Dissecting 290,000 Data Points: We Uncovered 6 Secrets of Polymarket's Liquidity

比推Publicado em 2026-01-08Última atualização em 2026-01-08

Resumo

Based on an analysis of 295,000 markets on Polymarket, this investigation uncovers six key truths about its liquidity. A significant finding is that 67.7% of markets have a lifespan of less than 7 days, with 63.16% of current short-term markets having zero trading volume, resembling the high failure rate of meme coins. These short-term markets, dominated by sports and crypto predictions, suffer from extremely low liquidity, often under $100. In contrast, long-term markets (over 30 days), though fewer in number, attract substantial capital, with an average liquidity of $450,000. U.S. politics is the most capitalized category. The platform exhibits a stark divide: sports markets are either ultra-short-term with high volume or long-term "season bets," with mid-term interest lacking. New, complex markets like U.S. real estate face a "cold start" problem due to high expertise requirements and low volatility, deterring participation. The market is highly polarized; a tiny fraction of high-value contracts (1,000+ with over $10M volume) capture 47% of all trading volume, while the vast majority of markets are illiquid. Finally, the "Geopolitics" category is the fastest-growing, indicating rising user interest. The core insight is that liquidity in prediction markets is not evenly distributed but concentrates around events that offer either instant gratification (sports/crypto) or deep macro bets (politics), transforming Polymarket into a specialized financial tool rather than a uni...

Author: Frank, PANews

Original Title: Delving into 290,000 Market Data Points: Revealing 6 Truths About Polymarket Liquidity


Previously, PANews conducted in-depth research on prediction market strategies, with one key finding being: the biggest obstacle to the effectiveness of many arbitrage strategies may not be the mathematical formula of the strategy itself, but rather the depth of liquidity in the prediction market.

Recently, after Polymarket announced the launch of its US real estate prediction market, this phenomenon seems to have become more apparent. Following the launch, the daily trading volume for this series was only a few hundred dollars, far from the anticipated buzz. The actual market activity is much lower than the discussion热度 on social media. This seems both滑稽 and反常, so it might be necessary to conduct a comprehensive investigation into prediction market liquidity to reveal several truths about it.

PANews extracted historical data from 295,000 markets on Polymarket to date and arrived at the following results.

1. Short-Term Markets: A PVP Battlefield Comparable to MEME Coins

Among the 295,000 markets, 67,700 have a cycle of less than 1 day, accounting for 22.9%, and 198,000 have a cycle of less than 7 days, accounting for 67.7%.

Among these ultra-short-term prediction events, 21,848 are currently active markets, of which 13,800 have a 24-hour trading volume of 0, accounting for approximately 63.16%. This means that on Polymarket, a large number of short-term markets are currently in a state of no liquidity.

Does this state seem familiar?

During the peak frenzy of MEME coins, tens of thousands of MEME coins were also issued on the Solana chain, and the vast majority of these tokens similarly went unnoticed or died out quickly.

Currently, this state is being replicated in prediction markets, except that compared to MEME coins, the event lifecycle in prediction markets is predetermined, whereas the lifecycle of a MEME coin is unknown.

In terms of liquidity, more than half of these short-term events have less than $100 in liquidity.

In terms of categories, these short-term markets are almost entirely dominated by sports and crypto price predictions. The main reason is that the judgment mechanisms for these events are relatively simple and mature, typically involving questions like whether a certain token will rise or fall in 15 minutes, or whether a certain team will win. However, possibly because the liquidity is simply too poor compared to crypto derivatives, the crypto category is not the most popular "king of short-term."

Sports events hold absolute dominance. Analysis shows that the average trading volume for sports events with a prediction cycle of less than 1 day on Polymarket reaches $1.32 million, while for crypto it's only $44,000. This also means that if you hope to profit by predicting short-term cryptocurrency movements in prediction markets, there may not be enough liquidity to support it.

2. Long-Term Markets: The Sedimentation Pool for Big Money

Compared to the numerous short-term event contracts, the number of markets with longer time cycles is much smaller.

On Polymarket, markets with a 1~7 day cycle number 141,000, while markets greater than 30 days number only 28,700. However, these long-term markets have accumulated the most capital. The average liquidity for markets greater than 30 days is $450,000, while liquidity for markets under 1 day is only around $10,000. This also indicates that large funds prefer to position themselves in long-term predictions rather than participate in short-term speculation.

In long-term markets (greater than 30 days), aside from sports, other categories show higher average trading volumes and average liquidity. The category most favored by capital is US politics, where the average trading volume reaches $28.17 million and average liquidity reaches $811,000. The "Other" category also performs well in attracting capital沉淀, with average liquidity reaching $420,000 (here, "Other" covers topics like pop culture, social issues, etc.).

In the field of crypto market predictions, capital also leans towards long-termism, such as predicting "Will BTC break $150,000 by year-end?" or whether a certain token's price will fall below a certain level within a few months. In prediction markets, crypto predictions resemble a simple options hedging tool rather than a short-term speculative tool.

3. The Polarization of Sports Markets

Sports predictions are currently one of the main contributors to Polymarket's daily active users, with currently 8,698 active markets, about 40%. However, looking at the distribution of their trading volume, sports markets of different cycles show huge disparities. On one hand, the average trading volume for ultra-short-term predictions of less than 1 day reaches $1.32 million. On the other hand, the average trading volume for mid-term markets (7~30 days) is only $400,000, while the average trading volume for ultra-long-term markets (greater than 30 days) is as high as $16.59 million.

From this data, it appears that users participating in sports predictions on Polymarket either seek "instant results" or are making "season-long bets"; mid-term event contracts are反而 not very popular.

4. Real Estate Prediction Launch Faces "水土不服" (Difficulty Adapting)

After analyzing a large amount of data, a surface-level result suggests that prediction events with longer durations似乎 have better liquidity. But sometimes, when this logic is applied to specific or more细分 categories, this characteristic fails. For example, the real estate prediction mentioned earlier is a market with relatively high certainty and a time cycle greater than 30 days. Yet predictions like the outcome of the US 2028 election lead the entire market in both liquidity and trading volume.

This或许 reflects the "cold start困境" that new asset categories (especially niche, professionally demanding ones) might face. Unlike simple, intuitive event forecasts, participation in real estate markets requires higher专业性 and cognitive understanding. The market currently seems to be in a "strategy磨合期" where retail participation enthusiasm remains limited to spectating. Of course, the天然 low volatility of real estate markets also exacerbates this cold start issue. The lack of frequent event-driven volatility reduces the enthusiasm of speculative capital. Combined, these factors leave these relatively niche markets in an awkward state: professional players lack counterparties, while amateur players dare not enter.

5. "Short-Term" or "Sedimentation"?

Based on the above analysis, we can re-categorize the different classifications in prediction markets. Categories like cryptocurrency and sports, which are ultra-short-term, can be termed short-term markets. Categories like politics, geopolitics, and technology lean more towards long-term sedimentation markets.

Behind these two types of markets are different investor groups. Short-term markets are显然 more suitable for those with small capital or those requiring higher capital turnover rates. "Sedimentation" markets are more suitable for those with large capital seeking relatively higher certainty.

However, when markets are划分 based on trading amount, we see that markets with capital sedimentation capabilities (greater than $10 million) account for 47% of the total trading volume, even though their contract count is the smallest, at only 505. Markets with trading volumes between $1,000 and $100,000 constitute the vast majority in number, with total contracts reaching 156,000, but their trading volume is only 7.54%. For the vast majority of prediction contracts lacking top-tier narrative power, "listing即归零" (going to zero upon listing) is the norm. Liquidity is not evenly distributed sunlight, but rather a spotlight汇聚 around a very few super events.

6. The "Geopolitics" Sector is Rising

The ratio "Current Active Number / Historical Number" can indicate the growth momentum of a category. Currently, the sector with the highest growth efficiency is undoubtedly "Geopolitics". The total historical event contracts for geopolitics are only 2,873, but there are currently 854 active, an active ratio of 29.7%, the highest among all sectors.

This data indicates that the number of new contracts in the "Geopolitics" category is rapidly increasing, making it one of the topics prediction market users are most concerned about currently. This can also be glimpsed from the recent frequent exposure of insider addresses related to several "Geopolitics" contracts.

Overall, behind the liquidity analysis of prediction markets, whether it's the sports sector as a "high-frequency casino" or the politics sector as "macro hedging," the core of their ability to capture liquidity lies in either providing instant dopamine feedback or offering deep macro博弈 space. Those "鸡肋" (chicken rib - meaning unappealing) markets that lack narrative density, have excessively long feedback cycles, and lack volatility are注定难以 to survive in the decentralized order book.

For participants, Polymarket is evolving from a "predict anything" utopia into an extremely specialized financial tool. Recognizing this is more important than blindly searching for the next "100x prediction." In this track, value is only discovered where liquidity is abundant; where liquidity dries up, there are only traps.

This is perhaps the biggest truth the data tells us about prediction markets.


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Original Link:https://www.bitpush.news/articles/7600971

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QWhat percentage of markets on Polymarket have a cycle of less than 1 day, and what is the state of liquidity for most of these short-term markets?

A22.9% of markets (67,700 out of 295,000) have a cycle of less than 1 day. Among the currently active short-term markets, approximately 63.16% have a 24-hour trading volume of $0, indicating a state of no liquidity.

QWhich category dominates the short-term markets on Polymarket in terms of trading volume, and how does it differ from the crypto category?

ASports events dominate the short-term markets, with an average trading volume of $1.32 million for events with a cycle of less than 1 day. In contrast, the crypto category has an average trading volume of only $44,000 for the same period.

QWhat is the average liquidity for markets with a cycle greater than 30 days, and which category attracts the most capital in these long-term markets?

AMarkets with a cycle greater than 30 days have an average liquidity of $450,000. The U.S. politics category attracts the most capital, with an average trading volume of $28.17 million and average liquidity of $811,000.

QAccording to the article, what are the two main types of markets based on liquidity patterns, and what investor profiles do they correspond to?

AThe two main types are 'short-term' markets (e.g., crypto and sports) and 'long-term沉淀' or沉淀 markets (e.g., politics, geopolitics, tech). Short-term markets suit investors with small capital or those needing high capital turnover, while long-term沉淀 markets are better for investors with large capital seeking higher certainty.

QWhich category is experiencing the highest growth momentum on Polymarket based on the 'currently active / historical number' ratio, and what does this indicate?

AThe 'Geopolitics' category has the highest growth momentum, with a ratio of 29.7% (854 currently active out of 2,873 historical contracts). This indicates that new contracts in geopolitics are rapidly increasing, making it one of the most concerned topics among prediction market users.

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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. 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69 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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O que é AGENT S

Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

484 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.14

O que é AGENT S

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Como comprar S

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