钱包聚类入门：当50个钱包背后是同一个交易者

如果你追踪“顶级钱包”足够久，就会发现一个规律：

那些最一致的“钱包”根本不是钱包，而是操作者。

一个交易者可以将活动分散到几十个地址中，目的是：

• 减少关注度
• 分摊限额或操作风险
• 策略分离（一个钱包用于对冲，一个用于事件驱动）
• 操纵按钱包排名的仪表盘

如果你不考虑这一点，就会：

• 高估独立信号数量（50个“巨鲸”其实是一个）
• 夸大或低估胜率（盈利和亏损分散在各个地址）
• 错误校准警报（你会以为市场有“广泛的聪明钱共识”，其实只是一个集群）

内部链接：

• 聪明钱概览：/smart-money
• 聪明钱集合：/smart-collections

---

1) “聚类”的含义（以及它不含义）

聚类是一个假设：这些地址由同一个实体控制。

在比特币研究中，聚类启发式通常依赖于交易图结构（例如多输入启发式）。一篇经典的早期论文使用启发式方法在共享权威下对地址进行分组，然后通过再识别来标记集群。 来源：Meiklejohn 等，《A Fistful of Bitcoins》（IMC 2013）。https://cseweb.ucsd.edu/~smeiklejohn/files/imc13.pdf

但启发式可能出错。后来的工作关注错误率和当假设失效时的错误聚类（找零地址检测、地址重用模式等）。 来源：《Analyzing the Error Rates of Bitcoin Clustering Heuristics》。https://inria.hal.science/hal-05315736v1/document

Polymarket 的聚类有所不同，因为：

• 你关心的是交易场所上的行为（CLOB + 头寸），而不仅仅是 L1 UTXO 结构
• 操作者可以在多个地址上表现一致，而无需明显的链上“多输入”关联

因此，我们首先使用行为聚类，仅将链上资金流作为佐证。

---

2) 实用的特征集（适用于 Polymarket）

你可以将聚类视为一个评分问题：每个特征都增加证据。

特征 A——时间同步（“节拍器”）

如果两个钱包反复：

• 在几分钟内同时入场
• 交易相同的结果
• 跨越多个市场

那么它们不是独立的。

指标：

sync_score = 交易中 |t_i - t_j| < Δt 且同边同市场的比例

根据市场节奏设置 Δt：

• 加密货币：1–3 分钟
• 政治/新闻：5–15 分钟

特征 B——市场重叠（“投资组合指纹”）

计算交易市场的 Jaccard 相似度：

jaccard = |M_i ∩ M_j| / |M_i ∪ M_j|

高重叠本身不够（很多人交易热门市场），但重叠加时间同步则很有力。

特征 C——方向一致性（“观点签名”）

对于每个钱包，构建一个符号敞口向量：

• +1 表示 YES 净积累
• -1 表示 NO 净积累
• 按名义金额或持仓时间加权

然后计算钱包之间的余弦相似度。

这可以捕捉“总是反向”与“总是动量”的风格。

特征 D——执行风格（做市商与吃单方偏好）

两个钱包如果：

• 使用相似的订单大小
• 表现出相似的激进程度
• 在距中间价相似的距离执行

通常共享一个执行引擎或操作者。

你可以使用 CLOB 订单簿快照（价差/冲击代理）并将实际成交价与当时中间价进行比较来量化。 来源：Polymarket API（CLOB/Gamma/Data）端点概述。https://docs.polymarket.com/quickstart/reference/endpoints

特征 E——资金流（佐证，非主要）

如果多个地址的资金来自：

• 同一个源地址
• 相同的交易所存款模式
• 一个共同的“金库”钱包

那是强有力的证据。

但这并非必需；老练的操作者会刻意避免可追溯的资金模式。

---

3) 聚类如何改进警报（并减少噪音）

大多数警报系统...