2% пользователей обеспечивают 90% торгового объема: реальный портрет Polymarket

Оригинальный автор: sealaunch intelligence

Оригинальная компиляция: Chopper, Foresight News

Большинство публикаций о Polymarket остаются на поверхности данных: вехи по объёму торгов, рост числа пользователей, количество сделок, открытые позиции — но никогда не разбираются, кто именно стоит за этими цифрами. В статье на основе двух измерений — частоты торгов и объёма торгов — все активные кошельки классифицируются и описывается реальная структура пользовательского профиля Polymarket.

Подавляющее большинство объёма торгов на Polymarket обеспечивается небольшой группой алгоритмических трейдеров и сообществом высокочастотных трейдеров; массовые низкочастотные розничные участники почти не пересекаются с этой категорией профессиональных трейдеров. Понимание различий между двумя типами людей напрямую определяет дизайн платформенных комиссий, планирование приоритетов продукта и стратегию размещения рыночных категорий.

Примечание: все данные в этой статье взяты из Dune Data Dashboard; период анализа охватывает почти три месяца полной картины поведения на уровне кошельков. Профили пользователей построены на пересечении групп по частоте сделок (T1–T7) и по сумме сделок (V1–V7); единица измерения статистики сумм — доллары США.

Распределение частоты и объёма торгов пользователей

Частота торгов демонстрирует типичную для логнормального распределения затухающую характеристику. Самая большая группа пользователей в течение всего периода исследования совершает от 2 до 10 торгов, что составляет 32% всех пользователей. Если добавить группу пользователей с числом сделок от 11 до 50, то они почти достигают двух третей всех пользователей. Обычно эти люди участвуют в торгах, когда происходят выборы, спортивные события или значимые макроэкономические события, и ставят сравнительно небольшие суммы.

График распределения частоты торгов

Распределение объёма торгов совершенно иное. Хотя частота сделок резко падает слева, гистограмма объёма сделок на логарифмической шкале имеет форму колокола, а пик приходится примерно на 600–3000 долларов США на пользователя. Это означает, что типичный объём сделок активного пользователя находится в диапазоне четырёхзначных сумм, но правый хвост начиная примерно с 25000 долларов включает меньше пользователей, однако именно он формирует подавляющую часть объёма торгов платформы.

График распределения объёма торгов

Обе эти гистограммы вместе выявляют структурный разрыв: одна часть — участники с низкой частотой; другая — участники с высоким торговым объёмом, чьи следы на диаграмме пользователей почти не видны, но при этом их влияние на диаграмму объёма торгов доминирует.

Матрица доли пользователей & концентрации по объёму более наглядна: концентрация по пользователям приходится на низкочастотные небольшие диапазоны, а по объёму — полная противоположность

Как строится система пользовательских профилей

Простое разделение пользователей по частоте или по объёму игнорирует логику связи между ними. Сделка на 500 ордеров на сумму 50 долларов и сделка на 500 ордеров на сумму 5 000 000 долларов — это совершенно разные типы участников. Мы объединяем эти два измерения и классифицируем каждый кошелёк.

Сначала мы распределяем каждый кошелёк по разным уровням частоты торгов: от T1 (1 сделка) до T7 (более 10 000 сделок). Затем мы распределяем его по разным уровням объёма: от V1 (общий объём торгов ниже 100 долларов) до V7 (более 2 миллионов долларов). Пересечение этих двух измерений даёт семь типов пользовательских профилей, каждый из которых представляет совершенно отдельный тип участников.

• P1 Пользователи с единичной сделкой: только 1 сделка, на сумму менее 100 долларов, разовый тестовый заход на платформу
• P2 Низкоактивные розничные участники: 2–10 сделок, общий объём менее 1000 долларов, участники, движимые только хайповыми событиями
• P3 Умеренные участники: 11–200 сделок, объём 1000–10 000 долларов, неоднократно заходят, без системной логики торговли
• P4 Высокочастотные «глубокие» розничные: 201–1000 сделок, объём 10 000–100 000 долларов, активно и стабильно участвуют, но не на уровне институциональных
• P5 Низкочастотные крупные инвесторы: менее 50 сделок, крупные суммы свыше 100 000 долларов за сделку, тщательно отобранные возможности, целенаправленные ставки
• P6 Высокочастотные профессиональные трейдеры: более 200 сделок, объём свыше 100 000 долларов, группы алгоритмических стратегий и институциональных трейдеров
• P7 Высокочастотные игроки на небольшие суммы: более 200 сделок, суммарно менее 10 000 долларов, участники с высокой вовлечённостью, но ограниченным капиталом

2% пользователей обеспечивают почти 90% объёма торгов

Масштаб P2 низкоактивных розничных участников достигает 849 тысяч человек, что составляет 69% от общего числа пользователей; P6 — всего 27 тысяч человек, около 2%.

Но за период анализа группа P6 создала суммарный торговый объём около 39 миллиардов долларов США. Это самое экстремальное проявление закона Парето: не классические 80/20, а 2% пользователей формируют почти 90% объёма торгов.

Обзор пользовательских профилей: семь типов выводятся через пересечение уровней частоты торгов и объёма

Численность каждой группы, медиана сделок и медиана объёма — три набора данных показывают совершенно разные распределения пользователей

Графики роста пользователей и объёма торгов описывают практически разные группы. Платформа, ориентированная на рост числа пользователей, и платформа, ориентированная на рост объёма торгов, принимают разные продуктовые решения.

Предпочтения по категориям у разных пользовательских профилей

Спорт и криптовалюта — две крупнейшие категории по объёму торгов на Polymarket: их доли в общем объёме составляют 42% и 31% соответственно; при этом структура аудитории за ними существенно различается.

Доли объёма торгов по категориям для разных пользовательских профилей

В криптовалютном рынке доля трейдеров с высокой частотой и крупным капиталом (P6) заметно выше, чем у всей пользовательской базы. Эта модель соответствует алгоритмической торговле. Эти участники используют систематизированные стратегии для торговли криптовалютами. Высокий объём торгов и высокая частота сделок свидетельствуют о автоматизированном исполнении сделок, а не о субъективных решениях.

Доли количества сделок по категориям для разных пользовательских профилей

Хотя спортивные ставки тоже доминируют объёмом торгов с высокой частотой и крупным капиталом (P6), доля участников со средней вовлечённостью (P3) и высокой вовлечённостью (P4) в спортивной категории выше, чем в криптовалютной. В спортивных ставках есть и институциональные алгоритмические капиталы, и большое число опытных игроков, которые принимают решения на основе ручного анализа; они полагаются на субъективное суждение, чтобы уверенно размещать ставки, а не на машинные итерации высокой частоты.

Доли пользователей по категориям для разных пользовательских профилей: структура пользователей и объём торгов, и количество сделок прямо противоположны

Доля пользователей, интересующихся политикой, самая высокая — 19%, однако по численности в группах пользователей распределение относительно равное. В политической категории доля пользователей с низкой вовлечённостью (P2) самая высокая; по сравнению с другими категориями, эти участники обычно — разовые розничные участники, ведомые событиями: они регистрируют аккаунт, чтобы участвовать в ставках на выборы.

Экономика и финансы привлекают несоразмерно много низкочастотных участников с высоким капиталом (P5). Это означает, что число сделок у них невелико, но сумма каждой сделки очень велика: они вкладывают значительные капиталы в макроэкономические результаты, при этом совершают относительно мало сделок.

Категории напрямую определяют, какую аудиторию они привлекают, и влияют на глубину ликвидности, удержание пользователей и способность выдерживать комиссионные нагрузки.

Новый криптовалютный рынок привлечёт алгоритмических трейдеров и высокочастотных трейдеров; новый политический рынок — участников, ведомых событиями, которые, возможно, после завершения события больше никогда не вернутся. Более специфические рынки, такие как двоичные опционы или рынки структурированных результатов, могут дополнительно привлечь группу высокочастотных пользователей с высоким капиталом (P6), а эти системные трейдеры уже доминируют на криптовалютном рынке. Если цель — объём торгов, строить нужно под профиль P6. Если цель — рост числа пользователей и узнаваемость бренда, — под профиль P2. Эти две стратегии требуют принципиально разных категорий.

Выводы для модели комиссий

Сегментация пользователей напрямую определяет дизайн комиссий для прогнозных рынков.

Модель фиксированной комиссии за сделку будет чрезмерно подавлять группы P6 — высокочастотных трейдеров с крупным капиталом, и P7 — высокочастотных игроков на небольшие суммы; однако именно эти участники обеспечивают основную «ликвидностную» базу платформы.

Дифференцированные тарифы по категориям ценны именно этим: текущая система ставок Polymarket реализует эту логику следующим образом:

• Криптовалютный сегмент: самая высокая эффективная ставка — 1.80%
• Спортивный сегмент: 0.75%
• Политика и финансы: 1.00%
• Геополитика: нулевая комиссия на всём протяжении

Эти стандарты установлены не случайно: они точно соответствуют структуре аудитории по категориям и торговым привычкам. В криптосегменте преобладает P6 — алгоритмический профессиональный капитал; даже при высокой комиссии ликвидность не разрушается. В политическом сегменте доминируют розничные участники с низким порогом входа — чтобы удержать их, необходимо снижать трение. Если дизайн комиссий делать без учёта пользовательских профилей, это по сути — слепое перебирание вариантов.

Ключевые выводы

• Группа P6 с высокой частотой и высоким капиталом составляет всего 2% пользователей, но обеспечивает 88% объёма торгов платформы;
• Политика комиссий, наносящая ущерб интересам P6, серьёзно подорвет фундамент платформы;
• 69% пользователей — низкочастотные розничные участники с небольшими суммами, движимые в основном хайповыми событиями;
• Торговля криптовалютами сильно концентрирована у алгоритмических высокочастотных капиталов, а структура участников в спортивном сегменте более разнообразна;
• Среднее число сделок у обычных пользователей за 90 дней — всего 12, а медианная сумма вложений — 224 доллара США;
• Для расширения в новые категории необходимо закрепляться за целевыми пользовательскими профилями, а не просто гнаться за хайпом.

Послесловие

Если объём торгов сосредоточен в небольшом высокочастотном «ядре», почему Polymarket позиционирует себя как продукт для розницы? Именно профессиональный алгоритмический капитал обеспечивает подавляющую часть оборота, но продуктовый опыт, маркетинговая стратегия и размещение категорий при этом постоянно подстраиваются под обычных розничных участников.

Возможно, часть ответа кроется в структурных факторах. Распространение фреймворков для AI-агентов, телеграм-ботов и no-code инструментов позволяет розничным участникам легко осваивать автоматизированную торговлю. Если сейчас розничные участники уже начинают заниматься алгоритмической торговлей, то следующим естественным шагом станет развитие AI-автономных агентов, способных работать в массовом масштабе с высокой частотой.

Именно это — причина, почему Polymarket может породить первое в истории убийственное приложение на стыке криптовалют и искусственного интеллекта. В рынке с высокой ликвидностью, ведомом событиями, где исход — либо «да», либо «нет», автономные агенты могут работать точно: они способны поглощать мировые события, социальные настроения и данные логического анализа в реальном времени, распознавать ошибочные ценообразования и исполнять сделки без человеческого вмешательства. Когда это приложение достигнет прорыва, оно перестанет быть просто криптовалютным продуктом. Настанет момент, когда агентная торговля выйдет на массовый рынок.