Laporan Mendalam 6 Model Uang Polymarket 2025, Dimulai dari 95 Juta Transaksi On-Chain

marsbitXuất bản vào 2025-12-29Cập nhật gần nhất vào 2025-12-29

Tóm tắt

Laporan mendalam tentang enam model menghasilkan ugan di Polymarket 2025, berdasarkan analisis 95 juta transaksi on-chain. Hanya 0,51% dompet yang menghasilkan profit lebih dari $1.000, menunjukkan pasar prediksi adalah permainan zero-sum. Enam strategi inti yang terbukti menguntungkan diidentifikasi: 1. **Arbitrase Informasi**: Trader Prancis Théo menghasilkan $85 juta dengan survei unik "efek tetangga" selama pemilu AS 2024. 2. **Arbitrase Lintas Platform**: Menangkap perbedaan harga di pasar berbeda, menghasilkan keuntungan tanpa risiko ~$40 juta secara total. 3. **Strategi Obligasi Probabilitas Tinggi**: Membeli kontrak "hampir pasti" (harga >$0.95) untuk imbal hasil tahunan tinggi dengan risiko rendah. 4. **Penyedia Likuiditas (LP)**: Menyediakan likuiditas dan mengambil keuntungan dari spread, sering dikombinasikan dengan prediksi. 5. **Spesialisasi Domain**: Fokus pada bidang tertentu (seperti olahraga) untuk membangun keunggulan informasi dengan tingkat kemenangan sangat tinggi (~96%). 6. **Trading Kecepatan**: Bereaksi sangat cepat terhadap berita menggunakan algoritma dan infrastruktur canggih, meski semakin kompetitif. Kunci kesuksesan bukanlah memprediksi masa depan, tetapi secara sistematis menemukan kesalahan harga pasar, manajemen risiko yang ketat, dan membangun keunggulan informasi di area tertentu. Laporan ini memberikan kerangka strategis untuk peserta pasar prediksi.

Penulis Asli: Kucing Lin Wanwan (X:@linwanwan823)

Malam pemilihan umum Amerika Serikat 2024, seorang trader Prancis meraup laba bersih 85 juta dolar AS di Polymarket.

Angka ini melampaui kinerja tahunan sebagian besar dana lindung nilai.

Polymarket, pasar prediksi terdesentralisasi yang menangani volume perdagangan lebih dari 9 miliar dolar AS dan menghimpun 314.000 trader aktif, sedang mendefinisikan ulang batas "memilih dengan uang".

Tetapi pertama-tama kita harus jujur: pasar prediksi adalah permainan zero-sum.

Hanya 0,51% dompet di Polymarket yang berhasil mendapatkan keuntungan lebih dari 1000 dolar AS.

Lalu, apa yang dilakukan para pemenang dengan benar?

Saya sebelumnya menulis serangkaian strategi, dan baru-baru ini juga mencoba menganalisis retrospektif sistematis terhadap 86 juta transaksi on-chain,

(Data berdasarkan penelitian akademik IMDEA Networks Institute, mencakup catatan on-chain lengkap lebih dari 86 juta transaksi, 17.218 kondisi pasar selama periode 1 April 2024 hingga 1 April 2025.

Serta menurut data Dune Analytics, Polymarket menangani lebih dari 95 juta transaksi pada tahun 2025, volume perdagangan nominal lebih dari 21,5 miliar dolar AS, tetapi ada situasi perhitungan ganda)

Membedah logika posisi dan waktu masuk-keluar trader papan atas,

Menyimpulkan enam strategi profit yang telah terverifikasi: dari arbitrase informasi "jajak pendapat tetangga" paus Prancis, hingga strategi obligasi probabilitas tinggi dengan imbal hasil 1800% per tahun; dari penangkapan selisih harga lintas platform, hingga metode spesialisasi domain dengan tingkat kemenangan 96%.

Kita dapat melihat secara retrospektif bahwa ciri umum trader puncak bukanlah "kemampuan prediksi",

melainkan tiga hal:

Menangkap kesalahan penetapan harga pasar secara sistematis, manajemen risiko yang ketat hingga hampir paranoid, serta kesabaran dalam membangun keunggulan informasi yang sangat besar di satu bidang tertentu.

Jika Anda membaca sampai di sini, saya kira cepat atau lambat tahun 2026 Anda akan mencobanya sendiri.

Tentu ini bukan panduan "cara berjudi",

hanya berharap dapat memberikan kerangka strategi sistematis dan referensi metodologi yang dapat direplikasi bagi peserta pasar prediksi, terutama pemula.

Kata kunci: Pasar prediksi; Polymarket; Strategi trading; Arbitrase; Manajemen risiko; Blockchain

Saya akan membaginya menjadi lima bagian, bagi yang hanya ingin melihat strategi, bisa langsung lompat ke bagian ketiga.

I. Latar Belakang Penelitian

II. Dimensi dan Kriteria Penilaian

III. Enam Strategi Inti 2025

IV. Manajemen Posisi dan Strategi

V. Kesimpulan

I. Latar Belakang Penelitian

Oktober 2025, perusahaan induk NYSE, ICE, mengeluarkan cek 2 miliar dolar AS ke Polymarket, valuasi 9 miliar.

Sebulan kemudian, Polymarket mengakuisisi bursa berlisensi CFTC, secara resmi kembali ke AS. Proyek "area abu-abu" yang diusir regulator tiga tahun lalu, kini menjadi incaran keuangan tradisional.

Titik baliknya adalah pemilu 2024.

Saat semua jajak pendapat utama mengatakan "terlalu dekat, tidak bisa diprediksi", odds Polymarket dengan stabil mengarah ke Trump. Taruhan 3,7 miliar dolar AS, akhirnya memprediksi hasil lebih awal dan lebih akurat daripada lembaga jajak pendapat profesional. Dunia akademis mulai meninjau ulang pertanyaan lama: apakah membuat orang "menaruh uang di mulut mereka" benar-benar dapat memaksa penilaian yang lebih jujur?

Tiga puluh tahun pertama internet menciptakan tiga jenis infrastruktur: mesin pencari memberi tahu "apa yang terjadi", media sosial memberi tahu "bagaimana orang lain berpikir", rekomendasi algoritma memberi tahu "apa yang mungkin ingin Anda tonton". Tetapi selalu ada yang kurang: tempat yang dapat diandalkan untuk menjawab "apa yang akan terjadi selanjutnya".

Polymarket sedang mengisi kekosongan ini, dan menjadi aplikasi crypto pertama yang benar-benar melampaui batas, menembus kebutuhan pokok "penetapan harga informasi".

Saat media menulis berita mulai memeriksa odds terlebih dahulu, saat investor membuat keputusan mulai merujuk pasar, saat tim politisi mulai memantau Polymarket bukan jajak pendapat.

Ini bergerak dari perjudian, menuju semacam "konsensus penetapan harga".

Pasar yang membuat Wall Street mengeluarkan uang, membuat regulator membuka jalan, membuat jajak pendapat berkeringat, layak untuk dipelajari secara serius.

II. Metode Penelitian dan Kriteria Penilaian

2.1 Sumber Data

Penelitian ini menggunakan sumber data majemuk untuk verifikasi silang:

(1) Data peringkat resmi Polymarket;

(2) Platform analisis pihak ketiga Polymarket Analytics (diperbarui setiap 5 menit);

(3) Alat pelacak trader PolyTrack;

(4) Dasbor data on-chain Dune Analytics;

(5) Laporan analisis blockchain Chainalysis.

Data mencakup catatan on-chain lengkap lebih dari 86 juta transaksi, 17.218 kondisi pasar selama periode April 2024 hingga Desember 2025.

2.2 Dimensi dan Bobot Penilaian

Pemilihan strategi menggunakan sistem evaluasi komprehensif multidimensi, secara khusus termasuk:

Kemampuan laba absolut (bobot 30%):

Dengan laba/rugi kumulatif (PnL) sebagai indikator inti, menghitung jumlah total keuntungan yang dihasilkan strategi. Data menunjukkan, dompet dengan PnL lebih dari 1.000 dolar AS hanya 0,51% dari total, akun paus dengan volume perdagangan lebih dari 50.000 dolar AS hanya 1,74%.

Imbal hasil disesuaikan risiko (bobot 25%):

Menghitung indikator seperti Tingkat Pengembalian Investasi (ROI) dan Rasio Sharpe. Trader unggul biasanya mempertahankan tingkat kemenangan 60-70%, sambil mengontrol eksposur risiko per transaksi dalam 20-40% dari total modal.

Keterreplikaan strategi (bobot 20%):

Mengevaluasi tingkat sistematis dan teratur strategi. Keuntungan yang murni bergantung pada informasi orang dalam atau keberuntungan kebetulan tidak diperhitungkan dalam penilaian.

Keberlanjutan dan stabilitas (bobot 15%):

Mengkaji konsistensi kinerja strategi dalam berbagai siklus pasar, mengesampingkan keuntungan tipe "sekali kena" seperti judi.

Skalabilitas (bobot 10%):

Menganalisis penerapan strategi pada skala modal yang lebih besar, mempertimbangkan kendala likuiditas dan biaya dampak pasar.

2.3 Kriteria Pengecualian

Situasi berikut tidak dimasukkan dalam penilaian strategi terbaik:

(1) Perilaku yang diduga memanipulasi pasar, seperti peristiwa serangan治理 token UMA pada Maret 2025, seekor paus yang memegang 5 juta token UMA (25% hak suara) memanipulasi penyelesaian pasar senilai 7 juta dolar AS;

(2) Perdagangan judi dengan posisi 40-50%+ sekali jalan;

(3) Strategi "kotak hitam" yang tidak dapat diverifikasi atau direplikasi;

(4) Perdagangan orang dalam yang bergantung pada informasi non-publik.

III. Rekap Enam Strategi Profit Inti Tahun 2025

1. Strategi Arbitrase Informasi: Ketika Seorang Prancis Lebih Paham Pemilu Daripada Semua Lembaga Jajak Pendapat AS

Dini hari 5 November 2024, ketika pembawa acara CNN dan Fox News masih hati-hati mengatakan "pemilihan ketat",

sebuah akun anonim Fredi9999 sudah mendapat laba mengambang lebih dari 50 juta dolar AS.

Beberapa jam kemudian, Trump menyatakan menang, akun ini, bersama 10 dompet terkait di belakangnya, akhirnya menuai keuntungan 85 juta dolar AS.

Orang di balik akun itu bernama Théo, seorang trader Prancis yang pernah bekerja di Wall Street.

Ketika semua jajak pendapat utama menunjukkan Harris dan Trump berimbang,

dia melakukan hal yang tampak gila: menjual hampir semua aset likuid, mengumpulkan 80 juta dolar AS, bertaruh penuh Trump menang.

Théo tidak bertanya pada pemilih "Anda memilih siapa", tetapi meminta YouGov melakukan jajak pendapat khusus di tiga negara bagian ayunan Pennsylvania, Michigan, dan Wisconsin, pertanyaannya: "Menurut Anda tetangga Anda akan memilih siapa?"

Logika jajak pendapat "efek tetangga" ini sederhana: beberapa orang malu mengakui dukungan mereka pada Trump, tetapi mereka tidak keberatan mengatakan tetangga mendukung.

Hasilnya "secara mengejutkan condong ke Trump". Saat mendapatkan data itu, Théo menambah dari posisi 30% menjadi All-in.

Kasus ini mengungkap esensi arbitrase informasi: bukan tahu lebih banyak daripada orang lain, tetapi bertanya pertanyaan yang benar. Théo menghabiskan kurang dari 100.000 dolar AS untuk jajak pendapat, ditukar dengan imbalan 85 juta dolar AS.

Ini mungkin penelitian pasar dengan tingkat pengembalian investasi tertinggi dalam sejarah manusia. Saat ini total keuntungannya peringkat pertama di Polymarket.

Penilaian Keterreplikaan: Ambang batas arbitrase informasi sangat tinggi, membutuhkan metodologi penelitian orisinal, modal besar, serta ketahanan mental untuk bertahan pada penilaian saat "semua orang mengatakan Anda salah". Namun ide intinya, mencari penyimpangan sistematis dalam penetapan harga pasar, berlaku untuk pasar prediksi kontroversial apa pun.

2. Strategi Arbitrase Lintas Platform: Seni "Memungut Uang" di Antara Dua Pasar

Jika arbitrase informasi adalah "permainan intelektual", arbitrase lintas platform adalah "pekerjaan fisik": membosankan, mekanis, tetapi hampir tanpa risiko.

Prinsipnya bisa dipahami anak SD: hal yang sama, toko A jual 45, toko B jual 48, Anda beli satu di setiap sisi untuk lindung nilai, apa pun hasilnya bisa dapat selisih.

April 2024 hingga April 2025, penelitian akademis mencatat satu angka: arbitraseur mengambil total lebih dari 40 juta dolar AS "keuntungan tanpa risiko" dari Polymarket. Hanya tiga dompet puncak saja menghasilkan 4,2 juta dolar AS.

Kasus nyata: Suatu hari tahun 2025, pertanyaan "Bitcoin menembus 95.000 dolar AS dalam satu jam", harga YES di Polymarket adalah 0,45 dolar AS, sedangkan di pesaing Kalshi, harga NO untuk peristiwa yang sama adalah 0,48 dolar AS.

Trader pintar membeli kedua sisi secara bersamaan, total biaya 0,93 dolar AS. Apapun yang terjadi pada Bitcoin, dia bisa mendapatkan kembali 1 dolar AS, keuntungan tanpa risiko 7,5%, sampai dalam satu jam.

Tapi ada "detail mematikan" di sini: dua platform mungkin memiliki definisi berbeda untuk "peristiwa yang sama".

Dalam peristiwa penutupan pemerintah AS 2024, sekelompok arbitraseur menemukan: Polymarket menetapkan "penutupan terjadi" (YES), sedangkan Kalshi menetapkan "penutupan tidak terjadi" (NO).

Posisi lindung nilai yang mereka kira aman, justru rugi di kedua sisi.

Penyebabnya? Standar penyelesaian Polymarket adalah "OPM mengumumkan penutupan", sedangkan Kalshi mensyaratkan "penutupan aktual lebih dari 24 jam".

Arbitrase juga bukan memungut uang dengan mata tertutup. Di balik setiap sen selisih harga, ada detail aturan penyelesaian.

Penilaian Keterreplikaan: Ini adalah strategi dengan ambang batas terendah dari enam strategi. Yang Anda butuhkan hanyalah membuka akun di beberapa platform, sedikit modal awal, dan kesabaran membandingkan selisih harga. Bahkan ada kode bot arbitrase sumber terbuka di GitHub. Tetapi seiring masuknya modal institusional, jendela arbitrase menyempit dengan kecepatan yang terlihat jelas.

3. Strategi Obligasi Probabilitas Tinggi: Mengubah "Hampir Pasti" Menjadi Bisnis dengan Imbal Hasil 1800% per Tahun

Kebanyakan orang datang ke Polymarket untuk mencari sensasi: bertaruh pada kuda hitam, memprediksi kejutan.

Tetapi "uang pintar" yang sebenarnya justru melakukan sebaliknya: mereka khusus membeli hal-hal yang "sudah pasti".

Data menunjukkan, lebih dari 90% pesanan besar lebih dari 10.000 dolar AS di Polymarket terjadi pada harga 0,95 dolar AS ke atas. Apa yang dilakukan "paus" ini? Mereka sedang "Bonding", membeli peristiwa yang hampir pasti terjadi seperti membeli obligasi.

Contoh: Tiga hari sebelum rapat suku bunga Fed Desember 2025, harga kontrak YES "pemotongan suku bunga 25 basis points" diperdagangkan pada 0,95 dolar AS. Data ekonomi sudah terbuka, pidato pejabat Fed juga mengisyaratkan dengan jelas, tidak ada ruang untuk kejutan. Anda membeli dengan 0,95 dolar AS, tiga hari kemudian diselesaikan mendapatkan kembali 1 dolar AS, keuntungan 5,2%, sampai dalam 72 jam.

5% terdengar tidak banyak? Hitung: jika Anda dapat menemukan dua peluang seperti ini setiap minggu, setahun adalah 52 minggu × 2 kali × 5% = 520% keuntungan sederhana. Mempertimbangkan bunga majemuk, imbal hasil tahunan mudah melebihi 1800%. Dan risiko yang Anda tanggung mendekati nol.

Ada trader yang mengandalkan strategi ini, hanya melakukan beberapa transaksi per minggu, pendapatan tahunan lebih dari 150.000 dolar AS.

Tentu, "hampir pasti" tidak sama dengan "benar-benar pasti".

Musuh terbesar strategi obligasi adalah angsa hitam, kejutan dengan probabilitas 0,01%. Satu kesalahan dapat menelan puluhan kali keuntungan yang berhasil. Jadi kemampuan inti pemain obligasi puncak bukanlah mencari peluang, tetapi mengidentifikasi "kepastian palsu": hal-hal yang tampaknya sudah pasti, tetapi sebenarnya menyembunyikan risiko.

Penilaian Keterreplikaan: Ini adalah strategi yang paling cocok untuk pemula. Tidak perlu penelitian mendalam, tidak perlu keunggulan kecepatan, hanya perlu kesabaran dan disiplin. Tetapi batas atas imbal hasilnya juga terendah. Ketika modal Anda mencapai skala tertentu, pasar tidak memiliki cukup peluang 95%+ untuk Anda "panen".

4. Strategi Penyedia Likuiditas: Hanya Dapat "Biaya Lalu Lintas"? Tidak Sesederhana Itu

Mengapa kasino selalu menghasilkan uang? Karena tidak berjudi dengan Anda, hanya mengambil komisi.

Di Polymarket, ada sekelompok orang memilih "menjadi kasino" bukan "menjadi penjudi" — mereka adalah Penyedia Likuiditas (LP).

Pekerjaan LP: secara bersamaan memasang pesanan beli dan jual di buku pesanan, mendapatkan selisih harga di tengah. Misalnya Anda memasang pesanan beli 0,49 dolar AS, pesanan jual 0,51 dolar AS, siapa pun yang melakukan perdagangan, Anda dapat mendapatkan 0,02 dolar AS di tengah. Anda tidak peduli hasil peristiwa, hanya peduli apakah ada orang yang berdagang.

Polymarket setiap hari meluncurkan pasar baru. Ciri pasar baru adalah: likuiditas buruk, selisih harga besar, banyak retail. Bagi LP, ini seperti surga. Data menunjukkan, imbal hasil setara tahunan untuk menyediakan likuiditas di pasar baru dapat mencapai 80%-200%.

Seorang trader bernama @defiance_cr menerima wawancara resmi Polymarket, berbagi secara rinci bagaimana dia membangun sistem pasar pembuat otomatis. Pada puncaknya, sistem ini menghasilkan keuntungan 700-800 dolar AS per hari.

Dia memulai dengan modal 10.000 dolar AS, awalnya menghasilkan sekitar 200 dolar AS per hari. Seiring pengoptimalan sistem dan perluasan modal, keuntungan meningkat menjadi 700-800 dolar AS per hari. Intinya adalah memanfaatkan program hadiah likuiditas Polymarket, memasang pesanan di kedua sisi pasar secara bersamaan dapat mendapatkan hadiah hampir 3 kali lipat.

Sistemnya berisi dua modul inti: modul pengumpulan data mengambil harga historis dari API Polymarket, menghitung indikator volatilitas, memperkirakan pengembalian yang diharapkan per investasi 100 dolar AS, lalu mengurutkan berdasarkan imbal hasil disesuaikan risiko; modul eksekusi perdagangan secara otomatis melakukan pemesanan berdasarkan parameter yang ditetapkan — pasar dengan likuiditas baik menggunakan selisih sempit, pasar dengan volatilitas tinggi menggunakan selisih lebar.

Tetapi setelah pemilu, hadiah likuiditas Polymarket turun drastis.

Strategi LP pada akhir 2025 masih layak, tetapi imbal hasil menurun, persaingan meningkat. Biaya konfigurasi perdagangan frekuensi tinggi lebih tinggi dari gaji karyawan biasa. Infrastruktur VPS high-end perlu dihosting di dekat server Polymarket. Algoritma kuantitatif dioptimalkan, dapat mencapai eksekusi cepat.

Jadi jangan iri "trader yang berpenghasilan 200.000 dolar AS per bulan memang ada. Mereka adalah 0,5% teratas."

Kombinasi "pembuat pasar + prediksi" ini adalah perlengkapan standar pemain tingkat lanjut.

Penilaian Keterreplikaan: Strategi LP membutuhkan pemahaman mendalam tentang struktur mikro pasar, termasuk dinamika buku pesanan, manajemen selisih harga, kontrol risiko inventaris, dll. Ini tidak "mekanis" seperti arbitrase, juga tidak membutuhkan wawasan unik seperti arbitrase informasi, tetapi di antara keduanya, membutuhkan teknologi, tetapi teknologi dapat dipelajari.

5. Strategi Spesialisasi Domain: Versi Pasar Prediksi dari Aturan 10.000 Jam

Ada fenomena menarik di peringkat Polymarket: orang yang paling menghasilkan uang hampir semuanya "tidak seimbang". Mereka bukan generalis yang tahu sedikit tentang segala hal, tetapi ahli yang memiliki keunggulan sangat besar di bidang sempit tertentu.

Lihat beberapa kasus nyata:

Penguasa pasar olahraga HyperLiquid0xb: Total keuntungan lebih dari 1,4 juta dolar AS, keuntungan tunggal terbesar 755.000 dolar AS berasal dari prediksi pertandingan bisbol. Dia mengenal data MLB seperti analis profesional, dapat dengan cepat menyesuaikan penilaian berdasarkan rotasi pitcher, perubahan cuaca di pertengahan pertandingan.

Jenius pasar Mention Axios: Di pasar seperti "apakah Trump akan mengatakan kata 'crypto' dalam pidatonya", mempertahankan tingkat kemenangan menakutkan 96%. Metodenya sederhana tetapi sangat memakan waktu: menganalisis semua pidato publik target, menghitung frekuensi dan konteks kemunculan kata tertentu, membangun model prediksi. Saat orang lain masih "berjudi", dia sudah "menghitung".

Kasus-kasus ini memiliki kesamaan: trader ahli mungkin hanya berpartisipasi dalam 10-30 transaksi per tahun, tetapi setiap transaksi memiliki keyakinan dan potensi keuntungan yang sangat tinggi.

Jadi spesialisasi lebih menguntungkan daripada luas.

Tentu, saya (Wanwan) juga melihat seorang ahli olahraga SeriouslySirius, rugi tunggal 440.000 dolar AS di World Series, setelahnya serangkaian acara olahraga juga rugi banyak.

Jika Anda hanya "agak paham", Anda sedang memberikan uang kepada ahli. Tentu, yang disebut "paham", juga adalah bentuk judi lainnya.

Penilaian Keterreplikaan: Ini adalah strategi yang paling membutuhkan investasi waktu, tetapi juga strategi dengan hambatan tertinggi. Begitu Anda membangun keunggulan informasi di suatu bidang, keunggulan ini sulit direplikasi. Disarankan memilih bidang di mana Anda sudah memiliki akumulasi pengetahuan atau terkait dengan profesi.

6. Strategi Perdagangan Kecepatan: Merebut Sebelum Dunia Menyadari

Suatu Rabu sore jam 2 tahun 2024, Ketua Fed Powell berpidato. Dalam 8 detik setelah dia mengatakan "kami akan menyesuaikan kebijakan pada waktunya", harga kontrak "pemotongan suku bunga Fed Desember" di Polymarket melonjak dari 0,65 dolar AS menjadi 0,78 dolar AS.

Apa yang terjadi dalam 8 detik itu? Sekelompok kecil "trader kecepatan" dengan memantau siaran langsung, kondisi pemicu yang ditetapkan sebelumnya, menyelesaikan pemesanan sebelum orang biasa "memahami" apa yang dikatakan Powell.

Trader hebat GCR pernah mengatakan, inti perdagangan kecepatan adalah "reaksi". Ini memanfaatkan jendela waktu antara informasi yang dihasilkan dan dicerna oleh pasar, biasanya hanya beberapa detik hingga beberapa menit.

Strategi ini sangat efektif di pasar "Mention". Misalnya "apakah pidato Biden hari ini akan menyebutkan Cina", jika Anda bisa tahu jawabannya 30 detik lebih cepat daripada orang lain (dengan memantau siaran langsung Gedung Putih bukan menunggu push berita), Anda dapat membangun posisi sebelum harga berubah.

Beberapa tim kuantitatif telah mengindustrialisasikan strategi ini. Menurut analisis data on-chain, 2024-2025, trader algoritma puncak mengeksekusi lebih dari 10.200 perdagangan kecepatan, menghasilkan keuntungan kumulatif 4,2 juta dolar AS. Alat yang mereka gunakan termasuk: akses API latensi rendah, sistem pemantauan berita real-time, skrip aturan keputusan yang ditetapkan sebelumnya, serta modal yang terdistribusi di beberapa platform.

Tetapi perdagangan kecepatan menjadi semakin sulit. Seiring masuknya lebih banyak modal institusional, jendela arbitrase menyusut dari "tingkat menit" menjadi "tingkat detik", orang biasa hampir tidak dapat berpartisipasi. Ini adalah perlombaan senjata, dan alat retail jauh lebih buruk daripada institusi.

Penilaian Keterreplikaan: Kecuali Anda memiliki latar belakang teknis dan bersedia menginvestasikan waktu untuk mengembangkan sistem perdagangan, tidak disarankan untuk mencoba. Alpha perdagangan kecepatan dengan cepat menghilang, ruang yang tersisa untuk retail semakin kecil. Jika Anda tetap ingin berpartisipasi, disarankan memulai dengan pasar kecil yang kurang kompetitif (seperti pemilihan daerah, acara olahraga niche) untuk berlatih.

IV. Manajemen Risiko dan Kombinasi Strategi

4.1 Prinsip Manajemen Posisi

Trader sukses umumnya mengikuti prinsip manajemen posisi berikut:

Secara bersamaan memegang 5-12 posisi tidak terkorelasi; Mencampur posisi jangka pendek (beberapa hari) dan jangka panjang (beberapa minggu/bulan);

Menyisakan 20-40% modal sebagai dana cadangan untuk peluang baru;

Eksposur risiko per transaksi tidak lebih dari 5-10% dari total modal.

Terlalu tersebar (30+ posisi) akan mengencerkan keuntungan, sedangkan terlalu terkonsentrasi (1-2 posisi) terlalu berisiko.

Jumlah posisi terbaik biasanya antara 6-10.

4.2 Saran Kombinasi Strategi

Saran konfigurasi strategi berdasarkan preferensi risiko sebagai berikut.

  • Investor konservatif: 70% strategi obligasi + 20% penyedia likuiditas + 10% perdagangan ikutan.
  • Investor seimbang: 40% spesialisasi domain + 30% arbitrase + 20% obligasi + 10% penggerak peristiwa.
  • Investor agresif: 50% arbitrase informasi + 30% spesialisasi domain + 20% perdagangan kecepatan.

Apapun kombinasinya, hindari mempertaruhkan lebih dari 40% modal pada satu peristiwa atau kelompok peristiwa yang sangat terkorelasi.

V. Kesimpulan

Tahun 2025 adalah tahun kunci bagi Polymarket untuk bergerak dari eksperimen tepi ke keuangan utama.

Enam strategi profit yang direkap dalam tulisan ini: arbitrase informasi, arbitrase lintas platform, obligasi probabilitas tinggi, penyedia likuiditas, spesialisasi domain, dan perdagangan kecepatan, mewakili sumber alpha yang telah terverifikasi di pasar prediksi.

Tahun 2026, pasar prediksi akan menyambut persaingan yang lebih sengit dan ambang profesionalisme yang lebih tinggi.

Disarankan bagi pemula yang masuk kemudian untuk fokus pada: (1) Memilih bidang vertikal di mana keunggulan informasi dapat dibangun dan diperdalam; (2) Memulai dengan strategi obligasi skala kecil untuk mengumpulkan pengalaman; (3) Memanfaatkan alat seperti PolyTrack untuk melacak dan mempelajari pola trader puncak; (4) Mempertahankan perhatian ketat pada perubahan regulasi dan pembaruan aturan platform.

Esensi pasar prediksi adalah "mekanisme penemuan kebenaran dengan memilih menggunakan uang".

Di pasar ini, keunggulan sejati tidak berasal dari keberuntungan, tetapi dari informasi yang lebih baik, analisis yang lebih ketat, manajemen risiko yang lebih rasional. Semoga rekap ini dapat memberikan peta sistematis di dunia baru untuk Anda.

Referensi

[1] Chainalysis. "Laporan Analisis Paus Polymarket." November 2024.

[2] The Free Press. "Bagaimana Seekor Paus Prancis Menghasilkan $85 Juta dari Kemenangan Trump." November 2024.

[3] Polymarket Analytics. "Peringkat Trader dan Metrik Kinerja." Desember 2025.

[4] PolyTrack. "Trader Polymarket Terbaik untuk Diikuti 2025." November 2025.

[5] Dune Analytics. "Data Volume Pasar Prediksi dan Bunga Terbuka." September 2025.

[6] Wall Street Journal. "Trader Prancis yang Bertaruh Besar pada Trump." November 2024.

[7] Bloomberg. "Hasil Paus Trump di Polymarket Meningkat menjadi $85 Juta." November 2024.

[8] CBS News 60 Minutes. "Bagaimana seorang 'paus' Prancis menghasilkan lebih dari $80 juta di Polymarket." Desember 2025.

Tautan asli

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QApa yang dilakukan trader Prancis Théo untuk menghasilkan keuntungan besar $85 juta di Polymarket selama pemilu AS 2024?

AThéo melakukan survei khusus melalui YouGov di tiga negara bagian swing (Pennsylvania, Michigan, dan Wisconsin) dengan menanyakan 'Siapa yang akan dipilih tetangga Anda?' alih-alih preferensi langsung. Hasilnya menunjukkan kecenderungan kuat untuk Trump, yang tidak terdeteksi oleh jajak pendapat tradisional. Dengan informasi ini, ia mengalokasi hampir semua aset likuidnya sebesar $80 juta untuk bertaruh pada kemenangan Trump, menghasilkan keuntungan $85 juta.

QApa itu strategi 'High Probability Bond' di Polymarket dan bagaimana cara kerjanya?

AStrategi High Probability Bond melibatkan pembelian kontrak 'YES' pada peristiwa yang hampir pasti terjadi dengan harga diskon (misalnya $0,95). Ketika peristiwa itu terjadi, kontrak diselesaikan seharga $1,00, menghasilkan keuntungan kecil yang hampir bebas risiko. Dengan melakukan ini secara konsisten pada beberapa peluang serupa, trader dapat mencapai pengembalian tahunan yang sangat tinggi (contoh dalam artikel: 1800%) karena efek gabungan dari banyak perdagangan dengan probabilitas tinggi.

QApa saja dimensi dan bobot penilaian yang digunakan untuk mengevaluasi strategi盈利 di Polymarket menurut artikel tersebut?

AArtikel tersebut menggunakan sistem evaluasi multi-dimensi dengan bobot sebagai berikut: Kemampuan Hasil Mutlak (Absolute Earning Capacity - bobot 30%) diukur dengan total keuntungan (PnL), Hasil Disesuaikan Risiko (Risk-Adjusted Return - bobot 25%) diukur dengan ROI dan Sharpe Ratio, Keterulangan Strategi (Strategy Replicability - bobot 20%), Kelestarian dan Stabilitas (Sustainability & Stability - bobot 15%), dan Skalabilitas (Scalability - bobot 10%).

QApa itu strategi 'Liquidity Providing' (Penyedia Likuiditas) di Polymarket dan bagaimana perkembangannya pada akhir 2025?

AStrategi Liquidity Providing (LP) mirip dengan menjadi 'bandar': trader secara bersamaan memasang order beli dan jual untuk menciptakan likuiditas dan mendapatkan keuntungan dari spread. Awalnya sangat menguntungkan berkat program insentif likuiditas Polymarket, dengan beberapa trader melaporkan keuntungan harian $700-$800. Namun, pada akhir 2025, insentif ini berkurang secara signifikan, persaingan meningkat, dan strategi ini menjadi lebih menuntut secara teknis, memerlukan algoritma canggih dan infrastruktur low-latency untuk tetap menguntungkan.

QMengapa artikel menekankan pentingnya 'Bidang Keahlian Khusus' (Domain Expertise) sebagai strategi yang sukses di Polymarket?

AArtikel menekankan bahwa trader paling sukses di Polymarket seringkali adalah 'spesialis' yang memiliki keunggulan informasi yang sangat besar di bidang tertentu (seperti olahraga tertentu atau pola bicara politisi), bukan generalis. Keahlian mendalam ini memungkinkan mereka membuat prediksi yang lebih akurat dengan keyakinan tinggi, seringkali hanya melakukan 10-30 transaksi setahun tetapi dengan tingkat keberhasilan dan potensi keuntungan yang sangat tinggi (contoh: 96% win rate untuk prediksi penyebutan kata). Ini menciptakan hambatan yang sulit ditiru oleh trader biasa.

Nội dung Liên quan

Một quốc gia đào Bitcoin suốt 8 năm, xây dựng ngân hàng mã hóa chuyên biệt

Bài viết giới thiệu về DK Bank, ngân hàng mã hóa được cấp phép duy nhất tại Thành phố Chánh niệm Gelephu (GMC), một khu hành chính đặc biệt của Bhutan. Ngân hàng này ra đời nhằm giải quyết tình trạng thiếu dịch vụ ngân hàng cho các doanh nghiệp tiền mã hóa, bằng cách cung cấp tài khoản đa tiền tệ tích hợp cả tiền pháp định và stablecoin (như USDT, USDC), cùng các dịch vụ lưu ký, cho vay thế chấp bằng Bitcoin. GMC vận hành theo mô hình "một quốc gia, hai chế độ" với khung pháp lý riêng, tham chiếu luật pháp Singapore và quy định tài chính của ADGM (Abu Dhabi). Bhutan đã có kinh nghiệm khai thác Bitcoin từ năm 2018. Các nhà lãnh đạo DK Bank nhấn mạnh cách tiếp cận đa dạng hóa, không chỉ dựa vào Bitcoin mà còn phát triển các lĩnh vực khác như token hóa tài sản, đồng thời áp dụng biện pháp giám sát rủi ro chặt chẽ cả trên và off-chain. Mục tiêu của GMC là trở thành trung tâm tài chính cho Nam Á, thu hút doanh nghiệp thực chất với các ưu đãi như thuế doanh nghiệp 0%. Dự án hiện vẫn đang trong giai đoạn phát triển, với nhiều hạng mục cơ sở hạ tầng dự kiến hoàn thành vào năm 2029.

Foresight News23 phút trước

Một quốc gia đào Bitcoin suốt 8 năm, xây dựng ngân hàng mã hóa chuyên biệt

Foresight News23 phút trước

Bí Ẩn Cá Voi Lớn Trên Thị Trường Dự Đoán World Cup: Tiền Thông Minh Thất Bại Trên Sân Cỏ, 'Mua KHÔNG' Vượt Trội Hơn 'Mua CÓ'

**Phân tích thị trường dự đoán World Cup: "Tiền thông minh" sai lầm, "Mua KHÔNG" vượt trội "Mua CÓ"** Dữ liệu giao dịch từ 20 trận vòng bảng World Cup trên Polymarket cho thấy, tổng số tiền đặt cược lớn (≥5000 USD) trước trận đấu là 89,55 triệu USD, nhưng chỉ 43,45 triệu USD là thắng cược, tỷ lệ chính xác theo giá trị là 48,5%. Nếu giữ nguyên vị thế đến khi thanh toán, các lệnh này ước tính lỗ khoảng 1,76 triệu USD (ROI -2.0%). Kết quả này phá vỡ quan niệm "tiền thông minh" luôn dự đoán chính xác. Yếu tố rủi ro lớn nhất là tỷ hòa (8/20 trận). Nhiều khoản tiền lớn đặt vào các đội cửa trên thắng (như Bỉ, Hà Lan, Tây Ban Nha) đã mất trắng vì kết quả hòa. Ngược lại, ở các trận chênh lệch rõ rệt (Đức, Na Uy thắng), thị trường phản ánh khá hiệu quả. Đáng chú ý, chiến lược "Mua KHÔNG" (đặt cược vào kết quả ngược lại với dự đoán phổ biến) tiếp tục vượt trội "Mua CÓ". Tỷ lệ chính xác theo giá trị của "Mua KHÔNG" là 62,4%, so với 37,5% của "Mua CÓ". Điều này cho thấy thị trường thường định giá quá cao cho kết quả "nóng". Ví dụ điển hình là ví mintblade, kiếm lợi nhuận ~6,77 triệu USD từ việc đặt cược "Iran không thắng" trong trận hòa với New Zealand. Thị trường biến động mạnh: một số ví như LEEEROYJENKINS thua lỗ ~8,39 triệu USD khi Bỉ hòa Ai Cập, dù trước đó thắng lớn. Các ví có hành vi giao dịch nhất quán qua nhiều trận (như swisstony, NiNo999) đáng theo dõi hơn là những "cá voi" chỉ đặt cược vào một trận. Tóm lại, thị trường dự đoán World Cup không phải là quả cầu pha lê, mà là tấm gương phản chiếu sự thiên vị, cơn sốt và tính không chắc chắn vốn có của bóng đá. "Tiền thông minh" thực sự không phải là biết trước tương lai, mà là biết nhận diện sự định giá sai lệch và tôn trọng rủi ro.

marsbit46 phút trước

Bí Ẩn Cá Voi Lớn Trên Thị Trường Dự Đoán World Cup: Tiền Thông Minh Thất Bại Trên Sân Cỏ, 'Mua KHÔNG' Vượt Trội Hơn 'Mua CÓ'

marsbit46 phút trước

Lần khởi nghiệp thứ ba của Bezos, vẫn không thoát khỏi Musk

Bài viết phân tích động thái mới nhất của Jeff Bezos - đồng sáng lập và là CEO kiêm nhà đầu tư của startup AI Prometheus. Dù đã rời vị trí điều hành Amazon từ 2021, Bezos quyết định trở lại vai trò CEO để dẫn dắt Prometheus, một công ty non trẻ nhưng đã đạt định giá 41 tỷ USD chỉ sau chưa đầy một năm nhờ các vòng gọi vốn khổng lồ. Mục tiêu của Prometheus là phát triển "Kỹ sư AI tổng quát" (Artificial General Engineer), tập trung vào việc sử dụng AI để tối ưu hóa toàn bộ chu trình phát minh và sản xuất các sản phẩm phức tạp trong thế giới thực như động cơ phản lực, tàu vũ trụ, chip và robot. Đây được xem là lần "xuống sân" lần thứ ba của Bezos, kết hợp kinh nghiệm xây dựng nền tảng từ Amazon với kiến thức kỹ thuật vật lý từ Blue Origin. Bài viết cũng chỉ ra sự cạnh tranh ngầm với đối thủ lâu năm Elon Musk. Trong khi SpaceX của Musk thống trị thị trường hàng không vũ trụ và đẩy mạnh AI vào xe tự lái và robot, Bezos chọn một hướng đi khác: AI cho quá trình thiết kế và kỹ thuật công nghiệp. Việc Bezos dành phần lớn thời gian cho Prometheus cho thấy ông coi đây là cơ hội then chốt để định hình lại tương lai của ngành công nghiệp, trong một "vùng biển xanh" còn nhiều tiềm năng.

marsbit49 phút trước

Lần khởi nghiệp thứ ba của Bezos, vẫn không thoát khỏi Musk

marsbit49 phút trước

Cursor 1.5T mô hình mới từ bỏ nền tảng Kimi, đổi 600 tỷ USD cổ phiếu lấy Cursor, đòn đầu tiên của Musk chém vào Microsoft GitHub

Hôm nay, tại hội nghị Compile, Cursor đã công bố mô hình mới 1.5T tham số, không còn dựa trên nền tảng Kimi mà được đào tạo từ đầu với hơn 100.000 GPU. Động thái này diễn ra ngay sau thông tin SpaceX thực hiện quyền mua lại Cursor với giá 60 tỷ USD bằng cổ phiếu, dự kiến hoàn tất vào Q3/2026. Giám đốc điều hành Michael Truell nhấn mạnh việc tiếp cận nguồn lực tính toán gấp 10-20 lần sẽ cho phép họ tạo ra sự khác biệt và phát triển một mô hình thông minh tổng quát, không chỉ giỏi viết mã. Cursor cũng giới thiệu Origin, một nền tảng Git nguyên bản dành cho tác nhân AI, được thiết kế để xử lý khối lượng công việc lớn từ các AI, bao gồm cả cơ chế giải quyết xung đột tự động. Điều này đánh dấu bước tiến của Cursor từ một IDE tích hợp AI trở thành một "nhà máy phần mềm AI" toàn diện. Việc được SpaceX mua lại mang đến cho Cursor nguồn lực tính toán khổng lồ, trong khi SpaceX có được công cụ thu hút khách hàng doanh nghiệp. Sự kết hợp này hứa hẹn thách thức các gã khổng lồ như GitHub và cạnh tranh trong cuộc đua AI.

marsbit52 phút trước

Cursor 1.5T mô hình mới từ bỏ nền tảng Kimi, đổi 600 tỷ USD cổ phiếu lấy Cursor, đòn đầu tiên của Musk chém vào Microsoft GitHub

marsbit52 phút trước

Thị trường chứng khoán Mỹ sẽ không còn sụt giảm nữa? Cái bẫy của 'Đại Bốc Hơi' trong thời đại nợ cao

Bài viết phân tích một bài đăng lan truyền trên Reddit về quan điểm cho rằng thị trường chứng khoán Mỹ về mặt toán học "không thể giảm" trong bối cảnh nợ công khổng lồ và thâm hụt ngân sách. Tác giả đặt lập luận này trong khuôn khổ "bong bóng tan chảy" (Melt-up), nơi giá tài sản tăng vọt do động lực và FOMO, tương tự bong bóng dot-com và Nhật Bản những năm 1990. Bài viết chỉ ra những sai lầm trong lập luận: chi trả lãi không nhất thiết vượt GDP, chính phủ có cách khác ngoài in tiền, và lịch sử (Đức, Zimbabwe, Venezuela) cho thấy cổ phiếu không tự động tăng tỷ lệ với siêu lạm phát, và nhiều nhà đầu tư buộc phải bán ở đáy. Tác giả dự đoán kịch bản có khả năng nhất không phải là vỡ nợ hay siêu lạm phát, mà là một thời kỳ "áp lực tài chính" kéo dài: lạm phát cao hơn lãi suất một chút, sức mua của tiền mặt bị xói mòn, và giá tài sản danh nghĩa tiếp tục tăng nhưng lợi nhuận thực tế có thể thấp. Thị trường vẫn có thể sụt giảm 30-40% trước khi phục hồi. Thông điệp chính là cảnh báo về rủi ro khi tin tưởng mù quáng vào một câu chuyện tăng giá liên tục. Thay vì đặt cược toàn bộ tương lai tài chính vào các cổ phiếu định giá cao hay kỳ vọng chính phủ luôn giải cứu thị trường, nhà đầu tư nên đa dạng hóa danh mục (cổ phiếu, bất động sản, một ít tiền mặt, vàng), có đủ tiền mặt để không bị buộc bán trong khủng hoảng, và tuân thủ kế hoạch đầu tư kỷ luật.

marsbit1 giờ trước

Thị trường chứng khoán Mỹ sẽ không còn sụt giảm nữa? Cái bẫy của 'Đại Bốc Hơi' trong thời đại nợ cao

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 871Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片