Modélisation des données : comment améliorer la qualité de l'interaction avec Polymarket ?

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编译｜Odaily 星球日报（@OdailyChina）；译者｜Azuma（@azuma_eth）

Cet article a un seul message central — comment se préparer à la plus grande airdrop potentielle dans le secteur des marchés prédictifs.

Problème de données à déclarer

Avant de construire chaque modèle, nous avons besoin de données authentiques et fiables. Les données de volume de transactions de Polymarket ont toujours été largement sous-estimées.

Paradigm a publié en décembre 2025 une étude révélant que la majorité des tableaux de bord de Polymarket calculent le volume en additionnant tous les événements « OrderFilled » (ordres remplis), mais cet événement se déclenche à la fois pour les ordres de vente et d’achat dans une même transaction, entraînant un double comptage. Le volume réel est environ la moitié de ce que montre le tableau de bord.

Volume de tableau vs volume unilatéral — ce dernier est le chiffre réellement important pour la modélisation des airdrops.

Ceci est crucial pour la modélisation des airdrops. Si Polymarket considère le volume comme un indicateur, ils n’utilisent que leurs données internes, et non diverses statistiques sur Dune. Votre « score » de volume réel est probablement seulement la moitié de ce que montrent des outils comme Polycool.

Répartition des utilisateurs

Concernant la spéculation sur les airdrops, le jeu de données le plus important provient de la recherche de l’IMDEA Networks Institute, qui couvre plus de 86 millions de transactions (avril 2024 – avril 2025).

• Seuls 0,51 % des adresses ont réalisé un profit supérieur à 1000 dollars ;
• Seules 1,74 % des adresses (estimation) ont un volume de transaction supérieur à 50 000 dollars ;
• Les 3 plus grandes adresses d’arbitrage ont extrait 4,2 millions de dollars de « profits sans risque » ;
• Les meilleurs traders ont gagné plus de plusieurs millions de dollars.

En ce qui concerne les récompenses LP, la stratification est encore plus marquée.

79 % des traders n’ont jamais gagné ne serait-ce qu’un dollar en récompenses LP — c’est une interaction souvent négligée. Sur 314 000 traders, seulement 66 567 portefeuilles ont reçu des récompenses LP. Cela signifie que seulement 21 % des traders ont fourni de la liquidité. Par rapport à la participation globale, ce mécanisme de récompense est clairement sous-estimé.

Une utilisation moindre est généralement perçue comme un signal de « sous-estimation » dans le modèle d’airdrop.

Précédents d’airdrop : que nous enseignent-ils ?

Toutes les récompenses d’airdrop à grande échelle dans la DeFi sont basées sur une « activité active », et non sur la « rentabilité ». Polymarket suit également cette logique.

Les points communs de tous les grands airdrops incluent :

• La distribution purement moyenne peut être exploitée par des attaques de type « witching » (Polymarket ne distribue pas équitablement) ;
• La distribution basée uniquement sur le volume peut conduire à une concentration excessive sur les « whales » (risques PR + SEC) ;
• La meilleure stratégie : stratification par niveaux + limites de récompense + multiples dimensions (volume + LP + diversité + durée d’activité) ;
• Lors de tous les principaux airdrops, même les perdants reçoivent une récompense — le PnL (profit et perte) n’est pas un critère.

Ce dernier point est crucial : si vous tradez pour 100 000 dollars et perdez 20 000 dollars, vous avez plus de chances d’être récompensé que quelqu’un qui a gagné 500 dollars en trade de 1 000 dollars. La plateforme ne veut pas simplement encourager les trades rentables — cela faciliterait la détection d’initiés.

Réflexion inverse : comment limiter les « whales » ?

Certains calculateurs d’airdrop sur le marché utilisent le modèle le plus simple basé sur le ratio de volume : part d’airdrop = volume personnel / volume total × montant de l’airdrop.

C’est une erreur, car la distribution principale d’airdrop adopte systématiquement une « courbe décroissante ».

Je préfère un modèle où Polymarket limite la taille de l’airdrop pour les whales via une compression par racine carrée — par exemple, si le volume augmente de 4 fois, le score n’augmente que de 2 fois, ce qui changerait radicalement la distribution pour les whales.

Combien un portefeuille de premier plan pourrait-il recevoir ? Supposons que l’offre totale de POLY soit de 10 milliards de jetons, dont 7,5 % pour l’airdrop communautaire (750 millions de POLY), avec une FDV de 30 à 90 milliards de dollars au TGE.

Sans limite d’allocation pour une seule adresse, si le volume est de 85 millions de dollars (par exemple pour le trader de haut niveau fredi999), le modèle pourrait prévoir environ 3 à 5 millions de POLY. Avec une FDV de 9 milliards de dollars, cela représenterait 300 à 450 millions de dollars. Théoriquement faisable, mais avec un impact PR très faible.

Une approche plus réaliste serait de limiter l’allocation par adresse, par exemple à 50–200 millions de POLY. Avec une FDV de 5 milliards de dollars, le top 1 pourrait recevoir environ 45 à 100 millions de dollars.

« LP » et « volume » : où se trouvent les opportunités actuelles ?

Si vous commencez à interagir avec Polymarket en février 2026 avec 5000 dollars de capital, la stratégie mathématique la plus avantageuse pour un nouveau participant est de fournir de la liquidité LP.

• Pour gagner 49 dollars en récompenses LP (top 10 %), il faut placer des ordres limités sur des marchés à forte récompense. Avec 500–1000 dollars, cela peut être réalisé en 30 à 60 jours.
• Pour atteindre 1563 dollars (top 1 %), il faut un capital plus élevé ou une participation régulière à haute fréquence.

Concernant le volume, il faut éviter de faire du « wash trading » et plutôt accumuler un volume réel :

1. Trader sur plus de 5 marchés différents (politique, crypto, sport, science, culture) ;
2. Maintenir une position pendant au moins 1 à 24 heures avant de clôturer ;
3. Éviter de faire du « spoofing » entre différentes adresses sur le même marché ;
4. Accepter des pertes modérées — preuve d’une « participation réelle » ;
5. Viser un volume de marché > 500 000 dollars (Polymarket pourrait filtrer les micro-marchés) ;
6. Taille de chaque pari : 50 à 500 dollars.

Modèle de prédiction d’airdrop

Les airdrops ne seront pas comme la majorité le prévoit.

La plupart des hypothèses d’airdrop sont basées sur une distribution pondérée par volume la plus simple, mais Polymarket sera plus intelligent et plus intéressant. Ils disposent de données LP on-chain, propres, vérifiables, et toutes en dollars. Ils ont aussi des données filtrant les « witching » et autres manipulations. Ils ont aussi des données sur l’âge des portefeuilles, la diversité des marchés, et la répartition géographique.

Voici mon modèle — Polymarket n’a encore rien confirmé, ce n’est que mon hypothèse.

• Poids du volume : 40 % — utilisation d’une formule de compression racine carrée, seuil minimum d’environ 500 dollars ;
• Poids des récompenses LP : 35 % — vérifiables on-chain, anti-witching ;
• Poids de la diversité des marchés : 15 % — nombre de marchés indépendants auxquels participe l’utilisateur ;
• Poids de la durée d’activité : 10 % — nombre de mois actifs avant la snapshot.

De plus, Polymarket pourrait limiter la récompense pour une seule adresse (par exemple 500 000 dollars), sinon les 50 premières adresses obtiendraient une part excessive, nuisant à la narration communautaire. Les perdants recevraient la même récompense que ceux ayant un volume équivalent, ce qui n’est pas rationnel — cela créerait des incitations déformées.

79 % des traders n’ont jamais reçu ne serait-ce qu’un dollar en récompenses LP. Si le poids LP représente 35 % de la formule d’airdrop, la stratégie la plus efficace actuellement est de fournir des ordres limités sur des marchés à fort volume, tout en accumulant des preuves de contribution on-chain.

En résumé, POLY pourrait devenir le plus grand airdrop de l’histoire des marchés prédictifs. Avec une FDV de 9 milliards de dollars, la valeur totale de l’airdrop communautaire pourrait atteindre 450 millions à 900 millions de dollars. Même en captant seulement 0,1 % de cette somme, cela représenterait 45 000 dollars. C’est pourquoi il est crucial d’optimiser dès maintenant les données LP, plus que ce que la plupart réalisent.