Как выглядит стратегия победителя Polymarket с прибылью $10 млн?
Я использовал Data API и данные блокчейна, чтобы восстановить топ-20 лидеров Polymarket по спорту и криптовалюте. Это 40 адресов и более 100 000 сделок, каждую из которых я проанализировал индивидуально.
Это значительно глубже, чем просто скриншоты дашборда. Я сопоставил каждую покупку, продажу и погашение с конкретными стратегическими действиями. Процесс включал: выгрузку истории транзакций по каждому адресу через Polymarket Data API, проверку PnL через LB API и восстановление реальных денежных потоков на основе данных REDEEM/MERGE в блокчейне. Количество сделок по каждому адресу — от 2 000 до 15 000.
В результате анализа стало очевидно: и в спорте, и в крипте прибыльные адреса делятся на три четкие категории. Отличия не только в параметрах — это разные подходы и разные игры.
Тип 1: Направленный — выбрать сторону и держать
Самая доходная стратегия в спорте удивительно проста.
Из 18 активных адресов 14 только покупали — ни одной продажи. Они держали позиции до расчета, получали выплату при выигрыше и теряли все при проигрыше. Никакого свинг-трейдинга.
Но даже среди тех, кто только покупает и не продает, подходы к прибыли могут быть совершенно разными.
swisstony: $494 млн торгового объема, доходность 1%, чистая прибыль $4,96 млн. Полная автоматизация, 353 сделки за 30 минут, охват всех пяти топовых лиг. Каждая сделка приносит небольшой доход, но общий объем дает значительную прибыль.
majorexploiter: доходность 39%, крупнейшая ставка $990 000. Более 600 сделок, почти все — только на два матча «Арсенала». Максимальная уверенность — одна победа приносит миллионы.
Один делает ставку на объем, другой — на размер, но оба заработали миллионы. Их методы противоположны, но их объединяет одно: информационное преимущество в выбранных событиях.
Лидер рейтинга теряет темп
kch123 — первый в спортивном рейтинге, с накопленной прибылью $10,35 млн.
Однако к середине марта за последние 30 дней убыток составил $479 000. За последние 7 дней процент выигрышных сделок снизился до 31% (15 выигрышных, 33 проигрышных). Все 14 303 сделки — покупки, ни одной продажи. В среднем — 493 сделки в день, 74% из которых с разницей менее 10 секунд.
Машина прибыли на $10 млн теряет обороты. Это невозможно увидеть только по рейтингу — полную картину дает только анализ блокчейна.
Ошибочные выводы из собственных ярлыков
fengdubiying — 13-е место в спорте с прибылью $3,13 млн.
В групповом анализе я отметил этот адрес как «доминирует продажа», предполагая стратегию свинг-трейдинга.
Но данные говорят об обратном: 93,6% прибыли получено за счет погашений, лишь 6% — от продаж. Реальная стратегия — концентрированные ставки на киберспорт LoL. Крупнейшая ставка — $1,58 млн (T1 против KT Rolster), процент выигрышей 74,4%, соотношение прибыль/убыток 7,5:1.
Продажа была лишь инструментом ограничения убытков, а не основой стратегии. Опираться только на соотношение покупок и продаж в дашборде — значит ошибочно трактовать происходящее.
Тип 2: Структурный — прибыль без прогнозов
Рейтинг по крипте — это другая вселенная. В спорте делают ставки на направление, а в крипте — играют роль «дома».
В топ-5 по крипте: три маркет-мейкерских бота на бинарных опционах (вверх/вниз), один маркет-мейкер по пороговым ценам с управлением запасом через MERGE, один — арбитраж по публичным сейлам (доходность 43,3%).
Розничные игроки делают directional-ставки, а лидеры выступают в роли «дома».
Как выигрывают маркет-мейкеры
0x8dxd — маркет-мейкер на BTC 5/15-минутных опционах вверх/вниз.
94% сделок симметричны: одновременная покупка вверх и вниз. Работа 24/7, медианная сделка менее $6. Общий buy-in вверх и вниз — менее $1, спред — чистая прибыль. Как минимум три независимых адреса используют эту же модель.
Еще один маркет-мейкер практически монополизировал ликвидность в категории Economics: 982 покупки, ни одной продажи, шестизначный PnL. Прибыль идет за счет возврата комиссии и премии за ликвидность.
Хороший код не гарантирует прибыль
Кажется, маркет-мейкинг — беспроигрышная стратегия. На GitHub есть open-source Polymarket-бот с подключением к WebSocket в реальном времени, тремя уровнями риск-контроля (стоп-лосс, заморозка при волатильности, пауза), автоматическим объединением позиций. Автор признает: бот не приносит прибыль.
Почему? Логика ценообразования — penny jumping: опережение лучшей текущей заявки на один цент. То есть бот просто копирует других, не имея собственной модели ценообразования.
Насколько бы хорош ни был код, прибыль маркет-мейкера зависит только от превосходства вашей модели ценообразования над рынком.
Еще один важный момент: анализ временных меток в блокчейне показывает, что более 70% арбитражной прибыли на Polymarket в крипторынках уходит ботам с задержкой менее 100 мс. Во всем рынке менее 8% кошельков прибыльны. Если у вашего бота задержка в секунды, вы просто обеспечиваете ликвидность высокочастотным игрокам.
Тип 3: Когнитивный — низкая частота, высокая уверенность
Третий тип — совершенно иной подход. Частота сделок крайне низкая — две-три сделки в месяц, но каждая глубоко проработана.
Примеры: один адрес в категории погоды строит модели на основе открытых метеоданных, заходит только при вероятности выигрыша выше 0,77 — всего две-три сделки в месяц, каждая приносит десятки тысяч. Другой адрес в 89% сделок покупает NO, держит месяцами, и несмотря на низкий процент выигрышей, средний выигрыш превышает 9x — несколько крупных выигрышей покрывают все убытки.
Еще более яркий пример: на рынке FDV (Full Outcome) адрес делает только одно — покупает NO по 50–55 центов, ждет расчета и получает $1. Процент выигрышей — 100%. Это не везение, а использование ценовой аномалии, которую другие не заметили.
Но когнитивные стратегии — это не просто «больше исследований — больше прибыли». Я видел, как кто-то использовал 1,37 млн строк исторических данных для построения матрицы вероятностей отклонения цены BTC. Бэктесты были идеальны, но при переходе к реальным данным стратегия тут же перестала работать. Эффективность рынка быстро меняется — то, что работало месяц назад, может быть уже арбитражировано.
Настоящее преимущество когнитивных стратегий — это более глубокое понимание категории по сравнению с рыночным ценообразованием, а не просто создание более сложной модели.
Сравнение трех подходов
Сравнительная таблица: три подхода
Мой подход
После анализа чужих стратегий — мой вариант.
Я параллельно использую несколько стратегий: маркет-мейкинг в крипте (структурный), вероятностное ценообразование в спорте (направленный), моделирование на погодных данных (когнитивный). Все в малом объеме — ничего похожего на 493 сделки в день у kch123 или $494 млн оборота у swisstony.
Главный вывод после анализа 40 адресов: важнее всего понимать, в какую игру вы играете, а не оптимизировать параметры.
Если вы directional-игрок без информационного преимущества, даже идеальное исполнение — это просто угадывание. Если вы structural-игрок, но не успеваете по скорости, вас используют другие. Это не просто слова — это показали данные.
Теперь я тестирую каждую стратегию в малом масштабе и увеличиваю объем только при подтверждении преимущества. Нет спешки к росту — сначала докажите одну-две категории.
Источники данных: Polymarket Data API + LB API + данные блокчейна Polygon | Период анализа: январь–март 2026
Хотите попробовать Polymarket? Сначала определитесь, в какую игру хотите играть.
Отказ от ответственности:
-
Данная статья перепечатана с [runes_leo]. Авторские права принадлежат оригинальному автору [runes_leo]. Если у вас есть замечания по поводу перепечатки, пожалуйста, обратитесь в команду Gate Learn для оперативного решения.
-
Отказ от ответственности: мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционной рекомендацией.
-
Переводы этой статьи на другие языки выполнены командой Gate Learn. Если не указано Gate, не копируйте, не распространяйте и не используйте переведенный материал без разрешения.
