入场时机比你的信号更值钱

策略讨论几乎总是围绕买什么。而在 Polymarket 的五分钟 Up/Down 市场上，我们的数据表明，更大的杠杆是什么时候买，而且差距很大。

我们拿了两个策略，除了入场时钟之外其他一切保持不变。一个从噪声变成了 15 个标准差的优势，另一个在每个时间点都保持负收益。两者的对比才是有用的部分。

实验设置

• 样本范围：存档中 2026 年 8 月 5 日至 9 月 5 日期间所有已结算的 BTC、ETH 和 SOL 5 分钟 Up/Down 市场。
• 每个市场一笔交易，在到期前最接近目标时间的快照处入场。
• 按卖价成交，而不是中间价。双边卖价之和约为 1.0117，所以入场时要支付约 1.2¢ 的价差。
• 排除：任一方没有挂单卖价的市场，因为这种交易不可能完成。

策略 A：时间越接近到期越好的信号

规则：只要现货价格相对市场开盘参考价变动了至少 10bps，就买入现货已经确认的那一方。

在还剩三分钟时，这个信号毫无价值：z = 1.45，和抛一枚公平硬币得到的结果差不多。在还剩三十秒时，同样的规则每笔交易收益为 17.48%，z = 15.22。

注意平均成本这一列，因为它才是出人意料的部分。从 T−60s 到 T−30s，它从 90.95¢ 下降到 80.55¢，而胜率始终保持在 94% 以上。随着确定性增加，同样的结果反而更便宜了。一个定价合理的市场不会这样，而整个优势就藏在这里。

策略 B：时机救不了没有优势的策略

接下来很自然会想到，晚入场对什么都有帮助。并非如此。我们在同样的两个入场点测试了买入热门方：没有现货信号，只买报价较高的那一方。

每个区间都是负的，最差的结果在统计上显著。调整时钟没有帮助，因为本来就没有可放大的优势：这个策略一直只是在支付价差。完整细节见买入热门方回测。

实现它的代价

晚入场不是免费的，而且越晚，权衡越不利。

机会数量是人们最容易低估的约束。从 T−60s 改到 T−30s，每笔收益大约提高到三倍，交易数则减少 60%。净收益仍然大幅提升，但这让策略变成了一个基础设施问题：595 次机会一次都不能错过，这意味着要用流式推送而不是轮询，从信号到下单的路径要以毫秒计。

如何使用这些结论

1. 在调整其他任何东西之前，先在几个入场时间点上测试你自己的信号。它只是一个参数，但在这里让收益相差 22 倍，比大多数特征工程的效果都大。
2. 检查你的优势是随着到期临近而增长还是持平。增长说明你掌握了市场较晚才消化的信息。持平或为负通常说明你没有优势，测到的只是价差。
3. 对机会数量建模，而不只是每笔收益。考虑到错过的成交，595 笔交易上 17% 的优势与 1,456 笔交易上 5% 的优势，差距比看上去要小。
4. 按入场时刻的订单簿确定仓位规模。越接近到期深度越薄；在 T−180s 能成交的规模，在 T−30s 未必能成交。
5. 在你自己的时间窗口上重新运行。这里只有 31 天。时机效应属于微观结构，会随着做市商行为的变化而改变。

局限性

• 只有一个月：2026 年 8 月 5 日至 9 月 5 日，滚动窗口。
• 假设按盘口最优价成交。真实成交需要逐档吃单，结果会更差。
• 未对逆向选择建模。晚入场时，你最有可能成交在做市商本想撤掉的报价上，所以实盘结果会落后于这些数字。
• T−30s 的样本较小（595 笔交易）。z 值很高，但依据的数据比其他行少。
• 未计入手续费、gas 或基础设施成本。
• 仅限 5 分钟市场。更长的时间周期流动性分布不同，时机曲线未必适用。

基于 PolyTest 快照计算：双边卖价、同一时刻的现货参考价格，以及亚秒级精度的 8 档订单簿深度。Polymarket 自己的 API 无法支撑这项研究：已结算市场的订单簿返回 404，价格历史大约每分钟一个点，太粗糙，无法对最后一分钟内的入场进行计时。免费开始，在你想要的任何时间窗口上重新运行。