Polymarket Bot-Backtest: Die Parameterfalle hinter 86 % ROI und die harte Realität

Polymarket Bot-Backtest: Die Parameterfalle hinter 86 % ROI und die harte Realität

⚡️ TL;DR (Snippet Optimized)

• Ein Forscher baute einen Polymarket-Bot für BTC 15-Minuten UP/DOWN-Märkte und erzielte mit movePct=15 %, sumTarget=0,95 einen ROI von 86 % (1.000 $ → 1.869 $).
• Aggressive Parameter (movePct=1 %, sumTarget=0,6) führten jedoch innerhalb von 2 Tagen zu -50 % ROI, was die extreme Parametersensitivität zeigt.
• Der Backtest basiert auf selbst aufgezeichneten 6 GB Echtzeitdaten (da Polymarkets CLOB-API keine Historie liefert), ignoriert aber Orderbuch-Impact, Netzwerklatenz und partielle Ausführungen.

🎯 Warum das wichtig ist

Das ist kein weiterer „Ich hab’ nen Bot gebaut“-Flex. Es enthüllt eine entscheidende Wahrheit über Prognosemärkte wie Polymarket: Mikro-Ineffizienzen existieren, aber sie auszunutzen erfordert Infrastruktur, Präzision und rücksichtslose Parametertuning. Während Retail-Trader manuell solche Lücken scalpen, könnten automatisierte Strategien dominieren – wenn sie die reale Reibung überleben. Doch sobald solche Strategien skalieren, zerstören sie sich selbst, indem sie genau die Ineffizienz eliminieren, von der sie leben. Dieser Fall ist eine Meisterklasse über die Kluft zwischen backgetestetem Alpha und Live-Markt-Realität.

🧠 Deep Dive: Das Alpha

Der Bot zielt auf Polymarkets BTC 15-Minuten UP/DOWN binäre Märkte ab – jede Runde dauert 15 Minuten, Tokens zahlen 1 $ bei Treffer, sonst 0 $. In effizienten Märkten gilt: priceUP + priceDOWN = 1 $. Doch bei Volatilität kann diese Summe unter 1 $ fallen, bedingt durch asymmetrische Liquidität, Panikverkäufe oder verzögerte Order-Propagation.

Die Strategie ist eine zweistufige Arbitrage-Schleife:

1. Stufe 1: Erkenne innerhalb der ersten 2 Minuten einer Runde einen ≥15 %-Preissturz auf einer Seite innerhalb von ~3 Sekunden. Kaufe diese Seite.
2. Stufe 2: Hedge nur, wenn Einstandspreis_Stufe1 + aktueller_Ask_Gegenseite ≤ sumTarget (z. B. 0,95). So bleibt die Gesamtkosten unter 1 $, was theoretischen Gewinn sichert.

Warum funktioniert das? Weil Polymarkets Orderbuch dünn und reaktiv ist. Eine plötzliche BTC-Bewegung löst kaskadierende Verkäufe auf einer Seite aus, wodurch Preise vorübergehend vom fairen Wert abkoppeln. Der Bot nutzt diese Verzögerung aus.

Doch die Parametersensitivität ist extrem:

• Hoher movePct (15 %) + hoher sumTarget (0,95): Weniger Trades, aber höhere Winrate und Margin.
• Niedriger movePct (1 %) + niedriger sumTarget (0,6): Häufige Trades, aber meist Fehlsignale – der Markt hat sich nicht stabilisiert, der Hedge verriegelt Verluste.

Kritisch: Der Forscher konnte offizielle Historie nicht nutzen – Polymarkets CLOB-API liefert für diesen Markt leere Antworten. Also baute er einen eigenen Recorder, der jede Sekunde Best Bid/Ask loggte. Das ermöglichte deterministisches Replay, brachte aber Einschränkungen:

• Keine Sub-Sekunden-Daten: Verpasst Mikro-Blitze, die echte Arbitrage auslösen.
• Keine Orderbuchtiefe: Geht von voller Ausführung zum Best Ask aus, ignoriert Slippage.
• Kein Market Impact: Ignoriert, wie eigene Orders die Preise bewegen.
• Konservativer Fehlermodus: Scheitert Stufe 2 vor Rundenende, wird Stufe 1 als 100 %-Verlust gewertet – selbst wenn sie noch gewinnen könnte.

Für die Infrastruktur reicht ein Raspberry Pi mit JavaScript zum Testen, aber Produktion verlangt Rust für Geschwindigkeit, dedizierten Polygon-RPC zur Reduktion von Blockchain-Latenz und co-lokalisierten VPS zur Minimierung von Netzwerkverzögerung. Ohne das ist der Bot nur Zuschauer.

💬 Q&A: Key Insights

F: Können Retail-Trader mit Polymarket-Arbitrage-Bots profitieren?

• A: Sehr unwahrscheinlich. Profit erfordert Sub-Sekunden-Execution, tiefes Liquiditätsverständnis und Infrastruktur, die die meisten nicht haben. Manueller Handel verpasst das Zeitfenster; einfache Bots werden front-gelaufen.

F: Wie wirkt sich das auf mein Portfolio aus?

• A: Jag diesem Alpha nicht hinterher. Verstehe stattdessen: Prognosemärkte sind kurzfristig ineffizient, langfristig aber effizient. Nutze sie zum Hedgen oder Spekulieren – nicht als passive Einkommensquelle.

F: Warum verlor das aggressive Parameterset 50 %?

• A: Niedriger movePct (1 %) feuerte bei Rauschen, nicht bei echten Moves. Mit sumTarget=0,6 hedgte der Bot zu früh – bevor sich Preise stabilisierten – und verriegelte Verluste auf beiden Seiten.

F: Ist Polymarkets fehlende Historie beabsichtigt?

• A: Möglicherweise. Historische Tick-Daten zu limitieren erhöht die Eintrittsbarriere, schützt frühe Arbitrageure und fördert Echtzeit-Partizipation statt Backtesting.

📊 Daten & Quellen

• Quelle: @the_smart_ape via Bitpush News
• Kernstatistik: 86 % ROI (1.000 $ → 1.869 $) mit konservativen Parametern über ~4 Tage
• Datenvolumen: 6 GB selbst aufgezeichneter Best-Bid/Ask-Snapshots
• Gebührenmodell: 0,5 % Handelsgebühr + 2 % Spread konservativ angerechnet

🚦 Markt-Urteil

• Ausblick: Bearish für Retail-Replikation
• Risikoniveau: Hoch

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Haftungsausschluss: Keine Anlageberatung. DYOR.