Polymarket dados revelados: por que você aceita substituir os outros, enquanto os verdadeiros vencedores nunca fazem isso

Quando estás a validar repetidamente as ideias de outros no mercado de previsão, e te contentas em substituir o teu julgamento, aqueles que realmente lucram já perceberam a lógica obscura do mercado.

Hubble AI, ao analisar 90 mil endereços ativos na Polymarket e 2 milhões de transações já liquidadas, usa dados para desmistificar a ideia de que “alta taxa de sucesso”, “alta frequência de trades” e “apostas com certeza” são caminhos seguros. Este estudo não te ensina a substituir as escolhas de outros, mas revela, na direção oposta: por que a maioria dos seguidores está condenada ao fracasso, enquanto uma minoria consegue lucros estáveis no mercado de previsão.

Armadilha Cognitiva 1: O “Matar de Forma Medíocre” na negociação de frequência média — Quanto maior a taxa de sucesso, maior a probabilidade de prejuízo

À primeira vista, a estratégia mais segura parece ser a de frequência média — mas a verdade é brutal.

A equipa de pesquisa categoriza os traders na Polymarket em três níveis de atividade:

• Trader de baixa frequência: cerca de 0,35 trades por dia | taxa de sucesso de aproximadamente 40%
• Trader de frequência média: cerca de 3,67 trades por dia | taxa de sucesso de aproximadamente 43%
• Trader de alta/hiper alta frequência: mais de 14 trades por dia | taxa de sucesso entre 21-26%

Na superfície, parece que os traders de frequência média são os “elite” do mercado — eles têm a maior taxa de sucesso (43%) e a menor proporção de contas em prejuízo (apenas 50,3%). Isso cria uma ilusão para muitos seguidores: basta fazer 3-4 trades diários moderados para obter lucros consistentes.

Porém, os dados reais de lucro e perda revelam uma realidade dura:

• Mediana de lucro/prejuízo: 0.001 (quase zero)
• Média de lucro/prejuízo: +915 (puxada por alguns endereços de topo)

O que isso significa? A maioria dos traders de frequência média, apesar de parecerem estudar, apostar e ganhar mais do que perder diariamente, têm o valor líquido de suas contas estagnado. A taxa de sucesso não se traduz em riqueza real.

Em contraste, os traders de alta e hiper alta frequência, embora tenham mediana de prejuízo (-0.30 a -1.76), apresentam uma média de lucro que é impulsionada por poucos grandes players, chegando a +922 ou até +2717. Isso mostra que o campo de alta frequência é um “campo de batalha de máquinas” — um playground exclusivo para market makers e arbitradores automatizados, que os comuns não conseguem replicar.

Por que a frequência média cai na armadilha do “matar de forma medíocre”?

Primeiro, esses traders carecem de vantagem sistemática. Uma taxa de sucesso de 43% combinada com um retorno mediano quase zero indica que seu desempenho é semelhante a um “caminho aleatório” — participam com base na intuição ou informações fragmentadas, evitando grandes retrações como na alta frequência, mas sem construir uma verdadeira barreira de proteção.

Segundo, o viés de sobrevivência oculta riscos extremos. Dentro do grupo de frequência média, há uma polarização: poucos com julgamento excepcional elevam a média, enquanto mais de 50% estão apenas “fazendo de conta”.

Terceiro, é o “Mar Vermelho” mais lotado. Usuários comuns não conseguem aprender estratégias sistemáticas de alta frequência (alta barreira técnica, baixa taxa de sucesso, alta pressão psicológica), e também não querem arriscar com baixa frequência, levando a uma concentração de capital na frequência média — o que gera uma competição acirrada.

Lição: A maior parte dos endereços de frequência média está apenas realizando “movimentos brownianos”, sem valor real de seguir ou copiar. O verdadeiro Alpha está na cauda direita da distribuição — aqueles 1% que, na mesma frequência, superam a “força de gravidade do zero”.

Armadilha Cognitiva 2: A tentação da certeza — Por que apostar em “garantido” acaba sendo o maior prejuízo

Na intuição, comprar na Polymarket uma aposta de 0.95 de “vitória garantida” parece de baixo risco. Mas, do ponto de vista matemático-financeiro, é uma estratégia péssima.

A equipa de pesquisa testou três estratégias típicas:

• Estratégia de alta certeza: posições concentradas em eventos com preço >0.9 (“quase certo”)
• Estratégia de alta odd: posições concentradas em eventos com preço <0.2 (apostando em probabilidades pequenas e eventos pouco prováveis)
• Estratégia mista: distribuição equilibrada, sem se fixar em extremos

Os resultados são alarmantes: a média de retorno da estratégia mista é 13 vezes maior que a de alta certeza.

Por que apostar em “certeza” falha?

Porque o risco de queda é assimétrico e extremo. Entrar a 0.95 significa apostar 1.0 de capital para ganhar 0.05. Se ocorrer um evento inesperado (como Biden desistir de concorrer ou uma reversão de resultado na última minuto), a perda total exige 19 acertos consecutivos para recuperar o prejuízo. Em ciclos longos, a probabilidade de eventos extremos é maior que 5%.

Além disso, ao chegar a preços >0.9, o consenso de mercado já está formado — entrar ali é basicamente aceitar que está a fazer o “paga quem sabe”, sem vantagem informacional.

Por que a estratégia de alta odd, como apostar em eventos com <0.2, também é frustrante?

Porque os investidores de varejo tendem a superestimar sua capacidade de detectar eventos “exóticos”. Em mercados eficientes, o preço já reflete a maior parte da informação implícita. Comprar apostas com odds corretas a longo prazo desgasta o capital, pois o retorno esperado é negativo, mesmo com altos multiplicadores.

Embora o retorno de uma única aposta seja alto, a baixa taxa de sucesso faz com que o capital fique em retração contínua, dificultando o efeito de juros compostos.

Lição: Evite estratégias “cabeça dura”. Ao selecionar seguidores, fuja de endereços com distribuição de preços extremos. Os verdadeiros jogadores de Alpha são aqueles com estratégias flexíveis — que apostam em divergências quando o preço está em 0.3, e realizam lucros ao atingir 0.8.

Contraponto: O segredo dos vencedores na Polymarket — faixa de preço 0.2-0.4

Se os dois primeiros armadilhas indicam o que NÃO fazer, esta descoberta aponta para a verdadeira mina de ouro.

Os dados mostram que o Alpha real não está nos extremos (alta certeza ou baixa certeza), mas concentrado na faixa de 0.2-0.4.

Dados comparativos:

• Faixa >0.9: retorno médio negativo, taxa de sucesso de 19.5%
• Faixa 0.2-0.4: maior taxa de sucesso, cerca de 49.7%, e melhor retorno
• Faixa <0.2: apesar de odds altas, desempenho inferior ao intervalo 0.2-0.4

Por que 0.2-0.4 é o mais lucrativo?

Porque representa uma espécie de “arbitragem cognitiva”. Comprar eventos com preço entre 0.2 e 0.4 indica que o mercado acredita que a probabilidade de ocorrência é de 20% a 40%. Quem consegue identificar eventos subavaliados por emoções coletivas consegue lucrar várias vezes (de 2,5 a 5 vezes) ao validar essas apostas.

Além disso, essa faixa possui uma estrutura de “retorno assimétrico”: o risco de queda é limitado ao capital investido, enquanto o potencial de ganho é flexível. Traders habilidosos maximizam lucros ao atuar nesse intervalo, combinando alta taxa de sucesso com odds elevadas.

Diferente de >0.8, onde o ganho é pequeno e a perda total, ou <0.2, que é ruído puro, a faixa 0.2-0.4 é um ponto de “falha de precificação” do mercado — onde as avaliações estão desajustadas.

Lição: Foque em “caçadores de divergências”. Ao selecionar seguidores, priorize aqueles cujo preço médio de entrada se mantém na faixa de 0.2-0.4. Esses endereços demonstram que não seguem cegamente a multidão, mas buscam oportunidades de valor onde o mercado está equivocado.

Vantagem de especialização: por que traders que focam em poucos nichos têm retorno 4x maior que os que espalham

Um erro fatal de seguidores é tentar copiar “quem faz de tudo” — mas os dados mostram que essa é a estratégia menos eficiente.

A equipa de pesquisa introduziu um indicador-chave — Focus Ratio (Razão de Foco) — definido como: total de trades / número de mercados participados.

Com base nesse indicador, os endereços são classificados em:

• Estratégia dispersa: participa de muitos mercados, com poucos trades por mercado | retorno médio$306 | taxa de sucesso 41.3%
• Estratégia concentrada: foca em poucos mercados, repetindo trades | retorno médio de $1,225 | taxa de sucesso 33.8%

Surpreendentemente, os resultados mostram que: estratégias concentradas geram 4x mais retorno que dispersas, mesmo com menor taxa de sucesso.

Isso desafia a ideia de que “quanto maior a taxa de vitória, melhor”. Na verdade, estratégias concentradas tendem a atuar em apostas de alta odd e alto risco, aceitando mais perdas pequenas para obter ganhos explosivos.

• Dispersão: ganha muitas vezes pouco, perde uma grande — resultado medíocre.
• Concentração: tolera várias tentativas fracassadas, focando em poucas apostas certeiras que trazem ganhos expressivos.

É uma lógica semelhante à de venture capital (VC). Como dizia Buffett: “Diversificação é proteção contra a ignorância”. Em um jogo de soma zero como previsão, dispersar atenção dilui vantagem. Se você tem uma vantagem (Edge), a melhor estratégia não é espalhar, mas concentrar naquelas oportunidades com maior potencial.

Por que a especialização gera retorno superior?

Primeiro, cria uma barreira de informação assimétrica. Traders dispersos tentam cobrir política, esportes, cripto — mas ficam na superfície. Traders concentrados, ao aprofundar em um nicho (ex.: análise de dados de NBA ou pesquisas em estados americanos), constroem uma vantagem de conhecimento que permite detectar pequenas falhas de precificação.

Segundo, estratégias concentradas permitem custos de tentativa mais altos. Com estudo aprofundado, eles sabem exatamente quando apostar em “alta odd”, mesmo com baixa taxa de acerto, pois o retorno potencial compensa as perdas.

Lição: Busque “especialistas verticais”. No filtro de seguidores, valorize aqueles com alto Focus Ratio. Prefira contas que atuam em um único nicho, como “Eleições nos EUA”, com curva de lucros estável, ao invés de contas que operam em múltiplos setores — elas tendem a diluir sua vantagem.

Do insight à ação: a ferramenta inteligente de follow na Hubble

A análise de dados só vale se virar ação.

A Hubble AI está encapsulando esses insights exclusivos em uma plataforma de filtragem e gestão de risco automatizada, resolvendo os três maiores desafios do follow:

1. Eliminação automática de “ruído” de market makers

Atualmente, os rankings públicos incluem muitos market makers e bots de arbitragem. Segui-los é perda de dinheiro — além de potencialmente gerar prejuízo por slippage. Com análise de ordens e algoritmos de reconhecimento de padrões, o sistema filtra esses players, focando apenas nos traders que realmente lucram com suas opiniões.

2. Matchmaking vertical baseado em “grau de foco”

Rankings genéricos têm pouco valor. Usando o Focus Ratio e histórico, o sistema rotula os endereços com “tags de habilidade” (ex.: “Eleições americanas”, “NBA”, “Whale de cripto”). Assim, ao seguir um nicho, você conecta com especialistas que realmente têm vantagem informacional.

3. Monitoramento de mudanças de estilo

O maior risco de follow é quando o trader muda de estratégia repentinamente. Se um endereço que era estável passa a atuar de forma diferente (de baixa frequência para alta frequência, ou aumenta exposição de risco), o sistema envia alerta imediato, ajudando a evitar perdas.

Conclusão

O mercado de previsão é uma competição brutal de soma zero. Dados de 90 mil endereços comprovam uma verdade simples, mas profunda: os vencedores de longo prazo ganham porque são extremamente disciplinados — focam em nichos específicos, buscam desvios de preço e evitam dispersar esforços.

Eles não substituem o julgamento próprio, mas usam insights profundos para substituir a intuição da massa.

E essa é a essência do “dinheiro inteligente”.