作者：@clairegu1， Hubble AI

Polymarket 上不乏單筆獲利10萬美元的「神級」地址。但面對數十萬個帳戶，一個核心問題始終困擾著參與者：這是可複製的Alpha，還是不可持續的運氣？

現有的排行榜存在著嚴重的盲點：它只顯示短期結果，卻無法揭示策略的穩定性。為了剝離運氣成分，我們避開了簡單的榜單，直接分析了鏈上9萬個活躍地址、200萬條已結算交易。

在剔除浮盈幹擾後，我們發現了預測市場中殘酷卻真實的四個「反直覺」規律，並重新定義了跟單的篩選標準。

TL;DR

• 中頻效率陷阱： 交易最活躍的散戶群（中頻），雖然勝率全網最高，但受限於資金效率與缺乏系統性優勢，實際收益的中位數趨近於零。

• 確定性陷阱： 押注高機率事件（>0.8）面臨極度不對稱的風險收益比（贏則微利，輸則歸零），長期期望值為負。

• 黃金賠率區間： 真正的Alpha 高度集中在0.2 - 0.4 的價格區間。這是市場分歧最大、也是盈虧比（Odds）最優的區域。

• 專注度溢價： 數據證明「全能」交易者難以生存。深耕少數賽道的垂直領域專家，其平均收益是分散型交易者的4 倍。

發現一：中頻交易風險最高

我們以交易次數將地址分為三個層級：

• 低頻交易(Low): 日均~0.35 筆| 勝率~40%

• 中頻交易(Mid): 日均~3.67 筆| 勝率~43%

• 高頻/超高頻(High/Ultra): 日均>14 筆| 勝率~21-26%

從表面數據來看，中頻交易者似乎是市場的佼佼者：勝率最高： 達到了~43%；虧損帳戶佔比最低： Loss Ratio 僅為50.3%，遠低於High 組的77.1%。

這給人一種錯覺：只要維持每天3-4 筆的適度交易，就能穩健獲利。

然而，當我們引入PnL（盈虧）數據時，真相浮出水面：

• Median PnL（中位數盈虧）： 中頻組的數值為0.001，幾乎等於零。

• 這意味著什麼？ 意味著對於絕大多數中頻交易者而言，儘管你每天都在研究、下注、看似贏多輸少，但你的帳戶淨值仍然在原地踏步。

相較之下，高頻（High）和超高頻（Ultra）雖然中位數虧損（-0.30 和-1.76），但其Mean PnL（平均盈虧）被極少數頭部位址拉升至+922 甚至+2717。這說明高頻領域是「機器的戰場」——依靠低勝率、高盈虧比和系統化策略（如做市、套利）生存，這是普通人無法複製的模式。

深度歸因：為什麼中頻會陷入「平庸陷阱」？

• 缺乏系統性Alpha，淪為「拋硬幣」玩家：中頻交易者多為活躍的散戶。 ~43% 的勝率和接近0 的中位數收益表明，這群人的整體表現接近隨機漫步（Random Walk）。他們憑藉直覺或碎片化訊息參與市場，雖然避免了像高頻機器人那樣因策略失效而大幅回撤，但也未能建立真正的護城河。他們是在反覆參與市場，而非從市場獲利。

• 倖存者偏差掩蓋了尾部風險：中頻交易者的平均PnL (+915) 與中位數PnL (-0.001) 存在著巨大鴻溝。這說明，中頻群體內部存在極度的兩極化。極少數擁有核心內幕或超強判斷力的「大拿」拉高了平均值，而剩下的50% 以上的人都在做無用功。

• 高頻不可學，低頻不夠吃：一般使用者無法模仿High/Ultra 頻段的系統化高頻策略（技術門檻高、勝率低、心理壓力大），又不甘心於Low 頻段的極低出手率。於是，大量的資金和精力堆積在Mid 頻段，導致這裡成為了最擁擠、內捲最嚴重、也是平庸者最多的「紅海」。

實戰啟示：數據告訴我們一個殘酷的真相：如果你只是讓自己成為一個“勤奮的中頻交易者”，大概率結果是白忙一場。真正的價值不在於模仿「中頻」的平均行為，而在於辨識差異。

• 避坑： 絕大多數中頻位址只是在做布朗運動，毫無跟單價值。

• 挖礦： 真正的Alpha 隱藏在中頻群體的右側尾部——那些在同樣的頻率下，跑贏了「歸零引力」的極少數人。

這正是我們所做的跟單工具的核心價值： 幫你跳過「長期中頻但無優勢」的試誤階段，利用演算法直接從海量平庸的中頻分母中，鎖定那1% 真正產生超額收益的Alpha 位址。

發現二：「撿鋼鏵」與「買彩券」終將歸零

我們將交易者的風險偏好以持倉價格分層，結果發現了一個殘酷的現實：無論是只買「彩券」（<0.2）還是只買「確定性」（>0.9），長期來看都是輸家。

我們界定了三類典型策略：

• 高確定性策略(Consensus Betting)： 部位集中在>0.9 的價格，專挑「幾乎板上釘釘」的事件。

• 高賠率策略(Long-shot Betting)： 部位集中在<0.2 的價格，專博小機率冷門。

• 混合策略(Dynamic Strategy)： 部位分佈均衡，不執著於極端賠率。

數據呈現了巨大的收益鴻溝：

數據解讀：混合型策略的平均效益是高確定性策略的13 倍。值得注意的是，所有組別的中位數報酬均≤0。這意味著，即使在表現最好的混合組別裡，獲利也高度集中在頭部玩家手中，絕大多數人並沒有跑贏手續費。

1. 為什麼押注「確定性」會失效？

直覺上，買進0.95 的「穩贏局」似乎風險很低。但從金融數學角度來看，這是極差的交易：

• 極度不對稱的下行風險(Asymmetric Downside)：在0.95 入場，意味著你用1.0 的本金風險，去博取0.05 的收益。一旦遇到一次黑天鵝（例如拜登突然退選，或某場比賽最後1 分鐘被逆轉），單一事件的歸零損失，需要你連續做對19 次交易才能回本。在長週期中，黑天鵝發生的機率往往高於5%。

• Alpha 枯竭(Priced In)：當價格來到>0.9 時，市場共識已經形成。此時入場，本質上是在為先知先覺者接盤，已經沒有任何資訊優勢可言。

2. 高賠率策略的“彩票陷阱”

押注<0.2 的小機率事件同樣表現慘淡，原因在於：

• 高估偏差(Overestimation Bias)：散戶往往高估自己捕捉「冷門」的能力。在有效的預測市場中，價格通常已經包含了大部分隱含資訊。長期購買被市場正確定價的“彩票”，最終結果必然是本金被不斷磨損。

• 資金效率低：雖然單次獲利倍數高，但極低的勝率會導致資金長期處於回撤狀態，難以形成複利效應。

實戰啟示(Actionable Insight)：拒絕「一根筋」的交易者。在篩選跟單物件時，避開那些持倉價格呈現極端分佈（全紅或全綠）的地址。真正的Alpha 玩家，其特徵是策略彈性－他們既會在0.3 的時候押注分歧，也會在0.8 的時候止盈離場，而非機械地死守某一類賠率區間。

發現三：最優風險區間位於0.2-0.4

我們將地址按平均買入成本（Implied Probability）分層，試圖尋找風險調整後收益最高的「甜點區」。

數據揭示了一個明顯的非線性收益分佈：真正的Alpha 並不存在於兩極，而是集中在0.2 - 0.4 的價格區間。

各價格區間表現比較：

深度洞察：為什麼0.2-0.4 最賺錢？

1.捕捉「定價分歧」 (Trading the Divergence)

買入價位於0.2-0.4，表示市場共識認為該事件發生的機率僅為20%-40%。

在這個區間持續獲利的交易者，本質上是在做「認知套利」。他們能夠辨識出被大眾情緒低估的事件（例如市場過度悲觀，錯判了某位候選人的翻盤機率）。相較於單純跟隨共識（買入>0.8），在分歧區下註一旦驗證成功，將獲得2.5 倍至5 倍的爆發性收益。

2. 完美的「非對稱收益結構」 (Asymmetric Risk/Reward)

• 在>0.8 區間（確定性陷阱）： 投資人面臨的是「贏則微利，輸則歸零」的劣質賠率。如數據所示，該區間的平均收益為負，勝率也僅為19.5%（這意味著大部分買入>0.8 的人最終都死於黑天鵝事件）。

• 在0.2-0.4 區間（Alpha 舒適圈）： 這是一個具備「凸性（Convexity）」的區間。下行風險鎖定（本金），而上行收益具備彈性。優秀的交易者在此區間透過高勝率（49.7%）和高賠率的雙重優勢，實現了最大化收益。

• 避免「彩券陷阱」 (<0.2)：雖然極低價區間理論賠率最高，但數據顯示其表現遠不如0.2-0.4 區間。這說明<0.2 的事件往往是真正的「垃圾時間」或純粹的噪音，過度博取極小機率事件缺乏統計上的正期望值。

實戰啟示(Actionable Insight)：關注「分歧獵手」。在篩選跟單物件時，應優先鎖定平均買入價長期維持在0.2 - 0.4 的交易者。這類數據特徵表明，該帳戶既不盲目追逐高風險的彩票，也不在低賠率的共識區“撿鋼鏵”，而是專注於尋找市場定價失效的價值窪地。這才是最值得複製的核心能力。

發現四：集中策略優於分散策略

我們計算了每個地址的Focus Ratio（總交易次數/ 參與市場數），將其分為兩類：

• 分散型策略：參與大量市場，每個市場交易次數較少

• 集中型策略：專注於少數市場，每個市場交易次數較多

結果顯示：

集中型策略的效益是分散型的4倍（$1,225 vs $306）。

值得注意的是，集中型策略的勝率反而較低（33.8% vs 41.3%）。

集中型策略在少數高賠率機會中獲得了顯著收益。

解釋：

• 深度研究創造優勢專注於研究少數市場，更容易發現市場定價偏差，從而在少數幾次交易中獲得超額收益。

• 勝率並非關鍵指標重要的不是獲勝次數，而是獲利時的收益規模與虧損時的損失規模之比。集中型策略接受較低勝率，換取較高的單次效益。

• 分散策略的限制參與過多市場導致對每個市場的研究深度不足，更容易受市場共識影響，難以發現真正的alpha。

類比：

如巴菲特所言：『分散投資是無知者的自我保護。"如果確有資訊優勢或判斷優勢，應集中於最有把握的少數機會。

• 跟單啟示：優先關注專注於特定類型市場的交易者（如特定運動聯盟、特定國家的政治事件等）。其專業化程度往往意味著更深入的理解和更強的預測能力。

二、 給跟單者的啟示：如何辨識真正的「聰明錢」？

為了量化交易者的專業化程度，我們建構了Focus Ratio（專注度係數） 指標（Focus Ratio = 總交易次數/參與市場數），並將地址劃分為兩類截然不同的群體：

• 分散型策略(Generalists)：廣泛參與大量市場，單市場交易頻次低，試圖透過分散化降低風險。

• 集中型策略(Specialists)：深耕少數市場，單市場重複交易、加倉，表現出極強的「狙擊」特徵。

數據呈現了驚人的「專注度溢價」：策略類型平均收益(Avg PnL) 勝率(Win Rate) 地址數量分散型(Generalists) $306 41.3% 68,016 集中型(Specialists) $1,225 33.8% 22,458

數據解讀：集中型策略的平均報酬是分散型的4 倍。但也出現了一個極具誤導性的現象： 集中型策略的勝率（33.8%）反而顯著低於分散型（41.3%）。這揭示了預測市場中高階玩家的真實獲利邏輯。

深度歸因：為什麼「少即是多」？

1. 資訊不對稱建立護城河(Information Edge)

預測市場本質上是資訊博弈。

分散型交易者試圖跨越政治、體育、加密等多個領域，這導致其在任何單一市場上都僅停留在“淺層認知”，容易成為被收割的“分母”。

而集中型交易者透過深耕單一賽道（例如只研究NBA 球員數據或只追蹤美國搖擺州民調），建立了垂直領域的資訊優勢。這種深度足以讓他們發現市場定價的微小偏差。

2. 破除「勝率迷信」 (The Win-Rate Fallacy)

數據表明，高收益往往伴隨著相對較低的勝率。

這是因為集中型專家傾向於在高賠率/高分歧的時刻出手（例如在賠率0.3 時買入），而不是去撿>0.9 的「確定性鋼鏰」。

• 分散型： 贏很多次小錢（高勝率），輸一次大錢（黑天鵝），最終收益平庸。

• 集中型： 能夠忍受多次小額試誤（低勝率），換取幾次精準重倉帶來的爆發性收益（高盈虧比）。這是典型的創投（VC）邏輯，而非打工邏輯。

3. 巴菲特邏輯在預測市場的驗證

正如巴菲特所言：“分散投資是無知者的自我保護。”

在股票市場，分散是為了規避非系統性風險；但在預測市場這種零和遊戲中，分散往往意味著注意力的稀釋。如果你確信自己擁有某種Edge（優勢），最佳策略並非廣撒網，而是集中火力猛攻最有把握的少數機會。

實戰啟示(Actionable Insight)：尋找「垂直賽道專家」。在跟單篩選中，高Focus Ratio 是比高勝率更重要的指標。

• 壞訊號： 避開那些什麼都買的「雜家」。

• 好訊號： 優先關注那些只在特定標籤（Tag）下活躍的帳戶。例如，一個只交易「US Election」且收益曲線穩健的地址，其參考價值遠高於一個同時交易「NBA」和「Bitcoin」的地址。專業化程度，直接決定了Alpha 的純度。

三、 從數據洞察到實戰工具

這篇報告不僅是一次資料複盤，也是我們建構Smart Copy-Trading 系統的底層邏輯。

要在Polymarket 上實現長期獲利，僅靠人工篩選9 萬個地址是不切實際的。我們正在將上述的獨家數據洞察，封裝成一套自動化的篩選與風控工具，解決跟單中最棘手的三個問題：

1.智能剔除做市商噪音

目前的公開榜單中混雜了大量刷量的做市商（MM）和套利機器人。跟單他們不僅無法獲利，還可能因為滑點虧損。

解決方案： 利用獨家的訂單簿分析（Orderbook Analysis）和交易特徵識別演算法，自動剝離系統化做市商，只為你鎖定那些真正依靠觀點獲利的主動型交易者。

2. 基於「專注度」的垂直匹配

泛泛而談的「獲利榜」意義有限，你更需要特定領域的專家。

解答： 基於Focus Ratio 與歷史行為，我們為地址打上高精準度的「能力標籤」（如美國大選, NBA運動賽事Crypto鯨魚）。系統將根據你關注的賽道，精準配對該領域內具備資訊優勢的垂直專家。

3. 動態風格漂移監控(Style Drift Detection)

跟單最隱密的風險，在於交易者的策略突然失效或行為突變。

解決方案： 我們建立了一套即時風控模型。當一個長期穩健的地址突然偏離其歷史行為特徵（例如：從低頻專注變為高頻廣撒網，或單筆風險敞口異常放大）時，系統將識別為異常信號並及時發出預警，幫助用戶規避回撤風險。

結語& 產品內測

預測市場是殘酷的零和博弈，9 萬個地址的數據證明：長期贏家之所以贏，是因為他們極度克制：專注於特定領域、尋找定價偏差。

這篇報告中提到的所有核心指標（Focus Ratio、定價區間分析、做市商剔除），都已整合在Hubble 的資料後台。我們建構這個工具的初衷很簡單：用機構級的數據視野，取代盲目的散戶直覺。

內測申請：目前Hubble 的Polymarket 智慧跟單工具正在進行小範圍灰階測試。如果你對上述的數據分析邏輯認可，並希望體驗這款產品：

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我們會私訊發送內測邀請。希望這套基於數據的篩選體系，能幫你真正跑贏大盤。

(數據說明：本研究基於Polymarket 平台上線至今的已結算交易數據，所有結論均源自Hubble 獨家的鏈上PnL 演算法分析。本文作者：Hubble @clairegu1)