ผู้ใช้ Polymarket คนหนึ่งเปลี่ยนการเดิมพันที่แพ้ให้กลายเป็นกำไร $106K ต่อเดือนได้อย่างไร

สรุปสั้น:

• เทรดเดอร์ Polymarket sb911 ทำกำไรได้ $106K ในหนึ่งเดือนด้วยการทำนายที่ถูกต้องเพียง 25.51%
• กลยุทธ์มุ่งเน้นการซื้อหุ้นในช่วงจำนวนทวีตของ Elon Musk หลายช่วงในราคา 1 ถึง 10 เซนต์ต่อหุ้น
• การเทรดที่ชนะครั้งหนึ่งเปลี่ยน $1,100 เป็น $79,000 คิดเป็นผลตอบแทนมากกว่า 6,600%
• แนวทางอาศัยผลตอบแทนที่ไม่สมดุล โดยการขาดทุนเล็กน้อยหลายครั้งนำไปสู่การชนะครั้งใหญ่ที่หาได้ยาก

---

เทรดเดอร์ Polymarket ทำกำไรได้มากกว่า $106,000 ในช่วงเดือนที่ผ่านมา แม้จะชนะเพียงหนึ่งในสี่ของการทำนาย 

ผลงานที่ขัดกับสามัญสำนึกนี้ได้จุดประกายการถกเถียงเกี่ยวกับการเทรดความน่าจะเป็นเมื่อเทียบกับการเก็งกำไรแบบดั้งเดิม 

เทรดเดอร์ sb911 ทำการทำนาย 294 ครั้งโดยชนะเพียง 75 ครั้ง แต่ได้ผลตอบแทนกลับมาอย่างมาก กลยุทธ์อาศัยผลตอบแทนที่ไม่สมดุลมากกว่าความแม่นยำในการทำนาย

การเดิมพันบนรูปแบบพฤติกรรมที่คาดเดาได้

แกนหลักของแนวทางของ sb911 มุ่งเน้นไปที่ตลาดรายสัปดาห์ที่ถามว่า Elon Musk จะโพสต์บน X กี่ครั้ง 

ข้อมูลจาก Lookonchain แสดงว่าตลาดเหล่านี้ปรากฏซ้ำๆ ด้วยช่วงจำนวนทวีตที่กำหนดไว้ แต่ละสัปดาห์มีตัวเลือกหลายแบบ เช่น 200 ถึง 219 ทวีต, 220 ถึง 239, และ 240 ถึง 259 

นิสัยการโพสต์ของ Musk คงที่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในช่วงระยะสั้น ความสม่ำเสมอนี้ทำให้กิจกรรมสามารถวัดได้มากกว่าเป็นแบบสุ่ม

เทรดเดอร์ไม่ได้พยายามระบุผลลัพธ์ที่แน่นอน 

แทนที่จะทำเช่นนั้น sb911 ซื้อหุ้นในหลายช่วงที่อยู่ติดกันในสัปดาห์เดียวกัน Polymarket จัดโครงสร้างแต่ละช่วงเป็นตลาดเดิมพันแยกต่างหาก อย่างไรก็ตาม จำนวนทวีตเป็นไปตามการกระจายความน่าจะเป็นแบบต่อเนื่อง 

ด้วยการครอบคลุมหลายช่วงพร้อมกัน กลยุทธ์นี้จับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุด วิธีการนี้ถือว่าช่วงที่เชื่อมต่อกันเป็นสเปกตรัมความน่าจะเป็นเดียว

ราคาเข้าเล่นมีบทบาทสำคัญในการคำนวณ 

หลายสถานะที่ชนะมีต้นทุนเพียง 1 เซนต์, 3 เซนต์, หรือ 5 เซนต์ต่อหุ้น การทำนายที่ถูกต้องได้รับ 100 เซนต์ต่อหุ้น สิ่งนี้สร้างผลตอบแทนที่สูงมากด้วยความเสี่ยงด้านลบที่จำกัด 

การลงทุน $1,100 ในสถานะหนึ่งได้ผลตอบแทนประมาณ $79,000 การเทรดครั้งเดียวนั้นแสดงให้เห็นผลตอบแทนมากกว่า 6,600 เปอร์เซ็นต์

การขาดทุนเล็กน้อยหล่อเลี้ยงการชนะครั้งใหญ่ที่หาได้ยาก

การเดิมพันแต่ละครั้งส่วนใหญ่จบลงด้วยการขาดทุนทั้งหมด 

ประวัติของเทรดเดอร์แสดงให้เห็นหลายสิบสถานะที่ลดลงเป็นมูลค่าศูนย์ นี่ไม่ใช่ข้อบกพร่องในการดำเนินการ แต่เป็นคุณลักษณะของการออกแบบ แนวทางยอมรับความล้มเหลวเล็กน้อยบ่อยครั้งเพื่อจับความสำเร็จครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยนัก 

การกำหนดขนาดสถานะทำให้การขาดทุนอยู่ในระดับที่จัดการได้ในขณะที่การชนะทบต้นอย่างมาก

ตาม Lookonchain, sb911 มุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์ที่มีกฎการตัดสินที่ชัดเจนและรูปแบบที่ซ้ำกัน 

ตลาดตัดสินตามจำนวนทวีตที่ตรวจสอบได้มากกว่าผลลัพธ์ที่เป็นอัตนัย สิ่งนี้ขจัดความคลุมเครือและอนุญาตให้จำลองความน่าจะเป็นได้ เทรดเดอร์ไม่ได้เดาว่าช่วงใดจะถูก คำถามกลายเป็นว่าสถานการณ์ที่เป็นจริงสามารถครอบคลุมได้ในราคาที่เอื้ออำนวยหรือไม่

อัตราการชนะ 25 เปอร์เซ็นต์ปกปิดกลไกการทำกำไรที่แท้จริง การคำนวณมูลค่าที่คาดหวังขับเคลื่อนการตัดสินใจมากกว่าความถี่ในการชนะ 

หุ้นที่ซื้อในราคาเพนนีบางครั้งก็พุ่งสูงขึ้นอย่างมากเมื่อช่วงถูก ผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จครั้งหนึ่งสนับสนุนความพยายามที่ล้มเหลวหลายสิบครั้ง คณิตศาสตร์นี้ใช้ได้ผลเมื่อผลตอบแทนจากการชนะมากกว่าความถี่ในการชนะอย่างมาก

ตัวชี้วัดความแม่นยำในการทำนายแบบดั้งเดิมไม่ได้จับประเภทของการเทรดนี้ 

อัตราการชนะวัดความถูกต้อง แต่ไม่สนใจขนาดสถานะและอัตราการจ่ายเงิน พอร์ตโฟลิโอสามารถขาดทุนได้ด้วยความแม่นยำ 75 เปอร์เซ็นต์หากการขาดทุนมากกว่ากำไร 

ในทางกลับกัน ความแม่นยำ 25 เปอร์เซ็นต์กลายเป็นกำไรได้เมื่อการชนะคืนค่า 50 เท่าหรือ 100 เท่าของต้นทุน กรณี sb911 แสดงให้เห็นการเทรดการกระจายความน่าจะเป็นในตลาดที่มีความสัมพันธ์กันมากกว่าการทำนายที่แยกกัน

โพสต์ วิธีที่ผู้ใช้ Polymarket คนหนึ่งเปลี่ยนการเดิมพันที่แพ้เป็นกำไร $106K ต่อเดือน ปรากฏครั้งแรกบน Blockonomi