Polymarket 的靜默淘金熱:精明的交易者如何賺取無風險利潤
去中心化的預測市場如今吸引了散戶和專業投資者的關注,加劇了對隱性利潤的爭奪。 自動化機器人、資金雄厚的交易員以及新的收益激勵機制正在塑造一個競爭激烈的市場,在這個市場中,速度和洞察力對於成功至關重要。
.divm, .divd {display: none;}@media screen 和 (max-Width: 768px) {.divm {display: block;}}@media screen 和 (min-width: 769px) {.divd {display: block;}}多市場套利:無風險利潤如何產生
在去中心化預測市場中,很少有平台能像 POLymarket 一樣吸引如此多的興趣或擁有如此大的盈利潛力。
Polymarket 已悄然成為新一代加密原生套利參與者的戰場,他們利用人類情緒和市場時機的微觀低效率。
康奈爾大學最近研究將其描述為套利引擎,而非賭場。 PolymARket 上的相關結果價格有時加起來不到 1 美元,從而創造了一個有保證的盈利機會。
如果某個事件有四種可能的結果,例如“降息”、“保持不變”、“加息”和“其他”,且這些結果的總價格為 0.995 美元,交易者可以買入每種結果一股,並在其中一種結果確定後獲得 0.005 美元的收益。 這相當於 0.5% 的無風險收益;雖然這個數字很小,但規模化之後就變得意義非凡。
“不要低估那0.5%”說一位名叫 Fish 的 Polymarket 資深玩家在接受 Blockbeats 採訪時表示:“如果你投資 10,000 美元,每天進行幾十筆這樣的交易,年化回報率可能會非常驚人。”
然而,這些短暫的低效率,通常持續幾秒鐘,是現在主要由在 Polygon 節點上運行的機器人主導.
.divm, .divd {display: none;}@media screen 和 (max-width: 768px) {.divm {display: block;}}@media screen 和 (min-width: 769px) {.divd {display: block;}}這些自動化系統監控著數千個市場,一旦價格失衡便立即執行交易。 看似乾淨利落的套利循環,如今已演變成一場關於延遲、編碼技巧和鏈上執行速度的高頻軍備競賽。
終局橫掃:確定性的時刻
另一個深受資深玩家青睞的策略是“終局橫掃”策略。 該策略要求買入結果已接近確定的股票,價格通常在 0.95 美元到 0.99 美元之間,然後等待最終的市場結果。
“邏輯很簡單:用時間換取確定性,”菲什說道。 “當散戶投資者在 0.997 美元的價格急於套現時,他們會留下幾個基點給鯨魚投資者。”
.divm, .divd {display: none;}@media screen 和 (max-width: 768px) {.divm {display: block;}}@media screen 和 (min-width: 769px) {.divd {display: block;}}然而,即使是這種本應安全的玩法也存在“黑天鵝”風險。 看似塵埃落定的事件可能會突然逆轉,比如一次誤判的體育裁判、最後一刻的法律挑戰,或者一樁顛覆政治預測的醜聞。
鯨魚還可以通過傾銷大額訂單或在 Polymarket 自己的評論區散播錯誤信息來操縱情緒,交易員經常在該評論區發布長篇情緒化分析。
套利作為做市商
歸根結底,這些利潤循環並非只是寄生的。 相反,它們發揮著類似於做市。 套利者重新平衡賠率、縮小價差並提高流動性。
“從這個角度來看,Polymarket 實際上可以被認為對做市商非常友好,”Fish 指出,他估計僅在過去一年,流動性提供者就賺了 2000 多萬美元。
.divm, .divd {display: none;}@media screen 和 (max-width: 768px) {.divm {display: block;}}@media screen 和 (min-width: 769px) {.divd {display: block;}}隨著 Polymarket 的不斷擴張,以及針對 2028 年美國大選市場推出的 4% 收益率計劃,以及對未來 IPO 或代幣空投遊戲規模只會越來越大。 每個新市場都會帶來更多的流動性、更多的低效率和更多的套利空間。
然而,市場競爭依然嚴重失衡。 BlockBeats 的數據顯示,只有 0.51% 的用戶利潤超過 1,000 美元,交易量超過 50,000 美元的用戶僅佔 1.74%。
大多數交易者都會虧損,而沉默的少數人則通過編寫腳本、進行監控並悄無聲息地獲得持續的回報。
“Polymarket 上的套利不是賭博,而是工程。你不是在賭結果,而是在賭低效率本身。”寫道Jeremy Whittaker 在 Medium 上。