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Polymarket ボットのバックテスト:86% ROI の裏に潜むパラメータ・トラップと現実的限界

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Polymarket ボットのバックテスト:86% ROI の裏に潜むパラメータ・トラップと現実的限界

⚡️ TL;DR (Snippet Optimized)

  • 研究者が Polymarket ボットを構築し、BTC 15分 UP/DOWN マーケットで movePct=15%、sumTarget=0.95 のパラメータ設定により 86% ROI($1,000 → $1,869)を達成。
  • しかし攻撃的パラメータ(movePct=1%、sumTarget=0.6)では、わずか2日で -50% ROI に陥り、パラメータ感度の高さを浮き彫りに。
  • バックテストは自作の6GBリアルタイムデータに基づく(Polymarket CLOB API に過去データなし)が、注文板インパクト、ネットワーク遅延、部分約定などの現実要因を無視。

🎯 Why it Matters

これは単なる「ボット作ったぜ」自慢ではない。Polymarketのような予想市場の本質を突いている:マイクロ非効率は存在するが、それを活用するにはインフラ、精度、そして容赦ないパラメータ調整が必要だ。リテールトレーダーが手動でこれらのギャップを狙う一方、自動戦略が支配する可能性もある——ただし、現実の摩擦に耐えられるなら。だが、こうした戦略が規模を拡大する瞬間、それ自体が依存する非効率を消し去ってしまう。このケーススタディは、「バックテスト上のアルファ」と「ライブ市場の現実」のギャップを完璧に示している。

🧠 Deep Dive: The Alpha

このボットは Polymarket の BTC 15分 UP/DOWN バイナリーマーケットを対象とする——各ラウンドは15分間で、正しければトークンは1ドル、誤りなら0ドルになる。効率的市場では priceUP + priceDOWN = 1ドル となるはずだ。しかしボラティリティ中、この合計が1ドルを下回ることがある。原因は 流動性の非対称性、パニック売り、注文伝播の遅れなど。

戦略は 2段階の裁定ループ

  1. レッグ1:ラウンド開始2分以内に、片側で約3秒間に15%以上の価格下落を検知し、その側を購入。
  2. レッグ2leg1EntryPrice + currentOppositeAsk ≤ sumTarget(例:0.95)の場合のみ、反対側をヘッジ買い。これにより総コストが1ドル未満となり、理論的利確が可能に。

なぜこれが機能するのか?Polymarketの注文板は 薄く、反応的 だからだ。BTCの急騰・急落が片側での連鎖的売りを引き起こし、一時的に価格がフェアバリューから乖離する。ボットはこのラグを狙う。

しかし、パラメータ感度は極端

  • 高 movePct (15%) + 高 sumTarget (0.95):取引回数は少ないが、勝率とマージンが高い。
  • 低 movePct (1%) + 低 sumTarget (0.6):取引は頻発するが、ほとんどが偽信号——市場が安定前にヘッジし、両方のレッグで損失を確定。

重要なのは、研究者が 公式の過去データを使えなかった こと——PolymarketのCLOB APIはこのマーケットで空を返す。そのため、カスタムレコーダー を構築し、毎秒ベストBid/Askを記録。これにより決定論的再生が可能になったが、以下の制限も生じた:

  • サブ秒データなし:実際の裁定をトリガーするマイクロフラッシュを逃す。
  • 注文板の深さなし:ベストAskで全量約定すると仮定し、スリッページを無視。
  • 市場インパクトなし:ボット自身の注文が価格を動かすことを考慮せず。
  • 保守的失敗モード:レッグ2がラウンド終了前までに失敗すると、レッグ1は100%損失とみなされる——実際には勝てる可能性があっても。

インフラ面では、Raspberry Pi + JavaScript はテスト用途には十分だが、本番環境では Rustによる高速化専用Polygon RPC(ブロックチェーンレイテンシー削減)、Polymarketサーバー近接VPS(ネットワーク遅延最小化)が必須。これらがなければ、ボットはただの観客だ。

💬 Q&A: Key Insights

Q: リテールトレーダーは Polymarket の裁定ボットで利益を上げられるか?

  • A: 極めて困難。利益を得るにはサブ秒レベルの実行、深い流動性理解、特殊インフラが必要で、普通のリテールには手が届かない。手動取引ではタイミングを逃し、簡易ボットはフロントランされる。

Q: これは自分のポートフォリオにどう影響する?

  • A: このアルファを追いかけるべきではない。代わりに理解すべきは、予想市場は短期的には非効率だが、長期的には効率的になる ということだ。それらをヘッジや投機に使え——でも「放置型収入源」としては使わないこと。

Q: 攻撃的パラメータセットでなぜ50%も損失した?

  • A: movePct=1% だとノイズに反応し、実際の動きではない信号を拾った。sumTarget=0.6 では価格が安定する前に早すぎるヘッジを行い、両方のレッグで損失を確定させた。

Q: Polymarket が過去データを提供しないのは意図的か?

  • A: おそらくそう。ティックレベルの履歴データを制限することで参入障壁を上げ、初期裁定プレイヤーを保護し、バックテストよりリアルタイム参加を促している可能性がある。

📊 Data Points & Citations

  • Source: @the_smart_ape via Bitpush News
  • Key Stat: 保守的パラメータで約4日間で86% ROI($1,000 → $1,869)
  • Data Volume: カスタム記録によるベストBid/Askスナップショット6GB
  • Fee Model: 0.5%取引手数料 + 2%スプレッドを保守的に適用

🚦 Market Verdict

  • Outlook: リテール再現性に対してベアリッシュ
  • Risk Level: High

Disclaimer: Not financial advice. DYOR.