作者：Claire、Morris、Sunny ，Hubble AI
原文標題：Hubble AI
Polymarket 上不乏單筆盈利10萬美元的“神級”地址。但面對數十萬個賬戶，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？
現有的排行榜存在嚴重的盲區：它只展示短期結果，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。
在剔除浮盈干擾後，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體（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： 押注高概率事件（>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“全能型”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
我們按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%；虧損賬戶佔比最低： Loss Ratio 僅為 50.3%，遠低於 High 組的 77.1%。
這給人一種錯覺：只要保持每天 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，但你的賬戶淨值仍然在原地踏步。
相比之下，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）被極少數頭部地址拉昇至 +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，這一群體的整體表現接近於隨機漫步（Random Walk）。他們憑藉直覺或碎片化信息參與市場，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 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分化。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：普通用戶無法模仿 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、內卷最嚴重、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，而在於識別差異。
避坑： 絕大多數中頻地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”的試錯階段，利用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 地址。
發現二：“撿鋼鏰”與“買彩票”終將歸零
我們將交易者的風險偏好按持倉價格進行分層，結果發現了一個殘酷的現實：無論是隻買“彩票”（<0.2）還是隻買“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)： 倉位集中在 >0.9 的價格，專挑“幾乎板上釘釘”的事件。
高賠率策略 (Long-shot Betting)： 倉位集中在 <0.2 的價格，專博小概率冷門。
混合型策略 (Dynamic Strategy)： 倉位分佈均衡，不執著於極端賠率。
數據呈現了巨大的收益鴻溝：
數據解讀：混合型策略的平均收益是高確定性策略的 13 倍。值得注意的是，所有組別的中位數收益均 ≤0。這意味著，即使在表現最好的混合型組別裡，盈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，買入 0.95 的“穩贏局”似乎風險很低。但從金融數學角度看，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，或者某場比賽最後 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，黑天鵝發生的概率往往高於 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，已經沒有任何信息優勢可言。
2. 高賠率策略的“彩票陷阱”
押注 <0.2 的小概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信息。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。
資金效率低下：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。在篩選跟單對象時，避開那些持倉價格呈極端分佈（全紅或全綠）的地址。真正的 Alpha 玩家，其特徵是策略靈活性——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。
各價格區間表現對比：
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，意味著市場共識認為該事件發生的概率僅為 20%-40%。
在這個區間持續盈利的交易者，本質上是在做“認知套利”。他們能夠識別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概率）。相比於單純跟隨共識（買入 >0.8），在分歧區下注一旦驗證成功，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）： 投資者面臨的是“贏則微利，輸則歸零”的劣質賠率。正如數據所示，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 舒適區）： 這是一個具備“凸性（Convexity）”的區間。下行風險被鎖定（本金），而上行收益具備彈性。優秀的交易者在此區間通過高勝率（49.7%）和高賠率的雙重優勢，實現了收益最大化。
避免“彩票陷阱” (<0.2)：雖然極低價區間理論賠率最高，但數據表明其表現遠不如 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，過度博取極小概率事件缺乏統計學上的正期望值。
實戰啟示 (Actionable Insight)：關注“分歧獵手”。在篩選跟單對象時，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，該賬戶既不盲目追逐高風險的彩票，也不在低賠率的共識區“撿鋼鏰”，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：
集中型策略的收益是分散型的4倍（$1,225 vs $306）。
值得注意的是，集中型策略的勝率反而更低（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：
深度研究創造優勢集中精力研究少數市場，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，而是盈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，換取更高的單次收益。
分散策略的侷限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。"如果確有信息優勢或判斷優勢，應當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（如特定體育聯賽、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：如何識別真正的“聰明錢”？
為了量化交易者的專業化程度，我們構建了 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，試圖通過分散化降低風險。
集中型策略 (Specialists)： 深耕少數市場，單市場反覆交易、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：集中型策略的平均收益是分散型的 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盈利邏輯。
深度歸因：為什麼“少即是多”？
1. 信息不對稱建立護城河 (Information Edge)
預測市場本質上是信息博弈。
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”。
而集中型交易者通過深耕單一賽道（例如只研究 NBA 球員數據或只追蹤美國搖擺州民調），建立了垂直領域的信息優勢。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），而非去撿 >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錯（低勝率），換取幾次精準重倉帶來的爆發性收益（高盈虧比）。這是典型的風險投資（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博弈中，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。
壞信號： 避開那些什麼都買的“雜家”。
好信號： 優先關注那些只在特定標籤（Tag）下活躍的賬戶。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數據覆盤，也是我們構建Smart Copy-Trading 系統的底層邏輯。
要在 Polymarket 上實現長期盈利，僅靠人工篩選 9 萬個地址是不現實的。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“盈利榜”意義有限，你更需要特定領域的專家。
解決方案： 基於 Focus Ratio 和歷史行為，我們給地址打上高精度的“能力標籤”（如美國大選, NBA體育賽事 Crypto鯨魚）。系統將根據你關注的賽道，精準匹配該領域內具備信息優勢的垂直專家。
3. 動態風格漂移監控 (Style Drift Detection)
跟單最隱蔽的風險，在於交易者的策略突然失效或行為突變。
解決方案： 我們建立了一套實時風控模型。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，是因為他們極其剋制：專注特定領域、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），都已集成在 Hubble 的數據後臺中。我們構建這個工具的初衷很簡單：用機構級的數據視野，替代盲目的散戶直覺。
內測申請：目前 Hubble 的 Polymarket 智能跟單工具 正在進行小範圍灰度測試。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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我們會私信發送內測邀請。希望這套基於數據的篩選體系，能幫你真正跑贏市場。
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