Polymarket 千万赢家の振り返り：40のアドレス、10万件の取引、利益を得る方法はたったの3つ

原文タイトル：《Polymarketのランキング40のアドレスを分解し、利益を上げているのは3つの生き方だけ》

原文著者：Leo、予測市場研究者

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Polymarketで1000万ドルを稼いだ人の戦略はどのようなものか？

Data API + ブロックチェーンデータを用いて、スポーツとクリプトの2つのトラックのランキングTop 20を逆算した。

40のアドレス、10万件以上の取引、一件一件分解した。

ダッシュボードのスクリーンショットを見るのではなく、すべての買い、売り、償還を戦略行動に戻した。

方法：Polymarket Data APIでアドレスごとに取引記録を引き出し、LB APIで利益と損失を検証し、ブロックチェーンのREDEEM/MERGEデータで実際のキャッシュフローを復元。各アドレスは2000から15000件の取引。

分解した結果、スポーツでもクリプトでも、利益を上げているアドレスは3つのカテゴリーに分かれる。3つのカテゴリー間の違いはパラメータの違いではなく、全く異なるゲームをプレイしていることにある。

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第一のタイプ：方向型、正しい方向を待つ

スポーツトラックで最も利益を上げている戦略は、あまりにもシンプルで、最初は信じられなかった。

18の有効アドレスの中で、14は買うだけで売らない。決済までポジションを持ち、勝てば償還、負ければゼロ、波動取引はしない。

同じく買うだけで売らないが、利益の上げ方は全く異なる。

• swisstony：4.94億ドルの取引量、リターン率1%、純利益496万ドル。完全自動で、30分で353件の取引を行い、5大リーグをカバー。各試合で少しずつ利益を上げるが、量が非常に大きい。

• majorexploiter：リターン率39%、単一取引の最大99万ドル。600件以上の取引のほとんどを2試合のアーセナルに賭けている。大きな賭けをする勇気があり、勝てば数百万ドル。

一方は量を増やし、一方は賭けをして、どちらも数百万ドルを稼いだ。方法は逆だが、共通点は自分が賭けているイベントに情報優位性があること。

ランキング1位が失速中

kch123、スポーツランキング1位、累積利益1035万ドル。

しかし、3月中旬の分析時点で、最近30日間で47.9万ドルの損失。直近7日間の勝率は31%（15勝33敗）。14303件の取引はすべて買いで、売りは0件。日平均493件、74%の取引間隔は10秒未満。

1000万ドルを稼いだ機械が失速している。ランキングを見ただけではこれらはわからず、ブロックチェーンデータを分解しなければ見えない。

自分のラベルに騙された

fengdubiying、スポーツ第13位、利益313万ドル。

バッチ分析の際に「売り主導型」のラベルを付けたが、波動取引をしているように見えた。

データを分解すると：回収の93.6%が償還から来ており、売りは6%に過ぎない。実際の戦略はLoLのeスポーツに集中して賭けること。単一市場の最大158万ドル（T1対KT Rolster）、勝率74.4%、利益と損失の比率は7.5対1。

売りは彼のストップロスツールであり、主戦略ではない。ダッシュボード上の買いと売りの比率だけを見ると、この人が何をしているのかを完全に誤解することになる。

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第二のタイプ：構造型、予測に頼らず利益を上げる

クリプトランキングは全く別の生物である。スポーツの方は方向を賭けるが、クリプトの方はマーケットメイキングを行う。

クリプトのTop 5を深掘りすると：3つは上下二元オプションのマーケットメイキングロボット、1つはMERGEを使って在庫を管理する価格閾値のマーケットメイカー、1つは公募のマイルストーンイベントのアービトラージ（リターン率43.3%）を専門にしている。

個人投資家は上下を賭けているが、トッププレイヤーはマーケットメイカーである。

マーケットメイカーはどうやって利益を上げるのか

0x8dxd、BTCの5/15分間の上下をマーケットメイクする。

94%の取引は対称的なオーダーで、同時に上昇と下降を買う。終日稼働し、単一取引の中央値は6ドル未満。買い価格が上昇 + 下降が1ドル未満で、その間の差額が利益となる。少なくとも3つの独立したアドレスが同じモデルで運用されている。

別のマーケットメイカーのアドレスはさらに極端で、Economicsカテゴリでほぼ流動性供給を独占している。982件の買い、0件の売り、6桁のPnL。利益はメイカーリベートと流動性プレミアムから得ている。

コードが良いからといって利益が出るわけではない

ここまで来ると、マーケットメイキングは確実に利益が出ると思うかもしれない？GitHubにはオープンソースのPolymarketマーケットメイキングボットがあり、コードは非常にエンジニアリング的で、WebSocketのリアルタイムデータ、3つのリスク管理（ストップロス + ボラティリティフリーズ + 休眠期間）、自動ポジション統合がある。作者自身も認めている：利益が出ない。

理由は、価格設定ロジックがペニー・ジャンピングで、現行の最適なオファーの前に1セント挿入することだから。言い換えれば、フォローするだけで、自分の価格設定能力がない。

コードがどんなに優れていても意味がなく、マーケットメイキングで利益を上げるかどうかは、あなたの価格設定モデルが市場よりも正確かどうかに依存する。

もう一つ注目すべきデータがある：ブロックチェーンの取引タイムスタンプを分析すると、Polymarketの暗号価格市場で70%以上のアービトラージ利益が100ミリ秒未満の遅延を持つボットに奪われている。市場全体で利益を上げているウォレットは8%未満である。ボットの遅延が秒単位であれば、基本的に高頻度プレイヤーに流動性を提供していることになる。

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第三のタイプ：認知型、賭けは少ないが各取引には判断がある

第三のタイプのアドレスは前の2つのタイプとは全く異なる。取引頻度は非常に低く、1ヶ月に2、3回しか出手しないが、各取引の背後には研究がある。

いくつかの例を挙げる。

• 天気カテゴリのアドレスは、気象局の公開データを用いてモデルを構築し、勝率が0.77を超えるときだけ入場する。1ヶ月に2、3件の取引を行い、単一取引の利益は数万ドル。

• 別のアドレスは89%の取引がNOを買っており、保有期間は月単位で計算され、勝率は高くないが、ペイオフ倍率は平均9倍以上で、数回の大きな賭けで小さな損失をカバーしている。

• さらに極端な例：FDV（全結果）市場で1つのことだけを行い、50-55セントでNOを買い、決済時に1ドルを受け取る。勝率100%。運が良いのではなく、他の人がこの価格設定の偏差に気づいていないだけ。

しかし、認知型は「研究が十分深ければ利益が出る」というわけではない。あるケースを分解したことがあり、誰かが137万行の歴史データを使ってBTC価格の偏差の確率マトリックスを作成し、バックテストの結果は完璧だったが、ロール検証を行うとすぐに崩れた。市場の効率性は非常に早く向上し、先月有効だった法則は今月にはアービトラージされてしまった。

認知型の真のエッジは、特定のカテゴリに対する理解が市場の価格設定よりも深いことであり、モデルがより複雑であることではない。

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3つの生き方の比較

3つの生き方の比較表

私は何をしているのか

他の人について話したので、今度は自分について話そう。

私は同時にいくつかのラインを運営している：クリプトのマーケットメイキング（構造型）、スポーツの確率価格設定（方向型）、天気データモデリング（認知型）。各ラインは大きくなく、kch123のように日平均493件の規模も、swisstonyのように4.94億の取引量もない。

この40のアドレスを分解した後、私が最も考えたことは：自分がどのゲームをプレイしているのかを理解することは、どんなパラメータを最適化するよりも重要である。

方向型で情報優位性がない場合、どんなに良い実行でも推測に過ぎない。構造型で遅延が追いつかない場合、あなたは収穫される側になる。これは単なる励ましの言葉ではなく、データを見た後に自分に言った言葉である。

現在、各ラインは小規模な検証を行い、エッジが存在することを確認してから量を増やす。急いで広げず、まずは1、2つのカテゴリを通じて運営する。

データソース：Polymarket Data API + LB API + Polygonブロックチェーンデータ | 分析期間：2026年1-3月

Polymarketで試してみたいですか？まず、どのゲームをプレイするかを考えましょう。