Analyse approfondie de 27 000 transactions des dix plus grandes baleines de Polymarket : L'illusion du taux de gain de la « smart money » et les véritables règles de survie.

Auteur : Frank, PANews

Récemment, le secteur des prédictions de marché a connu un regain de popularité, notamment avec les stratégies d'arbitrage du smart money présentées comme la référence absolue. Beaucoup ont commencé à imiter et à essayer ces stratégies, semblant annoncer le début d'une nouvelle ruée vers l'or.

Mais derrière le battage médiatique, quels sont les effets réels de ces stratégies apparemment ingénieuses et raisonnables ? Et comment sont-elles réellement mises en œuvre ? PANews a réalisé une analyse approfondie de 27 000 transactions effectuées par les dix baleines les plus rentables sur Polymarket en décembre pour explorer la vérité derrière leur rentabilité.

Après analyse, PANews a constaté que si nombre de ces investisseurs « smart money » ont effectivement utilisé des stratégies de couverture et d'arbitrage, cette couverture différait considérablement de la couverture simple présentée sur les réseaux sociaux. Les stratégies réelles étaient bien plus complexes, ne consistant pas simplement en des combinaisons « oui » ou « non », mais impliquant plutôt une utilisation complète de règles telles que « plus/moins » et « victoire/défaite » dans les événements sportifs pour créer des stratégies de couverture combinées. Une autre découverte importante était que derrière les taux de gain historiques remarquablement élevés de ces baleines se cachait un grand nombre d'« ordres zombies » non clôturés, masquant les véritables taux de gain, qui étaient bien inférieurs aux moyennes historiques.

Ensuite, PANews utilisera des exemples concrets pour révéler les véritables opérations de ce « smart money ».

1. SeriouslySirius : Un taux de gain de 73 % embelli par des « transactions zombies », et un réseau de couverture quantitative complexe.

SeriouslySirius était l'adresse la mieux classée en décembre, avec des profits d'environ 3,29 millions de dollars et un profit historique total de 2,94 millions de dollars. En ne regardant que son historique d'ordres terminés, son taux de gain semble atteindre 73,7 %. Cependant, la réalité est que cette adresse détient actuellement 2 369 ordres ouverts, avec 4 690 ordres réglés. Parmi ceux-ci, 1 791 sont en réalité des ordres complètement échoués que l'utilisateur n'a pas clôturés. D'une part, cela permet d'économiser un temps considérable et des frais de transaction. D'autre part, comme elle clôture généralement les ordres rentables, ses données d'ordres réglés historiques affichent un taux de gain extrêmement élevé. Cependant, si ces « ordres zombies » non clôturés sont pris en compte, le véritable taux de gain de l'adresse chute à 53,3 %, seulement légèrement supérieur à un tirage à pile ou face aléatoire.

Dans ses transactions réelles, environ 40 % de ses ordres étaient des ordres de couverture pariant sur plusieurs directions pour le même événement. Cependant, cette couverture n'était pas un simple « OUI » + « NON ». Par exemple, dans le match NBA 76ers contre Mavericks, il a simultanément parié sur 11 directions, y compris Under (moins), Over (plus), 76ers (équipe à domicile) et Mavericks (équipe à l'extérieur), réalisant finalement un profit de 1 611 $. Dans ce processus, il a effectivement employé une stratégie d'arbitrage avec une probabilité insuffisante ; par exemple, la probabilité de parier sur la victoire des 76ers était de 56,8 %, tandis que la probabilité de parier sur les Mavericks était de 39,37 %, avec un coût total d'environ 0,962, réalisant un profit quel que soit le résultat. Finalement, il a réalisé un profit de 17 000 $ dans ce match.

Cependant, cette stratégie n'est pas toujours rentable. Par exemple, dans le match Celtics contre Kings, il a participé à neuf directions de paris différentes et a finalement perdu 2 900 $.

De plus, de nombreux ordres montrent des ratios d'allocation de capitaux gravement déséquilibrés. Par exemple, bien que des ordres aient été placés dans les deux directions, la proportion de capital investi différait de plus de dix fois. Ce résultat est probablement dû à une liquidité de marché insuffisante. Cela illustre que bien que les stratégies d'arbitrage semblent attrayantes, la liquidité peut être le plus gros problème en pratique. En d'autres termes, même si une opportunité se présente, cela ne garantit pas nécessairement l'effet de couverture des positions égales des deux côtés.

De plus, parce que le processus est automatisé, l'achat et la vente dans cette situation pourraient très probablement entraîner des pertes importantes.

Cependant, la raison principale pour laquelle SeriouslySirius a pu réaliser des profits substantiels en utilisant cette stratégie était sa gestion efficace des positions, aboutissant à un ratio profits/pertes d'environ 2,52. C'est la raison principale pour laquelle, malgré un faible taux de gain réel, il a finalement pu réaliser un profit.

De plus, cette stratégie n'est pas toujours rentable. Avant décembre, la situation des profits et pertes de l'adresse n'était pas optimiste, restant en dessous du seuil de rentabilité pendant une longue période, la perte la plus importante atteignant même 1,8 million de dollars. Maintenant que la stratégie a mûri, il est incertain qu'elle maintienne ce niveau de rentabilité.

2. DrPufferfish : Transformer les paris à faible probabilité en paris à haute probabilité – l'art ultime de gérer le « ratio risque/récompense ».

DrPufferfish était la deuxième adresse la plus rentable en décembre, avec des profits mensuels d'environ 2,06 millions de dollars. Son taux de gain historique était encore plus impressionnant, atteignant 83,5 %. Cependant, compte tenu du grand nombre d'« ordres zombies » qu'il détenait, son taux de gain est tombé à 50,9 %. Cependant, la stratégie de cette adresse diffère considérablement de la stratégie de trading de SeriouslySirius. Bien qu'il ait également eu près de 25 % de ses ordres comme ordres de couverture, cette couverture n'était pas une couverture inversée, mais plutôt des paris diversifiés. Par exemple, concernant le championnat de baseball MLS, il a simultanément parié sur 27 équipes avec des probabilités plus faibles, et la probabilité combinée de ces équipes dépassait 54 %. Grâce à cette stratégie, il a transformé des événements à faible probabilité en événements à haute probabilité.

De plus, une raison majeure de ses énormes profits était sa capacité à contrôler le ratio profits-pertes. Par exemple, Liverpool, une équipe de Premier League, était l'une de ses favorites. Il a prédit le résultat de l'équipe 123 fois, gagnant finalement environ 1,6 million de dollars. Parmi ces prédictions rentables, le profit moyen était d'environ 37 200 $, tandis que la perte moyenne des prédictions infructueuses était d'environ 11 000 $. Il a également vendu la plupart des ordres perdants tôt pour contrôler les pertes de position.

Cette approche opérationnelle a abouti à un ratio profits/pertes global de 8,62, indiquant un potentiel de profit élevé. Cependant, dans l'ensemble, sa stratégie n'était pas simplement de l'arbitrage de couverture, mais plutôt un rendement massif obtenu grâce à des prévisions et analyses professionnelles, et un plan de gestion des positions rigoureux. Un autre point est que la plupart de ses transactions de couverture étaient en position perdante, avec une perte totale de 2,09 millions de dollars pour ces ordres. Par conséquent, il semble que les transactions de couverture de cette baleine étaient principalement utilisées comme une forme d'assurance.

3. gmanas : Opérations de chaîne de montage automatisées à haute fréquence

La troisième adresse classée, gmanas, a un style similaire à DrPufferfish, réalisant un profit total de 1,97 million de dollars en décembre. Son véritable taux de gain est de 51,8 %, proche de celui de DrPufferfish. Cependant, elle trade plus fréquemment, ayant complété plus de 2 400 prédictions, indiquant clairement que sa stratégie est le résultat d'une exécution automatisée. Son style de pari est similaire à l'adresse précédente, donc des détails supplémentaires ne seront pas fournis.

4. Chasseur simonbanza : Un trader swing qui traite la prédiction des prix comme des « graphiques en chandeliers ».

La quatrième adresse classée, simonbanza, est un chasseur de prédictions professionnel. Contrairement aux adresses précédentes, sa stratégie ne contient aucun ordre de couverture. Ses profits réalisés sont d'environ 1,04 million de dollars, tandis que ses positions « zombies » ont une perte de seulement 130 000 $. Comparé aux adresses précédentes, son capital et son volume de trading ne sont pas élevés, mais son taux de gain réel est le plus élevé, à environ 57,6 %. De plus, parmi ses ordres réglés, son profit moyen est d'environ 32 000 $, et sa perte moyenne est de 36 500 $. Bien que le ratio profits/pertes ne soit pas élevé, son taux de gain élevé a finalement abouti à d'excellents rendements.

De plus, cette adresse a très peu d'« ordres zombies », seulement six. C'est parce qu'elle n'attend généralement pas la fin de l'événement pour régler les comptes, mais profite plutôt des fluctuations de probabilité. En termes simples, elle prend des profits dès qu'ils apparaissent et ne s'attarde pas sur le résultat final.

C'est également une approche unique de la prédiction de marché et de l'investissement. Dans sa logique, ces changements de probabilité ressemblent davantage à la hausse et à la baisse des investissements financiers. Bien sûr, nous ne connaissons pas la logique spécifique derrière son taux de gain élevé ; c'est son secret de survie exclusif.

5. Baleine géante GMPM : Une stratégie de couverture asymétrique qui utilise des « positions importantes » pour rechercher la certitude.

L'adresse classée cinquième, gmpm, bien que seulement cinquième dans le classement des profits et pertes en décembre, affiche un profit historique total plus élevé de 2,93 millions de dollars par rapport aux adresses classées devant. De plus, son véritable taux de gain d'environ 56,16 % est également assez élevé. Sa stratégie de trading est similaire à celle de la quatrième adresse classée, mais elle possède des tactiques uniques et propriétaires.

Par exemple, vous pourriez voir cette adresse placer fréquemment des paris des deux côtés du même match, mais sa stratégie ne semble pas être de profiter des opportunités d'arbitrage dans les deux directions. Au lieu de cela, il semble investir plus de capital du côté avec une probabilité de gain plus élevée et moins du côté avec une probabilité plus faible. Cela permet d'obtenir un effet de couverture où la taille de la position est plus importante lorsque la probabilité de gagner est élevée, mais les pertes ne sont pas trop élevées lorsqu'un événement à faible probabilité se produit.

En termes de résultats réels, il s'agit d'une stratégie de couverture plus avancée qui ne repose pas uniquement sur l'arbitrage mathématique basé sur « oui » + « non » < 1, mais combine plutôt un jugement global des événements avec des stratégies de couverture et de réduction des pertes.

6. Swisstony, le travailleur modèle : Arbitrage à haute fréquence utilisant la méthode du « déplacement de fourmis ».

La sixième adresse, Swisstony, est une adresse d'arbitrage à très haute fréquence. Elle avait la fréquence de trading la plus élevée parmi ces adresses, effectuant un total de 5 527 transactions. Bien qu'elle ait accumulé plus de 860 000 $ de profits, le profit moyen par transaction n'était que de 156 $. Stratégiquement, cette adresse emploie une approche « à petite échelle, incrémentielle ». Similaire à d'autres adresses d'arbitrage, cette adresse parie généralement sur toutes les cotes pour un seul match ; par exemple, dans le match Jazz contre Clippers, elle a parié sur 23 cotes différentes. De plus, parce que les montants d'investissement sont relativement petits, l'allocation des fonds est relativement équilibrée, atteignant un certain degré d'effet de couverture.

Cependant, cette stratégie semble dépendre fortement des détails du processus d'achat. Par exemple, la somme de « oui » et « non » doit être inférieure à 1. Pour une raison quelconque, ses ordres de couverture ont souvent un volume d'achat total supérieur à 1, ce qui signifie que l'ordre entraînera finalement une perte quoi qu'il arrive. Néanmoins, grâce à un ratio risque-récompense raisonnable et des données de taux de gain, sa rentabilité devrait toujours être positive.

7. 0xafEe, un « prophète de la culture pop » non conventionnel :

La septième adresse, 0xafEe, est un exemple classique de trader à basse fréquence et taux de gain élevé. Sa fréquence de trading est extrêmement faible, avec une moyenne de seulement 0,4 transaction par jour, avec un véritable taux de gain de 69,5 %.

Parmi les ordres qu'il a complétés, il a gagné environ 929 000 $ de profit grâce à son taux de gain exceptionnellement élevé, avec très peu d'« ordres zombies » et seulement environ 8 800 $ de pertes non réalisées. De plus, il ne s'engage jamais dans des ordres de couverture, se concentrant plutôt sur les prédictions. Ses prédictions ciblent principalement les index de recherche Google et le contenu lié à la culture populaire, comme « Le pape Léo XIV sera-t-il la personne la plus recherchée sur Google cette année ? » ou « Gemini 3.0 sera-t-il publié avant le 31 octobre ? » Il semble posséder une méthode d'analyse unique dans ces domaines, aboutissant à un taux de gain exceptionnellement élevé. Parmi les baleines les mieux classées, il se distingue comme une approche « non conventionnelle », étant le seul en dehors des sujets liés au sport.

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

La huitième adresse classée, 0x006cc, est similaire aux adresses de couverture complexes susmentionnées, avec un profit net global d'environ 1,27 million de dollars et un véritable taux de gain d'environ 54 %. Cependant, par rapport à d'autres adresses exécutées par des programmes automatisés, sa fréquence d'opération est très faible, avec une moyenne de seulement 0,7 transaction par jour. De plus, d'après les opérations précoces, cette adresse pourrait avoir été un exemple précoce d'adresse opérée manuellement employant une « stratégie de couverture simple ».

Cependant, après être entré en décembre, cette stratégie de couverture simple a été mise à niveau vers une stratégie plus complexe. À en juger par son expérience opérationnelle, le marché évolue progressivement à mesure que de plus en plus de personnes comprennent les stratégies de couverture.

9. Exemple négatif RN1 : Quand la « couverture » devient une « formule de perte »

L'adresse RN1, classée neuvième, fait partie des dix adresses les plus rentables en décembre, mais elle connaît actuellement une perte globale. Son profit réalisé est d'environ 1,76 million de dollars, mais sa perte non réalisée atteint 2,68 millions de dollars, pour une perte totale de 920 000 $. En tant que mise en garde, il y a beaucoup de choses à considérer concernant RN1.

Premièrement, son véritable taux de gain n'est que de 42 %, le plus bas parmi ces adresses, et son ratio profits/pertes n'est que de 1,62. Compte tenu de ces deux facteurs, son profit attendu est négatif, ce qui signifie que cette stratégie est peu susceptible d'être rentable dans l'ensemble.

Un examen plus approfondi des détails révèle que cette adresse est également clairement une adresse de stratégie d'arbitrage. Cependant, dans de nombreuses transactions de couverture, bien que la condition « oui » + « non » < 1 soit remplie, il investit souvent plus du côté avec une probabilité plus faible et achète moins du côté avec une probabilité plus élevée. Cela conduit à un déséquilibre dans la position réelle, ce qui entraîne finalement des pertes réelles lorsque l'événement à haute probabilité se produit.

10. Parieur Cavs2 : Paris lourds unilatéraux sur la patinoire de hockey, où la chance l'emporte sur la stratégie.

La dixième adresse classée, Cavs2, est également un parieur qui aime placer de gros paris d'un côté du match, se spécialisant dans le hockey NHL. Cependant, en regardant les données globales, son profit total réel est d'environ 630 000 $, avec un véritable taux de gain d'environ 50,43 % et un ratio de couverture des risques relativement faible de 6,6 %. Les données sont assez moyennes, et la chance joue un rôle important. Il a correctement prédit les résultats de quelques matchs individuels à fort profit, donc sa stratégie réelle n'est pas très applicable.

Cinq vérités dures après la démystification du « smart money »

Après avoir effectué une analyse approfondie de ces transactions de « smart money », PANews a résumé la réalité derrière les « histoires de richesse » sur le marché des prédictions.

1. La « stratégie d'arbitrage de couverture » n'est pas aussi simple que la réalisation de conditions de probabilité. Dans les conditions d'une concurrence de marché féroce et de contraintes de liquidité, elle est très susceptible de devenir une formule de perte qui se retourne contre soi. L'imiter aveuglément n'est pas conseillé.

2. Le Copy Trade semble également inefficace sur les marchés de prédiction, principalement pour plusieurs raisons. Premièrement, les classements ou taux de gain que nous voyons sont des données déformées dérivées de chiffres de profits réglés historiquement. Derrière de telles données, une grande quantité de « smart money » n'est pas vraiment si « intelligente », et les véritables taux de gain dépassant 70 % sont extrêmement rares ; la plupart des taux de gain sont à peu près équivalents à un tirage à pile ou face. De plus, la profondeur de trading sur les marchés de prédiction est actuellement relativement médiocre ; la même opportunité d'arbitrage ne peut accueillir qu'une petite quantité de capital, évinçant potentiellement les traders qui copient.

3. Gérer le ratio profits/pertes et la taille de la position est plus important que poursuivre un taux de gain élevé. Parmi les adresses avec d'excellentes performances de stratégie, elles partagent toutes la caractéristique commune d'être très bonnes pour gérer le ratio profits/pertes. Certaines adresses, comme gmpm et DrPufferfish, sortent même du marché à tout moment en fonction des changements de probabilité pour réduire les pertes et améliorer le ratio profits/pertes.

4. Le vrai secret réside au-delà de la « formule mathématique ». Actuellement, les réseaux sociaux offrent de nombreuses interprétations de « formules d'arbitrage », et à première vue, ces stratégies semblent tout à fait raisonnables. Cependant, en opération réelle, les véritables capacités de ces traders « smart money » semblent résider en dehors de ces « formules mathématiques ». Ils possèdent soit un jugement exceptionnel concernant certains événements, soit des modèles d'analyse uniques pour la culture populaire. Ces algorithmes de prise de décision invisibles sont la clé de leur succès. Pour les utilisateurs sans de tels « algorithmes de prise de décision », prédire le marché est également une « forêt sombre » froide et impitoyable.

5. L'échelle de profit du marché des prédictions est encore petite. En regardant les rendements de ces comptes smart money les mieux classés en décembre, l'adresse avec le rendement total le plus important n'a gagné qu'environ 3 millions de dollars. Comparé au marché des dérivés de crypto-monnaies, le potentiel de profit de ce marché semble avoir un plafond clair. Pour ceux qui entrent sur le marché en rêvant de s'enrichir du jour au lendemain, la taille du marché n'est clairement pas assez grande. Un tel marché, plein de spécialisation unique et de petite échelle, est peu susceptible d'attirer des institutions à court terme, ce qui peut être une raison importante limitant la croissance du marché des prédictions.

Sur Polymarket, un marché de prédiction qui semble être pavé d'or, la plupart des soi-disant « baleines de niveau divin » ne sont que des joueurs survivants ou des travailleurs acharnés. Le vrai secret de la richesse n'est pas caché dans ces listes de taux de gain gonflés, mais dans les algorithmes sur lesquels quelques meilleurs joueurs parient de l'argent réel après avoir filtré le bruit.