Reseña de los ganadores de millones en Polymarket: 40 direcciones, 100,000 transacciones, solo tres formas de ganar dinero

《Desmontando Polymarket: 40 direcciones en la lista, solo hay tres formas de ganar dinero》

Autor: Leo

Fuente:

Reproducción: Mars Finance

¿De qué manera ganaron más de diez millones de dólares en Polymarket?

Utilizando Data API + datos en la cadena, se invirtió la clasificación de los Top 20 en los sectores de deportes y criptomonedas.

40 direcciones, más de 100,000 transacciones, analizadas una por una.

No se trata de capturas de pantalla del panel. Se restauraron todas las compras, ventas y redenciones en comportamientos estratégicos.

Método: se extrajeron los registros de transacciones por dirección usando Polymarket Data API, se verificaron ganancias y pérdidas con LB API, y los datos de REDEEM/MERGE en la cadena se usaron para reconstruir el flujo de efectivo real. Cada dirección tiene entre 2,000 y 15,000 transacciones.

Tras analizar, se descubrió que, tanto en deportes como en criptomonedas, las direcciones que ganan dinero se dividen en tres categorías. La diferencia entre ellas no radica en parámetros, sino en juegos completamente distintos.

Primera categoría: Dirección de tendencia, compra en la dirección correcta y espera

La estrategia más rentable en deportes, tan simple que no podía creerla al principio.

De las 18 direcciones válidas, 14 solo compran y no venden. Mantienen la posición hasta el cierre, si ganan, redimen; si pierden, vuelven a cero, sin hacer trading de tendencia.

Aunque también solo compran, la forma de ganar es completamente diferente.

swisstony: volumen de 494 millones de dólares, retorno del 1%, ganancia neta de 4.96 millones de dólares. Totalmente automatizado, realiza 353 transacciones en 30 minutos, cubre las cinco grandes ligas. Solo gana un poco en cada partido, pero el volumen es muy grande.

majorexploiter: retorno del 39%, con una sola operación de hasta 990,000 dólares. Más de 600 transacciones, casi todas en dos partidos de Arsenal. Se atreve a apostar fuerte; si gana, gana varios millones.

Un método de volumen y otro de apuesta, ambos ganaron millones. Son opuestos en estrategia, pero comparten un punto en común: tienen ventaja informativa sobre los eventos en los que apuestan.

La primera posición en la lista está desacelerándose

kch123, primer lugar en deportes, con ganancias acumuladas de 10.35 millones de dólares.

Pero, según análisis a mediados de marzo, en los últimos 30 días perdió 479,000 dólares. En los últimos 7 días, solo tiene un 31% de tasa de éxito (15 victorias, 33 derrotas). Todas sus 14,303 transacciones son compras, sin ventas. Promedio diario de 493 transacciones, con el 74% de ellas en menos de 10 segundos.

La máquina que ganó diez millones de dólares está desacelerándose. Solo con ver la lista no se nota, hay que analizar los datos en la cadena para entenderlo.

Me engañé con mis propias etiquetas

fengdubiying, en el puesto 13 en deportes, con ganancias de 3.13 millones de dólares.

Al analizar en masa, le puse la etiqueta de “predominancia de venta”, parecía que hacía trading de tendencia.

Al desglosar los datos: el 93.6% de sus redenciones provienen de redimir, solo el 6% de ventas. Su estrategia real se centra en apuestas en esports LoL. La mayor en un mercado fue de 1.58 millones de dólares (T1 vs KT Rolster), con una tasa de éxito del 74.4%, y una relación ganancia/pérdida de 7.5 a 1.

Las ventas son su herramienta de stop-loss, no su estrategia principal. Solo mirando la proporción de compras y ventas en el panel, se puede malinterpretar completamente lo que está haciendo.

Segunda categoría: Estructural, sin depender de predicciones para ganar

La lista de criptomonedas es completamente diferente. En deportes, se apuesta a la dirección; en criptomonedas, se actúa como un market maker.

Analizando los Top 5 en criptomonedas: tres usan bots de mercado que operan en opciones binarias de subida y bajada, uno usa MERGE para gestionar inventarios con un umbral de precios, y otro realiza arbitrajes en eventos de hitos en ofertas públicas (retorno del 43.3%).

Los minoristas apuestan a la subida o bajada, los principales jugadores actúan como market makers.

¿Cómo ganan los market makers?

0x8dxd: market maker en BTC en intervalos de 5/15 minutos.

El 94% de sus transacciones son órdenes simétricas, comprando tanto en subida como en bajada. Opera todo el día, con una mediana de menos de 6 dólares por transacción. La diferencia entre el precio de compra en subida y bajada es menor a 1 dólar, esa diferencia es su ganancia. Al menos tres direcciones independientes operan en este modo.

Otra dirección de market maker es aún más extrema: casi monopoliza la liquidez en la categoría Economics. 982 compras, ninguna venta, con ganancias de seis cifras. Gana con rebates de maker y el diferencial de liquidez.

Código no equivale a rentabilidad

Aquí quizás pienses que hacer market making es muy rentable. En GitHub hay un bot de market making open source para Polymarket, con código muy técnico, datos en tiempo real por WebSocket, control de riesgos con stop-loss, congelación de volatilidad y periodos de descanso, y fusión automática de posiciones. El creador admite: no es rentable.

La razón es que su lógica de precios es “penny jumping”, insertando un centavo por delante de la mejor cotización. En otras palabras, sigue la tendencia, sin capacidad propia de fijar precios.

Por muy avanzado que sea el código, no importa; la rentabilidad del market making depende de si tu modelo de precios puede ser más preciso que el mercado.

Un dato adicional: según análisis de timestamps en la cadena, más del 70% de las ganancias por arbitraje en los mercados de precios de criptomonedas en Polymarket son capturadas por bots con retrasos inferiores a 100 milisegundos. Menos del 8% de las carteras son rentables. Si los bots tienen retrasos en segundos, en realidad están proporcionando liquidez a los traders de alta frecuencia.

Tercera categoría: Cognitiva, pocas apuestas pero con juicio en cada una

La tercera categoría de direcciones es completamente diferente. Tienen baja frecuencia de transacción, quizás solo dos o tres veces al mes, pero cada operación está respaldada por investigación.

Algunos ejemplos.

Una dirección en el sector meteorológico usa datos públicos de la oficina de meteorología, entra solo cuando la probabilidad de éxito supera 0.77, y en un mes realiza solo dos o tres operaciones, con ganancias de decenas de miles de dólares por operación. Otra dirección realiza el 89% de sus transacciones comprando NO, con un ciclo de posición mensual, no tiene una tasa de éxito alta, pero su retorno promedio es más de 9 veces, cubriendo pequeñas pérdidas con apuestas grandes en pocas ocasiones.

Un ejemplo aún más extremo: en mercados de resultado completo (FDV), solo hace una cosa: compra NO a 50-55 centavos y espera a que se liquide a 1 dólar. Tasa de éxito del 100%. No es suerte, sino que otros no notaron esa desviación en el precio.

Pero la cognitiva no significa “investigar lo suficiente para ganar”. Analicé un caso donde alguien usó 1.37 millones de filas de datos históricos para crear una matriz de probabilidades de desviación del precio de BTC. La prueba retrospectiva fue perfecta, pero al hacer validación en tiempo real, falló. La eficiencia del mercado mejora rápidamente; las reglas útiles del mes pasado ya son arbitradas este mes.

La verdadera ventaja cognitiva radica en entender un sector más profundamente que el mercado, no en tener modelos más complejos.

Comparación de las tres formas de ganar dinero

¿Y qué hago yo?

Después de analizar a otros, hablo de mí mismo.

Estoy operando en varias líneas: market making en criptomonedas (estructural), predicción de probabilidades en deportes (direccional), modelado con datos meteorológicos (cognitivo). Ninguna de ellas en gran escala; no tengo el volumen de kch123 con 493 transacciones diarias, ni el volumen de swisstony con 494 millones de dólares.

Tras analizar estas 40 direcciones, lo que más me preocupa es entender en qué juego estoy jugando, más que optimizar parámetros.

Hago estrategia direccional sin ventaja informativa, por lo que incluso con buena ejecución, solo es conjetura. Hago estrategia estructural, pero si la latencia no acompaña, me pueden arrebatar. Esto no es solo motivación, sino lo que me dice la data sobre mí mismo.

Ahora, cada línea la pruebo a pequeña escala, confirmo si tengo ventaja, y luego aumento. No tengo prisa por expandirme, primero quiero que una o dos categorías funcionen bien.

Fuente de datos: Polymarket Data API + LB API + datos en la cadena de Polygon | Periodo de análisis: enero a marzo de 2026

¿Quieres probar en Polymarket? Primero, piensa bien en qué juego quieres jugar.