Giao dịch theo tỷ lệ thắng trước trận trên Polymarket một cách mù quáng có kiếm lời ổn định được không?

Odaily星球日报Xuất bản vào 2026-04-17Cập nhật gần nhất vào 2026-04-17

Tóm tắt

Trong giao dịch NBA trên Polymarket, việc mù quáng theo tỷ lệ thắng trước trận đấu không mang lại lợi nhuận ổn định. Dữ liệu backtest từ 1.096 trận mùa giải 2025-26 NBA cho thấy: nếu mỗi trận đặt 100 USD vào đội có tỷ lệ thắng cao hơn (theo thống kê trước trận 3 phút), tổng số tiền chi là 109.600 USD nhưng chỉ thu về 107.545,2 USD, lỗ 2.054 USD (ROI -1,87%). Điều này chứng tỏ thị trường đã định giá hiệu quả, không có chỗ cho việc "kiếm tiền dễ dàng". Tuy nhiên, khi phân tích theo từng đội, một số đội như POR (Lãng mạn Portland), PHI (76ers), SAS (Spurs), LAL (Lakers) và CHA (Hornets) có ROI dương cao (từ 9% đến 19%), nghĩa là khi thị trường dự đoán họ thắng, họ thường chiến thắng thực tế. Ngược lại, các đội mạnh nhất như BOS hay DEN có ROI thấp (thậm chí âm), do đã được định giá sát. Các đội yếu có kết quả không ổn định, không đủ dữ liệu để đưa ra chiến lược. Tóm lại, thay vì theo thị trường một cách mù quáng, người chơi nên tập trung vào các đội có độ tin cậy cao theo dữ liệu.

Giao dịch các trận NBA trên Polymarket, có lẽ bạn cũng đã từng có trải nghiệm giống nhiều người: trước trận thấy tỷ lệ thắng của một đội rõ ràng cao hơn đối thủ, nhưng đến hiệp bốn bất ngờ bị lật kèo và để thua một cách khó hiểu (ví dụ như trận Hornets và Heat gần đây, ván cược đó khiến tôi thua lỗ đến mức nghi ngờ cuộc đời).

Mọi người đều nói Polymarket là "cỗ máy chân lý", vậy có phải tôi chỉ cần mù quáng mua đội có tỷ lệ thắng cao trước trận là có thể kiếm tiền dễ dàng?

Để kiểm chứng giả thuyết này, tôi đã backtest 1096 trận đấu mùa giải chính thức NBA 2025-26, dữ liệu cho thấy sự thật là—

Mù quáng theo thị trường không kiếm được lời, nhưng cũng không lỗ nhiều, xác suất trước trận đã được định giá đầy đủ.

Mua theo thị trường một cách mù quáng, đảm bảo lỗ

Chiến lược backtest được sử dụng rất đơn giản:

  • Sử dụng giá trị trung bình xác suất 3 phút trước trận làm chuẩn
  • Mỗi trận giao dịch 100 USD
  • Luôn mua bên có “tỷ lệ thắng cao hơn”

Kết quả:

  • Tổng chi phí 109,600 USD, thu hồi 107,545.2 USD, lỗ ròng 2054 USD
  • ROI là -1.87%

Điều này chứng tỏ giá trên Polymarket đã khá hiệu quả, thị trường đã định giá đầy đủ tỷ lệ thắng của các đội, không tồn tại không gian “arbitrage”.

Chênh lệch ROI có thể đến từ chi phí giao dịch, phí bù rủi ro cảm xúc và các khía cạnh khác, nếu cứ “mua mù quáng” thậm chí còn không bằng việc mua ngược lại thị trường, ít nhất còn có lợi nhuận 1.87%.

Giá trị thực sự: Không thể đánh đồng các đội với nhau

Bản backtest trên là backtest tổng thể cho một nghìn trận đấu, tôi lại chia nhỏ từ nhiều góc độ, cố gắng tìm ra phần có thể phá vỡ lực hấp dẫn của thị trường:

  • Chia theo tuần: biến động ngẫu nhiên
  • Chia theo xác suất: vẫn biến động ngẫu nhiên. Tức là đặt cược vào tỷ lệ thắng trước trận 50%, 60%, so với 70%, 80% không có sự khác biệt về lợi nhuận
  • Chia theo đội, tại đây xuất hiện sự khác biệt rõ rệt

Một số đội không phụ sự kỳ vọng của thị trường—

Chỉ cần thị trường nghĩ họ thắng, họ có xác suất cao hơn là thực sự thắng.

  • POR (Trail Blazers): ROI 19%
  • PHI (76ers): ROI 14%
  • SAS (Spurs): ROI 12%
  • LAL (Lakers): ROI 11%
  • CHA (Hornets): ROI 9%

Tại sao những đội này lại có sự khác biệt như vậy? Do tác giả trước đây không hiểu nhiều về các đội NBA, trước tiên có một giả định:

Họ có phải là đội mạnh nhất hoặc yếu nhất, do đó tính nhất quán kỳ vọng cao?

Nhưng sau khi kiểm chứng, sự thật không phải vậy, ngoại trừ SAS (Spurs), bốn đội còn lại chỉ xếp ở vị trí trung bình khá trở lên.

Vậy những đội có thành tích tốt nhất thì sao? Trên thực tế, thị trường đã định giá đầy đủ cho họ, ROI trung bình khi mua mù quáng theo họ chỉ là 2.16%, tỷ lệ thắng đặt cược trước trận hoàn toàn không có nước.

  • DET (Pistons): ROI 1%
  • BOS (Celtics): ROI 4%
  • NYK (Knicks): ROI 3%
  • OKC (Thunder): ROI -2%
  • DEN (Nuggets): ROI -5%

Thế còn những đội yếu nhất?

Ở đây lại phân hóa cực đoan, loại đội này về cơ bản không có trận nào được thị trường đặt cược họ thắng, ví dụ Nets (BKN) chỉ có 7 trận tỷ lệ thắng lớn hơn 50%, thắng 5 trận, ROI cao tới 21%; còn Pacers (IND) chỉ có 8 trận lớn hơn 50%, thắng 4 trận, ROI lại là -20%. Mẫu quá nhỏ, không đủ để tham khảo cho giao dịch.

Tức là, về lý thuyết (chỉ là lý thuyết!) POR (Trail Blazers), PHI (76ers), SAS (Spurs), LAL (Lakers), CHA (Hornets), là phạm vi để theo dõi mà dữ liệu hiện có đã vạch ra cho bạn.

Câu hỏi Liên quan

QGiao dịch theo tỷ lệ thắng trước trận trên Polymarket cho các trận NBA có đảm bảo lợi nhuận ổn định không?

AKhông, theo dữ liệu backtest 1096 trận mùa giải 2025-26, chiến lược mù quáng theo tỷ lệ thắng cao hơn trước trận mang lại ROI -1.87%, tức là lỗ nhẹ. Thị trường đã định giá hiệu quả, không có không gian arbitrage.

QKết quả backtest cho thấy điều gì về việc 'mua mù quáng' theo tỷ lệ thắng trước trận?

ABacktest cho thấy tổng số tiền chi 109.600 USD chỉ thu về 107.545,2 USD, lỗ 2.054 USD. Điều này chứng tỏ tỷ lệ cược trước trận đã được định giá đầy đủ, không có lợi nhuận dễ dàng.

QCó sự khác biệt nào về ROI khi giao dịch theo từng đội bóng cụ thể không?

ACó, sự khác biệt rõ rệt xuất hiện khi phân theo đội. Một số đội như POR (Lãnh thổ Portland) có ROI 19%, trong khi các đội mạnh như DEN (Nuggets) lại có ROI -5%. Thị trường đã định giá quá cao hoặc quá thấp một số đội nhất định.

QNhững đội nào được cho là đáng tin cậy để 'theo thị trường' theo dữ liệu bài viết?

ATheo dữ liệu, các đội có ROI cao khi theo tỷ lệ thắng trước trận của thị trường là POR (19%), PHI (76ers, 14%), SAS (Spurs, 12%), LAL (Lakers, 11%) và CHA (Hornets, 9%).

QTại sao việc 'mua ngược lại' thị trường (mua đội có tỷ lệ thắng thấp hơn) lại được đề cập như một lựa chọn?

AVì ROI của chiến lược 'mua mù quáng' theo tỷ lệ cao là -1.87%, nên về mặt lý thuyết, nếu mua ngược lại đội có tỷ lệ thắng thấp hơn, bạn thậm chí có thể có lợi nhuận 1.87%, mặc dù đây là một chiến lược rủi ro cao và không được khuyến nghị.

Nội dung Liên quan

Từ Trở Lại Đến Từ Chức: 437 Ngày Của Trần Hàng Tại DingTalk

**Tóm tắt: Hành trình 437 ngày của Trần Hàng từ khi trở lại tới khi rời ghế CEO Đinh Đinh** Ngày 31/3/2025, Trần Hàng (biệt danh "Vô Chiêu"), người sáng lập Đinh Đinh, trở lại nắm quyền CEO sau 4 năm, với sứ mệnh dẫn dắt nền tảng này bước vào kỷ nguyên AI dưới chiến lược AI toàn diện của Alibaba. Trong 437 ngày, ông đã thực hiện loạt biện pháp quản lý mạnh mẽ và gây tranh cãi: tăng cường kiểm soát giờ giấc, cắt giảm chi phí, yêu cầu nhân viên "xuống đất" làm dịch vụ khách hàng để phát hiện vấn đề thực tế. Ông nhanh chóng ra mắt AI Đinh Đinh 1.0 vào tháng 8/2025, với sản phẩm chủ lực là Đinh Đinh ONE, một cổng tương tác AI mới. Tuy nhiên, ONE sau đó gặp vấn đề về tỷ lệ giữ chân người dùng và bị thu hẹp. Đến tháng 3/2026, Trần Hàng công bố AI Đinh Đinh 2.0 - nền tảng làm việc nguyên sinh AI cấp doanh nghiệp toàn cầu đầu tiên mang tên "Ngộ Không". Ông tuyên bố "đập vỡ" Đinh Đinh cũ để xây dựng lại bằng AI, biến Đinh Đinh thành nền tảng mang "Ngộ Không". Điều này đánh dấu sự chuyển đổi chiến lược: "Ngộ Không" trở thành lối vào chính cho AI toB của Alibaba, còn Đinh Đinh trở thành vật mang. Tháng 6/2026, hai bài viết dài gây bão nội bộ ("Đặt mình trong Đinh" và "Đặt mình ngoài Đinh") phơi bày những vấn đề về văn hóa làm việc căng thẳng, quản lý độc đoán. Ủy ban Đối tác Alibaba đã lên tiếng chỉ trích hiếm hoi về phong cách quản lý này. Ngày 11/6, Alibaba thông báo Trần Hàng rời ghế CEO. Người kế nhiệm là Trần Vũ Sâm (sinh năm 1992), một cực khách kỹ thuật trẻ tuổi, người sáng lập MuleRun. Hành trình 437 ngày của Trần Hàng để lại một nền tảng kỹ thuật vững chắc ("Ngộ Không", CLI hóa) cho lối vào AI toB của Alibaba, nhưng cũng đi kèm cái giá lớn về tổ chức và văn hóa. Tương lai của Đinh Đinh giờ đây nằm trong tay thế hệ lãnh đạo mới, với kỳ vọng tìm lại tinh thần khởi nghiệp trong kỷ nguyên AI.

marsbit2 phút trước

Từ Trở Lại Đến Từ Chức: 437 Ngày Của Trần Hàng Tại DingTalk

marsbit2 phút trước

『Nữ hoàng khai thác tiền ảo』 Lữ Vĩnh Song: Từng nắm giữ 9% sức mạnh tính toán Bitcoin toàn cầu, nhưng bị 'Phò mã Trung Đông' lừa mất 60 triệu đô tại Mỹ

Bài báo kể về lãnh đạo doanh nghiệp tiền điện tử Trung Quốc Lã Vịnh Song (Fiona Lyu), từng được mệnh danh là "Nữ hoàng khai thác coin". Công ty của bà, Valarhash, điều hành các hồ khai thác 1THash và Bytepool, từng nắm giữ khoảng 9% tổng sức mạnh tính toán (hashrate) của mạng lưới Bitcoin toàn cầu vào thời kỳ đỉnh cao năm 2020. Năm 2021, sau lệnh cấm khai thác tiền điện tử ở Trung Quốc, bà chuyển hướng hoạt động sang Hoa Kỳ. Tại Ohio, bà trở thành nạn nhân của một vụ lừa đảo tinh vi do hai anh em Zubair thực hiện. Họ giả danh thành viên hoàng gia Trung Đông và một quản lý quỹ phòng hộ, thông qua việc hối lộ một trợ lý thị trưởng để tạo vỏ bọc hợp pháp, thuyết phục Lã Vịnh Song ký hợp đồng phát triển trang trại khai thác. Tổng cộng bà bị lừa hơn 9,4 triệu USD (khoảng 6.000 triệu NDT), bao gồm tiền hợp đồng và 1.067 máy đào bị bán sang Canada. Năm 2026, tòa án Mỹ kết án hai anh em Zubair lần lượt 24 và 23 năm tù. Cùng thời gian này, tại Trung Quốc, công ty của bà cũng thua kiện và phải hoàn trả gần 20 triệu NDT cho một công ty con của ST Zhongchang do hợp đồng khai thác Bitcoin bị tuyên bố vô hiệu.

marsbit10 phút trước

『Nữ hoàng khai thác tiền ảo』 Lữ Vĩnh Song: Từng nắm giữ 9% sức mạnh tính toán Bitcoin toàn cầu, nhưng bị 'Phò mã Trung Đông' lừa mất 60 triệu đô tại Mỹ

marsbit10 phút trước

Tân quý tộc AI, bạn trò chuyện giá 5.000 USD mỗi giờ: Thung lũng Silicon 2026 và Night City 2077

Bài viết mô tả sự biến đổi của San Francisco vào tháng 6/2026 dưới tác động của cơn sốt AI. Làn sóng IPO của các gã khổng lồ AI như OpenAI và Anthropic đã tạo ra một tầng lớp triệu phú công nghệ trẻ, chủ yếu sống ở các khu như SoMa. Sự thịnh vượng này hồi sinh thành phố, đẩy giá thuê văn phòng và nhà ở tăng vọt, nhưng cũng làm sâu sắc thêm khoảng cách giàu nghèo. Giữa bối cảnh đó, một dịch vụ "trò chuyện cao cấp" đắt đỏ nở rộ, đáp ứng nhu cầu đặc biệt của giới tinh hoa AI: được lắng nghe. Các khách hàng trẻ tuổi, giàu có nhưng cô đơn, sẵn sàng trả 3.000-6.000 USD/giờ để có những cuộc trò chuyện về AI, GPU, chủ nghĩa trường thọ với những người phụ nữ vừa thông minh, xinh đẹp vừa am hiểu chuyên môn. Họ không tìm kiếm sự xa hoa truyền thống mà là sự kết nối trí tuệ và cảm xúc, một thứ xa xỉ trong thời đại mới. Bài viết vẽ nên một xã hội nơi công nghệ tiên tiến tồn tại song song với sự cô lập cá nhân và bất bình đẳng ngày càng tăng, gợi nhớ đến hình ảnh "thành phố không ngủ" (Night City) trong thế giới cyberpunk - nơi mức sống và trải nghiệm của con người bị phân hóa sâu sắc bởi địa vị và công nghệ.

marsbit21 phút trước

Tân quý tộc AI, bạn trò chuyện giá 5.000 USD mỗi giờ: Thung lũng Silicon 2026 và Night City 2077

marsbit21 phút trước

Bản đồ toàn cảnh AI phi tập trung năm 2026: Tại sao blockchain là 'liều thuốc giải' không thể bỏ qua của AI?

**AI phi tập trung năm 2026: Tại sao blockchain là 'liều thuốc giải' không thể thiếu?** AI tập trung đối mặt nhiều hạn chế cấu trúc: tài nguyên tính toán khan hiếm, kiểm soát tập trung quá mức, đầu ra không thể xác minh, và khó khăn trong thu thập dữ liệu huấn luyện. Blockchain có thể giải quyết những vấn đề này bằng cách làm cho trí tuệ nhân tạo trở nên mở, có thể kiểm chứng và dễ tiếp cận về mặt kinh tế. Bản đồ hệ sinh thái AI phi tập trung gồm ba tầng: 1. **Tầng Ứng dụng & Dịch vụ:** Tập trung vào Tài chính Tác tử (ví dụ: giao dịch tự động, tối ưu hóa yield farming) và Thanh toán Tác tử (máy thanh toán cho máy), với các giao thức như x402 xử lý hàng trăm triệu giao dịch. 2. **Tầng Middleware (Phần mềm trung gian):** Giải quyết việc phối hợp, danh tính và danh tiếng của các tác tử AI. Các dự án như Bittensor (mạng lưới các subnet chuyên biệt), NEAR, và Virtuals đang xây dựng nền tảng cho nền kinh tế tác tử. 3. **Tầng Cơ sở hạ tầng:** Cung cấp nền tảng tính toán, suy luận, huấn luyện, dữ liệu và lưu trữ phi tập trung. Các mạng như Akash, Render cung cấp điện toán giá rẻ; Filecoin, Grass cung cấp lưu trữ và dữ liệu; trong khi Nillion, Phala Network tập trung vào lớp riêng tư và xác minh. Xu hướng 2026-2027: Nhu cầu AI tăng nhanh hơn cơ sở hạ tầng. Điện toán đang trở thành một loại tài sản, và thị trường on-chain là lớp tài chính của nó. Kinh tế token là lợi thế cấu trúc để phối hợp vốn, tính toán và dữ liệu. Kết luận: AI phi tập trung đang phát triển mạnh mẽ, chuyển từ giai đoạn đầu tư mạo hiểm sang một mô hình phối hợp mới cho tính toán, dữ liệu và vốn, mặc dù việc áp dụng vẫn chưa đồng đều và việc nắm bắt giá trị cần được thiết kế đúng đắn.

Foresight News23 phút trước

Bản đồ toàn cảnh AI phi tập trung năm 2026: Tại sao blockchain là 'liều thuốc giải' không thể bỏ qua của AI?

Foresight News23 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片