作者：Frank，PANews
近期、予測市場の熱気は持続的に高まり、特にスマートマネーのアービトラージ戦略が模範とされている。多くの人が模倣を試み、新たな掘り出し物の時代が始まったようだ。
しかし、その熱気の背後で、これらの巧妙かつ合理的に見える戦略の実際の効果はどうなのか？また、具体的にどのように実行されているのか？PANewsは12月のPolymarketで利益ランキングトップ10の巨大鲸の2.7万件の操作を深掘りし、その利益の真実を探った。
分析の結果、PANewsはこれら「スマートマネー」の実操において、多くがヘッジアービトラージ戦略を実行していることを発見した。ただし、そのヘッジはソーシャルメディア上で解釈される単純なヘッジとは明らかに異なり、実際の戦略はより複雑であり、単なる「yes」や「no」の組み合わせではなく、スポーツイベントの「大小点数」「勝敗」などのルールを十分に活用した組み合わせヘッジである。もう一つの重要な発見は、歴史的にポジションを持ち続けている高い勝率の背後には、これら巨大鲸が大量の「ゾンビ注文」を未決済のまま粉飾している結果であり、実際の勝率は歴史的な勝率よりもはるかに低いということだ。
次に、PANewsは実例を通じてこれら「スマートマネー」の実操作の真実を明らかにする。
SeriouslySiriusは12月のトップアドレスで、12月の利益は約329万ドル、歴史的総利益は294万ドル。彼の完了した注文記録だけを見ると、勝率は73.7%に達している。しかし、実際の状況は、このアドレスのポジションは現在2369件の注文を保有し、決済済みの注文は4690件にのぼる。この中で、現在保有している1791件の注文は実際にはすでに完全に失敗しているにもかかわらず、ユーザーは一つ一つ決済していない。一方で、これにより多大な労力と手数料を節約できる。**もう一つは、彼が通常決済する注文は利益の出ているものが多いため、歴史的に決済済みの注文データでは非常に高い勝率が示される。**そして、これら未決済の「ゾンビ注文」を考慮すると、このアドレスの実際の勝率は53.3%に低下し、これはランダムにコインを投げるよりわずかに高い程度だ。
彼の実際の取引では、約40%の注文が同じイベントに対して複数の方向にヘッジをかけている。ただし、このヘッジは単純な「YES」+「NO」ではなく、例えばNBAの76人対マーベリックスの試合では、彼はUnder（小点）、Over（大点）、76ers（ホームチーム）、Mavericks（アウェイ）など11の方向に同時に賭け、最終的に1611ドルの利益を得た。この過程で、確率不足のアービトラージ戦略も採用されており、76人勝利の確率は56.8%、マーベリックスの確率は39.37%で、合計コストは約0.962となり、いずれにしても利益を得る状態を実現している。最終的にこの試合では、彼は1万7000ドルの利益を得た。
ただし、この戦略も常に利益をもたらすわけではなく、ケルティックス対キングスの試合では、彼は9つの方向に賭けて合計2900ドルの損失を出した。
また、多くの注文資金配分比率が著しく偏っているケースも見られる。例えば、二つの方向に注文を出しているにもかかわらず、投入資金の比率が10倍以上異なることもある。この結果は、市場の流動性不足に起因している可能性が高く、**アービトラージ戦略は見た目は魅力的だが、実際の操作では流動性が最大の問題となることを示している。**つまり、チャンスは現れるものの、両側のポジションを同じようにヘッジできるわけではない。
さらに、自動化された実行のため、これらの買いと売りは最終的に深刻な損失に転じる可能性も高い。
しかし、結果として、SeriouslySiriusがこの戦略で大きな利益を出せたのは、ポジション管理が適切であり、損益比が約2.52であったことが最も重要な要因だ。これにより、勝率は高くなくても最終的に利益を出すことができた。
また、この戦略は常に利益をもたらすわけではなく、12月以前はこのアドレスの損益状況は芳しくなく、長期間損益分岐点付近にあり、最大損失額は一時180万ドルに達したこともあった。現在の戦略が成熟しているとはいえ、今後もこの利益予測を維持できるかは不明だ。
DrPufferfishは12月の利益が二番目に高いアドレスで、当月の利益は約206万ドル。彼の歴史的勝率はさらに驚異的で83.5%に達している。ただし、多数の「ゾンビ注文」を抱えているため、勝率は50.9%に戻っている。このアドレスの戦略とSeriouslySiriusの取引戦略には明確な違いがある。彼も約25%の注文がヘッジ注文だが、そのヘッジは逆方向のヘッジではなく、分散投資の形をとる。例えば、MLSの野球の最終チャンピオンに関して、彼は確率の低い27チームに同時に賭け、その合計確率は54%以上に達している。こうした戦略により、小確率の事象を大確率の事象に変換している。
さらに、彼が巨額の利益を得られる主な理由は、損益比をコントロールできる点にある。リバプールについて例を挙げると、このイングランドプレミアリーグのチームは彼のお気に入りで、彼はこのチームの結果を123回予測し、約160万ドルの利益を得た。予測の中で利益が出たものの平均利益は約3.72万ドル、失敗した予測の平均損失は約1.1万ドルであり、これらの損失注文の多くは事前に売却して損失をコントロールしている。
この操作思想により、彼の総合的な損益比は8.62に達し、高い利益予測を持つ。ただし、全体としては**彼の戦略は単なるアービトラージのヘッジではなく、専門的な予測分析と厳格なポジション管理による巨額の利益実現だ。**また、彼のヘッジ取引の大部分は損失状態であり、その注文の総損益は-209万ドルとなっている。これを見ると、この巨大鲸のヘッジ取引の多くは、保険的な役割を果たしていると考えられる。
第3位のアドレスgmanasは、DrPufferfishと似たスタイルで、12月の総利益は約197万ドル。実際の勝率は51.8%とDrPufferfishに近い。ただし、取引頻度はより高く、すでに2400回以上の予測を完了している。明らかに彼の戦略は自動化プログラムによる実行の結果だ。取引スタイルも前のアドレスと似ており、詳細は省略する。
第4位のアドレスsimonbanzaは、専門の予測ハンターであり、前のアドレスと異なり、ヘッジ注文は一切なく、実現した利益は約104万ドル、未決済のゾンビ注文の損失は13万ドルにすぎない。資金規模や取引量はそれほど大きくないが、最も高い勝率は約57.6%。また、決済済みの注文の平均利益は約3.2万ドル、平均損失は3.65万ドルで、損益比は高くないが、高勝率により良好な収益を得ている。
さらに、このアドレスのゾンビ注文は少なく、わずか6つだけだ。これは、**彼が通常、イベント終了後に決済を待たず、確率の変動を利用して利益を狙うためだ。**簡単に言えば、利益が出たらすぐに逃げ、最終結果に固執しない。
これは独特の予測市場投資思想であり、彼の論理では確率の変動は金融投資の値動きに似ている。もちろん、彼が高勝率を実現する具体的なロジックは不明だが、彼だけの生存の秘訣だ。
第5位のアドレスgmpmは、12月の損益ランキングでは第5位だが、歴史的総利益は前述のアドレスよりも高く、293万ドルに達している。さらに、彼の実際の勝率は約56.16%と高水準。彼の操作思想は第4位のアドレスと似ているが、核心戦略には独自の秘訣がある。
例えば、このアドレスも同じ試合に対して両側に注文を出すことが多いが、その戦略は両方向のアービトラージを狙うのではなく、**確率の高い側に多く資金を投入し、確率の低い側には少額を投入する。**こうすることで、勝つ確率が高いときにはポジションを大きくし、低確率の事象が起きたときの損失も抑えられるヘッジ効果を実現している。
実際の効果を見ると、これはより高度なヘッジ戦略であり、「yes」+「no」<1の数学的アービトラージに頼るのではなく、事象の総合判断とヘッジによる損失削減を組み合わせた戦略だ。
第6位のアドレスswisstonyは、超高頻度アービトラージのアドレスであり、これらの中で最も取引頻度が高い。合計5527回の取引を行い、86万ドル超の利益を積み上げたが、平均利益はわずか156ドル。戦略的には、「蟻の引っ越し」スタイルに属し、他のアービトラージアドレスと同様に、ある試合のすべての盘口を買い進める例もある。例えばジャズ対クリッパーズの試合では、23の盘口を買い、資金配分も比較的均衡しているため、一定程度のヘッジ効果も期待できる。
ただし、この戦略は買いの細部に非常に依存しており、「yes」+「no」が1未満でなければならないが、なぜか彼のヘッジ注文はしばしば両側の合計が1を超えることがあり、これが最終的に損失をもたらすこともある。ただし、合理的な損益比と勝率データにより、彼の利益状況はプラスの期待値を維持している。
第7位のアドレス0xafEeは、低頻度で高勝率のプレイヤーだ。取引頻度は非常に低く、平均して1日0.4回の取引を行い、勝率は69.5%に達している。
彼の完了した注文の中で、超高勝率により約92.9万ドルの利益を得ており、「ゾンビ注文」も非常に少なく、未実現損失は8800ドル程度にすぎない。さらに、彼はヘッジ注文を一切行わず、予測に専念している。彼の予測は、Google検索指数や流行文化に関する内容を中心に、「教皇リオ14世が今年のGoogle検索トップになるか？」や「双子座3.0は10月31日までにリリースされるか？」などの話題を扱う。これらの予測には独自の分析手法があり、勝率は非常に高い。スポーツ以外の唯一のアドレスとも言える。
第8位のアドレス0x006ccは、前述の複雑なヘッジアドレスと類似し、総損益は約127万ドル、勝率は約54%。ただし、自動化プログラムによる操作と比べて取引頻度は低く、平均0.7回/日。初期の操作を見ると、このアドレスは「シンプルなヘッジ戦略」を手動で行うアドレスだった可能性が高い。
12月以降、このシンプルなヘッジ戦略は複雑な戦略へと進化している。彼の操作履歴から、市場においてヘッジ戦略の理解が深まるにつれ、戦略も進化していることがわかる。
第9位のアドレスRN1は、12月の利益トップ10の中で、現時点では総損失のアドレスだ。実現利益は約176万ドルだが、未実現損失は268万ドルに達し、総損失は92万ドルにのぼる。反面教材として、RN1には多くの考察ポイントがある。
まず、彼の実勝率は42%と最低で、損益比は1.62にすぎない。これらのデータから、彼の利益予測は負の値であり、全体的にこの戦略は儲からないことがわかる。
詳細を見てみると、このアドレスも明らかなアービトラージ戦略のアドレスだが、多くのヘッジ取引では、「yes」+「no」<1の条件を満たしているものの、確率の低い側に多く投入し、高い側には少なく投資しているため、実際のポジションのバランスが崩れ、大きな確率の事象が起きたときに実損を出す結果になっている。
第10位のアドレスCavs2も、片側集中投資を好む予測ギャンブラーであり、最も得意とするのはNHLアイスホッケーの試合だ。全体のデータを見ると、総利益は約63万ドル、勝率は約50.43%、リスクヘッジ比率は6.6%と平均的。運の要素も大きく、いくつかの高リターンの試合結果に賭けた結果、実戦の戦略としてはあまり参考にならない。
これらの「スマートマネー」の取引を深く分析した結果、PANewsは予測市場の「富の物語」の背後にある現実をまとめた。
1、「ヘッジアービトラージ戦略」は単なる確率条件の達成だけではなく、市場の激しい競争と流動性の制約の下で、逆に損失を招く公式となる可能性が高く、盲目的な模倣は避けるべきだ。
2、「追従取引」も予測市場では同様に通用しない。主な理由は、まず、見かけのランキングや勝率は、既決済の利益データに基づく「歪んだ」データであり、その背後には、多くの「スマートマネー」が実はそれほど「賢く」ないことが多い。実勝率70%以上は稀で、多くはコイン投げとほぼ同じ勝率だ。さらに、予測市場の取引深度は相対的に乏しく、同じアービトラージの機会には少額しか入り込めず、追従者はこの過程で排除されやすい。
3、損益比とポジション比の管理は、勝率追求よりも重要だ。いくつかの戦略が優れているアドレスは、共通して損益比の管理に長けており、gmpmやDrPufferfishのようなアドレスは、確率の変動に応じて随時退出し、損失を抑えつつ損益比を向上させている。
4、真の秘訣は「数学公式」以外にある。現在、ソーシャルメディアには多くの「アービトラージ公式」の解釈があるが、一見これらの戦略は非常に合理的に見える。しかし、実際の操作では、これらのスマートマネーの真の能力は、これらの「数学公式」以外にある。彼らは特定の試合に対して非常に強い判断力を持つか、あるいは流行文化に対して独自の分析モデルを持っている。これらの見えない意思決定アルゴリズムこそが勝利の鍵であり、「意思決定アルゴリズム」を持たないユーザーにとって、予測市場は冷酷な「暗黒森林」だ。
5、予測市場の利益規模は依然として小さい。12月のトップクラスのスマートマネーの収益を見ると、最大のアドレスの利益もわずか300万ドル程度にとどまる。暗号派生商品市場の収益空間には明らかな上限があり、一夜で大金を稼ぎたい人にとっては、この市場の規模は十分ではない。こうした専門性と小規模さを持つ市場は、機関投資家にとっても一時的な魅力は乏しい。これもまた、予測市場が長続きしない重要な要因の一つかもしれない。
Polymarketのような一見黄金の山のような予測市場において、「神レベルの巨大鲸」と呼ばれる者の多くは、単なる生き残ったギャンブラーや勤勉な労働者に過ぎず、真の富の秘密は、虚飾された勝率ランキングに隠されているのではなく、ノイズを排除した少数のトッププレイヤーが真剣に資金を賭けているアルゴリズムの中にある。
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深度拆解Polymarket十大巨鲸の2.7万件操作：「賢い資金」の勝率偽装と真の生存法則
作者：Frank，PANews
近期、予測市場の熱気は持続的に高まり、特にスマートマネーのアービトラージ戦略が模範とされている。多くの人が模倣を試み、新たな掘り出し物の時代が始まったようだ。
しかし、その熱気の背後で、これらの巧妙かつ合理的に見える戦略の実際の効果はどうなのか？また、具体的にどのように実行されているのか？PANewsは12月のPolymarketで利益ランキングトップ10の巨大鲸の2.7万件の操作を深掘りし、その利益の真実を探った。
分析の結果、PANewsはこれら「スマートマネー」の実操において、多くがヘッジアービトラージ戦略を実行していることを発見した。ただし、そのヘッジはソーシャルメディア上で解釈される単純なヘッジとは明らかに異なり、実際の戦略はより複雑であり、単なる「yes」や「no」の組み合わせではなく、スポーツイベントの「大小点数」「勝敗」などのルールを十分に活用した組み合わせヘッジである。もう一つの重要な発見は、歴史的にポジションを持ち続けている高い勝率の背後には、これら巨大鲸が大量の「ゾンビ注文」を未決済のまま粉飾している結果であり、実際の勝率は歴史的な勝率よりもはるかに低いということだ。
次に、PANewsは実例を通じてこれら「スマートマネー」の実操作の真実を明らかにする。
1、SeriouslySirius：ゾンビ注文に粉飾された73%勝率と複雑な量的ヘッジネットワーク
SeriouslySiriusは12月のトップアドレスで、12月の利益は約329万ドル、歴史的総利益は294万ドル。彼の完了した注文記録だけを見ると、勝率は73.7%に達している。しかし、実際の状況は、このアドレスのポジションは現在2369件の注文を保有し、決済済みの注文は4690件にのぼる。この中で、現在保有している1791件の注文は実際にはすでに完全に失敗しているにもかかわらず、ユーザーは一つ一つ決済していない。一方で、これにより多大な労力と手数料を節約できる。**もう一つは、彼が通常決済する注文は利益の出ているものが多いため、歴史的に決済済みの注文データでは非常に高い勝率が示される。**そして、これら未決済の「ゾンビ注文」を考慮すると、このアドレスの実際の勝率は53.3%に低下し、これはランダムにコインを投げるよりわずかに高い程度だ。
彼の実際の取引では、約40%の注文が同じイベントに対して複数の方向にヘッジをかけている。ただし、このヘッジは単純な「YES」+「NO」ではなく、例えばNBAの76人対マーベリックスの試合では、彼はUnder（小点）、Over（大点）、76ers（ホームチーム）、Mavericks（アウェイ）など11の方向に同時に賭け、最終的に1611ドルの利益を得た。この過程で、確率不足のアービトラージ戦略も採用されており、76人勝利の確率は56.8%、マーベリックスの確率は39.37%で、合計コストは約0.962となり、いずれにしても利益を得る状態を実現している。最終的にこの試合では、彼は1万7000ドルの利益を得た。
ただし、この戦略も常に利益をもたらすわけではなく、ケルティックス対キングスの試合では、彼は9つの方向に賭けて合計2900ドルの損失を出した。
また、多くの注文資金配分比率が著しく偏っているケースも見られる。例えば、二つの方向に注文を出しているにもかかわらず、投入資金の比率が10倍以上異なることもある。この結果は、市場の流動性不足に起因している可能性が高く、**アービトラージ戦略は見た目は魅力的だが、実際の操作では流動性が最大の問題となることを示している。**つまり、チャンスは現れるものの、両側のポジションを同じようにヘッジできるわけではない。
さらに、自動化された実行のため、これらの買いと売りは最終的に深刻な損失に転じる可能性も高い。
しかし、結果として、SeriouslySiriusがこの戦略で大きな利益を出せたのは、ポジション管理が適切であり、損益比が約2.52であったことが最も重要な要因だ。これにより、勝率は高くなくても最終的に利益を出すことができた。
また、この戦略は常に利益をもたらすわけではなく、12月以前はこのアドレスの損益状況は芳しくなく、長期間損益分岐点付近にあり、最大損失額は一時180万ドルに達したこともあった。現在の戦略が成熟しているとはいえ、今後もこの利益予測を維持できるかは不明だ。
2、DrPufferfish：小確率を大確率に変える、究極の「損益比」管理術
DrPufferfishは12月の利益が二番目に高いアドレスで、当月の利益は約206万ドル。彼の歴史的勝率はさらに驚異的で83.5%に達している。ただし、多数の「ゾンビ注文」を抱えているため、勝率は50.9%に戻っている。このアドレスの戦略とSeriouslySiriusの取引戦略には明確な違いがある。彼も約25%の注文がヘッジ注文だが、そのヘッジは逆方向のヘッジではなく、分散投資の形をとる。例えば、MLSの野球の最終チャンピオンに関して、彼は確率の低い27チームに同時に賭け、その合計確率は54%以上に達している。こうした戦略により、小確率の事象を大確率の事象に変換している。
さらに、彼が巨額の利益を得られる主な理由は、損益比をコントロールできる点にある。リバプールについて例を挙げると、このイングランドプレミアリーグのチームは彼のお気に入りで、彼はこのチームの結果を123回予測し、約160万ドルの利益を得た。予測の中で利益が出たものの平均利益は約3.72万ドル、失敗した予測の平均損失は約1.1万ドルであり、これらの損失注文の多くは事前に売却して損失をコントロールしている。
この操作思想により、彼の総合的な損益比は8.62に達し、高い利益予測を持つ。ただし、全体としては**彼の戦略は単なるアービトラージのヘッジではなく、専門的な予測分析と厳格なポジション管理による巨額の利益実現だ。**また、彼のヘッジ取引の大部分は損失状態であり、その注文の総損益は-209万ドルとなっている。これを見ると、この巨大鲸のヘッジ取引の多くは、保険的な役割を果たしていると考えられる。
3、gmanas：高頻度自動化のライン作業
第3位のアドレスgmanasは、DrPufferfishと似たスタイルで、12月の総利益は約197万ドル。実際の勝率は51.8%とDrPufferfishに近い。ただし、取引頻度はより高く、すでに2400回以上の予測を完了している。明らかに彼の戦略は自動化プログラムによる実行の結果だ。取引スタイルも前のアドレスと似ており、詳細は省略する。
4、ハンターsimonbanza：予測確率を“K線”のように波動させるバンド流
第4位のアドレスsimonbanzaは、専門の予測ハンターであり、前のアドレスと異なり、ヘッジ注文は一切なく、実現した利益は約104万ドル、未決済のゾンビ注文の損失は13万ドルにすぎない。資金規模や取引量はそれほど大きくないが、最も高い勝率は約57.6%。また、決済済みの注文の平均利益は約3.2万ドル、平均損失は3.65万ドルで、損益比は高くないが、高勝率により良好な収益を得ている。
さらに、このアドレスのゾンビ注文は少なく、わずか6つだけだ。これは、**彼が通常、イベント終了後に決済を待たず、確率の変動を利用して利益を狙うためだ。**簡単に言えば、利益が出たらすぐに逃げ、最終結果に固執しない。
これは独特の予測市場投資思想であり、彼の論理では確率の変動は金融投資の値動きに似ている。もちろん、彼が高勝率を実現する具体的なロジックは不明だが、彼だけの生存の秘訣だ。
5、巨大鲸gmpm：非対称ヘッジ戦略、「大ポジション」で確実性を狙う
第5位のアドレスgmpmは、12月の損益ランキングでは第5位だが、歴史的総利益は前述のアドレスよりも高く、293万ドルに達している。さらに、彼の実際の勝率は約56.16%と高水準。彼の操作思想は第4位のアドレスと似ているが、核心戦略には独自の秘訣がある。
例えば、このアドレスも同じ試合に対して両側に注文を出すことが多いが、その戦略は両方向のアービトラージを狙うのではなく、**確率の高い側に多く資金を投入し、確率の低い側には少額を投入する。**こうすることで、勝つ確率が高いときにはポジションを大きくし、低確率の事象が起きたときの損失も抑えられるヘッジ効果を実現している。
実際の効果を見ると、これはより高度なヘッジ戦略であり、「yes」+「no」<1の数学的アービトラージに頼るのではなく、事象の総合判断とヘッジによる損失削減を組み合わせた戦略だ。
6、労働モデルswisstony：「蟻の引っ越し」式の高頻度アービトラージ
第6位のアドレスswisstonyは、超高頻度アービトラージのアドレスであり、これらの中で最も取引頻度が高い。合計5527回の取引を行い、86万ドル超の利益を積み上げたが、平均利益はわずか156ドル。戦略的には、「蟻の引っ越し」スタイルに属し、他のアービトラージアドレスと同様に、ある試合のすべての盘口を買い進める例もある。例えばジャズ対クリッパーズの試合では、23の盘口を買い、資金配分も比較的均衡しているため、一定程度のヘッジ効果も期待できる。
ただし、この戦略は買いの細部に非常に依存しており、「yes」+「no」が1未満でなければならないが、なぜか彼のヘッジ注文はしばしば両側の合計が1を超えることがあり、これが最終的に損失をもたらすこともある。ただし、合理的な損益比と勝率データにより、彼の利益状況はプラスの期待値を維持している。
7、異色の0xafEe：「流行文化予言者」の偏った戦略
第7位のアドレス0xafEeは、低頻度で高勝率のプレイヤーだ。取引頻度は非常に低く、平均して1日0.4回の取引を行い、勝率は69.5%に達している。
彼の完了した注文の中で、超高勝率により約92.9万ドルの利益を得ており、「ゾンビ注文」も非常に少なく、未実現損失は8800ドル程度にすぎない。さらに、彼はヘッジ注文を一切行わず、予測に専念している。彼の予測は、Google検索指数や流行文化に関する内容を中心に、「教皇リオ14世が今年のGoogle検索トップになるか？」や「双子座3.0は10月31日までにリリースされるか？」などの話題を扱う。これらの予測には独自の分析手法があり、勝率は非常に高い。スポーツ以外の唯一のアドレスとも言える。
8、手動ヘッジプレイヤー0x006cc：シンプルから複雑へ、戦略の進化
第8位のアドレス0x006ccは、前述の複雑なヘッジアドレスと類似し、総損益は約127万ドル、勝率は約54%。ただし、自動化プログラムによる操作と比べて取引頻度は低く、平均0.7回/日。初期の操作を見ると、このアドレスは「シンプルなヘッジ戦略」を手動で行うアドレスだった可能性が高い。
12月以降、このシンプルなヘッジ戦略は複雑な戦略へと進化している。彼の操作履歴から、市場においてヘッジ戦略の理解が深まるにつれ、戦略も進化していることがわかる。
9、反面教材RN1：ヘッジが「損失公式」へと変わる瞬間
第9位のアドレスRN1は、12月の利益トップ10の中で、現時点では総損失のアドレスだ。実現利益は約176万ドルだが、未実現損失は268万ドルに達し、総損失は92万ドルにのぼる。反面教材として、RN1には多くの考察ポイントがある。
まず、彼の実勝率は42%と最低で、損益比は1.62にすぎない。これらのデータから、彼の利益予測は負の値であり、全体的にこの戦略は儲からないことがわかる。
詳細を見てみると、このアドレスも明らかなアービトラージ戦略のアドレスだが、多くのヘッジ取引では、「yes」+「no」<1の条件を満たしているものの、確率の低い側に多く投入し、高い側には少なく投資しているため、実際のポジションのバランスが崩れ、大きな確率の事象が起きたときに実損を出す結果になっている。
10、ギャンブラーCavs2：氷球場の片側集中投資、運の要素が戦略を超える
第10位のアドレスCavs2も、片側集中投資を好む予測ギャンブラーであり、最も得意とするのはNHLアイスホッケーの試合だ。全体のデータを見ると、総利益は約63万ドル、勝率は約50.43%、リスクヘッジ比率は6.6%と平均的。運の要素も大きく、いくつかの高リターンの試合結果に賭けた結果、実戦の戦略としてはあまり参考にならない。
「スマートマネー」の幻想を解く5つの残酷な真実
これらの「スマートマネー」の取引を深く分析した結果、PANewsは予測市場の「富の物語」の背後にある現実をまとめた。
1、「ヘッジアービトラージ戦略」は単なる確率条件の達成だけではなく、市場の激しい競争と流動性の制約の下で、逆に損失を招く公式となる可能性が高く、盲目的な模倣は避けるべきだ。
2、「追従取引」も予測市場では同様に通用しない。主な理由は、まず、見かけのランキングや勝率は、既決済の利益データに基づく「歪んだ」データであり、その背後には、多くの「スマートマネー」が実はそれほど「賢く」ないことが多い。実勝率70%以上は稀で、多くはコイン投げとほぼ同じ勝率だ。さらに、予測市場の取引深度は相対的に乏しく、同じアービトラージの機会には少額しか入り込めず、追従者はこの過程で排除されやすい。
3、損益比とポジション比の管理は、勝率追求よりも重要だ。いくつかの戦略が優れているアドレスは、共通して損益比の管理に長けており、gmpmやDrPufferfishのようなアドレスは、確率の変動に応じて随時退出し、損失を抑えつつ損益比を向上させている。
4、真の秘訣は「数学公式」以外にある。現在、ソーシャルメディアには多くの「アービトラージ公式」の解釈があるが、一見これらの戦略は非常に合理的に見える。しかし、実際の操作では、これらのスマートマネーの真の能力は、これらの「数学公式」以外にある。彼らは特定の試合に対して非常に強い判断力を持つか、あるいは流行文化に対して独自の分析モデルを持っている。これらの見えない意思決定アルゴリズムこそが勝利の鍵であり、「意思決定アルゴリズム」を持たないユーザーにとって、予測市場は冷酷な「暗黒森林」だ。
5、予測市場の利益規模は依然として小さい。12月のトップクラスのスマートマネーの収益を見ると、最大のアドレスの利益もわずか300万ドル程度にとどまる。暗号派生商品市場の収益空間には明らかな上限があり、一夜で大金を稼ぎたい人にとっては、この市場の規模は十分ではない。こうした専門性と小規模さを持つ市場は、機関投資家にとっても一時的な魅力は乏しい。これもまた、予測市場が長続きしない重要な要因の一つかもしれない。
Polymarketのような一見黄金の山のような予測市場において、「神レベルの巨大鲸」と呼ばれる者の多くは、単なる生き残ったギャンブラーや勤勉な労働者に過ぎず、真の富の秘密は、虚飾された勝率ランキングに隠されているのではなく、ノイズを排除した少数のトッププレイヤーが真剣に資金を賭けているアルゴリズムの中にある。