拆了 Polymarket 排行榜 40 個地址，賺錢的只有三種活法

在 Polymarket 上赚进一千万美元的人，他的策略究竟长什么样？

我用 Data API 结合链上数据，逆向拆解了体育与加密货币两大赛道的排行榜 Top 20，共计 40 个地址、超过 10 万笔交易，逐一还原每一笔操作。

这不是单纯看 dashboard 截图，而是把每次买入、卖出、赎回全部还原为背后的策略行为。具体做法是：通过 Polymarket Data API 逐地址拉取交易记录，LB API 校验盈亏，链上 REDEEM/MERGE 数据还原真实现金流。每个地址的交易笔数介于 2000 到 15000 笔之间。

拆解下来发现，无论是体育还是加密货币，真正赚钱的地址分为三类。它们之间的差异并非参数微调，而是玩法完全不同。

第一类：方向型，买对就死守到底

体育赛道最赚钱的策略，简单得让我一开始都难以置信。

18 个有效地址中，有 14 个是只买不卖。持有到结算，赢了赎回，输了归零，完全不做波段。

但同样是只买不卖，赚钱的方式却大相径庭。

swisstony：成交量 4.94 亿美元，回报率 1%，净赚 496 万美元。全自动，30 分钟内下单 353 笔，覆盖五大联赛。每场只赚一点，但靠量取胜。

majorexploiter：回报率 39%，单笔最大下单 99 万美元。600 多笔交易几乎全押在两场 Arsenal 比赛。敢于重注，赢了就是几百万。

一个靠铺量，一个靠重注，最后都赚了几百万。方法南辕北辙，但有个共同点：对下注赛事拥有信息优势。

排行榜第一正在失速

kch123，体育榜第一，累计盈利 1035 万美元。

但截至 3 月中旬分析时，近 30 天亏损 47.9 万。最近 7 天胜率仅 31%（15 胜 33 负）。14303 笔交易全部为买入，0 卖出。日均 493 笔，74% 的交易间隔不到 10 秒。

这台赚了一千万的机器正在失速。只看排行榜是看不出来的，只有拆解链上数据才能发现。

标签把自己误导了

fengdubiying，体育第 13，盈利 313 万美元。

批量分析时我给他贴了“卖出主导型”的标签，看起来像做波段。

但数据拆开后发现：回款 93.6% 来自赎回，卖出只占 6%。真实策略是 LoL 电竞集中下注。单市场最大下单 158 万美元（T1 vs KT Rolster），胜率 74.4%，盈亏比 7.5:1。

卖出其实只是止损工具，根本不是主策略。只看 dashboard 上的买卖比例，很容易误判对方真实操作。

第二类：结构型，不靠预测赚钱

加密货币排行榜完全是另一种生态。体育赛道拼方向，这里则是做庄。

深挖 Crypto Top 5：有三个在跑涨跌二元期权做市机器人，一个用 MERGE 管库存和价格阈值的做市商，还有一个专做公募里程碑套利（回报率 43.3%）。

散户在赌涨跌，头部玩家在做庄。

做市商怎么赚钱

0x8dxd，BTC 5/15 分钟涨跌做市商。

94% 的交易是对称挂单，同时买涨买跌。全天候运行，单笔中位数不到 6 美元。买涨价 + 买跌价 < 1 美元，中间差价就是利润。至少三个独立地址在跑同一模式。

另一个做市地址更极端：在 Economics 分类几乎垄断流动性。982 笔买入，0 卖出，六位数 PnL。赚的是 maker rebate 和流动性溢价。

代码写得好 ≠ 能赚钱

看到这里你也许以为做市稳赚？GitHub 有个开源 Polymarket 做市 bot，工程化程度高，WebSocket 实时数据、三件套风控（止损 + 波动率冻结 + 休眠期）、自动合并头寸。作者自己都说：不盈利。

原因在于定价逻辑是 penny jumping，在现有最优报价前抢一分钱。说白了就是跟单，没有自有定价能力。

代码再精良也没用，做市盈利的关键在于你的定价模型是否比市场更精准。

还有个值得注意的数据：链上交易时间戳显示，Polymarket 加密价格市场里，七成以上套利利润被延迟低于 100 毫秒的 bot 拿走。全市场只有不到 8% 钱包是盈利的。bot 延迟在秒级，基本就是给高频玩家做流动性。

第三类：认知型，下注少但每一笔都深思熟虑

第三类地址和前两类完全不同。交易频率极低，一个月可能只出手两三次，但每一单背后都有深度研究。

举几个例子：有个天气品类的地址，用气象局公开数据建模，只在胜率高于 0.77 时入场，一个月只做两三单，单笔利润数万美元。另一个地址 89% 交易都是买 NO，持仓周期以月计，胜率不高，但 payoff 倍数平均 9 倍以上，靠几次大的正确下注覆盖所有小亏损。

还有更极端的：在 FDV（全结果）市场只做一件事，50-55 美分买 NO，等结算拿 1 美元。胜率 100%。这不是运气，而是别人没发现定价偏差。

但认知型并不是“研究够深就能赚”。我拆过一个案例，有人用 137 万行历史数据做了 BTC 价格偏差概率矩阵，回测完美，一做滚动验证直接崩盘。市场效率提升极快，上个月有效的规律本月就被套利。

认知型真正的 edge 是对某个品类的理解比市场定价更深，而不是模型更复杂。

三种活法对比

三种活法对比表

我自己在做什么

说完别人，也说说我自己。

我目前在跑几条线：加密货币做市（结构型）、体育概率定价（方向型）、天气数据建模（认知型）。每条线规模都不大，远没有 kch123 那样日均 493 笔，也没有 swisstony 那样 4.94 亿的体量。

拆完这 40 个地址后，我最大的感悟是：搞清楚自己在玩哪种游戏，比优化任何参数都重要。

做方向型但没有信息优势，再好的执行也只是猜。做结构型但延迟跟不上，你就是被收割的对象。这不是鸡汤，是我看完数据后对自己的警醒。

现在我每条线都在小规模验证，确认 edge 存在才会加量。不急着铺开，先把一两个品类做通透。

数据来源：Polymarket Data API + LB API + Polygon 链上数据 | 分析周期：2026 年 1-3 月

想在 Polymarket 上试水？先想清楚你打算玩哪一套。

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