聞けば馬鹿馬鹿しい話に聞こえるかもしれませんが、この常識はAI時代になって鋭くなっています——
以前の護城河は「コードが書けること」でした。今やGitHubにAIを投げれば、数秒で全体の構造を理解できる。書き直すコストは2ヶ月から2時間に縮まりました。
護城河は「コードが書ける」から「戦略を考える」へと変わっています。
このことは私自身も層別に取り組んでいます——
polymarket-toolkitはオープンソースにしています（リポジトリやこの種のツール層のことです。再利用価値が高く、敷居も低い、オープンソースはブランド作りに直結します。
Hシリーズのマーケットメイキング／テイカー戦略は非公開です。そこにはsigmaD1の校正、マーケットメイキングのリプライス閾値、逆選択の実証パラメータが含まれています。これらを公開すると、研究の道筋をそのまま仲間に渡すことになり、エッジが商品化されるともうエッジはなくなります——たとえ元々エッジがあったとしても。
中間には一つのラインがあります：方法論は書いても、具体的なパラメータは書いてはいけない。pm-quantの有料ソースコードパッケージ（戦略＋暗号化ZIP＋1on1展開サポート）です。有料のハードル＝競合排除のフィルターです。
コミュニティ内で誰かがgabagoolという高手のアドレスを教えてくれました：5分／15分／1時間の各レベルで勝ち続け、「どんな相場でも飛び跳ねる」。彼のコードはGitHubにはありません。市場はすでに足で投票しています。
だから、「オープンソースのボットは全て損をする」というのはサバイバーシンドロームによる決定です——儲かる人にはオープンソースの動機がないのです。⭐数千、好評だらけ、作者も継続的に更新している量的リポジトリは、多くの場合、量的外殻をかぶったコンテンツ商品です：オープンソースはサブスクリプションや有料の入り口であり、核心的な収入源ではありません。
ツール層はオープン、戦略層はクローズ、方法論は共有可能、パラメータは共有不可——この線引きはPMの量化界隈では非常に明確です。
護城河は消えていません。ただ、「コードが書ける」から「戦略を考える」へ、「ツール」から「判断」へと変わっただけです。
PMでデータを引き出す／研究アドレス：

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