Analyse des 27 000 opérations des 10 plus gros baleines de Polymarket : l'illusion du taux de réussite de la « smart money » et la règle de survie

Auteur : Frank, PANews

Récemment, la popularité du marché des prévisions ne cesse de croître, notamment avec l’adoption des stratégies d’arbitrage des « smart money » comme référence. Beaucoup commencent à imiter ces tentatives, comme si une nouvelle ruée vers l’or était en marche. Mais derrière cette popularité, quelles sont réellement l’efficacité et la faisabilité de ces stratégies apparemment ingénieuses et raisonnables ? Comment sont-elles concrètement exécutées ? PANews a analysé en profondeur 27 000 opérations des dix plus grands baleines ayant réalisé des profits sur Polymarket en décembre, et explore la vérité derrière ces gains. Après analyse, PANews a découvert que, bien que ces « smart money » aient souvent recours à des stratégies d’arbitrage de couverture, cette couverture diffère nettement de la simple couverture décrite sur les réseaux sociaux. Les stratégies réelles sont beaucoup plus complexes, ne se limitant pas à une simple combinaison « oui » ou « non », mais exploitant pleinement des règles telles que « plus ou moins » et « victoire ou défaite » dans des événements sportifs. Une autre découverte importante est que derrière un taux de réussite exceptionnellement élevé, il y a une quantité importante de « ordres zombies » non soldés, qui donnent une illusion de succès, alors que le taux de réussite réel est bien inférieur, loin des chiffres historiques. Ensuite, PANews dévoile, à travers des cas concrets, la véritable opération de ces « smart money ».

1. SeriouslySirius : un taux de victoire de 73% masqué par des « ordres zombies » et une couverture quantitatif complexe SeriouslySirius est l’adresse classée numéro un en décembre, avec un profit d’environ 3,29 millions de dollars ce mois-là, et un profit total historique de 2,94 millions de dollars. Si l’on ne regarde que ses ordres clôturés, son taux de réussite atteint 73,7 %. Cependant, la réalité est que cette adresse détient encore 2369 ordres en position, avec 4690 ordres réglés. Parmi ceux-ci, 1791 ordres en position sont en fait complètement perdants, mais l’utilisateur n’a pas clôturé ces positions. D’un côté, cela permet d’économiser beaucoup d’efforts et de frais de transaction. De l’autre, puisque la plupart des ordres clôturés sont en profit, le taux de réussite affiché dans les données historiques est artificiellement élevé. En tenant compte de ces ordres zombies non soldés, le taux de réussite réel de cette adresse chute à 53,3 %, à peine supérieur à un simple lancer de pièce. Dans ses opérations réelles, environ 40 % des ordres sont des couvertures multiples sur le même événement pour se couvrir contre différents résultats. Cependant, cette couverture ne se limite pas à une simple stratégie « oui » + « non ». Par exemple, lors d’un pari NBA entre 76ers et Mavericks, il a simultanément acheté des options pour Under (petits scores), Over (grands scores), 76ers (équipe locale), Mavericks (équipe visiteur), totalisant 11 positions, avec un profit final de 1611 dollars. Au cours de ce processus, il a également utilisé des stratégies d’arbitrage avec une probabilité insuffisante, comme lorsqu’il a acheté la victoire des 76ers avec une probabilité de 56,8 %, contre 39,37 % pour Mavericks, avec un coût total d’environ 0,962, assurant un profit quel que soit le résultat. Finalement, il a réalisé un profit de 17 000 dollars dans ce match. Cependant, cette stratégie ne garantit pas toujours le succès. Lors d’un match Celtics vs Kings, il a participé à 9 positions différentes, mais a finalement subi une perte de 2900 dollars. De plus, la répartition des fonds entre différentes positions est souvent très déséquilibrée, avec des investissements dans deux positions différentes pouvant différer de plus de 10 fois. Ce phénomène est probablement dû à un manque de liquidité sur le marché, ce qui montre que même si l’arbitrage semble attrayant, la liquidité peut devenir le principal obstacle en pratique. Bien que l’opportunité existe, il n’est pas toujours possible d’assurer une couverture équilibrée sur les deux côtés. De plus, étant donné que ces opérations sont automatisées, les achats et ventes finissent souvent par entraîner des pertes importantes. Cependant, la raison principale pour laquelle SeriouslySirius a pu réaliser d’importants profits avec cette stratégie réside dans la gestion efficace de ses positions, avec un ratio de profit et perte d’environ 2,52. C’est cette gestion rigoureuse qui explique sa capacité à générer des gains malgré un taux de réussite réel relativement faible. Par ailleurs, cette stratégie ne garantit pas toujours le succès. Avant décembre, cette adresse affichait une performance peu encourageante, oscillant longtemps autour de l’équilibre, avec une perte maximale atteignant 1,8 million de dollars. Aujourd’hui, avec une stratégie plus mature, il reste à voir si cette rentabilité pourra être maintenue.
2. DrPufferfish : transformer de faibles probabilités en fortes, un art de gestion du « ratio profit/perte » extrême DrPufferfish est la deuxième adresse la plus rentable en décembre, avec un profit d’environ 2,06 millions de dollars ce mois-là, et un taux de réussite historique encore plus impressionnant, atteignant 83,5 %. Cependant, avec une grande quantité d’« ordres zombies », son taux de réussite réel revient à 50,9 %. La stratégie de cette adresse diffère nettement de celle de SeriouslySirius. Bien qu’environ 25 % de ses ordres soient des couvertures, celles-ci ne sont pas des contreparties opposées, mais plutôt des paris diversifiés. Par exemple, pour le championnat de baseball MLB, il a acheté simultanément 27 équipes avec de faibles probabilités, dont la somme des probabilités dépasse 54 %. Grâce à cette approche, il transforme des événements à faible probabilité en événements à forte probabilité. De plus, la principale raison de ses gains importants est sa capacité à contrôler le ratio profit/perte. Par exemple, Liverpool est son équipe favorite, qu’il a prédit 123 fois, avec un profit d’environ 1,6 million de dollars. Parmi ses prévisions profitables, la moyenne de gains est d’environ 37 200 dollars, tandis que la perte moyenne sur ses prévisions ratées est d’environ 11 000 dollars. La plupart de ces ordres perdants sont vendus à l’avance pour limiter les pertes. Cette approche lui permet d’obtenir un ratio profit/perte global de 8,62, avec une forte espérance de profit. Cependant, dans l’ensemble, sa stratégie ne se limite pas à un arbitrage simple « oui » + « non » », mais repose sur une analyse professionnelle et une gestion rigoureuse des positions pour générer d’importants gains. De plus, la majorité de ses opérations de couverture sont en perte, avec un total de -2,09 millions de dollars, ce qui montre que ces couvertures servent principalement de protection.
3. gmanas : opérations automatisées à haute fréquence L’adresse classée troisième, gmanas, a adopté un style similaire à celui de DrPufferfish, avec un profit total de 1,97 million de dollars en décembre. Son taux de réussite réel est de 51,8 %, proche de celui de DrPufferfish. Sa fréquence de trading est plus élevée, avec plus de 2400 prédictions effectuées, ce qui indique une exécution automatisée. Son style de pari est similaire à celui de l’adresse précédente, sans besoin de détails supplémentaires.
4. chasseur simonbanza : un trading de type « K-line » basé sur des prévisions probabilistes L’adresse classée quatrième, simonbanza, est un chasseur de prévisions professionnel. Contrairement aux autres, il n’utilise pas du tout de couvertures, et ses gains réalisés s’élèvent à environ 1,04 million de dollars, avec seulement 130 000 dollars de pertes non réalisées. Bien que ses fonds et son volume de trading soient modestes, son taux de réussite est le plus élevé, à environ 57,6 %. En moyenne, ses gains sur les ordres clôturés sont d’environ 32 000 dollars, contre 36 500 dollars de pertes, mais grâce à sa forte réussite, il obtient de bons résultats. De plus, le nombre d’ordres zombies est très faible, seulement 6. Cela s’explique par le fait qu’il ne attend pas la fin de l’événement pour clôturer ses positions, mais profite des fluctuations de probabilité pour réaliser ses gains. En résumé, il vend rapidement dès qu’il est en profit, sans attendre le résultat final. C’est une approche de marché de prévision unique. Selon sa logique, ces variations de probabilité ressemblent davantage à des mouvements de marché financiers. La stratégie pour atteindre un taux de réussite élevé reste mystérieuse, étant un secret propre à lui.
5. Baleine gmpm : couverture asymétrique avec « positions importantes » pour une certitude accrue L’adresse classée cinquième, gmpm, bien que ne figurant qu’à la cinquième place en termes de profit en décembre, a une performance historique supérieure, avec un total de 2,93 millions de dollars. Son taux de réussite réel est d’environ 56,16 %, également élevé. Sa stratégie est similaire à celle de l’adresse précédente, mais avec une clé stratégique propre. Par exemple, cette adresse place souvent des ordres bilatéraux sur la même compétition, mais sa stratégie ne consiste pas à arbitrer entre deux directions, plutôt à investir davantage dans la position avec la probabilité plus élevée, et moins dans celle avec la probabilité plus faible. Cela permet d’obtenir un effet de couverture où la position est plus importante en cas de victoire probable, tout en limitant les pertes en cas d’événement à faible probabilité. En pratique, il s’agit d’une stratégie d’arbitrage avancée, combinant une évaluation globale de l’événement et une couverture pour réduire les pertes, plutôt qu’un simple « oui » + « non » <1.
6. Travailleur acharné swisstony : arbitrage à haute fréquence de type « fourmi » Le sixième adresse, swisstony, est un opérateur d’arbitrage à très haute fréquence, avec le plus grand nombre de transactions parmi ces adresses, totalisant 5527 opérations. Bien qu’il ait généré plus de 860 000 dollars de profits, le gain moyen par transaction n’est que de 156 dollars. Son style est celui d’une « fourmi », achetant toutes les options d’un même événement. Par exemple, lors du match Jazz vs Clippers, il a effectué 23 positions différentes. La taille de ses investissements étant faible, la répartition des fonds est relativement équilibrée, ce qui permet une certaine couverture. Cependant, cette stratégie exige une grande précision dans le détail des achats, notamment que « oui » + « non » soit inférieur à 1. Il semble que ses ordres d’arbitrage achètent souvent des positions bilatérales dont le total dépasse 1, ce qui entraîne inévitablement des pertes finales. Néanmoins, grâce à un ratio profit/perte raisonnable et à un taux de réussite élevé, ses gains restent positifs.
7. anomalie 0xafEe : un « prophète » de la culture pop à faible fréquence et haute réussite Le septième adresse, 0xafEe, est un trader à faible fréquence mais à taux de réussite élevé. Son activité est très limitée, avec en moyenne 0,4 transaction par jour, et un taux de réussite de 69,5 %. Sur ses ordres, il a réalisé environ 929 000 dollars de profits, avec très peu d’ordres zombies, seulement 8800 dollars de pertes non réalisées. Il ne pratique pas du tout de couverture, se concentrant uniquement sur la prévision. Ses prédictions portent principalement sur le volume de recherche Google et la culture pop, comme « Le pape Léon XIV deviendra-t-il la personne la plus recherchée sur Google cette année ? » ou « La version 3.0 du Gémeaux sera-t-elle publiée avant le 31 octobre ? ». Grâce à une analyse particulière, ses taux de réussite sont très élevés, ce qui en fait une exception parmi les baleines, étant la seule adresse hors du domaine sportif.
8. Joueur manuel d’arbitrage 0x006cc : de l’arbitrage simple à l’arbitrage complexe L’adresse classée huitième, 0x006cc, est similaire à celles utilisant des stratégies d’arbitrage complexes mentionnées précédemment, avec un profit net total d’environ 1,27 million de dollars et un taux de réussite d’environ 54 %. Cependant, contrairement aux autres adresses automatisées, sa fréquence de trading est très faible, avec seulement 0,7 transaction par jour en moyenne. D’après ses opérations initiales, il s’agirait d’un opérateur manuel utilisant une stratégie d’arbitrage simple. Après décembre, cette stratégie de couverture simple a évolué vers une couverture plus complexe. D’après ses opérations, le marché voit une évolution progressive vers des stratégies d’arbitrage plus sophistiquées, à mesure que la compréhension de ces techniques s’améliore.
9. Exemple négatif RN1 : quand « arbitrage » devient « formule de perte » La neuvième adresse, RN1, fait partie des dix premières en décembre, mais affiche une performance globale en perte. Son profit réalisé s’élève à environ 1,76 million de dollars, tandis que ses pertes non réalisées atteignent 2,68 millions, pour une perte totale de 920 000 dollars. En tant qu’exemple négatif, cette adresse offre plusieurs leçons. Premièrement, son taux de réussite réel n’est que de 42 %, le plus faible parmi ces adresses, et son ratio profit/perte n’est que de 1,62. La combinaison de ces deux chiffres indique que sa stratégie est en réalité déficitaire, et qu’elle ne génère pas de gains à long terme. En examinant ses détails, on constate que cette adresse utilise également une stratégie d’arbitrage évidente, mais que beaucoup de ses opérations de couverture, bien qu’atteignant la condition « oui » + « non » <1, sont déséquilibrées, avec une position plus importante sur la faible probabilité, ce qui conduit à des pertes réelles lors de la survenue de l’événement.
10. Joueur de hasard Cavs2 : position unilatérale sur le terrain de hockey, la chance plus que la stratégie La dixième adresse, Cavs2, est également un parieur préférant les positions unilatérales, spécialisé dans les matchs de la NHL. Cependant, ses résultats globaux sont modérés, avec un profit d’environ 630 000 dollars, un taux de réussite d’environ 50,43 %, et un faible ratio de couverture de 6,6 %. Les résultats sont plutôt liés à la chance, ayant parié sur plusieurs résultats de matchs à gains élevés, mais la stratégie en elle-même n’a pas une grande valeur pédagogique. Les 5 vérités brutales après la désillusion de la « smart money » Après une analyse approfondie de ces opérations de « smart money », PANews résume la réalité derrière le « récit de richesse » du marché des prévisions.
11. La « stratégie d’arbitrage de couverture » n’est pas aussi simple que la probabilité qu’elle semble. Dans un marché hautement compétitif et avec des limitations de liquidité, elle peut rapidement se retourner contre vous, devenant une formule de pertes, et il est risqué de la copier aveuglément.
12. La « copie de trades » semble également inefficace sur le marché des prévisions. Plusieurs raisons expliquent cela : d’abord, les classements ou taux de réussite affichés sont souvent basés sur des données historiques de profits réalisés, qui sont des « données déformées » ; derrière ces chiffres, beaucoup de « smart money » ne sont pas si intelligents, et leur vrai taux de réussite dépasse rarement 70 %, ressemblant à un simple lancer de pièce. De plus, la profondeur du marché est encore limitée, ce qui rend difficile l’entrée de gros capitaux, et les traders qui copient risquent d’être rapidement évincés.
13. La gestion du ratio profit/perte et des positions est plus importante que la recherche du taux de réussite. Parmi les adresses performantes, elles partagent toutes une capacité exceptionnelle à gérer ces ratios, et des adresses comme gmpm ou DrPufferfish ajustent leurs positions en fonction des évolutions probabilistes pour réduire les pertes et améliorer le ratio.
14. La véritable clé réside dans « les formules mathématiques » elles-mêmes. Bien que beaucoup de stratégies soient présentées comme très rationnelles, en pratique, la capacité réelle de ces « smart money » dépasse souvent ces formules. Ils ont souvent une forte capacité de jugement sur certains événements ou une analyse unique de la culture pop. Ces algorithmes invisibles sont la clé de leur succès. Pour les utilisateurs sans ces « algorithmes décisionnels », le marché des prévisions reste un « forêt sombre » impitoyable.
15. La taille des profits sur le marché des prévisions reste limitée. Même pour les plus grands gains de décembre, le total ne dépasse pas environ 3 millions de dollars. Par rapport à l’univers des produits dérivés cryptographiques, ce marché semble avoir une limite claire en termes de rentabilité. Pour ceux qui espèrent faire fortune rapidement, ce marché n’est pas encore assez grand. La nature spécialisée et à petite échelle de ce marché pourrait également expliquer pourquoi il n’attire pas encore les institutions, ce qui pourrait être une des raisons pour lesquelles le marché des prévisions ne connaît pas une croissance rapide. Dans le marché des prévisions de Polymarket, qui semble regorger d’or, les soi-disant « baleines divines » ne sont souvent que des joueurs survivants ou des travailleurs acharnés. La véritable clé de la richesse ne se cache pas dans ces classements de taux de réussite artificiels, mais dans les algorithmes utilisés par quelques rares grands joueurs, qui misent avec leur propre argent après avoir éliminé le bruit.