Polymarket 獲利模型全拆解：聰明錢的六大策略、行為偏誤與散戶可落地方法論

1. 研究背景：預測市場為何能成為「價格先行指標」

預測市場（Prediction Markets）的核心思想是把「對事件會不會發生的機率」變成可真實交易的資產，讓分歧以價格形式聚合。Polymarket 的特徵在於：

價格 = 機率的可視化

在二元市場中，YES／NO 份額最終結算會被收斂為 $1 或 $0，因此市價（例如 $0.45）會被解讀為「市場對 YES 的認可機率約 45%」。這種把機率直接商品化的設計，使它天然適合做機率分析預測。

除了單點預測外，機率階梯也是 Polymarket 上重要的特點。以比特幣價格事件為例，市場不單只看會不會漲／會不會跌，而是以多個履約價（Strike Price）形成一個機率階梯（例如本月是否突破 9 萬、9.5 萬、10 萬等）。觀察各履約價機率斷層，可推測市場共識的阻力／支撐帶，類似選擇權市場用未平倉量和最大痛點推估壓力和清算價的思路。

Polymarket 不只交易資產價格，也大量交易宏觀事件（如 Fed 降息次數、特定政府會議發言等）。當加密貨幣資產與宏觀流動性高度連動時，利率相關盤口的機率變化，可能比現貨市場更早反映「流動性預期」的轉折。

預測市場的優勢之一，是可以把「大資金在哪裡部署」具體化：訂單簿的買賣深度揭露資金防線；評論區也聚集對資訊敏感的交易者，常在突發波動時比傳統媒體更早指出驅動因素（駭客、鏈上異常、政策風向），並可透過 Trending／Breaking 追蹤熱度與變動。

2. 市場機制與交易基礎：理解 Polymarket 的「金融化外殼」

2.1 合約結構：二元 vs 多結果（Bundle）

二元市場（YES／NO）：到期（或事件裁決）後，YES 或 NO 其中一邊支付 $1。

多結果市場：可能有多個互斥結果（候選人 A／B／C、某區間價格等）。多結果市場的關鍵在於「買齊所有結果」能形成一個類似「全覆蓋保險」的結構，為後述 bundle 套利提供基礎。

2.2 交易成本：費率低不代表無成本

Polymarket 交易常被描述為「零交易費」，但真實成本來自以下三個來源：

買賣價差（spread）

跨鏈／入金／出金的網路費與時間成本（固定成本）

低流動性市場的滑點與衝擊成本（非固定成本）

3. 聰明錢如何在 Polymarket 盈利：從「六大模型」到「可重複的策略」

市場觀察顯示，真正長期穩定盈利者往往不靠單次押中，而是靠可規則化的優勢來源。研究型回測框架常用多維度評估：絕對 PnL、風險調整報酬（ROI／夏普）、可複製性、持續性、可擴展性。

數據也揭露了極端的收益分布：PnL > 1000 美元的錢包佔比極低，顯示要在這個市場上長期盈利非常困難。以下把市場主流盈利方法，整理成「六大交易模型」與「衍生交易方法」，形成一套可用於研究、實戰與風控的分類。

4. 六大核心獲利模型（Alpha 來源）

4.1 資訊套利（Information Arbitrage）

資訊套利的本質不是內幕，而是用更好的研究方法，把市場忽略的變數納入估值。典型案例是以民調／資料收集建立獨立模型，在市場共識錯置時重倉並承受逆向（類似左側交易），獲得 Alpha 報酬。其可複製性門檻高，需要方法論、資金與心理素質，但思想可遷移到任何高爭議市場。

可操作化拆解：

找市場情緒極化或分歧大的題目（政治、地緣、社會議題、加密政策）

把事件拆成可量化的因子：投票結構、人口統計、時間節點、媒體偏誤

建「決策樹」而不是單點猜測

小倉試錯 → 當證據讓不確定性下降才加倉（從左側逆勢交易轉向右側順勢交易）

4.2 跨平台套利（Cross-Platform Arbitrage）

跨平台套利旨在利用市場碎片化：同一事件在不同平台（例如 Polymarket 與 Kalshi）可能出現價格落差。典型做法是兩邊對沖，使總成本 < $1，待到期 $1 回收，形成無風險收益。研究記錄顯示套利者可從市場抽取大量「無風險利潤」，甚至頭部錢包累積數百萬美金級別收益；也存在「一小時 7.5%」這類短期窗口案例。

⚠️ 致命風險：「事件定義／結算標準不一致」

最典型的坑是「同一事件、不同平台裁決條件不同」，導致你以為對沖了，最後兩邊都虧損。例如政府關門事件：一邊以 OPM 公告為準，另一邊要求實際關門超過 24 小時，套利者因此傾家蕩產。

4.3 高機率債券／正期望磨利（High-Probability Bonding / Positive EV Grinding）

這是很多人低估、但在預測市場極常見的「複利型盈利」：買那些市場已接近確定、但仍留有幾個百分點折價的合約，像買短天期債券一樣收取到期價差。資料指出大額訂單高度集中在 0.95 以上區間，反映巨鯨偏好用「高確定性」磨出穩定收益。

⚠️ 核心風險：黑天鵝吞噬複利

一次 0.01% 的意外，就可能吃掉你數十筆 5% 的收益，期望值與盈虧比明顯不划算。因此頂級玩家的能力不是找機會，而是辨識偽確定性的陷阱。

可操作化拆解：

只在「資訊已充分公開、剩餘時間很短、衍生變數少」的盤口做 bonding（例如 Fed 會議前幾天且沒有重大演講／數據）

把單筆收益當「利率」，用年化思維比較（同時要扣除尾部風險）

永遠假設會遇到一次黑天鵝：把最大單筆損失控制在可承受範圍

4.4 流動性提供／做市（LP / Market Making）

做市邏輯是同時掛買掛賣（Maker），賺取價差；在新市場（流動性差、價差大、散戶多）尤其有利，甚至可被描述為高年化等效報酬的場域。亦有交易者分享以自動化做市系統在高峰期創造可觀日收益，並透過平台流動性獎勵機制放大報酬。

但做市不是「零風險收租」，你要面對：

庫存風險：事件機率趨勢性變化時，你會被單邊吃掉

對手方資訊優勢：快的人、懂規則的人會挑你鋪錯價那個方向攻擊

基礎設施成本：VPS、低延遲 API、風控邏輯，這些都有成本；獎勵下降後競爭更激烈

可操作化拆解（散戶）：

只在你能理解的市場做窄幅造市，不懂的題材和敘事不要當造市商

設定「庫存上限」與「撤單條件」：當價格連續跳動且成交方向單邊時，先撤再評估

用波動率分層：波動小做窄價差，波動大做寬價差（避免被快速掃光）

4.5 領域專精（Domain Specialization）

榜上最賺錢者常是「偏科生」：在體育、政治語言、特定產業等狹窄領域擁有碾壓級資訊／模型優勢。例如體育市場玩家能根據投手輪換、天氣等中場變數快速修正；Mention 市場玩家則以大量歷史發言建立詞彙頻率模型，做到極高勝率。

但專精也有可能爆，懂領域不代表永遠盈利，錯一次可能很大（類似 4.3 高機率債券），所以專精策略需要更嚴格的倉位與停損紀律。

可操作化拆解：

選你「本來就有資料來源」的領域：你有供給才有優勢（例如你在某社群、某行業）

把專業變成可重複流程：資料 → 指標 → 估計機率 → 下單 → 事件後檢討

不追求天天交易：專家型交易者一年可能只做 10–30 筆，但每筆確定性程度高

4.6 速度交易／新聞快打（Speed Trading / News Scalping）

預測市場相較傳統高頻二級市場，許多盤口的消化速度較慢，因而存在信息生成到價格充分反映之間的秒級到分鐘級窗口。典型案例是央行談話後數秒內價格跳動；或在 Mention 市場中，如果你比別人早 30 秒從直播得知是否提到某詞，就能在價格反映前建倉。部分量化團隊以低延遲 API、即時新聞監控、規則引擎與多平台資金，工業化執行大量速度交易並累積可觀收益。

可操作化拆解：

只做你能「比市場更快拿到確定訊號」的事件（類似 4.5 領域專精）

從直播、官方文件、即時數據，預先透過量化程式寫好規則（觸發條件、下單量、出場方式）

速度交易的敵人是「錯訊」與「假消息」（見 6.3）

5. 十大衍生性交易模型，把 Alpha 變成「可執行系統」

在六大核心模型之上，若把策略寫成「可檢視、回測、自動化」的交易模型，最常見可歸納為下列十類（其中多數可映射回前述六大模型）：

5.1 二元互補套利（YES + NO < 1）

掃描同一市場 YES 與 NO 的最優賣價（ask），若相加嚴格小於 1，就能買齊兩邊待到期 $1 回收，形成近零風險收益。

5.2 多結果 Bundle 套利（所有結果加總 < 1）

在多結果市場，若每個結果各買一份的最便宜成本總和 < 1，買齊所有結果即可待到期至少有一個支付 $1。這通常需要自動化量化程式掃描，並受限於最弱腿的訂單簿深度。

5.3 催化劑交易（Catalyst / Event-Driven Repricing）

重大新聞、裁決、直播、經濟數據發布後，價格會快速重估。此類策略與速度交易相近，差別在於不一定要最先，但要能在市場從混亂走向一致的過程中，捕捉重新定價的機會。

5.4 結算規則優勢（Rules / Settlement Edge）

將結算條件轉成決策樹，分支賦值機率後估值，常能發現市場把「頭條真相」錯當「可結算真相」的錯價。但規則爭議可能把小優勢變負期望，因此要小倉、記錄先例、必要時對沖。

5.5 期限結構價差（Term-Structure Spreads）

同主題不同到期日（例如 BTC 同一履約價、不同日期）之間，價格應反映「時間與波動」的合理差距。若曲線不合理（過平／過陡），可做買便宜賣貴的價差交易，押注曲線回歸。

5.6 相關性對沖／相對價值（Correlation Hedging / Relative Value）

利用相關市場做對沖規避風險，隔離你想要的相對錯價。例如用利率年度盤口與單次會議盤口去隔離曲線或單次的錯價。此方法也需透過量化程式滾動監控、調整、壓力測試與停損。

5.7 跨平台套利（Cross-Platform Arbitrage）

與 4.2 相同，但更強調要把費用與資金部署時間納入淨利計算；並再次提醒「同一事件」在不同平台定義可能不同。

5.8 高機率複利（Favorite Compounder / Positive EV Grinding）

與 4.3 相同，在高機率卻被恐懼折價的盤口，以小利高勝率磨出複利；關鍵在迴避黑天鵝讓一次失誤抹平長期收益。

5.9 Mention 市場偏誤（Mentions Markets: Default to NO）

「某人會不會說某個詞」之類盤口，散戶常高估 YES（得意激動、覺得一定會提），但如果沒有明確的歷史語料支持，NO 往往具結構性優勢；可用發言逐字稿、歷史頻率、語境做模型化。但這塊需非常注意被內幕控盤的危險，可能會議參與者自己有下場押注，或受到其他團隊委託要說出那個特定詞，因此研究者評估本項風險與不確定性較高。

5.10 巨鯨跟單（Whale Copy-Trading）

區塊鏈可觀測性讓你能追蹤長期高 PnL 的錢包，模仿其高置信度交易；但要排除運氣型一擊、要能更早進場（否則你只是在替對方抬轎）。可透過排行榜或鏈上工具追蹤。

補充：市場統計顯示真正淨賺錢者比例不高（以鏈上數據估算，淨獲利錢包佔比約 16.8%），這意味著靠感覺下注幾乎是負期望；穩定賺錢往往依賴系統性策略而非運氣。

6. 行為偏誤與資訊污染

為何散戶常被收割——除了可量化的套利與相對價值，Polymarket 也充滿「行為錯價」。以下整理典型偏誤與對應的可交易邏輯（多數可映射到前述模型）：

6.1「Nothing Ever Happens」：情緒尖峰後的 NO 回歸

地緣政治或政治新聞常引發 YES 短線暴衝，但多數最後無事發生；專業者在 YES 因情緒跳升 10–20% 時反向買 NO，押注情緒退潮。

6.2 主題輪動

Polymarket 是注意力市場而非理性市場，尤其政治盤口往往是注意力驅動：誰將成為新聞週期主角、誰會突然爆雷／爆紅，會造成機率重估。先於注意力聚集前布局，有機會吃到估值提升。

6.3 假消息樣式辨識（Fake News Pattern Recognition）

預測市場容易被假文件、剪輯圖、杜撰醜聞灌水，散戶看到「Breaking」就追價；專業者則先驗證來源、辨識是否符合既有造假樣式，快速反向淡化（fade spike）。

6.4 媒體敘事與在地資訊落差（Break Media Narratives）

部分議題存在語言圈資訊差：西方媒體敘事未必等於在地真實進展；能使用在地語言、Telegram、第一手資料者更早修正機率。

6.5 文化日曆效應（Cultural Calendar Alpha）

政府或政治行為受節日與文化時點制約（避免在重大節日前做高爭議動作），但市場常忽略時序心理，仍給出過度戲劇化的機率，形成可淡化的錯價。

6.6 長天期的「時間價值扭曲」（Riskless Rate Discounting）

多年度盤口存在資金定價與時間價值扭曲：持有成本、提前賣出壓力會讓價格出現系統性偏差；部分交易者甚至把某些超長天期、近乎不會結算的盤口當作「利率基準」去校正其他盤口的機率估算。

6.7 用詞／規則歧義套利（Partial Resolution Advocacy）

有些盤口不是輸在事件，而是輸在措辭：如「侵略」「宣布」「起訴」等定義可能引發規則爭議與部分結算。若你能預判爭議，甚至「押注委員會怎麼解釋」而非押注現實，可在低價提前布局。

7. 風險、陷阱與偏誤：預測市場的「特有風控學」

7.1 結算規則風險

這是預測市場最常見、也最容易被忽略的風險：你押對了現實但輸在規則。如前述跨平台套利踩雷的政府關門案例就是經典：定義不同導致兩邊都傾家蕩產。

7.2 流動性與衝擊成本

小盤口的價差其實是風險溢價，新市場價差大、看似好賺，但你可能是市場中最大的流動性來源；一旦事件機率單邊漂移，你的庫存會被迫承受損失。

7.3 黑天鵝風險

高勝率策略的天敵。高機率債券／EV grinding 的本質是用很多次小勝換一筆大虧的尾部風險；因此必須用倉位上限與分散把尾部風險壓到不致命。

7.4 相關性失效

相關性對沖看似降低波動，但市場狀態切換時相關性會斷裂；策略需要滾動監控、壓力測試與停損規則。

7.5 假消息、剪輯、偽造文件

速度交易若把「未確認訊息」當確定訊號，會把速度優勢變成陷阱從而產生巨大虧損。需先建立自己的驗證方法與來源查核（DYOR）體系。

8. 散戶如何做到一套可落地的「研究 - 交易 - 風控」流程

8.1 先選一個你能建立優勢的垂直領域

領域專精是散戶最公平的路徑：你不需要比全市場所有人都懂，你只要在某個小領域比大多數人懂。

語言圈優勢：在地訊息、非英文來源

職業／社群優勢：某產業內幕、某圈子資訊流更快

資料處理優勢：能把公開資料做成模型（例如文本詞頻、歷史發言統計）

8.2 只做你能讀懂規則的市場

把規則變決策樹：把每個市場的 resolution criteria 取出來（或用自己的話改寫），列出所有可能的爭議分支（例如「宣布」到底算不算），每個分支給一個主觀機率，算出你的「公平價格」。這就是結算規則優勢（Settlement Edge）的核心。

8.3 用訂單簿與價格階梯讀市場

找支撐／阻力與大戶防線

看機率階梯斷層：哪些履約價突然機率大跳水 = 共識阻力位

看訂單簿深度：低機率選項若出現巨大買單，可能是支撐線或對賭信心

看 Trending／Breaking 與評論區：抓到驅動因素後再決定是否追價或反向淡化

8.4 從最「不靠預測」的策略開始累積

套利與高機率複利是新手最好的入場方式。二元互補套利／Bundle 套利能讓你練習市場掃描方法、下單、風控與流程能力，而不需要靠「猜對事件」。

8.5 倉位與組合

倉位管理和風險控管，能把你從「一次爆倉所有資金」變成「可長期獲利」。成功交易者常見的倉位原則：

同時持有多個不相關頭寸、混合短中長期

保留 20–40% 現金當備用

單筆風險敞口不超過總資金 5–10%

避免把超過 40% 資金押在單一事件或高度相關事件群

你可以直接用三種風格組合（舉例）：

保守：以高機率複利 + 少量做市／跟單

平衡：領域專精 + 套利

激進：資訊／新聞交易 + 領域專精 + 速度交易

8.6 跟單不是抄答案

你要抄的是「流程」與「時機」。巨鯨跟單的陷阱在於你看到時價格可能已經反映，或是你的跟單機器人也存在延遲，導致你跟單的人是盈利的，但你是虧損的。

因此你要做的是：

篩選「長期穩定」而非一擊型的錢包

只跟單「高置信度、早期進場」的交易（而不是追高）

固定用小比例（例如 1–2%）去學習其節奏與選題

用鏈上工具或排行榜追蹤（從 leaderboard 觀察，再用鏈上瀏覽器看其交易軌跡）

9. 結語

Polymarket 之所以值得被研究，不在於它讓人可以下注事件進行預測，而在於它把分歧、資訊、偏誤、速度、規則這些金融市場永恆存在的要素，以更裸露、更可量化的方式呈現。

有人用資訊與研究方法賺錢（資訊套利）

有人用市場碎片化賺錢（跨平台／互補／Bundle 套利）

有人用人性偏誤賺錢（高機率複利、Mention NO 偏誤、敘事淡化）

有人用微觀結構賺錢（做市、訂單簿深度、資訊流）

有人用速度賺錢（新聞快打、直播監控）

而散戶要在其中長期存活並複利，關鍵是選定可建立優勢的領域、把規則與資訊轉成可重複流程、用倉位與分散對抗黑天鵝和規則風險，並承認「多數人是負期望」這個統計現實，逼自己走系統化的路線，長期重複執行，才能取得自己正期望值的獲利模型。