รายงาน Galaxy Research: เบื้องหลัง 1.27 พันล้านธุรกรรมของ Polymarket ความจริงเรื่องกำไรขาดทุนของนักลงทุนรายย่อย

ผู้เขียน: Will Owens นักวิเคราะห์ Galaxy Research

เรียบเรียง: Jiahua, ChainCatcher

บทนำ

นับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2020 Polymarket เวอร์ชันระหว่างประเทศได้จับคู่คำสั่งซื้อขาย 1.27 พันล้านรายการให้กับกระเป๋าเงิน 3.07 ล้านใบ คิดเป็นมูลค่าการซื้อขายตามสัญญา 8.28 หมื่นล้านดอลลาร์ เนื่องจากธุรกรรมทั้งหมดชำระราคาบนเชน เราจึงสามารถตรวจสอบบันทึกทั้งหมดได้ รวมถึงทุกสถานะ ราคาซื้อ ระยะเวลาถือครอง และกำไรจากการชำระราคา เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมผู้ใช้ในตลาดพยากรณ์ รายงานนี้จะมุ่งเน้นไปที่บัญชี 2.9 ล้านบัญชีที่มีรูปแบบการซื้อขายสอดคล้องกับลักษณะการดำเนินการด้วยตนเอง

รายงานนี้ตั้งคำถามห้าข้อเกี่ยวกับบัญชีเหล่านี้: หลังจากทำกำไรแล้ว นักเทรดจะถอนเงินออกหรือซื้อขายต่อ? กำไรทำให้พวกเขากล้ามากขึ้น และขาดทุนทำให้พวกเขาระมัดระวังมากขึ้นหรือไม่? การกระจายตัวของกำไรขาดทุนเป็นอย่างไร? นักเทรดมักมุ่งเน้นเฉพาะด้านใดด้านหนึ่งหรือไม่ และการมุ่งเน้นนั้นให้ผลตอบแทนที่ดีกว่าหรือไม่? อะไรคือความแตกต่างระหว่างนักเทรดที่ทำกำไรและขาดทุน?

การศึกษาพฤติกรรมการซื้อขายของนักลงทุนรายย่อยมักอาศัยข้อมูลที่เปิดเผยโดยโบรกเกอร์หรือข้อมูลจากแบบสอบถาม อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Polymarket ชำระราคาบนเชน จึงไม่จำเป็นต้องถกเถียงเรื่องความสมเหตุสมผลของขอบเขตการสุ่มตัวอย่าง

ข้อสรุปหลักคือ 69% ของบัญชีรายย่อยขาดทุนในที่สุด โดยกลุ่มนี้ขาดทุนรวม 339 ล้านดอลลาร์

ในปี 2024 Polymarket เป็นที่รู้จักจากคืนวันเลือกตั้งสหรัฐฯ เป็นหลัก ต่อมาบริษัทกลับเข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ ผ่านบริษัทย่อยที่ได้รับใบอนุญาตจากคณะกรรมการกำกับการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์ล่วงหน้า (CFTC) และเริ่มเก็บค่าธรรมเนียมการซื้อขายครั้งแรกในต้นปี 2026 การอภิปรายต่อไปนี้เกี่ยวข้องเฉพาะเวอร์ชันระหว่างประเทศของแพลตฟอร์ม ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการซื้อขายที่แยกจากแอปเวอร์ชันสหรัฐฯ โดยสิ้นเชิง โดยแต่ละแห่งมีสมุดคำสั่งซื้อของตนเอง

เมื่อต้นปีนี้ Polymarket ได้ปรับโครงสร้างค่าธรรมเนียม เนื่องจากข้อมูลในรายงานครอบคลุมประวัติทั้งหมดของแพลตฟอร์ม บัญชีบางบัญชีจึงมีธุรกรรมทั้งหมดเกิดขึ้นก่อนที่แพลตฟอร์มจะเริ่มเก็บค่าธรรมเนียม

นี่เป็นฤดูกาล NFL (ลีกอเมริกันฟุตบอลแห่งชาติ) เต็มฤดูกาลแรกหลังจากที่ Polymarket และคู่แข่งอย่าง Kalshi เข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ ทั้งสองแพลตฟอร์มต่างเพิ่มการลงทุนตามลำดับ เมื่อเริ่มฤดูกาล Polymarket ได้เชิญดารากีฬาอย่าง LeBron James, Eli Manning และ Derek Jeter มาเป็น "พันธมิตรส่งเสริมการขาย" ซึ่งก็ก่อให้เกิดเสียงคัดค้านเช่นกัน

พร้อมกับแคมเปญส่งเสริมการขายนี้ แอปเวอร์ชันสหรัฐฯ ได้เปิดตัวฟีเจอร์โซเชียลชื่อ "Squads" Squads เป็นกลุ่มส่วนตัวที่ผู้ใช้สามารถพูดคุยเกี่ยวกับตลาดพยากรณ์และซื้อขายตามตัวเลือกของสมาชิกคนอื่น ๆ ได้โดยไม่ต้องออกจาก Polymarket ฟีเจอร์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อนำการสนทนาจากแชทกลุ่มมาสู่แพลตฟอร์ม แพลตฟอร์มอื่นก็เริ่มผสานฟีเจอร์การซื้อขายแบบโซเชียลเช่นกัน และประกาศล่าสุดของ pump.fun ก็แสดงแนวโน้มที่คล้ายกัน

เมื่อเผชิญกับปริมาณการซื้อขายที่มีศักยภาพมหาศาลเช่นนี้ ทั้งสองแพลตฟอร์มต่างทุ่มเงินเพื่อขยายฐานผู้ใช้ โดยดึงดูดนักเทรดประเภทที่มีผลกำไรแย่ที่สุดในรายงานนี้ โครงสร้างนักเทรดจะเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในปีหน้า หรือเป็นเพียงการเพิ่มจำนวนอย่างมาก ยังคงต้องจับตาดูต่อไป

สรุปประเด็นสำคัญ

ในบัญชี "รายย่อย" 2.9 ล้านบัญชี 69.2% ขาดทุนในที่สุด

กลุ่มนี้ขาดทุนรวม 338.9 ล้านดอลลาร์

การขาดทุนดูเหมือนจะเพิ่มอัตราการเลิกใช้บริการ

หลังจากขาดทุน 15.2% ของบัญชีไม่ซื้อขายอีกภายใน 30 วัน

หลังจากทำกำไร อัตรานี้คือ 6.1%

หากนักเทรดมีความได้เปรียบในด้านใดด้านหนึ่งจริง การมุ่งเน้นด้านนั้นจะให้ผลตอบแทนที่ดีกว่า

44.1% ของนักเทรดมุ่งกิจกรรมการซื้อขายมากกว่า 60% ไว้ในด้านเดียว

นักเทรดที่มุ่งเน้นกีฬามีผลงานแย่ที่สุด อาจเป็นเพราะหลายคนเป็นเพียงผู้เข้าร่วมสมัครเล่นหรือเป็นครั้งคราว ไม่ใช่ผู้ดูแลสภาพคล่องหรือนักเก็งกำไร

นักเทรดที่มุ่งเน้นเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์มีผลงานดีที่สุด บางคนอาจมีข้อมูลวงใน ส่วนคนอื่นอาจเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาที่เกี่ยวข้อง

นักเทรดที่ทำกำไรมักลงทุนจำนวนมากกว่าต่อการซื้อขาย

ขนาดสถานะมัธยฐานต่อครั้งของนักเทรดที่ทำกำไรคือ 13.96 ดอลลาร์ ส่วนนักเทรดที่ขาดทุนคือ 10 ดอลลาร์

ระเบียบวิธีวิจัย

ชุดข้อมูล: Polymarket ชำระราคาบนเชน หมายความว่าบันทึกทั้งหมดของทุกคำสั่งซื้อ สถานะ ราคาซื้อ และกำไรจากการชำระราคาเปิดเผยต่อสาธารณะ การวิเคราะห์ทั้งหมดในรายงานนี้อิงจากบันทึกเหล่านี้

กลุ่มตัวอย่าง: เรามุ่งศึกษาพฤติกรรมมนุษย์ จึงต้องคัดบัญชีอัตโนมัติที่ซื้อขายผ่านสคริปต์ออก แม้ไม่สามารถระบุได้อย่างแม่นยำว่าบัญชีใดใช้การซื้อขายอัตโนมัติ แต่สามารถประมาณได้จาก "จำนวนคำสั่งซื้อต่อวันที่ใช้งาน" ตัวชี้วัดนี้เท่ากับจำนวนคำสั่งซื้อทั้งหมดของบัญชีหารด้วยจำนวนวันที่บัญชีซื้อขายจริง

จำนวนคำสั่งซื้อต่อวันที่ใช้งานมีการกระจายตัวอย่างต่อเนื่อง ไม่มีจุดแบ่งตามธรรมชาติ ดังนั้นเกณฑ์การแบ่งจึงต้องกำหนดโดยผู้วิจัย เรากำหนดจุดแบ่งที่ 50 คำสั่งซื้อต่อวันที่ใช้งาน คัดบัญชีออก 125,429 บัญชี คิดเป็น 4.1% ของทั้งหมด แม้บัญชีเหล่านี้ "เพียง" 4.1% แต่มีส่วนถึง 80.8% ของคำสั่งซื้อและ 41% ของมูลค่าการซื้อขายตามสัญญา วิธีการกรองนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุกรณีที่บัญชีจำนวนน้อยครองสัดส่วนกิจกรรมการซื้อขายอย่างมีนัยสำคัญ

นักเทรดรายย่อย: เกณฑ์การกรองของเราคือความถี่ในการซื้อขาย แม้นักเทรดจะมีเงินทุนมาก แต่ตราบใดที่ตัดสินใจเองและส่งคำสั่งด้วยตนเอง ก็จัดเป็นนักเทรดรายย่อยที่นี่ ดังนั้นข้อสรุปของการวิจัยจึงใช้กับบัญชีที่ซื้อขายด้วยจังหวะแบบ manual ไม่ใช่ "นักเทรดรายย่อย" ตามนิยามเศรษฐศาสตร์ที่เคร่งครัด

การวัดกำไร: ตราบใดที่มูลค่าของสถานะ ณ การชำระราคาสูงกว่าต้นทุนการซื้อ เราถือว่าทำกำไร ไม่ว่าผู้ถือจะไถ่ถอนจริงหรือไม่ สถานะที่หมดอายุเป็นศูนย์มักไม่ถูกไถ่ถอน หากนับเฉพาะบันทึกการไถ่ถอน จะตัดการขาดทุนส่วนใหญ่ออก ทำให้ผลกำไรของกลุ่มนี้ดูดีกว่าความเป็นจริง

ข้อจำกัดสำคัญประการหนึ่งของรายงานนี้คือ เราระบุนักเทรดด้วยที่อยู่กระเป๋าเงิน แต่ไม่สามารถระบุได้อย่างน่าเชื่อถือว่าสองที่อยู่เป็นของบุคคลเดียวกันหรือไม่ ดังนั้น คนหนึ่งที่ใช้หลายกระเป๋าเงินซื้อขายจะถูกนับเป็น "หลายบัญชี" ในการวิเคราะห์นี้

เมื่อทำความเข้าใจข้อสรุปที่ว่า "ผู้ขาดทุนมีแนวโน้มหยุดซื้อขายมากกว่า" จำเป็นต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษ บัญชีที่ดูเหมือนออกจากระบบอาจเพียงแค่เปลี่ยนกระเป๋าเงินใหม่

การกระจายตัวของกำไรขาดทุนเป็นอย่างไร?

ในบัญชีรายย่อย 69.2% ขาดทุนในที่สุด กลุ่มนี้ขาดทุนรวม 338.9 ล้านดอลลาร์

ค่ามัธยฐานของกำไรขาดทุนของบัญชีรายย่อยอยู่ที่ประมาณขาดทุน 3 ดอลลาร์ ครึ่งหนึ่งของบัญชีมีกำไรขาดทุนระหว่างขาดทุน 36.64 ดอลลาร์ถึงกำไร 0.40 ดอลลาร์ จำนวนเงินเหล่านี้ไม่เพียงพอที่จะเปลี่ยนชีวิตใคร ตามที่คาดไว้ กำไรขาดทุนจำนวนมากกระจุกตัวที่ปลายทั้งสองของการกระจาย: บัญชีเปอร์เซ็นไทล์ที่ 1 ขาดทุน 4,804 ดอลลาร์ บัญชีเปอร์เซ็นไทล์ที่ 99 ทำกำไร 3,381 ดอลลาร์

ในแง่ของจำนวนเงินลงทุน บัญชีมัธยฐานสูญเสียประมาณ 0.5% ของเงินลงทุน บัญชีเปอร์เซ็นไทล์ที่ 10 สูญเสีย 90% โดยรวมแล้ว บัญชีส่วนใหญ่ขาดทุนเพียงเล็กน้อย มีเพียงไม่กี่บัญชีที่ขาดทุนหลายพันดอลลาร์

เราจัดบัญชี 125,429 บัญชีเป็น "บัญชีอัตโนมัติ" ซึ่งทำกำไรรวม 246.8 ล้านดอลลาร์ในที่สุด การกระจายกำไรขาดทุนก็เป็นไปตามที่คาด: บัญชีจำนวนมากทำกำไรจากรางวัลการซื้อขายผ่านการซื้อขายซ้ำ ๆ ในขณะที่บัญชีที่ทำหน้าที่ดูแลสภาพคล่องและเก็งกำไรจริงมีน้อยกว่ามาก

กำไรขาดทุนของสองกลุ่มนี้ไม่ได้หักล้างกันทั้งหมด ส่วนต่างประมาณ 92 ล้านดอลลาร์มาจากปัจจัยนอกกลุ่มนักเทรด ส่วนใหญ่เป็นสถานะที่ยังไม่ได้ชำระราคา

หลังจากทำเงินแล้ว นักเทรดจะถอนเงินหรือซื้อขายต่อ?

ส่วนใหญ่ซื้อขายต่อ กำไรมักทำให้ผู้ใช้อยู่บนแพลตฟอร์ม: หลังจากทำกำไร มีเพียง 6.1% ของบัญชีที่ไม่สร้างสถานะอีกภายใน 30 วัน หลังจากขาดทุน อัตรานี้คือ 15.2% บัญชีที่ขาดทุนมีแนวโน้มออกจากระบบประมาณ 2.5 เท่าของบัญชีที่ทำกำไร

โดยสัญชาตญาณ การทำเงินจะทำให้นักเทรดลงทุนมากขึ้นในการซื้อขายครั้งถัดไป อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ไม่ได้ปรับแสดงผลตรงกันข้าม: หลังจากทำกำไร 46.6% ของสถานะถัดไปมีขนาดใหญ่ขึ้น หลังจากขาดทุน อัตรานี้คือ 50.2% แต่การเปรียบเทียบนี้ได้รับผลกระทบจากปัจจัยอื่น

ราคาซื้อของสถานะที่ขาดทุนต่ำกว่าสถานะที่ทำกำไรมาก โดยค่ามัธยฐานคือ 0.43 ดอลลาร์และ 0.86 ดอลลาร์ตามลำดับ ดังนั้น เมื่อราคาซื้อต่ำกว่า การเพิ่มจำนวนเงินในการซื้อขายครั้งถัดไปจึงง่ายกว่า (หากการคาดการณ์เป็นจริง ผลตอบแทนการชำระราคาต่อสัญญาคือ 1 ดอลลาร์ มิฉะนั้นเป็นศูนย์ ดังนั้น ราคา 0.43 ดอลลาร์หมายความว่าตลาดมองว่าโอกาสเกิดเหตุการณ์คือ 43% ผู้ซื้อที่ราคานี้มองว่าโอกาสจริงสูงกว่า)

เมื่อควบคุมราคาซื้อแล้ว ข้อสรุปกลับตรงกันข้าม ในช่วงราคาเดียวกัน นักเทรดที่ทำกำไรมีแนวโน้มเพิ่มการลงทุนมากกว่านักเทรดที่ขาดทุน ปรากฏการณ์นี้กระจุกตัวในช่วงราคา 0.50 ดอลลาร์ขึ้นไป ต่ำกว่าราคานี้ การตอบสนองต่อกำไรขาดทุนแทบเหมือนกัน อาจเป็นเพราะนักเทรดมองการซื้อขายเหล่านี้เป็นการลองโอกาสต่ำ ไม่ตีความผลลัพธ์ใด ๆ มากเกินไป

กำไรทำให้นักเทรดกล้ารับความเสี่ยงมากขึ้นหรือไม่? ผู้ขาดทุนเพิ่มการลงทุนหรือไม่?

ผู้ขาดทุนมักหดตัว "ความเสี่ยง" ในที่นี้หมายถึงการขาดทุนที่คาดหวัง ไม่ใช่เงินต้นทั้งหมดที่อาจสูญเสีย สมมติซื้อโทเค็น t หน่วยที่ราคาเฉลี่ย p การขาดทุนที่คาดหวังของผู้ซื้อคือ t × p × (1 − p) นั่นหมายความว่าสถานะที่มีโอกาสเกิด 99% มูลค่า 100,000 ดอลลาร์ แม้มีจำนวนมาก แต่ตามเกณฑ์นี้ไม่ถือเป็นสถานะความเสี่ยงสูง

ไม่ว่าการซื้อขายครั้งก่อนจะกำไรหรือขาดทุน ความเสี่ยงของนักเทรดมักลดลง เมื่อซื้อขายอีกครั้ง พวกเขามักรับความเสี่ยงต่ำกว่าสถานะที่เพิ่งชำระราคาเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม การลดลงหลังกำไรน้อยกว่าอย่างชัดเจน: หลังกำไร 48.4% ของสถานะถัดไปมีความเสี่ยงสูงกว่าสถานะก่อนหน้า หลังขาดทุน สัดส่วนนี้คือ 44.7% ค่ามัธยฐานของการเปลี่ยนแปลงความเสี่ยงของทั้งสองกลุ่มเป็นศูนย์ ดังนั้นนักเทรดส่วนใหญ่เพียงกลับสู่ระดับความเสี่ยงเดิม

เราแบ่งนักเทรดออกเป็นห้ากลุ่มควินไทล์ตามความเสี่ยงของสถานะที่มักรับ Q1 รับความเสี่ยงน้อยที่สุด Q5 มากที่สุด การเปรียบเทียบพฤติกรรมหลังกำไรและขาดทุนทำภายในแต่ละกลุ่ม เพื่อเปรียบเทียบผลงานของนักเทรดหลังผลลัพธ์ที่ต่างกัน

นักเทรดมุ่งเน้นด้านเดียวหรือกระจายหลายด้าน? ความสามารถในการทำกำไรต่างกันอย่างไร?

เรานิยาม "นักเทรดด้านเดียว" ว่าต้องเข้าร่วมตลาดพยากรณ์ที่จัดหมวดหมู่แล้วอย่างน้อยห้าตลาด และมากกว่า 60% อยู่ในด้านเดียวกัน ตามนิยามนี้ 44.1% ของนักเทรดเป็นนักเทรดด้านเดียว และ 55.9% เป็น "นักเทรดข้ามด้าน"

ที่ตอบคำถามเหล่านี้ได้เพราะ Polymarket เพิ่มแท็กให้ทุกตลาดพยากรณ์ เพื่อหลีกเลี่ยงการจัดนักเทรดทั้งหมดเป็น "นักเทรดด้านเดียว" เรารวมแท็กเหล่านี้เป็นสิบด้าน: คริปโตเคอร์เรนซี กีฬา การเมือง การเงิน เศรษฐกิจ สภาพอากาศ วัฒนธรรม กิจการระหว่างประเทศ เทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์ ธุรกิจ หมวดย่อยมักมีแท็กของหมวดบนด้วย เช่น ตลาดพยากรณ์ฟุตบอลก็ถูกแท็กเป็นกีฬาด้วย

นักเทรดด้านเดียวมีผลงานแย่กว่าเล็กน้อย อัตราทำกำไรสุดท้าย 28.1% ส่วนนักเทรดข้ามด้าน 30.4% เหตุผลคือ 61% ของนักเทรดด้านเดียวกระจุกตัวในสามด้านที่มีผลงานแย่: กีฬา การเมือง และวัฒนธรรม

คนที่ซื้อขายเฉพาะการพยากรณ์เกม NFL ในวันอาทิตย์ คงไม่ได้กำลังวิเคราะห์คณิตศาสตร์ประกันภัย

เห็นได้ชัดว่า หากนักเทรดมีความได้เปรียบในด้านใดด้านหนึ่งจริง การมุ่งเน้นด้านนั้นจะให้ผลตอบแทนที่ดีกว่า คนที่ซื้อขายเฉพาะตลาดพยากรณ์ที่เกี่ยวข้องกับการเปิดตัวโมเดล OpenAI มีแนวโน้มมีความได้เปรียบบางอย่าง ซึ่งไม่จำเป็นต้องเป็นข้อมูลวงใน แต่อาจเป็นความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลสาธารณะ คนที่ซื้อขายเฉพาะการพยากรณ์เกม NFL ในวันอาทิตย์ คงไม่ได้กำลังวิเคราะห์คณิตศาสตร์ประกันภัย

กีฬาเพียงอย่างเดียวคิดเป็น 47% ของนักเทรดด้านเดียวทั้งหมด อัตราทำกำไร 25.1% ต่ำที่สุดในทุกด้าน เมื่อตัดกีฬา การเมือง และวัฒนธรรมออก นักเทรดด้านเดียวในด้านอื่นทั้งหมดมีอัตราทำกำไรสูงกว่า 30.4% ของนักเทรดข้ามด้าน โดยด้านการเงิน 36.8% ด้านเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์ 41.2% ต้องสังเกตว่าเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์เป็นหมวดที่เล็กกว่า ตัวอย่างน้อยกว่า

นักเทรดด้านเดียวเข้าร่วมตลาดพยากรณ์มัธยฐาน 18 ตลาด นักเทรดข้ามด้าน 4 ตลาด เนื่องจากการตัดสินว่ามุ่งเน้นด้านเดียวต้องให้นักเทรดเข้าร่วมตลาดพยากรณ์ที่จัดหมวดหมู่แล้วอย่างน้อยห้าตลาด บัญชีที่มีกิจกรรมต่ำจึงถูกจัดเป็นนักเทรดข้ามด้านโดยปริยาย

อะไรคือความแตกต่างระหว่างนักเทรดที่ทำกำไรและขาดทุน?

การเปรียบเทียบระยะเวลาถือครองมัธยฐานและขนาดสถานะมัธยฐานของนักเทรดที่ทำกำไรและขาดทุน ให้ข้อสรุปหลายประการ

ในแง่ขนาดสถานะ ขนาดสถานะมัธยฐานของนักเทรดที่ทำกำไรคือ 13.96 ดอลลาร์ นักเทรดที่ขาดทุน 10.00 ดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม นักเทรดที่ทำกำไรมีความถี่ในการซื้อขายสูงกว่า ดังนั้นความแตกต่างนี้อาจมาจากระดับกิจกรรม ไม่ใช่จำนวนเงินลงทุน หลังจากแบ่งนักเทรดตามจำนวนสถานะสะสมที่สร้าง ในแต่ละกลุ่ม นักเทรดที่ทำกำไรลงทุนต่อครั้งไม่น้อยกว่านักเทรดที่ขาดทุน และในกลุ่มส่วนใหญ่สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ

ในนักเทรดที่สร้างสถานะ 5 ถึง 9 ครั้ง ขนาดสถานะมัธยฐานของผู้ชนะและผู้แพ้คือ 12.53 ดอลลาร์และ 7.05 ดอลลาร์ตามลำดับ ในนักเทรดที่สร้างสถานะ 50 ถึง 99 ครั้ง ตัวเลขคือ 13.14 ดอลลาร์และ 8.90 ดอลลาร์

อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาถือครองไม่ได้บอกอะไรมาก โดยรวม นักเทรดที่ทำกำไรถือครองสั้นกว่า ค่ามัธยฐานประมาณ 20 ชั่วโมง นักเทรดที่ขาดทุนประมาณ 25 ชั่วโมง

แต่เมื่อแบ่งตามระดับกิจกรรม ความสัมพันธ์ของระยะเวลาถือครองเปลี่ยนไป ในบางกลุ่ม นักเทรดที่ทำกำไรถือครองนานกว่า ในกลุ่มอื่น นักเทรดที่ขาดทุนถือครองนานกว่า ดังนั้นเราจึงไม่สามารถสรุปความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่าง "ความอดทนมากกว่า" กับ "ทำกำไรง่ายกว่า" จากข้อมูลนี้

สิ่งนี้แตกต่างจากการซื้อขายเหรียญมีม ในตลาดเหรียญมีม การทำ "scalping" หรือซื้อขายคู่ใหม่เร็ว ๆ ให้ผลกำไรดีกว่า พวกเขามักเป็นนักเทรดสไนเปอร์หรือนักเทรดที่มีประสบการณ์ สามารถทำกำไรได้เร็วหลังถือครองเพียงไม่กี่วินาที

สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับนักเทรดประเภทนี้ โปรดดูรายงานเหรียญมีมของเรา สำหรับธรรมชาติของ KOL และพฤติกรรมการซื้อขายที่ได้มา โปรดดูรายงานการซื้อขายแบบโซเชียลของเรา ต้องสังเกตว่า "การซื้อขาย" ประเภทนี้แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากการซื้อขายสัญญาถาวรหรือตลาดพยากรณ์

แนวโน้ม

จุดประสงค์ดั้งเดิมของตลาดพยากรณ์คือการรวบรวมข้อมูลและใช้ปัญญาส่วนรวม อย่างไรก็ตาม ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา พวกมันถูกวิพากษ์วิจารณ์มากขึ้นเรื่อย ๆ ว่าเป็นเพียงแพลตฟอร์มการพนัน รายงานนี้นำเสนอการกระจายกำไรขาดทุนของผู้ใช้ Polymarket: 69% ขาดทุนในที่สุด และกลุ่มผู้ใช้ด้านเดียวที่ใหญ่ที่สุดซื้อขายตลาดพยากรณ์ที่เกี่ยวข้องกับกีฬาเป็นหลัก

Polymarket เริ่มเก็บค่าธรรมเนียมการซื้อขายสำหรับตลาดพยากรณ์ราคาคริปโตเคอร์เรนซีในเดือนมกราคม 2026 และภายในสิ้นเดือนมีนาคม ขอบเขตค่าธรรมเนียมขยายไปเกือบทุกหมวด ตัวอย่างเช่น ที่ราคา 0.50 ดอลลาร์ต่อสัญญา การลงทุน 50 ดอลลาร์ในตลาดคริปโตเพื่อซื้อ 100 สัญญา ฝั่ง taker ต้องจ่ายค่าธรรมเนียม 1.75 ดอลลาร์ คิดเป็น 3.5% ของจำนวนเงินลงทุนต่อครั้ง

อัตราค่าธรรมเนียมต่ำสุดสำหรับหมวดการเมือง การเงิน และเทคโนโลยีที่ 2.0% กีฬา 2.5% บัญชีรายย่อยสูญเสียเงินในสัดส่วนมัธยฐานประมาณ 0.5% ของเงินลงทุนทั้งหมดตลอดประวัติการซื้อขาย ปัจจุบัน ที่โอกาสเกิดเหตุการณ์ 50% ต้นทุนของการซื้อขาย taker เพียงครั้งเดียวก็สูงกว่าสัดส่วนนี้หลายเท่าแล้ว

รายงานนี้ไม่ได้ปฏิเสธคุณค่าของตลาดพยากรณ์ในฐานะเครื่องมือค้นหาความจริง

อาจกล่าวได้ว่า การที่ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ขาดทุนโดยไม่มีการอุดหนุนรูปแบบอื่น เป็นเงื่อนไขเบื้องต้นที่ทำให้การรวบรวมข้อมูลเกิดขึ้นได้ เงินทุนที่มีข้อมูลได้เปรียบต้องซื้อขายกับนักเทรดที่ไม่มีข้อได้เปรียบนั้น หากผู้เข้าร่วม Polymarket ทุกคนฉลาดเท่ากันหมด ก็จะไม่มีใครซื้อขาย รายงานนี้ไม่ได้ปฏิเสธคุณค่าของตลาดพยากรณ์ในฐานะเครื่องมือค้นหาความจริง Polymarket สามารถทำให้ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ขาดทุนได้ พร้อมกับให้ข้อมูลอ้างอิงการพยากรณ์แก่ผู้ที่ไม่ได้ซื้อขาย ต้นทุนของการพยากรณ์ตกอยู่กับนักเทรดเสียงรบกวนเหล่านี้

รายงานนี้จำกัดเฉพาะเวอร์ชันระหว่างประเทศของแพลตฟอร์มอย่างเคร่งครัด ตลาดแลกเปลี่ยนสหรัฐฯ ของ Polymarket ดำเนินการแยกอิสระ และเป็นจุดสนใจหลักของการลงทุนล่าสุดของบริษัท ตัวอย่างเช่น เงินทุนที่ใช้เชิญ LeBron James ร่วมงานสะท้อนสิ่งนี้ ตามรายงานของ Front Office Sports Polymarket จ่าย James ปีละ 15 ล้านดอลลาร์ ประมาณสี่เท่าของรายได้ NBA ของเขาในปีนี้ เพื่อปฏิบัติตามกฎของ NBA เนื้อหาส่งเสริมการขายของเขาจำกัดเฉพาะตลาดพยากรณ์ที่เกี่ยวข้องกับอเมริกันฟุตบอล Jeter และ Manning ก็ได้ลงนามข้อตกลงความร่วมมือกับแพลตฟอร์มแล้ว

การลงทุนด้านการตลาดเหล่านี้มุ่งดึงดูดกลุ่มที่มีผลกำไรแย่ที่สุดในชุดข้อมูลนี้ จากมุมมองธุรกิจ เข้าใจได้ไม่ยาก Polymarket คงไม่สนใจว่าผู้ใช้จะทำกำไรหรือไม่ อย่างน้อยในระยะสั้น แพลตฟอร์มมีแรงจูงใจมากกว่าที่จะดึงดูดผู้ใช้ taker ที่ซื้อขายโดยไม่กรอง มากกว่านักเทรด limit order ที่เป็นมืออาชีพกว่า

บน Polymarket คู่สัญญาของทุกการซื้อขายเป็นที่อยู่สาธารณะ ใครที่ไม่เห็นด้วยกับการวิเคราะห์ของรายงานนี้สามารถตรวจสอบได้ด้วยตนเอง

ล่าสุด ข้อพิพาทที่เกี่ยวข้องกับ Kalshi ก็น่าสังเกต เมื่อวันที่ 20 กันยายน นักเทรดควอนต์ชื่อ beniduboss บน X กล่าวหาตลาดแลกเปลี่ยนว่าเกินจริงปริมาณการซื้อขายสัญญาถาวรคริปโต นี่เป็นข้อกล่าวหาที่ร้ายแรง

ข้อมูลที่ Beni อ้างอิง: ปริมาณการซื้อขาย 24 ชั่วโมงของ ETH-PERP ประมาณ 538.6 ล้านดอลลาร์ แต่ดอกเบี้ยเปิดเพียงประมาณ 3.1 ล้านดอลลาร์ ซึ่งผิดปกติอย่างยิ่งในตลาดสัญญาถาวร เมื่อเทียบกัน ETH-PERP ของ Hyperliquid มักมีปริมาณการซื้อขาย 24 ชั่วโมงประมาณ 1.3 พันล้านดอลลาร์และดอกเบี้ยเปิดประมาณ 3.1 พันล้านดอลลาร์

Kalshi ปฏิเสธข้อกล่าวหานี้อย่างเป็นทางการ โดยระบุว่าอีกฝ่ายสับสนระหว่างจำนวนสัญญาในตลาดพยากรณ์กับมูลค่าการซื้อขายตามสัญญาของสัญญาถาวร ณ เวลาที่เขียน หน่วยงานกำกับดูแลยังไม่ดำเนินการใด ๆ

ที่น่าสังเกตคือ คนภายนอกตลาดแลกเปลี่ยนไม่สามารถคลี่คลายเรื่องนี้ได้จริง กระแสข้อมูลสาธารณะของ Kalshi ไม่ได้ระบุตัวตนของทั้งสองฝ่ายในทุกการซื้อขาย จึงไม่สามารถตัดสินจากข้อมูลนี้เพียงอย่างเดียวว่าทั้งสองฝ่ายถูกควบคุมโดยนิติบุคคลเดียวกันหรือไม่ เมื่อเทียบกัน บน Polymarket คู่สัญญาของทุกการซื้อขายเป็นที่อยู่สาธารณะ นั่นหมายความว่าใครที่ไม่เห็นด้วยกับการวิเคราะห์ของรายงานนี้สามารถตรวจสอบได้ด้วยตนเอง

เมื่อตลาดพยากรณ์พัฒนาต่อไป และเข้าสู่แพลตฟอร์มการซื้อขายที่กำกับดูแลซึ่งใช้สมุดคำสั่งซื้อเฉพาะ ความสามารถของบุคคลภายนอกในการตรวจสอบข้อมูลปริมาณการซื้อขายก็ไม่ใช่เรื่องที่แน่นอนอีกต่อไป