Como é, na verdade, a estratégia de um vencedor da Polymarket com 10 milhões de dólares?
Recorrendo à Data API e aos registos on-chain, fiz uma retrospetiva dos 20 primeiros lugares dos rankings, tanto de desporto como de cripto, na Polymarket. Foram 40 endereços e mais de 100 000 operações, analisadas uma a uma.
Isto vai muito além de simples capturas de ecrã de dashboards. Cada compra, venda e resgate foi associada a um comportamento estratégico concreto. O processo: extrair o histórico de transações por endereço através da Polymarket Data API, validar lucros e perdas com a LB API e reconstruir fluxos de caixa reais usando dados on-chain de REDEEM/MERGE. Cada endereço realizou entre 2 000 e 15 000 operações.
Depois de analisar estes dados, tornou-se claro: seja em desporto ou cripto, os endereços lucrativos encaixam-se em três categorias distintas. As diferenças não se resumem a parâmetros — são jogos fundamentalmente diferentes.
Tipo 1: Direcional — Escolher um lado e manter
A estratégia mais lucrativa no desporto é de tal forma simples que parece inacreditável.
Dos 18 endereços ativos, 14 limitaram-se a comprar — nunca venderam. Mantiveram até à liquidação, resgataram se ganharam e ficaram a zero se perderam. Nada de swing trading.
Mesmo assim, entre quem só compra e nunca vende, as abordagens ao lucro são radicalmente distintas.
swisstony: 494 milhões de dólares em volume, taxa de retorno de 1%, 4,96 milhões de dólares de lucro líquido. Totalmente automatizado, 353 operações em 30 minutos, abrangendo as cinco principais ligas. Cada operação gera um pequeno ganho, mas o volume total é avultado.
majorexploiter: taxa de retorno de 39%, maior aposta única de 990 000 dólares. Mais de 600 operações, quase todas concentradas em apenas dois jogos do Arsenal. Convicção máxima — uma vitória rende milhões.
Um aposta no volume massivo, o outro em apostas de elevado valor, mas ambos ganharam milhões. Os métodos são opostos, mas partilham algo: uma vantagem informacional nos eventos onde apostam.
Topo do ranking, a perder força
kch123, primeiro no ranking de desporto, com 10,35 milhões de dólares de lucros acumulados.
Contudo, em meados de março, nos últimos 30 dias registou uma perda de 479 000 dólares. Nos últimos 7 dias, a taxa de vitórias caiu para apenas 31% (15 vitórias, 33 derrotas). Todas as 14 303 operações foram compras — zero vendas. Uma média de 493 operações por dia, com 74% a menos de 10 segundos de intervalo.
Uma máquina de lucro de 10 milhões de dólares está a perder fôlego. Isto não se vê no ranking — só a análise on-chain revela o quadro completo.
Induzido em erro pelas minhas próprias etiquetas
fengdubiying, 13.º em desporto com 3,13 milhões de dólares de lucro.
Na minha análise em lote, classifiquei-o como “dominante em vendas”, assumindo uma abordagem de swing trading.
Mas os dados mostram outra realidade: 93,6% dos retornos vieram de resgates, apenas 6% de vendas. A verdadeira estratégia era apostar fortemente em esports de LoL. A maior aposta num único mercado foi de 1,58 milhões de dólares (T1 vs. KT Rolster), com uma taxa de vitória de 74,4% e uma relação lucro/perda de 7,5:1.
A venda serviu apenas como mecanismo de stop-loss — não era a estratégia central. Confiar apenas nas proporções de compra/venda do dashboard leva a juízos errados sobre o que realmente acontece.
Tipo 2: Estrutural — Lucro sem previsão
O ranking de cripto é um universo à parte. O desporto centra-se na aposta direcional; a cripto consiste em atuar como “a casa”.
No Top 5 de cripto: três são bots de market making para opções binárias up/down, um é um market maker de limiares de preço que gere inventário com MERGE e um especializa-se em arbitragem orientada por eventos em vendas públicas (taxa de retorno de 43,3%).
O retalho aposta na direção — os principais jogadores gerem a casa.
Como vencem os market makers
0x8dxd, market maker de BTC 5/15 minutos up/down.
94% das operações são simétricas — compra up e down em simultâneo. Funciona 24/7, com valor mediano inferior a 6 dólares por operação. O total investido em up e down é inferior a 1 dólar — o spread é puro lucro. Pelo menos três endereços independentes usam este modelo.
Outro endereço de market making é ainda mais extremo, quase a monopolizar a liquidez na categoria Economia: 982 compras, zero vendas, PnL de seis dígitos. Os lucros provêm de rebates de maker e prémios de liquidez.
Bom código não garante lucros
Pode parecer que o market making é aposta segura. Há um bot de market making open-source para Polymarket no GitHub, construído com dados WebSocket em tempo real, um sistema de controlo de risco em três partes (stop-loss, congelamento de volatilidade, cooldown) e junção automática de posições. O autor admite que não é lucrativo.
Porquê? A lógica de pricing é penny jumping — antecipa o melhor bid atual por um cêntimo. Ou seja, limita-se a copiar outros, sem capacidade própria de precificação.
Por melhor que seja o código, o lucro no market making depende de o seu modelo de pricing superar o mercado.
Outro dado relevante: a análise de timestamps on-chain mostra que mais de 70% dos lucros de arbitragem nos mercados de preço cripto da Polymarket vão para bots com latência inferior a 100 ms. Menos de 8% das carteiras são lucrativas em todo o mercado. Se a latência do seu bot se mede em segundos, está apenas a fornecer liquidez a players de alta frequência.
Tipo 3: Cognitivo — Baixa frequência, alta convicção
A terceira categoria é um universo à parte. A frequência de operações é extremamente baixa — duas ou três por mês — mas cada uma é fundamentada em pesquisa aprofundada.
Exemplos: um endereço na categoria meteorologia desenvolve modelos com dados meteorológicos públicos, só entra quando a probabilidade de vitória excede 0,77 — apenas duas ou três operações por mês, cada uma rendendo dezenas de milhares. Outro endereço compra NO em 89% das operações, mantém durante meses e, apesar da baixa taxa de vitória, tem um payoff médio superior a 9x por vitória — cobre todas as perdas com algumas grandes vitórias.
Um exemplo ainda mais extremo: num mercado FDV (Full Outcome), o endereço faz apenas uma coisa — compra NO a 50–55 cêntimos, espera pela liquidação e recebe 1 dólar. Taxa de vitória: 100%. Não é sorte — é explorar uma anomalia de pricing que outros ignoraram.
Mas estratégias cognitivas não são “faça mais pesquisa e terá lucro”. Vi alguém usar 1,37 milhões de linhas de dados históricos para construir uma matriz de probabilidades de desvios do preço do BTC. Os backtests foram perfeitos, mas a validação em tempo real falhou de imediato. A eficiência do mercado evolui rapidamente — o que funcionava no mês passado pode já ter sido arbitrado.
A verdadeira vantagem nas estratégias cognitivas é compreender uma categoria mais profundamente do que o pricing do mercado — não apenas criar um modelo mais complexo.
Comparação das três abordagens
Tabela comparativa: três abordagens
A minha própria abordagem
Depois de analisar outros, eis a minha perspetiva.
Executo várias estratégias em paralelo: market making em cripto (estrutural), pricing probabilístico em desporto (direcional) e modelação de dados meteorológicos (cognitivo). Todas de pequena escala — nada comparável às 493 operações diárias de kch123 ou aos 494 milhões de dólares de volume de swisstony.
Após analisar 40 endereços, a principal conclusão: saber que jogo está a jogar é mais importante do que otimizar qualquer parâmetro.
Se for direcional sem vantagem informacional, mesmo uma execução perfeita é mero palpite. Se for estrutural mas não acompanha a latência, é quem está a ser explorado. Não é só um chavão — foi o que os dados mostraram.
Agora faço validações de pequena escala em cada linha, só escalo quando confirmo uma vantagem. Sem pressa para expandir — primeiro, provar uma ou duas categorias.
Fontes de dados: Polymarket Data API + LB API + dados on-chain Polygon | Período de análise: janeiro–março de 2026
A pensar experimentar a Polymarket? Primeiro, perceba em que jogo quer entrar.
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