Pemodelan Data: Bagaimana Meningkatkan Kualitas Interaksi Polymarket?

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2026-02-22Terakhir diperbarui pada 2026-02-22

Abstrak

Artikel ini membahas strategi untuk meningkatkan kualitas interaksi di Polymarket, khususnya dalam mempersiapkan potensi airdrop besar-besaran. Penelitian Paradigm mengungkap bahwa data volume perdagangan sering salah dilaporkan karena penghitungan ganda, sehingga volume sebenarnya hanya sekitar setengah dari yang ditampilkan. Hanya 0,51% alamat yang menghasilkan keuntungan lebih dari $1000, dan 79% trader tidak pernah mendapatkan reward LP. Airdrop kemungkinan akan didasarkan pada aktivitas, bukan profit, dengan bobot untuk volume (40%), reward LP (35%), diversitas market (15%), dan durasi aktivitas (10%). Polymarket diperkirakan akan menerapkan batas per alamat dan formula kompresi untuk membatasi dampak whale. Untuk peserta baru, menyediakan likuiditas (LP) lebih efisien daripada hanya trading, dengan target $49 untuk 10% teratas dan $1563 untuk 1% teratas. Rekomendasi termasuk trading di berbagai kategori, mempertahankan posisi, dan menghindari perdagangan tersinkronisasi antar alamat. Airdrop POLY potensial bisa mencapai $450-900 juta, menjadikan optimasi data LP sangat penting.

Artikel ini dari:arise

Disusun oleh|Odaily Planet Daily(@OdailyChina); Penerjemah|Azuma(@azuma_eth)

Inti dari artikel ini hanya satu —— bagaimana mempersiapkan diri untuk potensi airdrop terbesar di jalur pasar prediksi.

Masalah Data yang Harus Dinyatakan

Sebelum membangun setiap model, kita memerlukan data yang nyata dan dapat diandalkan. Data volume perdagangan Polymarket telah lama dilaporkan secara keliru.

Paradigm merilis sebuah penelitian pada Desember 2025 dengan temuan kunci: Sebagian besar dasbor data Polymarket menghitung volume perdagangan dengan menjumlahkan semua peristiwa "OrderFilled", tetapi peristiwa ini terpicu di kedua sisi order pembuat dan pengambil dalam transaksi yang sama, sehingga menyebabkan penghitungan ganda. Volume perdagangan nyata hanya sekitar setengah dari angka yang ditampilkan dasbor.

Volume dasbor vs volume satu sisi —— yang terakhir adalah angka yang benar-benar penting dalam pemodelan airdrop.

Ini sangat penting untuk pemodelan airdrop. Jika Polymarket menganggap volume perdagangan sebagai sebuah metrik, mereka hanya akan menggunakan data internal, bukan berbagai statistik di Dune. "Skor" volume perdagangan aktual Anda kemungkinan hanya setengah dari yang ditunjukkan oleh alat seperti Polycool.

Distribusi Pengguna

Tentang spekulasi airdrop, kumpulan data terpenting berasal dari penelitian IMDEA Networks Institute, yang mencakup lebih dari 86 juta transaksi (April 2024 – April 2025).

  • Hanya 0.51% alamat yang mencapai keuntungan lebih dari $1000;
  • Hanya 1.74% alamat (perkiraan) dengan volume perdagangan melebihi $50,000;
  • 3 alamat arbitrase teratas sendiri mengambil "keuntungan bebas risiko" sebesar $4.2 juta;
  • Trader tingkat atas dapat menghasilkan keuntungan lebih dari sepuluh juta dolar.

Dalam hal imbalan LP (Penyedia Likuiditas), stratifikasi lebih jelas.

79% trader tidak pernah mendapatkan imbalan LP bahkan $1 —— ini adalah perilaku interaksi yang paling diabaikan saat ini. Dari 314.000 trader, hanya 66.567 dompet yang pernah mendapatkan imbalan LP. Ini berarti hanya 21% trader yang pernah menyediakan likuiditas. Dibandingkan dengan partisipasi keseluruhan, mekanisme imbalan ini jelas diabaikan.

Penggunaan yang lebih rendah, dalam model airdrop umumnya dianggap sebagai sinyal yang "terlalu rendah".

Preseden Airdrop: Apa yang Diajarkan Sejarah kepada Kita?

Semua airdrop DeFi besar memberi imbalan untuk "perilaku aktif", bukan "status profit". Polymarket juga akan mengikuti logika yang sama.

Kesamaan semua airdrop besar meliputi:

  • Distribusi murni rata akan disalahgunakan oleh serangan sybil (Polymarket pasti tidak akan membaginya secara merata);
  • Distribusi murni berdasarkan volume perdagangan akan menyebabkan airdrop terlalu terkonsentrasi pada paus (whale) (risiko PR + risiko SEC);
  • Strategi terbaik: Stratifikasi tingkat + Batasan imbalan + Dimensi ganda (volume + LP + keberagaman + durasi aktif);
  • Dalam semua airdrop utama, mereka yang rugi juga akan dihadiahi —— Profit and Loss (PnL) bukanlah standar.

Poin terakhir sangat krusial: Jika Anda melakukan perdagangan $100.000 dan rugi $20.000, Anda lebih mungkin mendapatkan imbalan daripada seseorang yang melakukan perdagangan $1000 dan untung $500. Platform tidak ingin hanya memotivasi perdagangan yang menguntungkan —— itu lebih mudah menyaring orang dalam.

Berpikir Terbalik: Bagaimana Membatasi Paus?

Beberapa kalkulator airdrop di pasaran menggunakan model proporsi volume paling sederhana: Bagian airdrop = volume individu / total volume × jumlah airdrop.

Ini salah, karena airdrop arus utama selalu menggunakan "kurva pengurangan".

Model yang lebih saya percayai adalah, Polymarket akan membatasi skala airdrop paus melalui kompresi akar kuadrat —— misalnya, setiap kenaikan volume 4 kali lipat, skor hanya meningkat 2 kali lipat, ini akan mengubah hasil airdrop untuk kelompok paus secara total.

Lalu berapa banyak yang akan didapatkan dompet teratas? Asumsikan total pasokan POLY adalah 10 miliar token, dengan 7.5% untuk airdrop komunitas (750 juta POLY), FDV pada TGE adalah $30–90 miliar.

Tanpa batasan jumlah airdrop per alamat, jika volume perdagangan adalah $85 juta (mengambil contoh fredi999, trader top), model memperkirakan sekitar 3–5 juta POLY dapat diperoleh. Pada FDV $90 miliar, ini setara dengan $3–4.5 juta. Secara teori可行, tetapi efek PR sangat buruk.

Situasi yang lebih realistis adalah membatasi jumlah airdrop per alamat, misalnya batas atas mungkin 500.000–2 juta POLY, pada FDV $5 miliar, alamat teratas dapat memperoleh sekitar $450.000–$1 juta.

"LP" dan "Volume": Di Mana Peluang Saat Ini?

Jika memulai interaksi Polymarket dengan modal $5000 pada Februari 2026, secara matematis skema yang lebih menguntungkan bagi peserta baru adalah dengan menempatkan LP.

  • Untuk mendapatkan imbalan LP $49 (10% teratas), Anda perlu terus memasang order limit di pasar dengan imbalan tinggi. Jika menggunakan dana $500–$1000, ini dapat dicapai dalam 30–60 hari.
  • Untuk mendapatkan imbalan LP $1563 (1% teratas), diperlukan modal yang lebih tinggi atau partisipasi frekuensi tinggi yang berkelanjutan.

Adapun volume perdagangan, Anda perlu mengakumulasi volume nyata tanpa menjejalkan volume:

  1. Perdagangkan lebih dari 5 pasar kategori berbeda (politik, crypto, olahraga, sains, budaya);
  2. Tahan posisi setidaknya 1–24 jam sebelum menutup;
  3. Jangan melakukan perdagangan wash (melawan diri sendiri di alamat berbeda) di pasar yang sama;
  4. Rugi secukupnya —— ini adalah bukti "partisipasi nyata";
  5. Targetkan pasar dengan volume > $500.000 (Polymarket mungkin memfilter pasar mikro);
  6. Ukuran taruhan per order: $50–$500.

Spekulasi Model Airdrop

Airdrop tidak akan seperti yang diharapkan kebanyakan orang.

Sebagian besar tebakan airdrop didasarkan pada alokasi tertimbang volume paling sederhana, tetapi Polymarket akan melakukannya dengan lebih cerdas dan menarik. Mereka memiliki data LP on-chain, data ini bersih, dapat diverifikasi, dan semuanya diukur dalam dolar. Mereka juga memiliki data volume perdagangan yang dapat memfilter pola sybil. Mereka juga memiliki data usia dompet, keberagaman pasar, dan distribusi geografis.

Ini model saya —— Polymarket belum mengonfirmasi apa pun, jadi ini hanya tebakan saya.

  • Bobot volume 40%: Akan menggunakan rumus kompresi akar kuadrat, ambang batas minimum sekitar $500;
  • Bobot imbalan LP 35%: Dapat diverifikasi on-chain, tahan sybil;
  • Bobot keberagaman pasar 15%: Jumlah pasar independen yang diikuti;
  • Bobot durasi aktif 10%: Jumlah bulan aktif sebelum snapshot.

Selain itu, Polymarket akan membatasi imbalan per alamat (mungkin $500.000), jika tidak, 50 alamat teratas akan mendapatkan porsi terlalu banyak, merusak narasi komunitas. Mereka yang rugi akan mendapatkan imbalan yang sama dengan mereka yang profit dengan volume setara, profit bukanlah standar —— ini tidak dapat dibenarkan secara filosofis dan akan menciptakan insentif yang terdistorsi.

79% trader tidak pernah mendapatkan imbalan LP $1. Jika bobot LP menyumbang 35% dari formula airdrop, perilaku yang paling efisien secara modal saat ini adalah, menyediakan order limit di pasar dengan volume tinggi, dan mulai mengumpulkan bukti kontribusi yang dapat dilacak on-chain.

Singkatnya, POLY dapat menjadi airdrop terbesar dalam sejarah pasar prediksi. Dengan perhitungan FDV $90 miliar, total nilai skala airdrop komunitas dapat mencapai $450–$900 juta. Bahkan jika hanya menangkap 0.1% darinya, itu adalah $450.000. Inilah mengapa mengoptimalkan data LP sekarang lebih penting daripada yang disadari kebanyakan orang.

Pertanyaan Terkait

QApa masalah utama dengan data volume perdagangan di Polymarket yang disebutkan dalam artikel?

AData volume perdagangan Polymarket sering salah dilaporkan karena perhitungan ganda. Kebanyakan dashboard menambahkan semua peristiwa 'OrderFilled', yang dipicu di kedua sisi pesanan (pembuat dan penerima), sehingga volume sebenarnya hanya sekitar setengah dari yang ditampilkan.

QBerapa persen alamat yang menghasilkan lebih dari $1000 keuntungan di Polymarket menurut penelitian IMDEA Networks Institute?

AHanya 0,51% alamat yang berhasil menghasilkan keuntungan lebih dari $1000.

QApa saja komponen utama dalam model prediksi airdrop POLY yang diusulkan penulis?

AModel prediksi airdrop terdiri dari empat komponen utama dengan bobot: Volume perdagangan (40%), Hadiah LP (35%), Keragaman pasar (15%), dan Durasi aktivitas (10%).

QMengapa artikel menyarankan untuk tidak hanya fokus pada profit (PnL) saat berinteraksi dengan Polymarket?

AKarena platform tidak ingin hanya memberi insentif pada perdagangan yang menguntungkan, yang lebih mudah mengidentifikasi orang dalam (insider). Dalam semua airdrop besar, mereka yang rugi juga dihargai sebagai bukti partisipasi nyata.

QApa strategi yang disarankan artikel untuk peserta baru dengan modal sekitar $5000?

AArtikel menyarankan untuk menyediakan likuiditas (LP) sebagai strategi yang lebih efisien secara matematis. Dengan modal $500-$1000, dimungkinkan untuk mendapatkan sekitar $49 hadiah LP (10% teratas) dalam 30-60 hari dengan menempatkan order limit di pasar dengan imbalan tinggi.

Bacaan Terkait

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

Dalam bidang transfer learning, sumber data biasanya berupa gambar, teks, atau audio. Namun, penelitian "Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)" menunjukkan bahwa **noise acak yang tidak memiliki makna semantik**—dihasilkan dari distribusi Gaussian—juga dapat meningkatkan performa model dalam skenario semi-supervised dengan sedikit data berlabel. Metode ini menggunakan **Kerangka Adaptasi Noise (Noise Adaptation Framework, NAF)**. NAF membuat struktur kategori diskriminatif dalam domain noise acak, lalu mentransfer **struktur** ini ke data target nyata untuk memberikan batas klasifikasi yang lebih jelas. Model memproyeksikan domain noise dan target ke ruang representasi bersama dan menyelaraskannya pada tingkat kategori. Dalam eksperimen, dengan hanya 4 sampel berlabel per kelas, NAF meningkatkan akurasi secara signifikan dibandingkan baseline ERM pada dataset seperti CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), dan lainnya. Peningkatan juga terlihat pada dataset skala besar seperti ImageNet-1K dan tugas klasifikasi teks. Kunci keberhasilan ini bukanlah sifat acak noise itu sendiri, melainkan **struktur kategori yang dapat dipisahkan** yang dibentuknya dalam ruang representasi. Eksperimen ablasi menunjukkan bahwa jika semua noise dikompresi menjadi satu titik (tanpa struktur), kinerja justru menurun drastis. Sebaliknya, memperlebar jarak antara pusat kategori noise meningkatkan akurasi. Penelitian ini menawarkan perspektif baru: dalam transfer learning, pengetahuan yang dapat ditransfer bisa berupa **cara data diorganisasikan dalam ruang representasi**, bukan hanya konten semantiknya. Ini membuka kemungkinan untuk skenario di mana data sumber asli tidak tersedia karena masalah privasi, hak cipta, atau keterbatasan akses. Noise sintetis dapat menjadi alternatif sumber daya yang efektif dan rendah biaya.

marsbit4m yang lalu

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

marsbit4m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

Artikel berjudul "Operator Teleprompter Gedung Putih Dapatkan Lebih dari $100.000 dengan Informasi Orang Dalam" mengungkap kasus insider trading di pasar prediksi oleh Gabriel Perez, asisten teknis dan operator teleprompter untuk mantan Presiden AS Donald Trump. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, menggunakan informasi orang dalam ini untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidato di platform prediksi Kalshi. Dalam sekitar tiga bulan, ia mendapat untung lebih dari $100.000. Namun, platform Kalshi mendeteksi aktivitas mencurigakan, membekukan dana sekitar $90.000, dan melaporkannya ke CFTC. Akibatnya, Perez diberhentikan sementara tanpa gaji oleh Trump. Meski mengembalikan keuntungan dan berjanji tidak mengulangi pelanggaran, ia tidak menghadapi tuntutan pidana karena dianggap tidak membocorkan informasi rahasia negara. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" terhadap manipulasi, di mana orang dalam atau pembicara sendiri dapat dengan mudah mempengaruhi hasil. Insiden serupa sebelumnya melibatkan tentara dan insinyur Google. Sebagai tanggapan, platform seperti Kalshi mulai memperketat aturan, termasuk mengharuskan pengguna mengungkapkan tempat kerja. Artikel menyimpulkan bahwa meskipun pembersihan perdagangan orang dalam membuat pasar prediksi lebih patuh, hal itu juga menjauhkannya dari tujuan awalnya sebagai pengejawantahan kebijaksanaan kolektif, menjadikannya lebih mirip kasino biasa.

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Sebuah staf Gedung Putih yang bertugas mengoperasikan teleprompter (penyusun teks pidato) untuk mantan Presiden AS Donald Trump, Gabriel Perez, telah diduga melakukan perdagangan orang dalam (insider trading) di pasar prediksi. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, dilaporkan memanfaatkan informasi non-publik tersebut untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidatonya di platform prediksi Kalshi. Dalam kurun waktu sekitar tiga bulan, ia dikabarkan memperoleh keuntungan lebih dari $100,000. Kalshi kemudian mendeteksi aktivitas transaksi yang tidak biasa dan membekukan lebih dari $90,000 di akun Perez sebelum melaporkan kasus ini kepada Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Atas insiden tersebut, Perez diberhentikan sementara dari tugasnya tanpa gaji oleh Trump. Berbeda dengan dua kasus insider trading sebelumnya di pasar prediksi yang melibatkan seorang tentara dan insinyur Google, Perez tidak menghadapi tuntutan pidana. CFTC dikabarkan sedang dalam proses penyelesaian damai yang mewajibkannya mengembalikan keuntungannya dan berhenti melakukan transaksi serupa. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" (mention markets) terhadap manipulasi, di mana individu dengan informasi orang dalam atau bahkan pembicara itu sendiri dapat dengan mudah memengaruhi hasilnya. Beberapa contoh, seperti CEO Coinbase yang dengan sengaja menyebut semua opsi taruhan dalam sebuah konferensi, mengilustrasikan masalah ini. Menanggapi hal tersebut, Kalshi telah memperketat kebijakan dengan mewajibkan pengguna mengungkapkan tempat kerja mereka untuk mencegah penyalahgunaan informasi orang dalam. Insiden Perez menandai langkah lain dalam pembersihan perdagangan orang dalam di industri pasar prediksi, sekaligus mempertanyakan keandalan pasar tersebut sebagai cerminan kebijaksanaan kolektif.

Odaily星球日报1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Odaily星球日报1j yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI Di Texas, AS, proyek kampus besar pertama OpenAI "Stargate" dibangun di atas lahan bekas penambangan Bitcoin oleh Crusoe, perusahaan yang awalnya memanfaatkan gas alam terbuang untuk menambang kripto. Ini mencerminkan tren transformasi besar: infrastruktur dan sumber daya dari era Crypto kini dialirkan ke industri AI. Pilar utama transformasi ini adalah: 1. **Tambang ke Pusat Data AI:** Perusahaan penambangan seperti Bitdeer, CoreWeave (dulunya Atlantic Crypto), TeraWulf, dan Hut 8 menjual atau mengalihkan kapasitas pusat data mereka yang sudah memiliki akses listrik, lahan, dan izin ke perusahaan AI seperti Anthropic dan AWS. Kontrak jangka panjang bernilai miliaran dolar ini lebih menguntungkan dibandingkan pendapatan menambang Bitcoin yang menurun. 2. **Talenta Crypto ke Startup AI:** Mantan eksekutif dan insinyur Crypto membawa keahlian mereka ke bidang AI. Contohnya, Alex Atallah (co-founder OpenSea) mendirikan OpenRouter, sebuah platform agregator untuk ratusan model AI. Burkay Gur (eks Coinbase) mendirikan Fal.ai, infrastruktur untuk inferensi media generatif. 3. **Modal Crypto Mendanai AI:** Kekayaan yang terakumulasi dari pasar Crypto digunakan untuk membiayai ekosistem AI. Jed McCaleb (pendiri Ripple/Stellar) mendanai Voltage Park, penyewa GPU skala besar. Venture capital Crypto seperti Paradigm berinvestasi dalam startup AI seperti Nous Research (pengembang model Hermes). Bahkan investasi awal SBF (FTX) di Anthropic dan Anysphere (penghasil Cursor) menunjukkan aliran modal ini. Intinya, industri Crypto tidak menghilang, tetapi aset-aset berharganya—infrastruktur listrik/pusat data, talenta teknis, dan modal—ditempatkan kembali untuk membangun fondasi industri AI berikutnya.

链捕手1j yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片