Polymarket 研报：69% 散户亏损，体育类表现垫底 - Woofun 研究院#资讯
Polymarket 研报：69% 散户亏损，体育类表现垫底
核心要点
Galaxy深度解析Polymarket链上数据，揭示290万散户中近七成亏损，体育类用户盈利率最低仅25.1%，平台正通过高额明星营销吸引易亏损群体，商业逻辑与透明度存疑。
据 Woofun AI 消息， Research 发布的最新研报揭露了 国际版平台背后的残酷真相：在分析了海量链上数据后，研究发现高达 69% 的散户账户最终处于亏损状态，这一群体合计亏损金额达到 3.389 亿美元。
尽管预测市场常被包装为群体智慧的结晶，但数据表明，其核心用户画像更接近于被高额营销吸引的业余赌徒，而非理性的信息交易者。这一结论不仅挑战了预测市场作为高效信息聚合工具的叙事，更揭示了平台商业模式中存在的深层利益冲突。研究通过将视角从宏观交易量下沉至微观个体行为，首次全景式地展示了普通用户在 Polymarket 上的真实盈亏分布、行为模式及留存逻辑，为理解去中心化预测市场的实际生态提供了关键的数据锚点。
这种基于全量链上数据的分析，避免了传统金融研究中因抽样偏差导致的失真，使得'大部分参与者亏损'这一看似违背直觉的现象变得清晰可见，并进一步引出了平台如何通过费率结构和营销手段最大化提取用户剩余价值的商业本质。
Polymarket 国际版平台自 2020 年上线以来，已积累了庞大的用户基础和交易历史。截至目前，该平台已为 307 万个钱包地址撮合了 12.7 亿笔订单，名义交易额累计达到惊人的 828 亿美元。由于所有交易均在链上结算，每一笔持仓的买入价格、持有时间以及最终结算所得都公开可查，这为行为金融学分析提供了绝佳的数据土壤。
然而，随着监管环境的演变，Polymarket 的业务版图发生了显著分裂。2024 年美国大选期间，平台因预测准确性而声名鹊起，随后通过一家持有美国商品期货交易委员会（）牌照的子公司重返美国市场。
值得注意的是，2026 年初，Polymarket 首次在国际版平台引入吃单手续费，标志着其从早期补贴驱动转向盈利驱动阶段。目前，讨论的焦点集中在国际版平台，它与拥有独立订单簿的美国版 App 完全隔离。
这种双轨制运营使得国际版成为了全球散户的主要竞技场，而美国版则受限于更严格的合规框架。手续费结构的调整对散户盈亏产生了直接影响，尤其是对于那些在平台免费时期建立大量持仓的用户而言，其历史收益评估需要谨慎对待。
更关键的是，国际版平台目前承担了主要的流量增长任务，其用户行为数据更能反映预测市场在全球范围内的真实吸引力与风险分布。
为了进一步扩大用户基数，Polymarket 在本赛季加大了营销投入，尤其是针对 NFL 赛季的专项推广。这一举措正值 Polymarket 和主要竞争对手 均进入美国市场后的第一个完整 NFL 赛季，竞争态势白热化。赛季伊始，Polymarket 便邀请、和等体育明星担任'推广合作伙伴'，试图利用明星效应吸引体育迷进入预测市场。
然而，这轮高调推广也引发了部分社区的反对声音，认为平台正在将严肃的预测工具娱乐化、博彩化。与此同时，Polymarket 在其美国版 App 中推出了名为 的社交功能。Squads 允许用户创建私人群组，在群组内讨论预测市场并直接跟随其他成员的交易操作，全程无需离开平台。
这一功能旨在将社交媒体的讨论热度转化为平台内的实际交易量，是典型的'社交交易'策略。类似的功能动向也在其他 Web3 项目中出现，例如 meme 币发射平台 近期也加强了社交属性。
这种将预测市场与社交娱乐深度绑定的策略，虽然有效提升了用户活跃度，但也可能导致用户群体进一步向缺乏专业分析能力的业余爱好者倾斜，从而加剧整体散户的亏损概率。
Woofun AI 整理数据显示，在剔除自动化账户后，研究聚焦于 290 万个具有人工操作特征的散户账户。核心数据揭示了一个严峻的现实：这 290 万个账户中，有 69.2% 最终录得亏损，合计损失金额高达 3.389 亿美元。亏损对用户留存产生了显著的负面影响。数据显示，在经历亏损后，15.2% 的账户在随后的 30 天内没有再次进行交易，而在盈利后，这一比例为 6.1%。
这意味着亏损者离场的可能性是盈利者的 2.5 倍左右。然而，并非所有用户都因亏损而彻底退出，部分用户可能会更换钱包地址继续交易，这在一定程度上掩盖了真实的流失率。从领域分布来看，44.1% 的交易者将超过 60% 的交易活动集中在单一领域，显示出一定的专注度。但令人意外的是，这种专注并未带来普遍的优势。专注于体育领域的交易者盈利表现最差，这可能是因为该群体中充斥着大量仅凭直觉或粉丝情感交易的业余爱好者，而非专业的做市商或套利者。相反，专注于科技与科学领域的交易者盈利表现最佳，部分人可能拥有行业内部信息或深厚的专业背景，从而在相关预测市场中占据信息优势。
这种领域间的巨大差异，反映出预测市场并非一个均质的博弈场，不同领域的信息不对称程度和用户专业度存在显著分化。
为了确保研究结论针对的是真实的人类交易者，Galaxy Research 制定了严格的账户筛选标准。由于 Polymarket 的交易数据完全上链，研究者能够获取完整的订单记录，但这也带来了识别自动化账户的挑战。研究团队以'每个活跃日的订单数'作为核心指标，即账户总订单数除以实际交易天数。由于该指标呈连续分布，研究者设定了每个活跃日 50 笔订单的阈值，据此剔除了 125,429 个账户，占总账户数的 4.1%。
尽管这些账户数量占比极低，但它们贡献了平台全部订单的 80.8% 以及名义交易额的 41%，显示出高频算法交易在平台流动性提供中的主导地位。剔除这些自动化账户后，剩余的 290 万个账户被定义为'散户'，其定义依据是交易节奏符合人工操作特征，而非资金规模。因此，即使某位交易者资金雄厚，只要其手动下单且频率较低，也被归入此类。在衡量盈利时，研究采用'持仓结算价值高于买入成本'作为标准，无论用户是否实际赎回资金。这是因为到期归零的持仓通常不会被赎回，若仅统计赎回记录，会严重低估亏损规模，导致盈利表现虚高。
此外，研究承认一个技术局限：通过钱包地址识别用户可能导致同一人使用多个钱包时被计为多个账户，这可能会略微扭曲关于'退出平台'的结论，因为一个看似退出的账户可能只是换用了新钱包。
深入剖析盈亏分布细节，可以更清晰地理解散户的损失结构。在 290 万个散户账户中，69.2% 的账户最终亏损，合计亏损 3.389 亿美元。从绝对金额看，散户账户的盈亏中位数约为亏损 3 美元，这意味着大多数用户的损失微乎其微。一半账户的盈亏区间介于亏损 36.64 美元与盈利 0.40 美元之间，这些金额远不足以改变用户的财务状况。
然而，分布两端的极端值揭示了少数账户的巨大波动：第 1 百分位的账户亏损高达 4,804 美元，而第 99 百分位的账户盈利 3,381 美元。按投入比例计算，处于中位数的账户损失了约 0.5% 的投入资金，而第 10 百分位的账户则损失了 90% 的本金。这表明，绝大多数散户仅遭受轻微损失，但少数重度参与者承受了巨额亏损。相比之下，被剔除的 125,429 个自动化账户合计盈利 2.468 亿美元。这些账户的盈利主要来源于频繁交易获取的平台奖励、做市商补贴以及套利机会，其盈亏分布符合专业机构的预期。
值得注意的是，散户的总亏损与自动化账户的总盈利并未完全抵消，两者之间存在约 9,200 万美元的差额。这一差额主要源于尚未结算的持仓价值，以及平台本身的手续费收入。
这种盈亏不对称性暗示，预测市场的流动性提供者（主要是自动化账户和做市商）在结构上具有优势，而散户往往成为价格的接受者和成本的承担者。
行为心理学层面的分析揭示了盈亏对用户后续交易决策的深远影响。直觉上，赚钱会让交易者更自信并增加投入，但未经调整的数据显示，盈利后只有 46.6% 的下一笔持仓金额更大，而亏损后这一比例为 50.2%。
这种反直觉现象源于买入价格的影响：亏损持仓的买入价格中位数为 0.43 美元，远低于盈利持仓的 0.86 美元。由于预测合约结算价为 1 美元或 0 美元，低价意味着市场认为事件发生概率低，因此以低价买入后，下一笔交易更容易增加金额以博取高赔率。当控制买入价格因素后，结论发生反转：在同一价格区间内，盈利后的交易者比亏损后的交易者更倾向于增加投入，尤其是在买入价格高于 0.50 美元的区间（即高概率事件）。在低价格区间，盈亏对后续投入的影响几乎相同，因为交易者可能将此类交易视为小概率尝试，不过度解读结果。
在风险偏好方面，亏损者通常会收缩风险敞口。研究定义'风险'为预期损失，即 $t \times p \times (1 - p)$，其中 $t$ 为代币数量，$p$ 为概率。数据显示，无论上一笔交易盈亏，交易者再次交易时承担的风险通常略低于前一次。但盈利后收缩的幅度更小：盈利后，48.4% 的下一笔持仓风险高于上一笔，而亏损后仅为 44.7%。将交易者按平时承担的风险分为五组（Q1 最小，Q5 最大），发现各组在盈亏后的行为差异不大，大多数交易者只是回归到其惯常的风险水平，而非发生根本性的策略转变。
这种'回归均值'的行为模式，使得预测市场的长期盈亏分布保持相对稳定，极少有人能持续突破自身风险偏好限制而获得超额收益。
领域专注度对交易绩效的影响呈现出复杂的非线性关系。研究将交易者至少参与过五个已分类预测市场，且其中超过 60% 属于同一领域的用户定义为'单一领域交易者'。数据显示，44.1% 的交易者属于此类，其余 55.9% 为跨领域交易者。为了细化分析，平台标签被合并为十个领域：加密货币、体育、政治、金融、经济、天气、文化、国际事务、科技与科学以及商业。令人惊讶的是，单一领域交易者的整体盈利比例（28.1%）略低于跨领域交易者（30.4%）。
深层原因在于，61% 的单一领域交易者集中在表现较差的三个领域：体育、政治和文化。其中，体育领域占单一领域交易者的 47%，但其盈利账户比例仅为 25.1%，是所有领域最低的。这印证了之前的假设：大量体育迷将预测视为娱乐而非投资，缺乏精算分析能力。相比之下，专注于金融领域的交易者盈利比例为 36.8%，科技与科学领域为 41.2%，均高于平均水平。科技与科学领域样本量较小，但高盈利比例暗示该领域用户可能具备专业知识或信息优势。例如，专注交易 OpenAI 模型发布预测的用户，可能比普通用户更了解技术进展。单一领域交易者参与的预测市场中位数为 18 个，而跨领域交易者仅为 4 个，说明专注度与活跃度正相关。
然而，只有在真正拥有信息优势的领域（如科技、金融），专注才能转化为盈利；在信息高度透明或情绪主导的领域（如体育），专注反而可能放大非理性偏差，导致更严重的亏损。
盈利交易者与亏损交易者在持仓金额、频率和时间上存在显著差异，但这些差异并非简单的线性关系。从单笔持仓金额看，盈利交易者的中位数为 13.96 美元，高于亏损交易者的 10.00 美元。
然而，盈利交易者通常也更活跃，因此这一差异可能部分源于交易频率。当按累计持仓数量分组后，在每一组中，盈利交易者的单笔投入均不低于亏损交易者，且在大多数组中明显更高。例如，在累计建立 5 至 9 笔持仓的交易者中，盈利者与亏损者的单笔持仓金额中位数分别为 12.53 美元和 7.05 美元；在累计建立 50 至 99 笔持仓的交易者中，两者分别为 13.14 美元和 8.90 美元。这表明，更有经验或更成功的交易者倾向于每笔交易投入更多资金，可能是出于对胜率的信心或资金管理的需要。
在持仓时间方面，整体数据显示盈利交易者的持仓时间更短（中位数约 20 小时），而亏损交易者更长（约 25 小时）。但这并不支持'耐心带来盈利'的假设。按活跃度分组后，持仓时间与盈利的关系变得混乱，有些组中盈利者持仓更久，另一些组中则相反。这与 Meme 币市场的'剥头皮'策略形成鲜明对比。在 Meme 币市场中，超短线交易者（持仓仅几秒钟）往往表现更好，因为他们通常是狙击手或经验丰富的套利者。而在预测市场中，持仓时间较短并不必然意味着盈利，因为预测结果的揭晓时间由事件本身决定，而非交易者意愿。
这种差异突显了预测市场与投机性加密资产在交易逻辑上的根本不同：前者更接近于信息博弈，后者更接近于流动性博弈。
Polymarket 的商业逻辑及其费率结构，深刻影响了散户的生存环境。2026 年 1 月，Polymarket 开始对加密货币价格涨跌预测市场收取吃单手续费，到 3 月底，收费范围已覆盖几乎所有类别。以每份合约 0.50 美元的价格为例，在加密货币市场买入 100 份合约（投入 50 美元），吃单方需支付 1.75 美元手续费，相当于单笔投入资金的 3.5%。相比之下，政治、金融和科技类的费率最低，为 2.0%；体育类为 2.5%。
值得注意的是，散户账户在整个交易历史中损失的资金比例中位数仅为总投入的 0.5%。这意味着，在事件发生概率为 50% 的情况下，仅一笔吃单交易的费用就已是散户平均亏损比例的数倍。高昂的手续费构成了散户盈利的巨大障碍，尤其是在频繁交易的情况下。与此形成对比的是竞争对手 Kalshi 的透明度争议。9 月 20 日，量化交易者 指控 Kalshi 夸大加密货币永续合约交易量。他引用的数据显示，Kalshi 的 ETH-PERP 24 小时交易量约为 5.386 亿美元，但未平仓合约金额仅为 310 万美元，这在永续合约市场中极不寻常。作为对照， 的 ETH-PERP 通常拥有约 13 亿美元的 24 小时交易量，以及约 31 亿美元的未平仓合约金额，显示出更高的真实流动性。Kalshi 否认指控，称对方混淆了预测市场合约数量与永续合约名义交易额。
然而，由于 Kalshi 的公开数据流不标明交易双方身份，外部人士无法验证是否存在自买自卖或 wash trading。相比之下，Polymarket 的每笔交易对手方地址均公开，任何质疑者均可自行核查。随着预测市场进入受监管的专有订单簿平台，外部透明度的丧失将成为常态，这使得 Polymarket 目前的链上透明性显得尤为珍贵，但也可能成为其未来合规扩张的障碍。
综上所述，Polymarket 的商业模式本质上依赖于吸引大量非理性或信息劣势的散户用户，以支撑专业交易者和做市商的盈利空间。平台每年向勒布朗·詹姆斯支付 1,500 万美元的推广费用，约为其 NBA 球薪的 4 倍，旨在吸引对美式橄榄球感兴趣的体育迷。这类用户正是数据集中盈利表现最差的群体。从商业角度看，这并非偶然，而是平台最大化利润的理性选择：在不提供额外补贴的情况下，多数参与者的亏损是信息汇总得以实现的前提。掌握信息优势的资金需要与不具备优势的交易者成交，否则市场将失去流动性。Polymarket 并不在意用户是否盈利，至少在短期内，平台更有动力吸引不加筛选的吃单用户，而非专业的挂单交易者。
这种'噪声交易'承担了预测成本，使得平台能够通过手续费和价差获利。然而，随着监管收紧和竞争对手崛起，Polymarket 面临着透明度与合规性的双重挑战。Kalshi 的争议表明，一旦平台脱离链上透明性，数据造假的风险将大幅增加。对于用户而言，意识到自己是'噪声交易者'还是'信息交易者'至关重要。在 69% 的散户亏损背景下，盲目跟风明星推荐或社交群组建议，极可能成为平台利润的来源而非投资者。未来，预测市场的演进将取决于其能否在保持信息聚合效率的同时，平衡好商业化利益与用户公平性，否则，它可能最终沦为另一个包装精美的在线赌场，而非群体智慧的结晶。这是继 Meme 币泡沫之后，Web3 投机生态中又一个值得警惕的现象，提醒投资者在参与前需充分评估自身的技能边界与平台的商业动机。
WOOFUN 深度内容团队 · 资深加密研究员
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