著者: @clairegu1、 Hubble AI
Polymarketは、1回の取引で10万ドルの利益を達成した「神のような」アドレスを数多く誇っています。しかし、数十万ものアカウントを抱える中で、参加者は常にある根本的な疑問に悩まされています。それは、これは再現可能なアルファなのか、それとも持続不可能な幸運なのか、ということです。
既存のリーダーボードには重大な盲点があります。短期的な結果しか示さず、戦略の安定性を明らかにできないのです。運の要素を排除するため、私たちは単純なリーダーボードではなく、ブロックチェーン上の9万件のアクティブアドレスと200万件の決済済みトランザクションを直接分析しました。
未実現利益の干渉を排除した後、市場予測プロセスにおける直感に反する4つのパターン（残酷かつ現実的）を発見し、コピートレードのスクリーニング基準を再定義しました。
要約
中頻度効率の罠: 最もアクティブな個人投資家グループ (中頻度) は、ネットワーク全体で最も高い勝率を誇りますが、資本効率が限られており、システム上の利点がないため、実際の収益の中央値はゼロに近くなります。
確実性の罠: 確率の高いイベント (> 0.8) に賭けると、リスクと報酬の比率が極めて非対称になり (勝っても利益は少なく、負けても利益はゼロ)、長期的な期待値はマイナスになります。
金のオッズレンジ：真のアルファは0.2～0.4の価格帯に集中しています。これは市場の乖離が最も大きく、リスクリワード比（オッズ）が最適な領域です。
Focus Premium：データによると、「オールラウンダー」トレーダーは生き残るのに苦労しています。ニッチな分野に特化した専門家は、一般的に多角的なトレーダーの4倍の収益を上げています。
発見 1: 中頻度取引は最も高いリスクを伴います。
トランザクション数に基づいて、アドレスを 3 つの層に分類します。
低頻度取引: 1日あたり約0.35件の取引 | 勝率約40%
中頻度取引: 1日平均約3.67件の取引 | 勝率約43%
高頻度/超頻度: 1日あたり14回以上の取引 | 勝率 ~21-26%
表面データに基づくと、中頻度トレーダーが市場で最も優れたパフォーマンスを示しているようです。勝率が最も高く、約 43% に達しています。また、負け口座の割合が最も低く、損失率はわずか 50.3% で、高頻度グループの 77.1% を大きく下回っています。
これにより、1 日に 3 ～ 4 回という適度な取引回数を維持する限り、安定した利益を上げることができるという錯覚が生じます。
しかし、PnL（損益）データを導入すると、真実が明らかになります。
中央値 PnL (中央値利益/損失): 中央グループの値は 0.001 で、ほぼゼロです。
これは何を意味するのでしょうか？つまり、中頻度トレーダーの大多数にとって、たとえ毎日リサーチと賭けを行い、負けよりも勝ちが多いように見えても、口座残高は依然として停滞しているということです。
対照的に、High Frequency（HF）とUltra Frequency（UHF）は損失の中央値（それぞれ-0.30と-1.76）を記録したものの、平均損益（MPL）はごく少数の上位アドレスによって+922、あるいは+2717まで押し上げられました。これは、HF分野が「機械の戦場」であり、低い勝率、高い損益率、そしてマーケットメイキングや裁定取引といったシステマティックな戦略に頼って生き残っていることを示しています。これは一般の人には真似できないモデルです。
詳細な帰属: 中周波数帯域が「平凡の罠」に陥るのはなぜでしょうか?
システマティックアルファを欠く彼らは、単なる「コイントス」プレイヤーに過ぎません。中頻度トレーダーは、主にアクティブな個人投資家です。勝率が約43%、リターンの中央値がほぼゼロであることから、このグループの全体的なパフォーマンスはランダムウォークに似ています。彼らは直感や断片的な情報に基づいて市場に参加します。高頻度ボットのように戦略の失敗による大幅なドローダウンは回避できますが、真の競争優位性を築くことはできません。彼らは市場から利益を得るのではなく、市場に繰り返し参加しているのです。
生存バイアスはテールリスクを覆い隠しています。中頻度取引者の平均損益（+915）と中央値（-0.001）の間には大きな差があります。これは、中頻度取引グループ内で極端な二極化が起こっていることを示しています。中核的なインサイダー情報や卓越した判断力を持つごく少数の「専門家」が平均値を釣り上げており、残りの50%以上は無駄な仕事をしているのです。
高頻度は模倣が難しく、低頻度では不十分です。一般ユーザーは、ハイ/ウルトラバンドの体系的な高頻度戦略（高い技術的障壁、低い勝率、高い心理的プレッシャー）を模倣できませんが、ローバンドの極めて低い成功率を受け入れることを望んでいません。その結果、大量の資金とエネルギーがミッドバンドに注ぎ込まれ、最も混雑し、最も競争が激しく、最も平凡な「レッドオーシャン」となっています。
実践的な洞察：データは厳しい真実を明らかにしています。単に「勤勉な中頻度トレーダー」になろうとするだけでは、結局は時間を無駄にしてしまう可能性が高いのです。真の価値は、「中頻度」トレーダーの平均的な行動を真似することではなく、その違いを見極めることにこそあります。
落とし穴を避ける: 中頻度アドレスの大部分はブラウン運動を実行しているだけであり、コピー取引には価値がありません。
採掘: 本当のアルファは中周波数グループの右端に隠れています。つまり、同じ周波数で「ゼロ重力」を上回るパフォーマンスを発揮するごく少数の人たちです。
これこそが、当社のコピー取引ツールの核となる価値です。つまり、「利点のない長期中頻度取引」の試行錯誤段階を省略し、アルゴリズムを使用して、大量の平凡な中頻度取引の分母から実際に超過収益を生み出す 1% のアルファ アドレスを直接ロックします。
発見 2: 「コインを拾うこと」と「宝くじを買うこと」は、結局どちらも何も得られません。
私たちは、ポジション価格によってトレーダーのリスク選好を階層化し、厳しい現実を発見しました。つまり、「宝くじ」（<0.2）だけを買うか、「確実性」（>0.9）だけを買うかに関係なく、長期的には敗者になるということです。
私たちは 3 つの典型的な戦略を定義しました。
確実性が高い戦略 (コンセンサス ベッティング): 価格が 0.9 を超えるポジションを集中し、特に「ほぼ確実」なイベントをターゲットにします。
ロングショット賭け戦略: ポジションは 0.2 未満の価格に集中し、低確率の番狂わせに賭けることに重点を置きます。
ダイナミック戦略: 極端なオッズに固執せず、バランスの取れたポジション配分。
データは大きな収益格差を明らかにしています。
データ解釈：ハイブリッド戦略の平均リターンは、高確実性戦略の13倍です。注目すべきは、全グループのリターンの中央値が0以下であることです。これは、最もパフォーマンスの高いハイブリッドグループでさえ、利益がトッププレーヤーに集中しており、大多数の参加者は取引手数料さえも上回っていないことを意味します。
1. 「確実性」に賭けるとなぜ失敗するのか?
直感的には、0.95で買うのは低リスクで「確実に勝てる」戦略のように思えます。しかし、金融数学の観点から見ると、これは非常に悪い取引です。
極めて非対称な下落リスク：0.95で投資すると、元本の1.0をリスクにさらして0.05の利益を得ることになります。ブラックスワンイベント（バイデン氏が突然選挙戦から撤退したり、試合終了間際に逆転したりするなど）が発生した場合、1回の損失で元本をゼロにするには、19回連続で正しい取引を行う必要があります。長期的には、ブラックスワンイベントの発生確率は5%を超えることがよくあります。
アルファ枯渇（織り込み済み）：価格が0.9を超えると、市場コンセンサスはすでに形成されています。この時点で市場に参入することは、実質的に既に市場を把握していた投資家にとっての主導権を奪うことになり、もはや情報優位性は失われます。
2. 高確率戦略の「宝くじの罠」
低確率イベントに賭け金 <0.2 で賭けた場合も、次の理由によりパフォーマンスは低くなります。
過大評価バイアス：個人投資家はしばしば「人気のない」トレンドを予測する能力を過大評価しがちです。効率的な予測市場では、価格は通常、暗黙の情報の大部分を既に含んでいます。市場によって正しく価格設定された「宝くじ」を長期にわたって購入することは、必然的に元本の継続的な減少につながります。
資金効率が低い：1取引あたりの利益倍率は高いものの、勝率が非常に低いため、資金がドローダウン状態になる時間が長く、複利効果を形成しにくい。
実践的な洞察： 「一本調子」のトレーダーにならないようにしましょう。コピートレーダーを選ぶ際は、極端な価格分布（すべて赤またはすべて緑）のアドレスは避けましょう。真のアルファプレイヤーは、特定のオッズレンジに機械的に固執するのではなく、0.3の乖離率に賭け、0.8で利益確定する戦略的な柔軟性を特徴としています。
発見 3: 最適なリスク範囲は 0.2 ～ 0.4 です。
リスク調整後のリターンが最も高い「スイートスポット」を見つけるために、平均購入コスト（暗黙の確率）別に住所を階層化しました。
データは、リターンの明確な非線形分布を示しています。真のアルファは極端なところには存在せず、0.2 ～ 0.4 の価格範囲に集中しています。
異なる価格帯でのパフォーマンス比較:
詳細な洞察: 0.2 ～ 0.4 が最も収益性が高いのはなぜですか?
1. 「価格の乖離」を捉える
購入価格が 0.2 ～ 0.4 の場合、市場コンセンサスではこのイベントが発生する確率はわずか 20% ～ 40% であると示されています。
このレンジ内で一貫して利益を上げているトレーダーは、本質的に「認知的裁定取引」を行っていると言えるでしょう。彼らは、世論によって過小評価されている出来事（例えば、市場が過度に悲観的で、候補者の復帰の可能性を誤って判断しているなど）を見抜くことができます。コンセンサス（0.8を超える買い）に単純に従う場合と比較して、乖離ゾーンで賭けることで、その効果が検証されれば、2.5倍から5倍という爆発的なリターンを生み出す可能性があります。
2. 完璧な「非対称リスク・報酬構造」
0.8を超える範囲（確実性の罠）：投資家は「勝てばわずかな利益、負ければゼロ」という低い確率に直面します。データが示すように、この範囲の平均リターンはマイナスであり、勝率はわずか19.5%です（つまり、0.8を超える範囲で投資した人のほとんどは、ブラックスワンイベントによって最終的に破滅することになります）。
0.2～0.4のレンジ（アルファ快適ゾーン）：これは「コンベクシティ」のあるレンジです。下落リスクは（元本分として）固定されていますが、上昇ポテンシャルは柔軟です。熟練トレーダーは、高い勝率（49.7%）と高い配当という二重のメリットを活かして、このレンジで利益を最大化します。
「宝くじの罠」（<0.2）を避ける：理論上のオッズは極めて低いオッズ帯で最も高くなりますが、データによると、そのパフォーマンスは0.2～0.4の範囲よりもはるかに劣っています。これは、オッズが0.2未満のイベントは真の「ガベージタイム」または純粋なノイズであることが多く、極めて確率の低いイベントに過度に賭けても、統計的にプラスの期待値は得られないことを示しています。
実践的な洞察： 「ダイバージェンス・ハンター」に注目しましょう。模倣するトレーダーを選ぶ際には、平均購入価格が常に0.2～0.4の範囲内に留まっているトレーダーを優先してください。このデータ特性は、このアカウントがハイリスクな宝くじに盲目的に飛びついたり、オッズの低いコンセンサスゾーンで「小銭を拾う」ようなことを試みたりするのではなく、むしろ市場価格が機能しなくなったところで割安な機会を見つけることに重点を置いていることを示しています。これは、模倣する価値のあるコア・コンピテンシーです。
発見 4: 集中型戦略は分散型戦略よりも優れています。
各アドレスのフォーカス比率（総取引数 / 市場参加者数）を計算し、2つのカテゴリーに分類しました。
分散戦略: 各市場での取引を少なくしながら、多数の市場に参加します。
集中戦略: いくつかの市場に焦点を当て、各市場での取引件数を多くします。
結果は次のようになります:
集中型戦略の収益は分散型戦略の 4 倍です (1,225 ドル対 306 ドル)。
集中戦略の勝率は実際には低い（33.8% 対 41.3%）ことは注目に値します。
集中戦略により、いくつかの高確率の機会で大きな利益が得られました。
説明する：
徹底的な調査は優位性を生み出します。少数の市場に焦点を当てることで、市場価格の乖離を発見しやすくなり、少数の取引で超過収益を得ることができます。
勝率は重要な指標ではありません。重要なのは勝利数ではなく、勝ちによる利益と負けによる損失の比率です。集中戦略では、1取引あたりのリターンを高める代わりに、勝率を低く抑えます。
分散戦略の限界: あまりに多くの市場に参加すると、各市場の調査の深さが不十分になり、市場のコンセンサスの影響を受けやすくなり、真のアルファを発見することが難しくなります。
類推：
バフェット氏は「分散投資は無知な者の自己防衛である」と述べています。情報や判断力で優位に立っているなら、最も自信のある少数の機会に集中すべきです。
コピートレードの洞察：特定の市場タイプ（特定のスポーツリーグや特定の国の政治イベントなど）に焦点を当てているトレーダーを優先します。彼らの専門性の高さは、より深い理解と優れた予測能力を示唆することが多いです。
II. コピートレーダーへの影響: 真の「スマートマネー」をどのように見分けるか?
トレーダーの専門性のレベルを定量化するために、フォーカス比率メトリック（フォーカス比率 = 取引総数 / 参加市場数）を構築し、アドレスを 2 つの異なるグループに分けました。
ジェネラリスト:幅広い市場に幅広く参加し、単一市場での取引頻度は低く、多様化を通じてリスクを軽減しようとします。
スペシャリスト:いくつかの市場に焦点を絞り、単一の市場で繰り返し取引とポジションの追加を行い、強い「スナイピング」特性を示します。
データは、驚くべき「フォーカスプレミアム」を明らかにしている：戦略タイプ平均リターン（平均損益）勝率アドレス数ジェネラリスト$306 41.3% 68,016スペシャリスト$1,225 33.8% 22,458
データ解釈：集中戦略の平均リターンは、分散戦略の4倍です。しかし、非常に誤解を招く現象が浮上しました。集中戦略の勝率（33.8%）は、分散戦略の勝率（41.3%）を大幅に下回っています。これは、予測市場における上級プレイヤーの真の利益ロジックを露呈しています。
詳細な帰属: 「少ないほど良い」のはなぜですか?
1. 情報の非対称性による競争優位性の構築（情報優位性）
予測市場は本質的に情報ゲームです。
分散型トレーダーは、政治、スポーツ、暗号通貨など複数の分野にまたがろうとするため、単一の市場に対する「浅い理解」しか得られず、悪用されやすくなっています。
一方、集中型トレーダーは、単一のセクター（NBA選手のデータのみを分析する、激戦州の世論調査のみを追跡するなど）に集中することで、垂直市場における情報優位性を確立します。この深みによって、市場価格の微妙な差異を検知することが可能になります。
2. 「勝率の誤謬」を暴く
データによれば、高いリターンには比較的低い勝率が伴うことが多いようです。
これは、集中した専門家は、オッズが 0.9 を超える「確実なコイン」を選ぶのではなく、オッズ/乖離率が高いときに行動する傾向があるためです (例: オッズが 0.3 のときに購入する)。
分散アプローチ: 少額の資金を何度も勝ち取り (勝率が高い)、一度に多額の資金を失い (ブラックスワンイベント)、最終的に平凡なリターンを達成します。
集中型アプローチ：このアプローチでは、投資家は小規模な試行（低い勝率）を多数実施する代わりに、少数の高収益で的を絞った投資（高い損益率）を行うことができます。これは典型的なベンチャーキャピタル（VC）の論理であり、他者のために働く論理とは異なります。
3. 市場予測におけるバフェットの論理の検証
バフェット氏は「分散投資は無知な者の自己防衛である」と述べた。
株式市場では、分散投資は非体系的リスクを軽減するために用いられます。しかし、予測市場というゼロサムゲームにおいては、分散投資は往々にして集中力の希薄化を意味します。ある程度の優位性があると確信しているのであれば、広範囲に投資網を広げるのではなく、最も確信のある少数の機会に投資力を集中させることが最善の戦略です。
実践的な洞察：「垂直トラックのエキスパート」を見つける。コピートレードでは、高い勝率よりも高い集中度の方が重要な指標です。
悪い兆候: 何でも買う「ジェネラリスト」を避けましょう。
朗報です。特定のタグのみでアクティブなアカウントを優先しましょう。例えば、「米国選挙」のみを取引し、安定した利益曲線を持つアドレスは、「NBA」と「ビットコイン」の両方を取引するアドレスよりもはるかに価値があります。特化のレベルがアルファの純度を直接左右します。
III. データの洞察から実用的なツールへ
このレポートはデータのレビューだけでなく、スマート コピー トレーディング システムを構築するための基礎となるロジックも説明しています。
Polymarketで長期的な収益性を確保するには、9万件ものアドレスを手作業で精査するのは現実的ではありません。私たちは、これらの独自のデータインサイトを自動スクリーニングおよびリスク管理ツールに組み込み、コピートレードにおける最も困難な3つの問題を解決します。
1. マーケットメーカーのノイズをインテリジェントに除去
現在の公開ランキングには、取引量を水増しするマーケットメーカー（MM）やアービトラージボットが多数含まれています。これらの取引をフォローしても利益は得られないだけでなく、スリッページによって損失を被る可能性があります。
解決策: 独自の注文帳分析と取引機能認識アルゴリズムを活用して、体系的なマーケットメーカーを自動的に除外し、洞察に基づいて実際に利益を上げているアクティブなトレーダーだけに焦点を当てます。
2. 「フォーカス」に基づく垂直マッチング
一般的な「利益ランキング」には限られた意味しかなく、特定の分野の専門家が必要です。
解決策：フォーカス率と過去の行動履歴に基づき、アドレス（米国選挙、NBAスポーツイベント、CryptoWhaleなど）に高精度の「ケイパビリティタグ」を割り当てます。システムは、お客様の関心分野に基づき、関連分野における情報優位性を持つ垂直的な専門家とお客様を正確にマッチングします。
3. ダイナミックスタイルドリフト検出
コピートレードの最も隠れたリスクは、トレーダーの戦略の突然の失敗や行動の突然の変化にあります。
解決策：リアルタイムのリスク管理モデルを構築しました。長期安定アドレスが過去の行動特性から突然逸脱した場合（例：低頻度の集中から高頻度のブロードキャストへ、あるいは単一リスクへのエクスポージャーが異常に大きくなるなど）、システムはそれを異常シグナルと認識し、タイムリーに警告を発することで、ユーザーがドローダウンリスクを回避できるよう支援します。
結論と製品ベータテスト
予測市場は残酷なゼロサムゲームです。9万件のアドレスから得られたデータは、長期的な勝者が極めて抑制的な行動をとっていることを証明しています。彼らは特定の分野に焦点を絞り、価格差を狙っています。
本レポートで言及されているすべての主要指標（フォーカス比率、価格帯分析、マーケットメーカー除外）は、Hubbleのデータバックエンドに統合されています。このツールを開発する当初の目的はシンプルです。それは、個人投資家の盲目的な直感を、機関投資家レベルのデータに基づく視点に置き換えることです。
ベータテスト申請：HubbleのPolymarketインテリジェントコピー取引ツールは現在、限定的な段階的なテストを実施中です。上記のデータ分析ロジックにご同意いただき、本製品を体験してみたい場合は、以下の手順に従ってください。
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「Waitlist」というコメントを残します。
ベータテストへのご招待をプライベートメッセージでお送りします。このデータに基づいた選定システムが、市場を上回るパフォーマンスを実現する一助となることを願っております。
（データ注記：本調査は、Polymarketプラットフォームのローンチ以来の決済済み取引データに基づいています。すべての結論は、Hubble独自のオンチェーンPnLアルゴリズム分析から導き出されています。著者：Hubble @clairegu1）
