Un nombre croissant de traders techniquement sophistiqués génèrent des revenus réguliers sur Polymarket grâce à des stratégies automatisées et algorithmiques, ce qui signale un changement dans la façon dont les marchés de prédiction sont utilisés et soulève des questions sur market efficiency and access.
Ce qui s’est passé
Selon plusieurs traders et des décompositions de stratégies circulating parmi les développeurs, des programmeurs gagnent entre 10 000 $ et plus de 200 000 $ par mois en déployant des bots qui exploitent les inefficiences de prix sur les contrats « oui-ou-non » de Polymarket.
Plutôt que de s’appuyer sur une capacité supérieure à prévoir les résultats politiques ou économiques, ces traders utilisent des stratégies neutres au marché qui ressemblent au trading quantitatif professionnel.
L’approche la plus courante consiste en un arbitrage pur, où les traders achètent simultanément les jetons « YES » et « NO » lorsque leur prix combiné tombe en dessous de 1 $.
Comme un des deux résultats doit se régler à 1 $, cette stratégie verrouille un profit fixe quel que soit le résultat de l’événement.
Un trader opérant sous le nom de « distinct-baguette » aurait généré 242 000 $ en environ six semaines à l’aide de cette méthode, en ciblant des marchés crypto de courte durée où les prix fluctuent rapidement.
D’autres traders utilisent l’arbitrage statistique, en scannant des centaines de marchés liés pour repérer des divergences temporaires. Par exemple, des contrats liés à une élection présidentielle et au contrôle législatif peuvent historiquement évoluer ensemble, mais se décorréler brièvement.
Lorsque les spreads s’élargissent, les traders achètent le contrat le moins cher et vendent le plus cher, puis clôturent la position une fois que les prix convergent.
L’un de ces traders, « sharky6999 », aurait gagné 480 000 $ en faisant tourner des modèles qui surveillent plus de 100 marchés par minute.
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Une stratégie plus complexe repose sur des modèles de probabilité fondés sur l’apprentissage automatique, où les traders estiment les « vraies » cotes à partir des flux d’actualités et des données des réseaux sociaux.
Lorsque leurs modèles sont en désaccord avec les prix du marché, ils prennent des positions directionnelles.
Un trader cité dans ces discussions de stratégie, « ilovecircle », aurait généré 2,2 millions de dollars en deux mois en utilisant un ensemble de modèles d’IA réentraînés chaque semaine.
Des techniques de haute fréquence sont également appliquées.
Pourquoi c’est important
Certains traders pratiquent le « spread farming », en achetant de manière répétée au bid et en vendant à l’ask, ou en couvrant leurs positions sur plusieurs plateformes.
Un compte, « cry.eth2 », aurait exécuté près d’un million de transactions pour générer 194 000 $, en s’appuyant sur le placement automatisé d’ordres via le carnet d’ordres à cours limité centralisé (CLOB) de Polymarket.
Ces stratégies reposent sur une base technique commune.
Les traders utilisent des bots écrits en Python qui interrogent les API REST de Polymarket toutes les une à trois secondes, résolvent les identifiants des jetons de résultat et exécutent automatiquement des transactions via la platform’s CLOB interface.
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