自建预测市场跟单策略，$200 → $52 的教训

J'ai créé un robot pour suivre les transactions des baleines sur Polymarket. Le Paper Trading a simulé plus de 5000 opérations, avec un taux de réussite de 58 %, et un profit de +$770. Confiant, j'ai mis 200 $ en vrai.

Résultat : 25 transactions réelles, taux de réussite de 28 %, il reste 52 $.

Les pièges rencontrés :

1. Décisions fantômes - Le code enregistrait "Je vais acheter", mais une erreur API empêchait la transaction. La base de données contenait une multitude d'enregistrements de décisions, mais le solde du compte n'a pas bougé. Des données auto-illusionnistes = une confiance erronée.

2. Repasser plusieurs fois la même opération - La baleine achetait 5 fois le même marché, le robot suivait et achetait 5 fois aussi. Une exposition de 40 % sur un seul marché, une seule perte et tout explose.

3. Limite de position inefficace - La configuration indiquait une limite de 5 %, mais une seule transaction représentait 40 %. La gestion des risques a été contournée sans être détectée (car non testée).

4. Illusion du Paper Trading - Simulation sans slippage ni latence, prix signal = prix d'exécution. En vrai, il faut quelques secondes pour exécuter, et le prix a déjà bougé.

5. Les baleines du marché sportif sont des parieurs - La NHL a perdu 80 $, la NBA a perdu 5 fois. Tous les gros investisseurs ne sont pas des investisseurs intelligents, les baleines du pari sportif peuvent simplement être des parieurs riches.

Ce qu'il faut retenir : le prix d'entrée moyen doit être contrôlé entre 0.5 et 0.6 (ne pas chasser les cotes élevées), 5000 opérations pour diversifier le risque. Mais cet avantage est trop mince, les coûts de friction en vrai mangent tout.

Leçon : la rentabilité en simulation ≠ rentabilité réelle. $80 est la facture.