Un win rate del 97.7% che perde soldi: comprare i favoriti, il backtest

La strategia Up/Down su Polymarket più ripetuta in giro è anche la più semplice: con un minuto rimasto, compra il lato che sta chiaramente vincendo. È intuitiva, facile da automatizzare e produce il tipo di win rate che finisce negli screenshot.

L’abbiamo testata su 17,002 operazioni simulate con snapshot reali dell’order book. Il win rate è davvero straordinario. I rendimenti sono negativi.

Come funziona il test

• Universo: ogni mercato Up/Down a 5 minuti su BTC, ETH e SOL risolto nell’archivio di PolyTest, una finestra mobile di 31 giorni dal 5 agosto al 5 settembre 2026.
• Ingresso: un’operazione per mercato, allo snapshot più vicino a 60 secondi prima della scadenza. Un’osservazione per mercato, quindi nessuna autocorrelazione dovuta al campionamento ripetuto dello stesso mercato.
• Lato: l’esito quotato più alto, cioè il favorito.
• Prezzo di esecuzione: l’ask, non il prezzo medio. In questi dati price_up + price_down ha una media di 1.0117, quindi lo spread di andata e ritorno di circa 1.2¢ è già pagato all’ingresso.
• Esclusioni: i mercati in cui uno dei due lati ha il book degli ask vuoto. Se nessuno offre, l’operazione è impossibile: includerla inventerebbe esecuzioni che non sarebbero potute avvenire.
• Pagamento: i vincitori si regolano a $1.00, i perdenti a $0.

Risultato: comprare il favorito, per fascia di prezzo

Leggi prima le ultime due righe, perché è lì che c’è il volume. Oltre metà delle operazioni cade a 90¢ o più, ed entrambe queste fasce perdono soldi con un’alta confidenza statistica. La fascia 90–97¢ è la peggiore: paghi 93.56¢ per qualcosa che succede il 91.16% delle volte, perdendo 2.39 punti percentuali su ogni operazione con uno z-score di −5.09.

Le fasce intermedie sembrano migliori (60–70¢ mostra un ROI del +3.16%), ma nessuna delle due supera la soglia di significatività. Con z = 1.66 e z = 1.49 sono i rendimenti che ti aspetteresti da un lancio di moneta travestito da 1,500 operazioni. Nessuna fascia mostra un vantaggio positivo statisticamente significativo.

La curva di calibrazione

Facendo un passo indietro dalla strategia al mercato stesso: quanto sono accurati questi prezzi? Per ogni mercato BTC a 5 minuti abbiamo preso il prezzo Up quotato 60 secondi prima della scadenza e lo abbiamo confrontato con la frequenza con cui Up ha effettivamente vinto.

È un caso da manuale di favorite–longshot bias, l’effetto documentato da decenni nelle scommesse ippiche e nei mercati di previsione. Gli outsider sono sistematicamente sopravvalutati: i contratti quotati intorno a 17¢ vincono il 13.2% delle volte, e quelli intorno a 22¢ il 18.0%. I favoriti di fascia media sono sottovalutati di qualche punto.

È reale, va nella direzione giusta ed è molto difficile da monetizzare, perché le fasce in cui il bias è più grande sono quelle con i book più sottili e gli spread relativi più ampi. Il bias compare nella curva di calibrazione e sparisce nel P&L, che è il destino abituale di un’anomalia ben nota.

Quindi il bias esiste o no?

Entrambe le cose, e la distinzione è il punto centrale:

• Come descrizione dei prezzi, sì. Gli outsider sotto ~25¢ sono costantemente sopravvalutati di 3–4 punti percentuali. È una proprietà reale e misurabile di questi mercati.
• Come strategia, no. Comprare i favoriti non rende nulla al netto dello spread, e ai prezzi dove si concentra la maggior parte del volume rende meno di nulla con un’alta confidenza.
• L’asimmetria è il segnale rivelatore. Se gli outsider sono sopravvalutati, l’operazione non è comprare i favoriti: è vendere gli outsider. Questo richiede di pubblicare offerte in attesa e di essere eseguiti dall’ordine a mercato di qualcun altro, cioè fare market making, con tutto il rischio di inventario che comporta. Non è una strategia che si esegue colpendo gli ask.

Riproducilo

Ogni cifra qui sopra viene da dati che puoi scaricare. La struttura del test conta più dei nostri numeri: eseguilo sulla tua finestra e verifica se regge ancora.

import os, requests
from statistics import mean

BASE, H = "https://api.polytest.io/api/v1", {"X-API-Key": os.environ["POLYTEST_KEY"]}

trades = []
markets = requests.get(f"{BASE}/markets", headers=H, params={
    "coin": "btc", "market_type": "5m", "limit": 100,
}).json()["markets"]

for m in markets:
    if not m.get("winner"):
        continue
    # The snapshot nearest 60s before expiry — one observation per market.
    snap = requests.get(f"{BASE}/markets/{m['id']}/snapshots/at", headers=H, params={
        "timestamp": m["end_time"], "offset_seconds": -60,
        "include_orderbook": "true",
    }).json().get("snapshot")
    if not snap:
        continue

    up, down = snap.get("price_up"), snap.get("price_down")
    if up is None or down is None:
        continue                       # no offer on one side: untradeable

    side = "Up" if up >= down else "Down"
    cost = max(up, down)               # pay the ask, not the mid
    trades.append((cost, m["winner"] == side))

n = len(trades)
cost = mean(c for c, _ in trades)
wr = sum(w for _, w in trades) / n
print(f"n={n}  cost={cost:.4f}  win_rate={wr:.4f}  ROI={(wr-cost)/cost*100:+.2f}%")

Cosa dimostra e cosa no

• Un mese. Una finestra mobile di 31 giorni, dal 5 ago al 5 set 2026. Abbastanza lunga per 17,002 operazioni, non abbastanza per coprire diversi regimi di volatilità.
• Esecuzioni al top of book. Addebitiamo il miglior ask e assumiamo che l’intera operazione venga eseguita lì. Una size reale scorre il book, quindi i risultati live sarebbero peggiori di questi, non migliori.
• Nessuna commissione né gas. Aggiungerli sposta ogni riga verso il basso.
• Solo mercati a 5 minuti. I timeframe più lunghi hanno una liquidità diversa e potrebbero comportarsi diversamente.
• Ingresso esattamente a T−60s. Il tempismo si rivela enormemente importante: vedi lo studio sul tempismo d’ingresso.

La conclusione che difenderemmo: comprare i favoriti all’ask non è una strategia, è un modo per pagare lo spread 17,000 volte. Se vuoi una versione che funzioni davvero, lo studio sul ritardo dello spot testa un’idea correlata che mostra un vantaggio reale, insieme al vincolo che le impedisce di scalare.

Ogni numero qui viene dagli snapshot di PolyTest con profondità completa dell’order book. L’API di Polymarket non può supportare questo test: il book di un mercato risolto restituisce 404, e lo storico dei prezzi che conserva ha circa un punto al minuto, troppo grossolano per dire quanto sarebbe costata un’esecuzione. Inizia gratis se vuoi eseguire la tua versione.