Analyse approfondie des 27 000 opérations des 10 plus gros baleines de Polymarket : l'illusion du taux de réussite du « smart money » et la véritable règle de survie

Auteur : Frank, PANews

Récemment, la popularité du marché des prédictions continue de croître, notamment avec l’arbitrage des « smart money » qui est devenu la référence. Beaucoup commencent à imiter ces stratégies, comme si une nouvelle ruée vers l’or était en train de commencer.

Mais derrière cette popularité, quelles sont les véritables performances de ces stratégies apparemment ingénieuses et raisonnables ? Comment sont-elles concrètement exécutées ? PANews a analysé en profondeur 27 000 opérations des dix plus grands baleines en termes de profit sur Polymarket en décembre, afin d’explorer la vérité derrière leurs gains.

Après analyse, PANews a constaté que, dans la pratique de ces « smart money », bien que beaucoup aient appliqué des stratégies d’arbitrage de couverture, cette couverture diffère nettement de la simple couverture décrite sur les réseaux sociaux. En réalité, ces stratégies sont beaucoup plus complexes, ne se limitant pas à une simple combinaison « oui » ou « non », mais utilisant pleinement des règles comme « plus ou moins » ou « victoire/défaite » dans des événements sportifs pour réaliser des couvertures combinées. Une autre découverte importante est que, derrière un taux de réussite exceptionnellement élevé dans des positions historiques, se cache une grande quantité de « zombies » non clôturés, qui donnent une illusion de succès. La véritable taux de réussite est en réalité bien inférieur aux chiffres historiques.

Ensuite, PANews dévoile, à travers des cas concrets, la véritable opération de ces « smart money ».

1. SeriouslySirius : un taux de réussite de 73 % masqué par des « zombies » et une couverture quantitatif complexe

SeriouslySirius est l’adresse classée première en décembre, avec un profit d’environ 3,29 millions de dollars, et un profit total historique de 2,94 millions. Si l’on ne regarde que ses ordres déjà exécutés, son taux de réussite atteint 73,7 %. Cependant, la réalité est que cette adresse détient encore 2369 ordres en position, avec 4690 ordres réglés. Parmi ceux-ci, 1791 ordres en position sont en réalité totalement perdants, mais l’utilisateur ne les a pas tous clôturés. D’un côté, cela permet d’économiser beaucoup d’efforts et de frais. De l’autre, comme la plupart des ordres clôturés sont gagnants, le taux de réussite affiché dans les données historiques est très élevé. En tenant compte de ces « zombies » non clôturés, le taux de réussite réel de cette adresse chute à 53,3 %, ce qui est à peine supérieur à un simple lancer de pièce.

Dans ses opérations concrètes, environ 40 % des ordres sont des couvertures multiples sur le même événement. Cependant, cette couverture ne se limite pas à une simple opposition « oui » + « non ». Par exemple, dans le pari NBA entre 76ers et Mavericks, il a simultanément acheté des options pour Under (moins de points), Over (plus de points), 76ers (équipe locale), Mavericks (équipe visiteuse), et 11 autres directions, réalisant un profit final de 1611 dollars. Au cours de cette opération, il a également utilisé des stratégies d’arbitrage peu probables, comme la probabilité d’une victoire des 76ers à 56,8 %, et celle des Mavericks à 39,37 %, avec un coût total d’environ 0,962, assurant un profit quel que soit le résultat. Finalement, il a gagné 17 000 dollars dans ce match.

Cependant, cette stratégie ne garantit pas toujours le profit. Lors d’un match entre Celtics et Kings, il a participé à 9 directions différentes, mais a finalement perdu 2900 dollars.

De plus, la répartition des fonds dans certains ordres est très déséquilibrée : bien que deux directions aient été couvertes, l’investissement dans l’une peut être dix fois supérieur à l’autre. Cela est probablement dû à un manque de liquidité sur le marché, ce qui montre que même si l’arbitrage semble attrayant, en pratique, la liquidité peut devenir le principal obstacle. Les opportunités peuvent apparaître, mais il n’est pas garanti d’obtenir une couverture équilibrée sur les deux côtés.

De plus, étant donné que ces opérations sont automatisées, elles risquent souvent de se traduire par des pertes importantes.

Néanmoins, la raison pour laquelle SeriouslySirius a pu réaliser d’importants profits avec cette stratégie réside principalement dans une gestion rigoureuse de ses positions, avec un ratio de profit et perte d’environ 2,52. C’est cette gestion qui lui permet, malgré un taux de réussite réel modéré, de générer des gains.

Il est aussi à noter que cette stratégie ne garantit pas toujours le succès. Avant décembre, cette adresse affichait une performance peu encourageante, oscillant souvent autour de l’équilibre, avec une perte maximale atteignant 1,8 million de dollars. Aujourd’hui, sa stratégie est plus mature, mais il reste incertain qu’elle maintienne cette rentabilité.

2. DrPufferfish : transformer une faible probabilité en forte probabilité, un art ultime de gestion du « ratio de profit et perte »

DrPufferfish est la deuxième adresse en termes de profit en décembre, avec environ 2,06 millions de dollars. Son taux de réussite historique est encore plus impressionnant, atteignant 83,5 %. Cependant, en tenant compte de nombreux « zombies », son taux de réussite réel revient à 50,9 %. La stratégie de cette adresse diffère nettement de celle de SeriouslySirius. Bien qu’environ 25 % de ses ordres soient des couvertures, celles-ci ne sont pas des oppositions directes, mais plutôt des paris diversifiés. Par exemple, dans le championnat de baseball MLS, il a acheté simultanément 27 équipes avec une faible probabilité de gagner, dont la somme des probabilités dépasse 54 %. Grâce à cette approche, il transforme des événements peu probables en événements à forte probabilité.

De plus, sa capacité à réaliser d’énormes gains repose principalement sur sa maîtrise du ratio de profit et perte. Par exemple, pour Liverpool, son équipe favorite en Premier League, il a prédit 123 résultats, réalisant un profit d’environ 1,6 million de dollars. Parmi ses prédictions gagnantes, la moyenne de profit est d’environ 37 200 dollars, tandis que ses pertes moyennes en cas d’échec sont d’environ 11 000 dollars. La majorité de ses ordres perdants sont vendus à l’avance pour limiter les pertes.

Cette approche lui permet d’atteindre un ratio de profit et perte global de 8,62, avec une forte espérance de gain. Cependant, dans l’ensemble, sa stratégie ne se limite pas à un simple arbitrage, mais repose sur une analyse prédictive professionnelle et une gestion rigoureuse des positions pour générer d’importants profits. Un autre point important est que la majorité de ses opérations de couverture sont en perte, avec un total de -2,09 millions de dollars, ce qui indique que ces couvertures servent principalement d’assurance.

3. gmanas : une ligne de production automatisée à haute fréquence

L’adresse gmanas, classée troisième, a réalisé environ 1,97 million de dollars en décembre. Son taux de réussite réel est de 51,8 %, proche de celui de DrPufferfish. Avec un volume de plus de 2400 prédictions, sa stratégie repose clairement sur un programme automatisé. Son style de pari est similaire à celui de l’adresse précédente, sans besoin de détails ici.

4. Hunter simonbanza : une stratégie de prédiction en mode « K-line » pour le trading de tendance

L’adresse simonbanza, classée quatrième, est un chasseur de prédictions professionnel. Contrairement aux précédentes, il n’utilise pas de couvertures. Son profit réalisé s’élève à environ 1,04 million de dollars, avec seulement 130 000 dollars de pertes sur ses « zombies ». Bien que ses fonds et son volume de transactions soient modestes, son taux de réussite est le plus élevé, à environ 57,6 %. En moyenne, ses gains par ordre clôturé sont d’environ 32 000 dollars, et ses pertes d’environ 36 500 dollars. Son ratio de profit et perte n’est pas très élevé, mais grâce à sa forte réussite, il obtient de bons résultats.

De plus, il possède très peu de « zombies », seulement 6. Cela s’explique par le fait qu’il ne attend pas la fin de l’événement pour clôturer, mais profite des fluctuations de probabilité pour réaliser des gains. En résumé, il prend ses profits rapidement, sans s’attarder sur le résultat final.

C’est une approche unique dans le marché des prédictions, où la variation de probabilité ressemble à une fluctuation de marché financier. La logique derrière ses taux de réussite élevés reste un secret, propre à sa méthode exclusive.

5. La baleine gmpm : une stratégie d’arbitrage asymétrique utilisant de « grosses positions » pour assurer la certitude

L’adresse gmpm, classée cinquième, n’est que cinquième en termes de profit en décembre, mais son profit total historique dépasse celui des autres, atteignant 2,93 millions de dollars. Son taux de réussite réel est d’environ 56,16 %, ce qui est élevé. Sa stratégie est similaire à celle de l’adresse précédente, mais avec une touche unique.

Par exemple, cette adresse place souvent des ordres opposés sur le même événement, mais sa stratégie ne consiste pas à arbitrer entre ces deux directions, plutôt à investir plus massivement dans la direction avec la plus grande probabilité, et moins dans l’autre. Cela permet d’obtenir une couverture où, en cas de victoire probable, la position est plus importante, mais en cas de faible probabilité, la perte reste limitée.

En pratique, il s’agit d’une couverture avancée, combinant une évaluation globale de l’événement et une réduction des pertes par couverture, plutôt qu’un simple arbitrage « oui » + « non » < 1.

6. Swisstony, le « travailleur modèle » : arbitrage à haute fréquence façon « fourmi »

Le sixième adresse, swisstony, est un spécialiste de l’arbitrage à très haute fréquence, avec le volume de transactions le plus élevé parmi ces adresses, totalisant 5527 opérations. Bien qu’il ait généré plus de 860 000 dollars de profit, le gain moyen par opération n’est que de 156 dollars. Son style est celui d’une « fourmi » : il achète toutes les options d’un même événement. Par exemple, dans le match Jazz vs Clippers, il a acheté 23 options différentes. La taille de ses investissements étant modérée, la répartition est équilibrée, ce qui peut favoriser une certaine couverture.

Cependant, cette stratégie exige une grande précision dans le détail des achats. Par exemple, le « oui » + « non » doit être inférieur à 1, mais il arrive que ses ordres de couverture achètent des positions bilatérales totalisant plus de 1, ce qui entraîne inévitablement des pertes. Néanmoins, avec un ratio de profit et perte raisonnable et un taux de réussite élevé, ses gains restent positifs.

7. 0xafEe, le « prophète » de la culture populaire : une approche décalée

Le septième adresse, 0xafEe, est un joueur à faible fréquence mais à haute réussite. Son activité est très limitée, avec en moyenne 0,4 opération par jour, et un taux de réussite de 69,5 %.

Dans ses ordres, il a réalisé environ 929 000 dollars de gains grâce à une très haute réussite, avec peu de « zombies », seulement 8800 dollars de pertes latentes. Il n’utilise jamais de couverture, se concentrant uniquement sur la prédiction. Ses prédictions portent principalement sur l’indice de recherche Google ou la culture populaire, par exemple : « Le pape Léon XIV sera-t-il la personne la plus recherchée sur Google cette année ? » ou « La version 3.0 du Gémeaux sera-t-elle publiée avant le 31 octobre ? » Grâce à une méthode d’analyse propre, il affiche un taux de réussite exceptionnel, ce qui en fait une exception parmi les baleines, étant le seul à sortir du cadre sportif.

8. Joueur manuel de couverture 0x006cc : de la couverture simple à la couverture complexe

L’adresse 0x006cc, classée huitième, ressemble à plusieurs autres adresses utilisant des stratégies de couverture complexes, avec un profit net d’environ 1,27 million de dollars et un taux de réussite d’environ 54 %. Cependant, contrairement à d’autres adresses automatisées, sa fréquence d’opération est faible, avec seulement 0,7 opération par jour en moyenne. D’après ses premières opérations, il pourrait s’agir d’un utilisateur ayant adopté une stratégie de couverture simple manuelle à ses débuts.

Après décembre, cette stratégie simple a évolué vers une couverture plus complexe. Son parcours montre que, à mesure que la connaissance de ces stratégies s’est répandue, elles ont été progressivement améliorées.

9. Exemple négatif RN1 : quand « couverture » devient « formule de perte »

Le neuvième adresse, RN1, fait partie de celles qui ont enregistré des pertes globales en décembre. Son profit réalisé est d’environ 1,76 million de dollars, mais ses pertes latentes atteignent 2,68 millions, pour une perte totale de 920 000 dollars. En guise d’exemple négatif, RN1 offre plusieurs leçons.

Tout d’abord, son taux de réussite réel n’est que de 42 %, le plus faible parmi ces adresses, et son ratio de profit et perte n’est que de 1,62. Combinés, ces chiffres indiquent que ses stratégies sont en moyenne négatives, et qu’il ne gagne pas d’argent.

En regardant de plus près, on constate que cette adresse applique aussi une stratégie d’arbitrage, mais que, même si ses ordres respectent la condition « oui » + « non » < 1, la majorité des investissements sont concentrés sur la faible probabilité, ce qui déséquilibre la position et entraîne des pertes concrètes lors d’événements à haute probabilité.

10. Joueur spéculatif Cavs2 : une mise unilatérale sur le hockey, la chance plus que la stratégie

La dixième adresse, Cavs2, est aussi un parieur qui privilégie la mise unilatérale. Son domaine de prédilection est le hockey NHL. D’après ses données, son profit total est d’environ 630 000 dollars, avec un taux de réussite de 50,43 %, et un faible ratio de couverture de 6,6 %. Les résultats sont moyens, avec une part importante de chance, ayant permis de gagner quelques matchs à gains élevés. La stratégie n’a pas une grande valeur d’exemple.

« Désillusion du « smart money » » : 5 vérités brutales

Après une analyse approfondie de ces opérations, PANews résume la réalité derrière le « récit de richesse » du marché des prédictions.

1. La « stratégie d’arbitrage » n’est pas simplement une question de conditions de probabilité. Dans un marché très concurrentiel et avec des liquidités limitées, elle peut rapidement se transformer en une formule de pertes contre-productive. Il ne faut pas la copier aveuglément.

2. La « copie de trades » semble également inefficace dans ce marché. Plusieurs raisons expliquent cela : d’abord, les classements ou taux de réussite affichés sont souvent basés sur des données historiques « déformées » par des profits déjà réalisés, ce qui donne une image trompeuse. En réalité, peu d’« smart money » ont un taux de réussite supérieur à 70 %, la majorité étant proche d’un simple lancer de pièce. Ensuite, la profondeur de marché est encore faible, ce qui limite la capacité d’entrer de gros fonds dans les arbitrages, et les traders en copie risquent d’être évincés.

3. La gestion du ratio de profit et perte et de la position est plus importante que la recherche du taux de réussite. Parmi les adresses performantes, toutes sont très habiles à gérer leur ratio, et des adresses comme gmpm ou DrPufferfish ajustent leur sortie en fonction des évolutions de probabilité pour réduire les pertes et améliorer leur ratio.

4. La véritable clé ne réside pas uniquement dans la « formule mathématique ». Beaucoup d’interprétations sur les « formules d’arbitrage » circulent sur les réseaux sociaux. Bien qu’elles paraissent très raisonnables, dans la pratique, la capacité réelle de ces « smart money » dépasse souvent ces formules, reposant soit sur une forte capacité de jugement sur certains événements, soit sur des modèles d’analyse de la culture populaire. Ces algorithmes invisibles sont leur véritable secret de réussite. Pour ceux qui n’ont pas accès à ces « algorithmes décisionnels », le marché des prédictions reste un « forêt sombre » impitoyable.

5. La rentabilité du marché des prédictions reste limitée. Pour ces « smart money » de décembre, le plus grand profit enregistré est d’environ 3 millions de dollars. Comparé au potentiel de gains du marché des dérivés cryptographiques, cela montre une limite claire. Pour ceux qui rêvent de s’enrichir rapidement, ce marché n’est pas encore assez grand. La nature spécialisée et à petite échelle de ce marché pourrait aussi expliquer pourquoi il n’attire pas encore les institutions, ce qui pourrait être une des raisons de sa croissance limitée.

Dans le marché des prédictions de Polymarket, qui semble regorger d’or, la majorité des « baleines » soi-disant « divines » ne sont que des parieurs survivants ou des travailleurs acharnés. La véritable clé de la richesse ne se trouve pas dans ces classements de taux de réussite artificiellement gonflés, mais dans les algorithmes que quelques joueurs d’élite, en éliminant le bruit, utilisent pour miser avec leur argent réel.