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📅 3/2 15:00 - 3/4 12:00 (UTC+8)
數據建模:如何提升Polymarket交互質量?
_本文來自:_arise
編譯|Odaily 星球日報(@OdailyChina);譯者|Azuma(@azuma_eth)
這篇文章的核心內容只有一個 —— 如何備戰預測市場賽道中潛在規模最大的空投。
必須聲明的數據問題
在構建每一種模型之前,我們都需要真實、可靠的數據。Polymarket 的成交量數據一直被廣泛誤報。
Paradigm 在 2025 年 12 月曾發布了一項研究關鍵發現:大多數 Polymarket 數據看板是通過累加所有“訂單被填充(OrderFilled)”事件來統計成交量的,但該事件在同一筆交易的掛單和吃單兩側都會觸發,因此造成了雙重計算。真實的成交量大約只有看板所呈現數字的一半。
看板成交量 vs 單邊成交量 —— 後者才是空投建模中真正重要的數字。
這對於空投建模至關重要,如果 Polymarket 將成交量視為一項指標,他們只會使用內部數據,而不是 Dune 上的各種統計。你實際的成交量“得分”,很可能只有 Polycool 等工具顯示的一半。
用戶分佈情況
關於空投推測,最重要的數據集來自 IMDEA Networks Institute 的研究,該研究涵蓋了 8600 萬多筆交易(2024 年 4 月 – 2025 年 4 月)。
在 LP 獎勵方面,分層現象更加明顯。
79% 的交易者從未賺取過哪怕 1 美元的 LP 獎勵 —— 這是目前最被忽視的交互行為。在 314000 名交易者中,僅有 66567 個錢包曾獲得過 LP 獎勵。這意味著只有 21% 的交易者曾提供過流動性。相較於整體參與度,該獎勵機制被明顯忽視。
更低的使用狀況,在空投模型中一般會被視作被“低估”的信號。
空投先例:歷史告訴了我們什麼?
所有大型 DeFi 空投獎勵的都是“活躍行為”,而非“盈利狀況”。 Polymarket 也會遵循同樣邏輯。
所有大規模空投的共同點包括:
最後一點非常關鍵:如果你交易了 10 萬美元並虧損 2 萬美元,你比交易 1000 美元賺了 500 美元的人更有可能獲得獎勵。平台不希望只激勵盈利交易 —— 那樣更容易篩選出內幕者。
反向思考:如何限制巨鯨?
市面上的一些空投計算器採用了最簡單的成交量比例模型:空投份額 = 個人成交量 / 總成交量 × 空投額度。
這是錯誤的,因為主流空投一貫會採用“遞減曲線”。
我更傾向於押注的模型是,Polymarket 會通過平方根壓縮來限制巨鯨的空投規模 —— 比如成交量每增加 4 倍,得分只增加 2 倍,這將徹底改變面向巨鯨群體的空投結果。
那麼頂級錢包會獲得多少?假設 POLY 總供應為 100 億枚,其中 7.5% 用於社區空投(7.5 億 POLY),TGE 時的 FDV 為 30–90 億美元。
在不對單一地址空投額度設限的情況下,假如成交量為 8500 萬美元(以頂級交易員 fredi999 為例),模型推算可獲得約 300–500 萬枚 POLY。在 90 億美元的 FDV 下,這相當於 300–450 萬美元。理論上是可行的,但公關效果極差。
更現實的情況是對單一地址空投額度設限,比如上限可能為 50–200 萬 POLY,在 50 億美元的 FDV 下,頂級地址可獲得約 45–100 萬美元。
“LP”與“成交量”:當下的機會在哪裡?
如果在 2026 年 2 月以 5000 美元的本金開始交互 Polymarket,數學上對新參與者更有利的方案是部署 LP。
至於成交量,你需要不刷量、儘量累積真實的成交量:
空投模型推測
空投不會如多數人所預期。
大多數空投猜測都基於最簡單的成交量加權分配,但 Polymarket 會做得更聰明、更有趣。他們擁有鏈上 LP 數據,這些數據乾淨、可驗證,且均以美元計量。他們還擁有可過濾女巫模式的成交量數據。他們還擁有錢包年齡、市場多樣性和地理分佈數據。
這是我的模型 —— Polymarket 尚未確認任何內容,因此這只是我的猜測。
此外,Polymarket 將對單一地址的獎勵設限(可能是 50 萬美元),否則前 50 大地址將獲得過多份額,破壞社區敘事。虧損者則將與同等成交量的盈利者獲得相同獎勵,盈利不是標準 —— 這從哲學上無法合理化,且會製造扭曲激勵。
79% 的交易者從未獲得 1 美元 LP 獎勵。如果 LP 權重占空投公式的 35%,當前最具資本效率的行為是,在高成交量的市場提供限價單,並開始累積鏈上可追蹤的貢獻證明。
簡而言之,POLY 可能成為預測市場歷史上最大的空投。按 90 億美元 FDV 計算,社區空投規模的總價值可能會達到 4.5 億 – 9 億美元。即便只捕獲其中 0.1%,也是 45 萬美元。這就是為什麼現在抓緊優化 LP 數據,比大多數人所意識到的更為重要。