2% pengguna menyumbang 90% volume perdagangan: Gambaran nyata Polymarket

Penulis asli: sealaunch intelligence

Penerjemah asli: Chopper, Foresight News

Sebagian besar laporan tentang Polymarket hanya berhenti pada data permukaan: tonggak volume perdagangan, pertumbuhan pengguna, jumlah transaksi, posisi terbuka, tetapi tidak pernah menyelidiki siapa yang sebenarnya berdagang di balik angka-angka ini. Artikel ini mengklasifikasikan semua dompet aktif dari dua dimensi, yaitu frekuensi perdagangan dan volume perdagangan, untuk menggambarkan struktur profil pengguna Polymarket yang sebenarnya.

Sebagian besar volume perdagangan Polymarket berasal dari sekelompok kecil trader algoritmik dan trader frekuensi tinggi; banyak pedagang ritel frekuensi rendah hampir tidak memiliki interaksi dengan kelompok trader profesional ini. Memahami perbedaan antara dua kelompok ini secara langsung menentukan desain biaya platform, perencanaan prioritas produk, dan strategi kategori pasar.

Keterangan: Semua data dalam artikel ini berasal dari dasbor data Dune, dengan periode analisis mencakup perilaku dompet secara menyeluruh selama hampir tiga bulan; profil pengguna ditentukan berdasarkan tingkat frekuensi perdagangan (T1–T7) dan tingkat volume perdagangan (V1–V7), dengan satuan statistik volume dalam dolar AS.

Distribusi frekuensi dan volume perdagangan pengguna

Frekuensi perdagangan menunjukkan karakteristik pengurangan distribusi log-normal yang khas. Kelompok pengguna terbesar selama seluruh periode penelitian melakukan perdagangan antara 2 hingga 10 kali, yang mencakup 32% dari semua pengguna. Ditambah dengan kelompok pengguna yang melakukan perdagangan antara 11 hingga 50 kali, mereka hampir mencakup dua pertiga dari total pengguna. Orang-orang ini biasanya terlibat dalam perdagangan saat pemilihan, acara olahraga, atau peristiwa ekonomi makro yang signifikan, dan mereka mempertaruhkan sejumlah kecil uang.

Grafik distribusi frekuensi perdagangan

Distribusi volume perdagangan sangat berbeda. Meskipun frekuensi transaksi menurun tajam dari sisi kiri, histogram volume perdagangan menunjukkan bentuk lonceng dalam sistem koordinat logaritmik, dengan puncak sekitar 600 hingga 3000 dolar per pengguna. Ini berarti bahwa volume perdagangan pengguna aktif yang tipikal berada di sekitar empat angka, tetapi jumlah pengguna dengan volume di atas 25000 dolar sangat sedikit, namun mereka menyumbang sebagian besar volume perdagangan platform.

Grafik distribusi volume perdagangan

Kedua histogram ini bersama-sama mengungkapkan perpecahan struktural: satu bagian adalah peserta frekuensi rendah; bagian lainnya adalah peserta dengan volume perdagangan tinggi, yang jejaknya hampir tidak terlihat dalam grafik pengguna, tetapi pengaruh mereka pada grafik volume perdagangan sangat dominan.

Matriks proporsi pengguna & konsentrasi volume lebih jelas: dimensi pengguna terpusat di kisaran frekuensi rendah dan jumlah kecil, sedangkan dimensi volume sepenuhnya terbalik

Bagaimana membangun sistem profil pengguna

Hanya mengandalkan frekuensi atau volume untuk mengklasifikasikan pengguna akan mengabaikan logika keterkaitan di antara keduanya. Dua transaksi dengan total 50 dolar, dan dua transaksi dengan total 5 juta dolar, merupakan dua jenis peserta yang sepenuhnya berbeda. Kami menggabungkan kedua dimensi ini untuk mengklasifikasikan setiap dompet.

Kami pertama-tama mengalokasikan setiap dompet ke tingkat frekuensi perdagangan yang berbeda: dari T1 (satu transaksi) hingga T7 (lebih dari 10.000 transaksi). Kemudian, kami mengalokasikannya ke tingkat volume perdagangan yang berbeda: dari V1 (total volume perdagangan kurang dari 100 dolar) hingga V7 (lebih dari 2 juta dolar). Persimpangan kedua dimensi ini menghasilkan tujuh jenis profil pengguna, masing-masing mewakili tipe peserta yang sangat berbeda.

• P1 Pengguna sekali diam: hanya 1 transaksi, total kurang dari 100 dolar, pengalaman coba-coba sekali di platform
• P2 Pedagang ritel dengan aktivitas rendah: 2–10 transaksi, total volume kurang dari 1000 dolar, peserta yang terlibat secara acak dipicu oleh peristiwa tertentu
• P3 Peserta menengah: 11–200 transaksi, volume 1000–10000 dolar, sering masuk tetapi tanpa logika perdagangan yang sistematis
• P4 Pedagang ritel dengan kedalaman tinggi: 201–1000 transaksi, volume 10 ribu–100 ribu dolar, partisipasi aktif dan stabil, tetapi tidak mencapai tingkat institusi
• P5 Pedagang besar bernilai tinggi dengan frekuensi rendah: kurang dari 50 transaksi, setiap transaksi di atas 100 ribu dolar, memilih peluang dengan berat arah
• P6 Penggerak profesional frekuensi tinggi: lebih dari 200 transaksi, volume di atas 100 ribu dolar, kelompok trader algoritmik dan institusi
• P7 Pemain kecil frekuensi tinggi: lebih dari 200 transaksi, total kurang dari 10 ribu dolar, peserta dengan lompatan tinggi tetapi modal terbatas

2% pengguna, menguasai hampir 90% volume perdagangan

Kelompok P2 pedagang ritel dengan aktivitas rendah mencapai 849 ribu orang, mencakup 69% dari total pengguna; kelompok P6 pengguna frekuensi tinggi dengan investasi besar hanya 27 ribu orang, dengan proporsi sekitar 2%.

Namun, dalam periode statistik, kelompok P6 menciptakan total volume perdagangan mencapai 39 miliar dolar. Ini adalah bentuk paling ekstrem dari hukum Pareto: bukan 80/20 yang biasa, tetapi 2% pengguna menopang hampir 90% volume perdagangan.

Tabel ringkasan profil pengguna: tujuh jenis pengguna diturunkan dari pengklasifikasian frekuensi dan volume perdagangan

Jumlah pengguna setiap kelompok, median jumlah transaksi dan median volume transaksi: ketiga kelompok data menunjukkan karakteristik distribusi pengguna yang sangat berbeda

Grafik pertumbuhan pengguna dan grafik pertumbuhan volume perdagangan menggambarkan hampir sepenuhnya berbeda kelompok pengguna. Platform yang menargetkan pertumbuhan pengguna dan platform yang menargetkan pertumbuhan volume perdagangan memiliki keputusan produk yang berbeda.

Preferensi kategori dari profil pengguna yang berbeda

Olahraga dan cryptocurrency adalah dua bidang dengan volume perdagangan terbesar di Polymarket, masing-masing menyumbang 42% dan 31% dari total volume perdagangan, dengan perbedaan besar dalam struktur kelompok di baliknya.

Proporsi volume perdagangan kategori yang berbeda berdasarkan profil pengguna

Proporsi trader frekuensi tinggi dengan modal besar (P6) di pasar cryptocurrency jauh lebih tinggi dibandingkan dengan keseluruhan pengguna, pola ini sesuai dengan trading algoritmik. Peserta ini bukanlah penjudi acak, tetapi menggunakan strategi sistematis untuk melakukan perdagangan cryptocurrency. Volume perdagangan sangat tinggi, frekuensi perdagangan juga sangat tinggi, menunjukkan bahwa eksekusi perdagangan otomatis, bukan berdasarkan penilaian subjektif.

Proporsi jumlah transaksi berdasarkan profil pengguna dan kategori

Taruhan olahraga meskipun juga didominasi oleh volume perdagangan frekuensi tinggi dan modal besar (P6), namun proporsi peserta dengan keterlibatan menengah (P3) dan keterlibatan tinggi (P4) lebih tinggi dibandingkan kategori cryptocurrency. Taruhan olahraga memiliki dana algoritmik institusi, serta banyak pemain berpengalaman yang melakukan analisis manual, berdasarkan penilaian subjektif untuk melakukan pesanan, bukan iterasi frekuensi tinggi oleh mesin.

Proporsi pengguna berdasarkan profil pengguna dan kategori: distribusi pengguna sangat berbeda dengan volume perdagangan dan jumlah transaksi

Proporsi pengguna kategori politik adalah yang tertinggi, mencapai 19%, tetapi jumlah pengguna tersebar cukup merata di antara berbagai kelompok pengguna. Pengguna dengan keterlibatan rendah (P2) memiliki proporsi tertinggi di antara pengguna kategori politik, dibandingkan dengan kategori lainnya, pengguna ini biasanya adalah pedagang individu satu kali yang dipicu oleh peristiwa, mereka mendaftar untuk berpartisipasi dalam taruhan pemilihan.

Bidang ekonomi dan keuangan menarik proporsi peserta frekuensi rendah dengan modal besar (P5) yang tidak sebanding, yang berarti peserta memiliki sedikit transaksi, tetapi jumlah per transaksi sangat besar, mereka menempatkan banyak modal pada hasil ekonomi makro, sementara jumlah transaksi relatif sedikit.

Kategori di platform secara langsung menentukan kelompok pengguna yang tertarik, dan mempengaruhi kedalaman likuiditas, retensi pengguna, serta kemampuan menanggung biaya transaksi.

Sebuah pasar cryptocurrency baru akan menarik trader algoritmik dan trader frekuensi tinggi; pasar politik baru akan menarik peserta yang dipicu oleh peristiwa, yang mungkin tidak akan kembali setelah peristiwa berakhir. Bentuk pasar yang lebih khusus seperti opsi biner atau pasar hasil terstruktur mungkin akan lebih lanjut menarik kelompok pengguna frekuensi tinggi dengan modal besar (P6), di mana trader sistematis ini sudah mendominasi pasar cryptocurrency. Jika tujuan adalah volume perdagangan, maka bangun untuk kelompok pengguna P6. Jika tujuan adalah pertumbuhan pengguna dan pengaruh merek, maka bangun untuk kelompok pengguna P2. Kedua tujuan ini memerlukan pemilihan kategori yang sangat berbeda.

Wawasan untuk model biaya

Penggambaran stratifikasi pengguna secara langsung menentukan desain biaya pasar prediksi.

Model biaya per transaksi tetap akan menekan terlalu banyak kelompok P6 frekuensi tinggi dengan modal besar dan kelompok P7 frekuensi tinggi dengan jumlah kecil; justru kelompok inilah yang menopang dasar likuiditas yang diperlukan untuk platform bertahan.

Nilai diferensiasi tarif kategori terletak di sini, sistem tarif Polymarket saat ini adalah implementasi dari logika ini:

• Sektor cryptocurrency memiliki tarif efektif tertinggi: 1,80%
• Sektor olahraga: 0,75%
• Sektor politik & keuangan: 1,00%
• Sektor geopolitik: tanpa biaya transaksi

Standar ini tidak ditetapkan sembarangan, tetapi secara tepat mencocokkan struktur kelompok kategori dan kebiasaan perdagangan. Sektor cryptocurrency dipenuhi dengan dana algoritmik P6 yang profesional, mampu menanggung tarif tinggi tanpa merusak likuiditas; sektor politik didominasi oleh pedagang ritel dengan hambatan rendah, yang harus menurunkan biaya gesekan untuk mempertahankan retensi. Merancang tarif tanpa mempertimbangkan profil pengguna, pada dasarnya adalah percobaan buta.

Kesimpulan inti

• Kelompok P6 frekuensi tinggi dengan modal besar hanya mencakup 2% pengguna, menciptakan 88% volume perdagangan platform;
• Kebijakan biaya yang merugikan kepentingan P6 akan sangat merusak fondasi platform;
• 69% pengguna adalah pedagang ritel dengan frekuensi rendah dan jumlah kecil, sepenuhnya dipicu oleh peristiwa tertentu;
• Perdagangan cryptocurrency sangat terkonsentrasi pada modal algoritmik frekuensi tinggi, peserta di sektor olahraga memiliki struktur yang lebih beragam;
• Pengguna biasa rata-rata melakukan 12 transaksi dalam 90 hari, dengan total investasi median 224 dolar;
• Memperluas kategori baru harus berfokus pada profil pengguna target, bukan hanya mengejar popularitas topik.

Penutup

Jika volume perdagangan terkonsentrasi di satu area inti frekuensi tinggi yang kecil, mengapa Polymarket harus memposisikan dirinya sebagai produk ritel? Dana algoritmik profesional menopang sebagian besar arus kas, tetapi pengalaman produk, strategi pemasaran, dan penataan kategori terus-menerus mengakomodasi pedagang ritel biasa.

Sebagian jawaban mungkin terletak pada faktor struktural. Kerangka agen, bot telegram, dan alat tanpa kode yang semakin umum, memungkinkan pedagang ritel juga dapat dengan mudah melakukan perdagangan otomatis. Jika pedagang ritel saat ini telah mulai melakukan perdagangan algoritmik, maka langkah selanjutnya secara alami akan berkembang menjadi operasi frekuensi tinggi yang besar oleh agen cerdas AI.

Inilah sebabnya Polymarket mungkin melahirkan aplikasi pembunuh pertama di bidang persilangan cryptocurrency dan kecerdasan buatan. Dalam pasar yang memiliki likuiditas tinggi, dipicu oleh peristiwa, dan hasil yang bersifat biner, agen mandiri dapat beroperasi dengan akurat, mampu menyerap peristiwa dunia, emosi sosial, dan informasi inferensi waktu nyata, mengidentifikasi hasil perdagangan dengan kesalahan harga, dan mengeksekusi perdagangan tanpa intervensi manusia. Ketika aplikasi ini mencapai kemajuan yang signifikan, itu tidak hanya akan menjadi produk cryptocurrency. Ini akan menjadi momen ketika perdagangan agen memasuki pasar massal.