深度解析 Polymarket 預測市場的六大實戰策略，從法國交易員狂賺 8500 萬美元的信息套利，到年化 1800% 的高機率債券策略，揭示頂尖交易者如何在零和遊戲中持續獲利。本文源自林晚晚的貓所著文章，由PANews整理、編譯及撰稿。
（前情提要：預測市場龍頭 Polymarket 宣布自建 L2，Polygon 的王牌沒了？ ）
（背景補充：如何通過 Polymarket 套利實現年化 40% 收益？ ）

本文目錄

• 一、研究背景
• 二、研究方法與評選標準
  • 2.1 數據來源
  • 2.2 評選維度與權重
  • 2.3 排除標準
• 三、2025 年度六大核心盈利策略復盤
  • 1. 信息套利策略：當一個法國人比全美國民調機構更懂選舉
  • 2. 跨平台套利策略：在兩個市場之間「撿錢」的藝術
  • 3. 高機率債券策略：把「幾乎確定」變成年化 1800% 的生意
  • 4. 流動性提供策略：只賺「過路費」？沒那麼簡單
  • 5. 領域專精策略：一萬小時定律的預測市場版
  • 6. 速度交易策略：搶在世界反應過來之前
• 四、風險管理與策略組合
  • 4.1 倉位管理原則
  • 4.2 策略組合建議
• 五、結論

2024 年美國大選之夜，一位法國交易員在 Polymarket 上淨賺 8500 萬美元。這一數字超過了絕大多數對沖基金全年的業績。

Polymarket，這個處理了超過 90 億美元交易量、匯聚 31.4 萬活躍交易者的去中心化預測市場，正在重新定義「用錢投票」的邊界。

但是我們首先要誠實面對：預測市場是一場零和遊戲。

Polymarket 僅有 0.51% 的錢包實現了超過 1000 美元的盈利。

那麼，贏家究竟做對了什麼？

我前段時間寫了一系列策略，近期也嘗試整理對 8600 萬筆鏈上交易進行了系統性回溯分析，

解剖了頭部交易者的持倉邏輯與進出場時機，

總結出六大經過驗證的盈利策略：從法國鯨魚的「鄰居民調」信息套利，到年化 1800% 的高機率債券策略；從跨平台價差捕捉，到 96% 勝率的領域專精打法。

我們回溯可以發現，頂尖交易者的共同特徵並非「預測能力」，

而是三件事：

系統性地捕捉市場定價錯誤、嚴苛到近乎偏執的風險管理、以及在單一領域建立碾壓級信息優勢的耐心。

如果你讀到這裡，我猜 2026 年你或早或晚一定會親自嘗試。

當然這不是一份教你「怎麼賭」，

只是希望為預測市場參與者，尤其是新手，提供系統性的策略框架和可複製的方法論參考。

我會分為五個部分來講，只想看策略的，可直接跳轉至第三部分。

一、研究背景

二、評選維度與標準

三、2025 六大核心策略

四、倉位管理與策略

五、結論

一、研究背景

2025 年 10 月，紐交所母公司 ICE 向 Polymarket 開出 20 億美元支票，估值 90 億。

一個月後，Polymarket 收購 CFTC 持牌交易所，正式重返美國。三年前被監管驅逐的「灰色地帶項目」，如今成了傳統金融追捧的標的。

轉折點是 2024 年大選。

當所有主流民調都在說「太接近了，無法預測」時，Polymarket 的賠率穩定指向川普。37 億美元的押注，最終比專業民調機構更早、更準地預判了結果。學術界開始重新審視一個老問題：讓人們「把錢放在嘴邊」，是否真的能逼出更誠實的判斷？

網路的前三十年造出了三種基礎設施：搜尋引擎告訴你「發生過什麼」，社群媒體告訴你「別人怎麼想」，演算法推薦告訴你「你可能想看什麼」。但始終缺一塊：一個能可靠回答「接下來會發生什麼」的地方。

Polymarket 正在填這個空缺，且成為加密第一個真正出圈的應用，切入的是「信息定價」剛需。

當媒體撰寫新聞開始先查賠率，當投資人做決策開始參考市場，當政客團隊開始監控 Polymarket 而非民調。

它從博彩，走向一種「定價共識」。

一個讓華爾街掏錢、讓監管放行、讓民調汗顏的市場，值得被認真研究。

二、研究方法與評選標準

2.1 數據來源

本研究採用多元數據源進行交叉驗證：

(1) Polymarket 官方排行榜數據；

(2) Polymarket Analytics 第三方分析平台（每 5 分鐘更新）；

(3) PolyTrack 交易者追蹤工具；

(4) Dune Analytics 鏈上數據儀表板；

(5) Chainalysis 區塊鏈分析報告。

數據涵蓋 2024 年 4 月至 2025 年 12 月期間超過 8600 萬筆交易、17,218 個市場條件的完整鏈上記錄。

2.2 評選維度與權重

策略評選採用多維度綜合評估體系，具體包括：

絕對收益能力（權重 30%）：

以累計盈虧（PnL）為核心指標，統計策略產生的總利潤金額。數據顯示，PnL 超過 1,000 美元的錢包僅占總數的 0.51%，超過 50,000 美元交易量的鯨魚帳戶僅占 1.74%。

風險調整收益（權重 25%）：

計算投資回報率（ROI）和夏普比率等指標。優秀交易者通常維持 60-70% 的勝率，同時控制單筆風險敞口在總資金的 20-40% 以內。

策略可複製性（權重 20%）：

評估策略的系統性和規則化程度。純粹依賴內幕信息或偶然運氣的收益不計入評選。

持續性與穩定性（權重 15%）：

考察策略在不同市場週期中的表現一致性，排除「一擊即中」型的賭博式收益。

規模可擴展性（權重 10%）：

分析策略在更大資金規模下的適用性，考慮流動性約束和市場衝擊成本。

2.3 排除標準

以下情形不納入最佳策略評選：

(1) 涉嫌市場操縱的行為，如 2025 年 3 月發生的 UMA 代幣治理攻擊事件，一名持有 500 萬 UMA 代幣（占投票權 25%）的鯨魚操縱了價值 700 萬美元的市場結算；

(2) 單次 40-50% 以上倉位的賭博式交易；

(3) 無法驗證或複製的「黑箱」策略；

(4) 依賴非公開信息的內幕交易。

三、2025 年度六大核心盈利策略復盤

1. 信息套利策略：當一個法國人比全美國民調機構更懂選舉

2024 年 11 月 5 日凌晨，當 CNN 和 Fox News 的主持人還在謹慎地說「選情膠著」時，

一個匿名帳戶 Fredi9999 的持倉已經浮盈超過 5000 萬美元。

幾個小時後，川普宣布勝選，這個帳戶，連同它背後的 10 個關聯錢包，最終收割了 8500 萬美元利潤。

帳戶背後的人叫 Théo，一位曾在華爾街工作過的法國交易員。

當所有主流民調都顯示哈里斯和川普勢均力敵時，

他做了一件看似瘋狂的事：賣掉幾乎所有流動資產，籌集 8000 萬美元，全押川普贏。

Théo 沒有問選民「你投給誰」，而是委託 YouGov 在賓州、密西根和威斯康辛三個搖擺州進行了一項特殊民調，問題是：「你認為你的鄰居會投給誰？」

這個「鄰居效應」民調的邏輯很簡單：有些人羞於承認自己支持川普，但他們不介意說鄰居支持。

結果「令人震驚地傾向川普」。拿到數據的那一刻，Théo 從 30% 倉位加到了 All-in。

這個案例揭示了信息套利的本質：不是比別人知道得更多，而是比別人問對問題。Théo 花了不到 10 萬美元做民調，換來了 8500 萬美元回報。

這可能是人類歷史上投資回報率最高的市場調研。目前他總收益在 Polymarket 排行第一。

可複製性評估：信息套利的門檻極高，需要原創的研究方法論、大額本金、以及在「所有人都說你錯了」時堅持判斷的心理素質。但它的核心思想，尋找市場定價中的系統性偏差，適用於任何有爭議的預測市場。

2. 跨平台套利策略：在兩個市場之間「撿錢」的藝術

如果說信息套利是「智力遊戲」，跨平台套利就是「體力活」：枯燥、機械，但幾乎無風險。

它的原理小學生都能懂：同一件事，A 商店賣 45 塊，B 商店賣 48 塊，你兩邊各買一份對沖，無論結果如何都能賺差價。

2024 年 4 月至 2025 年 4 月，學術研究記錄了一個數字：套利者從 Polymarket 中總共提取了超過 4000 萬美元的「無風險利潤」。僅頭部三個錢包就賺走了 420 萬美元。

一個真實案例：2025 年某日，「比特幣一小時內突破 95,000 美元」這個問題，在 Polymarket 上 YES 價格是 0.45 美元，而在競爭對手 Kalshi 上，同一事件的 NO 價格是 0.48 美元。

聰明的交易者同時買入兩邊，總成本 0.93 美元。無論比特幣漲不漲，他都能拿回 1 美元，7.5% 的無風險收益，一小時內到帳。

但這裡有一個「致命細節」：兩個平台對「同一事件」的定義可能不同。

2024 年美國政府關門事件中，一群套利者發現：Polymarket 判定「關門發生」（YES），而 Kalshi 判定「關門未發生」（NO）。

他們本以為穩賺的對沖頭寸，兩邊都虧了錢。

原因？Polymarket 的結算標準是「OPM 發布關門公告」，而 Kalshi 要求「實際關門超過 24 小時」。

套利也不是閉眼撿錢。每一分錢的價差背後，都是結算規則的細節。

可複製性評估：這是六大策略中門檻最低的一個。你需要的只是在多個平台開戶、一點啟動資金、以及比較價差的耐心。GitHub 上甚至有開源的套利機器人程式碼。但隨著機構資本湧入，套利窗口正在以肉眼可見的速度收窄。

3. 高機率債券策略：把「幾乎確定」變成年化 1800% 的生意

大多數人來 Polymarket 是為了追求刺激：押注黑馬、預測爆冷。

但真正的「聰明錢」做的恰恰相反：他們專門買那些「已經板上釘釘」的事。

數據顯示，Polymarket 上超過 1 萬美元的大額訂單，90% 都發生在 0.95 美元以上的價位。這些「鯨魚」們在做什麼？他們在「Bonding」，像買債券一樣買入幾乎確定會發生的事件。

舉個例子：2025 年 12 月聯準會利率會議前三天，「降息 25 個基點」的 YES 合約交易價是 0.95 美元。經濟數據已經明牌，聯準會官員的講話也暗示得很清楚，沒有任何意外的空間。你花 0.95 美元買入，三天後結算拿回 1 美元，5.2% 收益，72 小時到手。

5% 聽起來不多？算一筆帳：如果你每週能找到兩個這樣的機會，一年就是 52 週×2 次×5%=520% 的簡單收益。考慮到複利，年化輕鬆超過 1800%。而你承擔的風險接近於零。

有交易者靠這個策略，每週只做幾筆交易，年收入超過 15 萬美元。

當然，「幾乎確定」不等於「絕對確定」。

債券策略最大的敵人是黑天鵝，那些 0.01% 機率的意外。一次失誤可能吞掉幾十次成功的利潤。所以頂級債券玩家的核心能力不是找機會，而是識別「偽確定性」：那些看起來板上釘釘、實際暗藏風險的陷阱。

可複製性評估：這是最適合新手入門的策略。不需要深度研究，不需要速度優勢，只需要耐心和紀律。但它的收益上限也最低。當你的本金達到一定規模，市場上根本沒有足夠的 95%+ 機會供你「收割」。

4. 流動性提供策略：只賺「過路費」？沒那麼簡單

賭場為什麼永遠賺錢？因為它不跟你賭，它只抽水。

在 Polymarket 上，有一群人選擇「做賭場」而不是「做賭徒」——他們是流動性提供者（LP）。

LP 的工作：在訂單簿上同時掛出買單和賣單，賺取中間的價差。比如你以 0.49 美元掛買單、0.51 美元掛賣單，無論誰來交易，你都能賺到中間的 0.02 美元。你不關心事件結果，只關心有沒有人交易。

Polymarket 每天都有新市場上線。新市場的特點是：流動性差、價差大、散戶多。對 LP 來說，這簡直是天堂。數據顯示，在新市場中提供流動性的年化等效回報可達 80%-200%。

一位名叫 @defiance_cr 的交易者接受了 Polymarket 官方的採訪，詳細分享了他如何構建自動化做市系統。在巔峰時期，這套系統每天產生 700-800 美元的利潤。

他從 1 萬美元本金起步，最初每天賺約 200 美元。隨著系統優化和資金擴大，收益提升到每天 700-800 美元。核心是利用 Polymarket 的流動性獎勵計畫，在市場兩側同時掛單可以獲得近 3 倍的獎勵。

他的系統包含兩個核心模組：數據採集模組從 Polymarket API 拉取歷史價格、計算波動率指標、估算每 100 美元投資的預期回報，然後按風險調整收益排序；交易執行模組根據預設參數自動下單——流動性好的市場用窄價差，波動大的市場用寬價差。

但是大選後，Polymarket 的流動性獎勵大幅下降。

LP 策略在 2025 年末仍然可行，但收益下降、競爭加劇。高頻交易的配置成本比普通員工的薪資還要高。高端 VPS 基礎設施需要託管在 Polymarket 伺服器附近。量化演算法經過優化，可以實現快速執行。

所以不要羨慕「那些月入 20 萬美元的交易員確實存在。他們是頂尖的 0.5%。」

這種「做市 + 預測」的組合打法，是高階玩家的標配。

可複製性評估：LP 策略需要對市場微觀結構有深刻理解，包括訂單簿動態、價差管理、庫存風險控制等。它不像套利那樣「機械」，也不像信息套利那樣需要獨特洞察，而是介於兩者之間，需要技術，但技術可以學習。

5. 領域專精策略：一萬小時定律的預測市場版

Polymarket 排行榜上有一個有趣的現象：最賺錢的人幾乎都是「偏科生」。他們不是什麼都懂一點的通才，而是在某個狹窄領域擁有碾壓級優勢的專家。

看幾個真實案例：

體育市場霸主 HyperLiquid0xb：總利潤超過 140 萬美元，單筆最大收益 75.5 萬美元來自一場棒球比賽預測。他對 MLB 數據的熟悉程度堪比職業分析師，能在比賽中期根據投手輪換、天氣變化快速調整判斷。

Mention 市場怪才 Axios：在「川普演講時是否會說『加密』一詞」這類市場中，保持著 96% 的恐怖勝率。他的方法很簡單但極其耗時：分析目標人物過去所有公開發言，統計特定詞彙出現的頻率和語境，建立預測模型。當別人還在「賭」的時候，他已經在「算」了。

這些案例有一個共同點：專家型交易者每年可能只參與 10-30 筆交易，但每一筆都有極高的置信度和盈利潛力。

所以專精比廣博更賺錢。

當然，晚晚我也看到一位體育專家 SeriouslySirius，世界大賽單筆虧損 44 萬美元，之後一系列賽事都虧損不少。

如果你只是「略懂」，你就是在給專家送錢。當然，所謂的「懂」，也是另一種賭。

可複製性評估：這是最需要時間投入的策略，但也是壁壘最高的策略。一旦你在某個領域建立了信息優勢，這個優勢很難被複製。建議選擇你已有知識積累或職業相關的領域。

6. 速度交易策略：搶在世界反應過來之前

2024 年某個週三下午 2 點，聯準會主席鮑爾開始發表講話。在他說出「我們將在適當時候調整政策」這句話後的 8 秒鐘內，Polymarket 上「聯準會 12 月降息」的合約價格從 0.65 美元跳漲到 0.78 美元。

那 8 秒鐘裡發生了什麼？一小群「速度交易者」透過監控直播、預設觸發條件，在普通人還在「聽懂」鮑爾說了什麼之前，就已經完成了下單。

交易員大神 GCR 說過，速度交易的核心是「反應」。它利用的是信息從產生到被市場消化之間的時間窗口，通常只有幾秒到幾分鐘。

這個策略在「Mention 市場」中尤其有效。比如「拜登今天的演講會不會提到中國」，如果你能比別人快 30 秒知道答案（透過監控白宮直播而不是等新聞推送），你就能在價格變動前建倉。

部分量化團隊已經將這個策略工業化。根據鏈上數據分析，2024-2025 年間，頭部演算法交易者執行了超過 10,200 筆速度交易，累計產生 420 萬美元利潤。他們使用的工具包括：低延遲 API 接入、即時新聞監控系統、預設的決策規則腳本、以及分布在多個平台的資金。

但速度交易變得越來越難。隨著更多機構資本進入，套利窗口從「分鐘級」壓縮到「秒級」，普通人幾乎無法參與。這是一場軍備競賽，而散戶的工具遠不如機構。

可複製性評估：除非你有技術背景和願意投入開發交易系統的時間，否則不建議嘗試。速度交易的 alpha 正在快速消失，留給散戶的空間越來越小。如果你非要參與，建議從低競爭的小眾市場（如地方選舉、小眾體育賽事）開始練手。

四、風險管理與策略組合

4.1 倉位管理原則

成功交易者普遍遵循以下倉位管理原則：

同時持有 5-12 個不相關頭寸；混合短期（數日）和長期（數週 / 月）持倉；

保留 20-40% 資金作為新機會的儲備金；

單筆交易風險敞口不超過總資金的 5-10%。

過度分散（30+ 頭寸）會稀釋收益，而過度集中（1-2 個頭寸）則風險過高。

最佳的倉位數量通常在 6-10 個之間。

4.2 策略組合建議

基於風險偏好的策略配置建議如下。

保守型投資者：70% 債券策略 + 20% 流動性提供 + 10% 跟單交易。

平衡型投資者：40% 領域專精 + 30% 套利 + 20% 債券 + 10% 事件驅動。

激進型投資者：50% 信息套利 + 30% 領域專精 + 20% 速度交易。

無論何種組合，都應避免將超過 40% 資金押注於單一事件或高度相關的事件群。

五、結論

2025 年是 Polymarket 從邊緣實驗走向主流金融的關鍵之年。

本篇復盤的六大盈利策略：信息套利、跨平台套利、高機率債券、流動性提供、領域專精和速度交易，代表了預測市場中經過驗證過的 alpha 來源。

2026 年，預測市場將迎來更激烈的競爭和更高的專業化門檻。

建議後入場的新手聚焦於：(1) 選擇一個能建立信息優勢的垂直領域深耕；(2) 從小規模債券策略開始累積經驗；(3) 利用 PolyTrack 等工具追蹤學習頭部交易者的模式；(4) 保持對監管變化和平台規則更新的密切關注。

預測市場的本質是「用金錢投票的真理發現機制」。

在這個市場中，真正的優勢不來自運氣，而來自更好的信息、更嚴謹的分析、更理性的風險管理。願本復盤能為你們提供一份在新世界的系統性地圖。