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

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Auteur : Frank, PANews

Récemment, la popularité du marché des prédictions continue de croître, notamment avec la stratégie d’arbitrage des « smart money » qui est devenue une référence. Beaucoup commencent à imiter ou à expérimenter, comme si une nouvelle ruée vers l’or était en train de commencer.

Mais derrière cette popularité, quelle est la véritable efficacité 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 en termes de profit sur Polymarket en décembre, afin d’explorer la vérité derrière ces gains.

Après analyse, PANews a constaté que, dans la pratique de ces « smart money », bien que beaucoup aient appliqué des stratégies d’arbitrage de couverture, cette couverture diffère nettement de la simple couverture expliquée sur les réseaux sociaux. La stratégie réelle est beaucoup plus complexe, loin d’être une simple combinaison « oui » ou « non », mais utilise pleinement des règles comme « plus ou moins » et « victoire ou défaite » dans des événements sportifs pour réaliser une couverture combinée. Une autre découverte importante est que derrière un taux de réussite exceptionnellement élevé basé sur des positions historiques, se cache une quantité importante de « zombies » non clôturés, qui donnent une illusion de succès. La véritable taux de réussite est en réalité bien inférieur, bien loin des chiffres historiques.

Ensuite, PANews dévoile, à travers des cas concrets, la véritable opération de ces « smart money ».

1. SeriouslySirius : un taux de réussite de 73% masqué par des « zombies », avec un réseau d’arbitrage quantitatif complexe

SeriouslySirius est l’adresse classée première en décembre, avec un profit d’environ 3,29 millions de dollars ce mois-là, et un profit total historique de 2,94 millions. 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 réalité totalement perdants, mais l’utilisateur ne les a pas tous clôturés. D’un côté, cela permet d’économiser beaucoup d’efforts et de frais. De l’autre, comme la plupart des ordres clôturés sont en profit, la statistique affiche un taux de réussite très élevé. Mais en tenant compte de ces « zombies » non clôturés, le taux de réussite réel de cette adresse chute à 53,3 %, à peine supérieur à celui d’un lancer de pièce.

Dans ses opérations, environ 40 % des ordres sont des couvertures multiples sur le même événement. Cependant, cette couverture n’est pas une simple opération « oui » + « non ». Par exemple, dans le pari NBA entre 76ers et Mavericks, il a simultanément acheté des options sur « Under » (moins de points), « Over » (plus de points), « 76ers » (équipe locale), « Mavericks » (équipe adverse), et 7 autres directions, réalisant un profit de 1611 dollars. Au cours de cette opération, il a également utilisé des stratégies d’arbitrage avec une probabilité insuffisante, comme par exemple une probabilité de victoire des 76ers à 56,8 %, et une probabilité d’une victoire des Mavericks à 39,37 %, avec un coût total d’environ 0,962, assurant un profit quel que soit le résultat. Au final, il a gagné 17 000 dollars dans ce match.

Cependant, cette stratégie ne garantit pas toujours le profit. Lors d’un match entre Celtics et Kings, il a participé à 9 directions, mais a finalement perdu 2900 dollars.

De plus, la répartition des fonds entre les ordres est souvent très déséquilibrée : par exemple, il a placé des fonds dans deux directions, mais avec un rapport d’investissement supérieur à 10. Ce phénomène est probablement dû à un manque de liquidité sur le marché, ce qui montre que, bien que l’arbitrage semble séduisant, en pratique, la liquidité peut devenir le principal obstacle. Les opportunités existent, mais il n’est pas toujours possible d’obtenir une couverture équilibrée sur les deux côtés.

De plus, étant donné que ces opérations sont automatisées, elles risquent souvent de se traduire par des pertes importantes.

Néanmoins, la raison principale pour laquelle SeriouslySirius a pu réaliser d’importants profits avec cette stratégie est une gestion de position adéquate, avec un ratio de profit et perte d’environ 2,52. C’est cette gestion rigoureuse qui lui permet, malgré un taux de réussite réel modéré, de générer des gains.

Il est aussi à noter que 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, la stratégie est mature, mais il reste à voir si cette rentabilité pourra être maintenue.

2. DrPufferfish : transformer une faible probabilité en forte probabilité, un art ultime de gestion du « ratio de profit et perte »

DrPufferfish est la deuxième adresse en termes de profit en décembre, avec environ 2,06 millions de dollars. Son taux de réussite historique est encore plus impressionnant, atteignant 83,5 %. Cependant, en tenant compte de nombreux « zombies », son taux réel revient à 50,9 %. La stratégie de cette adresse diffère nettement de celle de SeriouslySirius. Bien qu’environ 25 % des ordres soient des couvertures, celles-ci ne sont pas en sens inverse, mais dispersées. Par exemple, dans le championnat de baseball MLS, il a acheté simultanément 27 équipes avec une faible probabilité de gagner, dont la somme des probabilités dépasse 54 %. Grâce à cette approche, il transforme un événement à faible probabilité en un événement à forte probabilité.

De plus, sa capacité à réaliser d’énormes gains repose principalement sur la gestion du ratio profit/perte. Par exemple, pour Liverpool, son équipe favorite, il a prédit 123 résultats, réalisant un profit d’environ 1,6 million de dollars. Parmi ses prédictions profitables, la moyenne de gains est d’environ 37 200 dollars, tandis que ses pertes moyennes sont d’environ 11 000 dollars. La majorité de ses ordres perdants sont vendus à l’avance pour limiter les pertes.

Cette approche lui permet d’atteindre un ratio profit/perte global de 8,62, avec une forte espérance de gain. Cependant, sa stratégie ne se limite pas à de simples arbitrages. Elle repose sur des analyses professionnelles et une gestion rigoureuse des positions. La majorité de ses opérations de couverture sont en perte, totalisant une perte de 2,09 millions de dollars, ce qui montre que ces couvertures servent surtout d’assurance.

3. gmanas : une ligne de production automatisée à haute fréquence

L’adresse classée troisième, gmanas, a réalisé environ 1,97 million de dollars en décembre. Son taux de réussite réel est de 51,8 %, proche de celui de DrPufferfish. Avec plus de 2400 prédictions effectuées, sa stratégie est clairement automatisée. Son style de pari est similaire à celui de l’adresse précédente, sans besoin de détails supplémentaires.

4. hunter simonbanza : un trader de prédictions qui joue la tendance comme une « K-line »

L’adresse classée quatrième, simonbanza, est un chasseur de prédictions professionnel. Contrairement aux autres, il n’utilise pas de couvertures. Son profit réalisé s’élève à environ 1,04 million de dollars, avec seulement 13000 dollars de pertes sur ses « zombies ». Bien que ses fonds et son volume de transactions soient modestes, il affiche le taux de réussite le plus élevé, à environ 57,6 %. En moyenne, ses gains par ordre clôturé sont d’environ 32 000 dollars, et ses pertes d’environ 36 500 dollars. Son ratio profit/perte n’est pas élevé, mais grâce à sa forte réussite, il obtient de bons résultats.

De plus, il possède peu de « zombies », seulement 6, car il ne laisse pas ses positions en suspens après l’événement, mais profite des fluctuations de probabilité pour réaliser des gains. En résumé, il vend dès qu’il y a un profit, sans attendre la fin de l’événement.

C’est une approche de marché très particulière, où la variation de probabilité ressemble à une fluctuation de marché financier. La logique derrière ses succès reste secrète, c’est son secret de survie.

5. La baleine gmpm : une couverture asymétrique utilisant de « grosses positions » pour assurer la certitude

L’adresse classée cinquième, gmpm, n’est pas la plus rentable en décembre, mais son profit total historique dépasse celui des autres, atteignant 2,93 millions de dollars. Son taux de réussite réel est d’environ 56,16 %, ce qui est élevé. Sa stratégie est similaire à celle de l’adresse précédente, mais avec une clé différente.

Par exemple, cette adresse place souvent des ordres bilatéraux sur le même événement, mais elle ne cherche pas à arbitrer entre deux directions, plutôt à miser plus gros sur la direction avec la plus grande probabilité, et moins sur l’autre. Cela permet d’avoir une position plus importante quand la probabilité est élevée, tout en limitant la perte en cas de faible probabilité.

En pratique, il s’agit d’une stratégie d’arbitrage avancée, qui ne repose pas uniquement sur la formule mathématique « oui » + « non » < 1, mais combine une analyse globale de l’événement et une couverture pour réduire les pertes.

6. Swisstony, le « fourmi » à haute fréquence : une stratégie d’arbitrage ultra-rapide

Le sixième adresse, swisstony, est un opérateur à très haute fréquence, avec 5527 transactions. Bien qu’il ait généré plus de 860 000 dollars de gains, la moyenne par transaction est faible, à 156 dollars. Son style est celui d’une « fourmi » qui effectue de nombreux petits trades. Par exemple, pour un match Jazz vs Clippers, il a placé 23 paris sur différents marchés. La répartition des fonds est équilibrée, ce qui permet une certaine couverture.

Cependant, cette stratégie exige une grande précision dans le choix des entrées. Par exemple, ses ordres de couverture « oui » + « non » dépassent parfois 1, ce qui entraîne des pertes inévitables. Malgré cela, avec un bon ratio de profit/perte et un taux de réussite élevé, ses gains restent positifs.

7. L’outsider 0xafEe : un prophète de la culture populaire jouant la carte de la divergence

Le septième adresse, 0xafEe, est un joueur à faible fréquence mais à haute réussite, avec une moyenne de 0,4 transaction par jour et un taux de réussite de 69,5 %. Il a réalisé environ 929 000 dollars de gains, avec peu de « zombies » (8800 dollars de pertes non réalisées). Il ne fait pas de couverture, mais se concentre sur la prédiction. Ses analyses portent souvent sur des tendances culturelles ou des sujets viraux, comme « Le Pape Léon XIV sera-t-il la personne la plus recherchée sur Google cette année ? » ou « La version 3.0 de Gemini sera-t-elle publiée avant le 31 octobre ? ». Son approche semble très particulière, avec une méthode d’analyse propre, ce qui explique son taux de réussite élevé. C’est le seul dans le top à ne pas jouer dans le domaine sportif.

8. Le trader manuel 0x006cc : de la couverture simple à la couverture complexe

Le huitième adresse, 0x006cc, ressemble à certains autres opérateurs de couverture complexe. Son profit total est d’environ 1,27 million de dollars, avec un taux de réussite de 54 %. Son activité est peu fréquente, avec environ 0,7 transaction par jour. D’après ses opérations passées, il semble qu’il ait commencé avec une stratégie de couverture simple, puis l’ait améliorée vers une couverture plus sophistiquée, à mesure que la connaissance de ces stratégies s’est répandue.

9. Le contre-exemple RN1 : quand la « couverture » devient une « formule de perte »

Le neuvième adresse, RN1, est parmi les dix premiers en décembre, mais affiche une performance globale négative. Il a réalisé environ 1,76 million de dollars de gains, mais ses pertes non réalisées atteignent 2,68 millions, pour une perte totale de 920 000 dollars. C’est un exemple à ne pas suivre. Son taux de réussite réel est de 42 %, le plus faible, et son ratio profit/perte n’est que de 1,62. Ces chiffres indiquent que sa stratégie est globalement négative.

En regardant ses détails, on voit que c’est aussi un opérateur d’arbitrage, mais ses couvertures, bien qu’elles respectent la condition « oui » + « non » < 1, sont souvent déséquilibrées : il mise plus sur la faible probabilité, moins sur la haute, ce qui entraîne des positions mal équilibrées et des pertes importantes en cas d’événement à haute probabilité.

10. Le joueur risqué Cavs2 : une grosse position unilatérale sur le hockey, la chance plutôt que la stratégie

Le dixième adresse, Cavs2, est un joueur qui privilégie les positions unilatérales, notamment dans le hockey NHL. Son profit total est d’environ 630 000 dollars, avec un taux de réussite d’environ 50,43 % et un faible ratio de couverture de 6,6 %. Son résultat est moyen, avec une part importante de chance, ayant gagné sur quelques matchs à gains élevés. Sa stratégie n’a pas une grande valeur pédagogique.

Les 5 vérités du mythe du « smart money »

Après une analyse approfondie de ces opérations, PANews résume la réalité derrière la « success story » du marché des prédictions :

1. La « stratégie d’arbitrage de couverture » n’est pas aussi simple que la condition de probabilité. Dans un marché très concurrentiel et avec une liquidité limitée, elle peut se retourner contre vous, devenant une formule de pertes. Il ne faut pas la copier aveuglément.

2. La « copie de trades » dans le marché des prédictions semble également inefficace, pour plusieurs raisons : d’abord, les classements ou taux de réussite affichés sont souvent basés sur des données historiques « déformées », et beaucoup de « smart money » n’est pas si intelligente que ça. La majorité a un taux de réussite proche de celui d’un lancer de pièce, et la profondeur du marché limite la taille des investissements. Les copies peuvent donc être évincées.

3. La gestion du ratio profit/perte et de la position est plus importante que la simple recherche de taux de réussite. Les adresses performantes partagent une caractéristique : elles gèrent très bien leur ratio, et certaines, comme gmpm ou DrPufferfish, sortent du marché pour réduire leurs pertes et améliorer leur ratio.

4. La véritable clé ne réside pas uniquement dans la « formule mathématique ». Sur les réseaux sociaux, beaucoup d’interprétations de « stratégies d’arbitrage » semblent très raisonnables, mais en pratique, la capacité réelle de ces « smart money » dépasse ces formules. Ils ont souvent une forte intuition pour certains événements ou une analyse culturelle pointue. Ces algorithmes invisibles sont leur secret. Pour ceux qui n’ont pas de tels « algorithmes décisionnels », le marché reste une « forêt sombre » impitoyable.

5. La taille des profits dans le marché des prédictions reste limitée. Même les plus grands gagnants en décembre n’ont pas dépassé 3 millions de dollars. Par rapport au potentiel du marché des dérivés cryptographiques, cela montre une limite claire. Pour ceux qui rêvent de s’enrichir rapidement, ce marché n’est pas encore assez grand. La niche, très spécialisée et à petite échelle, ne semble pas attirer les institutions, ce qui pourrait expliquer en partie pourquoi le marché ne décolle pas.

Dans ce marché de prédictions qui paraît plein d’or, la véritable « formule du succès » ne réside pas dans les classements de taux de victoire, mais dans les algorithmes que quelques joueurs d’élite, en éliminant le bruit, misent avec leur propre argent.