cela peut économiser beaucoup d'efforts et de frais. D'autre part, comme les ordres qu'il ferme habituellement sont des ordres rentables, les données d'ordres réglés montreront un win rate extrêmement élevé. Cependant, si ces "ordres zombies" non effacés sont pris en compte, le win rate réel de cette adresse tombe à 53,3 %, à peine plus élevé que de lancer une pièce de monnaie.

Dans ses transactions réelles, environ 40 % des ordres sont des ordres de couverture pariant sur plusieurs directions pour le même événement. Cependant, cette couverture n'est pas un simple "OUI" + "NON". Par exemple, lors du match de NBA entre les 76ers et les Mavericks, il a simultanément acheté Under (petit spread), Over (grand spread), 76ers (équipe à domicile), Mavericks (équipe à l'extérieur) et 11 autres directions, réalisant finalement 1 611 $ de profit. Dans ce processus, il a utilisé une stratégie d'arbitrage de probabilité insuffisante, comme acheter la probabilité de victoire des 76ers à 56,8 % et celle des Mavericks à 39,37 %, avec un coût total d'environ 0,962, atteignant un état de profit garanti. Au final, dans ce match, il a réalisé 17 000 $ de profit.

Cependant, cette stratégie n'est pas toujours rentable. Dans un match entre les Celtics et les Kings, par exemple, un total de 9 directions étaient impliquées, entraînant une perte de 2 900 $.

De plus, il y avait un déséquilibre significatif dans l'allocation des fonds pour de nombreux ordres. Par exemple, même si des ordres étaient placés dans les deux directions, la différence dans le montant des fonds investis était supérieure à 10x. Ce résultat était probablement dû à une liquidité de marché insuffisante, soulignant un défi clé dans les stratégies d'arbitrage. Bien que l'opportunité puisse se présenter, exécuter des positions équilibrées des deux côtés n'est pas toujours réalisable.

De plus, en raison de l'exécution automatisée, les actions d'achat et de vente dans de tels scénarios mènent souvent à des pertes significatives.

Néanmoins, la raison principale pour laquelle SeriouslySirius a pu réaliser des profits substantiels grâce à cette stratégie était sa gestion saine des positions, avec un ratio profit-perte d'environ 2,52. Ce facteur lui a permis de réaliser des profits malgré un win rate réel relativement bas.

De plus, cette stratégie n'était pas toujours rentable. Avant décembre, le P&L de cette adresse n'était pas optimiste, restant en dessous du seuil de rentabilité pendant une période prolongée, avec une perte maximale atteignant même 1,8 million de dollars. La maturité actuelle de la stratégie soulève des questions sur sa capacité à maintenir de telles attentes de profit à long terme.

2. DrPufferfish: Transforming Low Probability into High Probability, the Ultimate "Risk-Reward Ratio" Management Art

DrPufferfish était la deuxième adresse la plus rentable en décembre, avec un profit mensuel d'environ 2,06 millions de dollars. Son win rate historique est encore plus impressionnant, atteignant 83,5 %. Cependant, en considérant un grand nombre d'"ordres zombies" dans son portefeuille, son win rate est revenu à 50,9 %. Pourtant, la stratégie de trading de DrPufferfish diffère significativement de celle de SeriouslySirius. Alors que près de 25 % de ses ordres sont des ordres de couverture, cette couverture n'est pas dans la direction opposée mais plutôt par des paris diversifiés. Par exemple, concernant le championnat final de la MLB, il a simultanément acheté 27 équipes à faible probabilité, dont la probabilité combinée dépassait 54 %. Grâce à cette stratégie, il a transformé une série d'événements à faible probabilité en un événement à haute probabilité.

De plus, sa capacité à réaliser des gains substantiels réside dans son contrôle du ratio risque-récompense. En prenant Liverpool comme exemple (son équipe EPL préférée), il a prédit les résultats de cette équipe 123 fois, résultant en environ 1,6 million de dollars de profits. Parmi les prédictions rentables, le gain moyen était d'environ 37 200 $, tandis que la perte moyenne des prédictions échouées était d'environ 11 000 $. De plus, il vend généralement la plupart de ces ordres perdants tôt pour gérer les pertes de position.

Cette approche opérationnelle a également permis à son ratio profit-perte global d'atteindre 8,62, avec une espérance de profit élevée. Cependant, dans l'ensemble, sa stratégie n'était pas une simple couverture d'arbitrage, mais plutôt un profit massif réalisé grâce à une analyse de prédiction professionnelle et une gestion stricte des positions. Un autre point est que la plupart de ses transactions de couverture étaient dans un état déficitaire, le P&L total de ces ordres s'élevant à -2,09 millions de dollars. Par conséquent, il semble que la majorité des transactions de couverture de cette whale aient été utilisées comme une forme d'assurance.

3. gmanas: High-Frequency Automated Assembly Line Operation

La troisième adresse classée, gmanas, avait un style similaire à celui de DrPufferfish et a réalisé un profit global de 1,97 million de dollars en décembre. Leur win rate réel de 51,8 % était proche de celui de DrPufferfish. Cependant, leur fréquence de trading était plus élevée, avec plus de 2 400 prédictions terminées à ce jour, indiquant que leur stratégie est le résultat d'une exécution de programme automatisée. Concernant leur style de pari, il est similaire à l'adresse précédente, mais nous n'entrerons pas dans les détails ici.

4. Hunter simonbanza: Riding Prediction Probabilities like Candlestick Waves

La quatrième adresse classée, simonbanza, est un chasseur de prédictions professionnel. Contrairement aux adresses précédentes, sa stratégie ne contient aucun ordre de couverture, et il a réalisé un profit d'environ 1,04 million de dollars, avec une perte de position d'"ordre zombie" de seulement 130 000 $. Par rapport aux adresses précédentes, bien que la taille de ses fonds et son volume de trading ne soient pas élevés, son win rate réel est le plus élevé, à environ 57,6 %. De plus, dans les ordres réglés, son profit moyen est d'environ 32 000 $, et la perte moyenne est de 36 500 $. Bien que les données du ratio profit-perte ne soient pas élevées, avec le win rate élevé, il a finalement réalisé de bons rendements.

De plus, cette adresse a très peu d'"ordres zombies", seulement 6. C'est parce qu'il n'attend généralement pas la fin de l'événement avant de régler, mais saisit l'opportunité des fluctuations de probabilité pour réaliser des profits. En termes simples, il prend ses profits lorsqu'ils sont disponibles et ne s'attarde pas sur le résultat final.

C'est aussi une stratégie d'investissement unique sur le marché de la prédiction. Dans sa logique, ces changements de probabilité ressemblent davantage aux hauts et aux bas de l'investissement financier. Bien sûr, nous ne connaissons pas la logique spécifique derrière son win rate élevé ; c'est son secret de survie exclusif.

5. Whale gmpm: Asymmetric Hedge Strategy, Using "Large Positions" to Seek Certainty

La cinquième adresse classée, gmpm, bien que seulement cinquième dans le classement profit-perte de décembre, a un profit historique total supérieur aux adresses précédentes, atteignant 2,93 millions de dollars. De plus, leur win rate réel d'environ 56,16 % est également à un niveau élevé. Leur approche opérationnelle est similaire à celle de la quatrième adresse classée, mais la stratégie de base a son secret exclusif.

Par exemple, vous verrez cette adresse placer souvent des paris bilatéraux sur le même événement. Cependant, leur stratégie semble ne pas viser des opportunités d'arbitrage entre ces deux directions, mais plutôt d'allouer un montant de fonds plus élevé au côté ayant une plus grande probabilité et un montant plus petit au côté ayant une probabilité plus faible. De cette façon, ils peuvent avoir une position plus importante lorsqu'un résultat à haute probabilité gagne, tout en évitant que la perte potentielle ne soit trop élevée lorsqu'un événement à faible probabilité se produit, atteignant un effet de couverture.

D'un point de vue pratique, il s'agit d'une stratégie de couverture plus avancée qui ne repose pas uniquement sur la condition d'arbitrage mathématique de "oui" + "non" < 1, mais combine une analyse complète de l'événement avec l'atténuation des pertes de couverture.

6. Model Worker swisstony: "Ant Moving" High-Frequency Arbitrage

La sixième adresse, swisstony, est une adresse d'arbitrage à très haute fréquence et a la fréquence de trading la plus élevée parmi ces adresses, avec un total de 5 527 transactions. Malgré l'accumulation de plus de 860 000 $ de profit, le profit moyen par transaction n'est que de 156 $. Stratégiquement, cette adresse tombe dans le style "déplacement de fourmi". Semblable à d'autres adresses d'arbitrage, cette adresse achète couramment tous les résultats d'un seul événement. Par exemple, dans un match Jazz vs Clippers, cette adresse a acheté un total de 23 directions de résultats. En raison du faible montant d'investissement, l'allocation des fonds est relativement équilibrée, permettant un certain niveau d'effet de couverture.

Cependant, cette stratégie semble fortement dépendre des détails des achats, comme l'exigence que "oui" + "non" doit être inférieur à 1. Pour une raison quelconque, les ordres de couverture effectués par swisstony entraînent souvent un montant total dépassant 1, menant à des pertes inévitables pour ces ordres. Néanmoins, avec des ratios risque-récompense et des données de win rate raisonnables, la situation de rentabilité reste positive.

7. Maverick 0xafEe: Unconventional "Pop Culture Prophet"

La septième adresse, 0xafEe, est un joueur vraiment à basse fréquence et à haut taux de victoire. Leur fréquence de trading est remarquablement basse, avec une moyenne de seulement 0,4 transaction par jour, atteignant un win rate réel de 69,5 %.

Grâce à leurs ordres terminés, ils ont gagné environ 929 000 $ de profit avec très peu d'"ordres zombies" et environ 8 800 $ de pertes non réalisées. De plus, ils ne s'engagent jamais dans des ordres de couverture mais se concentrent plutôt sur les prédictions. Leurs prédictions tournent principalement autour des tendances de recherche Google et du contenu lié à la culture pop, comme "Le Pape Léon XIV deviendra-t-il la personne la plus recherchée sur Google cette année ?" ou "Gemini 3.0 sera-t-il publié avant le 31 octobre ?" Dans ces catégories de prédiction, ils semblent avoir une approche analytique unique, résultant en un win rate exceptionnellement élevé. Parmi les baleines les mieux classées, ils se distinguent comme un "Maverick", étant la seule adresse en dehors du sport.

8. Manual Hedge Player 0x006cc: Strategy Upgrade from Simple Hedge to Complex Hedge

La huitième adresse classée 0x006cc est similaire à plusieurs des adresses de couverture complexe mentionnées ci-dessus, avec un profit net global d'environ 1,27 million de dollars et un win rate réel d'environ 54 %. Cependant, par rapport à d'autres adresses exécutant des programmes automatisés, leur fréquence de trading est très basse, avec une moyenne de seulement 0,7 transaction par jour. Sur la base de leurs opérations précoces, cette adresse peut avoir initialement adopté une "stratégie de couverture simple" par le trading manuel.

Cependant, après être entré en décembre, cette stratégie de couverture simple a également été mise à niveau vers une stratégie de couverture complexe. À partir de leur historique de trading, on peut observer qu'à mesure que la stratégie de couverture devient plus largement comprise sur ce marché, elle évolue progressivement.

9. Case Study in What Not to Do RN1: When "Hedging" Turns into a "Loss Formula"

La neuvième adresse classée RN1 est l'une des dix adresses les plus rentables en décembre mais représente actuellement une perte globale. Leur profit réalisé est d'environ 1,76 million de dollars, mais leurs pertes non réalisées s'élèvent à 2,68 millions de dollars, résultant en une perte totale de 0,92 million de dollars. En tant qu'exemple négatif, il y a de nombreux aspects à considérer dans le cas de RN1.

Premièrement, leur win rate réel n'est que de 42 %, ce qui est le plus bas parmi ces adresses, avec un ratio profit-perte de seulement 1,62. En considérant ces deux points de données ensemble, leur espérance de profit est négative, indiquant que cette stratégie n'est pas rentable dans l'ensemble.

Un examen plus approfondi de leurs détails révèle que cette adresse est également clairement engagée dans une stratégie d'arbitrage. Cependant, dans beaucoup de leurs transactions de couverture, bien que la condition de "oui" + "non" < 1 soit remplie, ils ont tendance à allouer plus au côté avec la probabilité la plus faible et moins au côté avec la probabilité la plus élevée. Ce déséquilibre dans les positions réelles mène à des pertes réelles lorsque des événements avec des probabilités plus élevées se produisent.

10. Gambler Cavs2: Heavy Position on One Side in Ice Hockey Matches, Where Luck Outweighs Strategy

La dixième adresse classée Cavs2 est également un joueur prédictif qui aime prendre une position lourde d'un côté, se spécialisant dans les matchs de hockey sur glace NHL. Cependant, du point de vue des données globales, leur profit réel total est d'environ 0,63 million de dollars, avec un win rate réel d'environ 50,43 % et un ratio de couverture à risque plus faible de 6,6 %. Les données sont relativement moyennes, la chance jouant un rôle significatif. Ils ont prédit avec succès les résultats de plusieurs matchs individuels à haut rendement, mais la valeur stratégique réelle n'est pas élevée.

5 Harsh Truths Behind the "Smart Money" Hype

Après une plongée profonde dans les transactions de cet "argent intelligent", PANews a résumé la réalité derrière le "récit de richesse" du marché prédictif.

1. La "stratégie de couverture d'arbitrage" est loin de simplement atteindre une condition de probabilité. Dans un marché férocement compétitif avec des contraintes de liquidité, il est fort probable qu'elle devienne une formule de perte autodestructrice. Suivre et imiter aveuglément n'est pas conseillé.

2. Le "Copy Trading" semble tout aussi insoutenable sur le marché prédictif. Les principales raisons incluent plusieurs points. Premièrement, le classement ou le win rate observé est basé sur des données de profit réglées historiques, résultant en des données "déformées". Derrière de telles données, une grande quantité d'"argent intelligent" n'est pas aussi "intelligente" qu'il y paraît, avec un win rate réel de plus de 70 % étant extrêmement rare ; la plupart des rates sont similaires à lancer une pièce de monnaie. De plus, la profondeur de trading sur le marché prédictif est actuellement relativement médiocre, et les mêmes opportunités d'arbitrage peuvent ne convenir qu'à de très petits montants de capital, menant les copy traders à être probablement évincés dans ce processus.

3. Gérer le ratio risque-récompense et la taille de la position est plus important que de poursuivre le win rate. Parmi les adresses de plusieurs stratégies performantes, elles partagent une caractéristique commune d'être très douées pour gérer le ratio risque-récompense. Même des adresses comme gmpm et DrPufferfish quitteront les positions rapidement en fonction des changements dans les tendances de probabilité pour minimiser les pertes et améliorer le ratio risque-récompense.

4. Le vrai secret réside au-delà de la "formule mathématique". Actuellement, il existe de nombreuses interprétations des "formules d'arbitrage" sur les réseaux sociaux. À première vue, ces stratégies semblent très raisonnables, mais dans l'exécution réelle, la véritable capacité de cet argent intelligent semble résider au-delà de ces "formules mathématiques". Soit ils ont une très forte capacité de jugement pour certains événements, soit ils ont un modèle d'analyse unique pour la culture populaire. Ces algorithmes de prise de décision invisibles sont la clé de leur succès. Pour les utilisateurs sans de tels "algorithmes de prise de décision", le marché prédictif est aussi une "forêt sombre" impitoyable.

5. L'échelle de profit du marché prédictif est encore assez petite. En regardant les gains de ces meilleurs joueurs d'argent intelligent en décembre, l'adresse avec les gains totaux les plus élevés n'a qu'environ 3 millions de dollars de gains actuels. Par rapport au marché des dérivés crypto, le potentiel de profit de ce marché semble avoir une limite claire. Pour ceux qui sont entrés avec des rêves de richesses du jour au lendemain, l'échelle de ce marché n'est clairement pas assez grande. Dans un marché qui est à la fois unique dans son professionnalisme et petit à l'échelle, il n'est probablement pas très attrayant pour les institutions pour le moment. Je me demande si c'est aussi une raison importante limitant la croissance du marché prédictif.

Sur Polymarket, un marché prédictif apparemment rempli d'or, la plupart des joueurs dits "baleines" sont simplement des joueurs survivants ou des travailleurs journaliers acharnés. Le véritable code de richesse n'est pas caché dans ces classements de win rate trop optimistes, mais dans les algorithmes pariés avec de l'argent réel par quelques meilleurs joueurs après avoir éliminé le bruit.

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