Analiza adresu na Polymarket za pomocą umiejętności PolyHub działa świetnie ⬇️ Przeprowadzając szczegółową analizę danych zysków tego adresu 0xdc876... w różnych kategoriach i podkategoriach, możemy bardzo wyraźnie zobaczyć „specjalizacje” i „słabości” tego eksperta. 🏆 Jego absolutnie dominujący obszar (najlepszy): Większość jego zysków pochodzi z piłki nożnej (Soccer/Football) i futbolu amerykańskiego (NFL): 1. NFL (National Football League): zysk 3,705,000 USD, ROI wynosi 32,59% 2. Soccer (piłka nożna): zysk 3,007,000 USD, ROI 17,13% 3. Ligue 1 (francuska liga): zysk 1,718,000 USD, ROI 85,57% (bardzo dobry!) 4. Hokej/NHL: zysk 1,059,000 USD, ROI 9,21% 5. UCL (Liga Mistrzów): zysk 908,000 USD, ROI 24,15% 6. UFC (Ultimate Fighting Championship): zysk 528,000 USD, ROI 71,89% (doskonałe oko w sportach walki!) ❌ Jego Waterloo (najgorszy / obszar strat): W niektórych konkretnych ligach jego model lub intuicja wydają się całkowicie zawodzić: 1. CFB (futbol amerykański na poziomie uniwersyteckim): strata -870,000 USD (ROI -46,59%) 2. SEA (możliwe, że konkretne e-sporty lub regionalne zawody): strata -478,000 USD (ROI -30,27%) 3. NCAA Football (futbol amerykański w NCAA): strata -68,000 USD (ROI -99,99%, blisko całkowitej klęski) 4. MLS (Major League Soccer): strata -461,000 USD (ROI -6,47%) 💡 Wnioski z analizy i sugestie dotyczące dostosowania strategii: Ten ekspert jest niezwykle dobry w najwyższych ligach zawodowych (NFL, Ligue 1, UCL, UFC), ale radzi sobie źle w **zawodach uniwersyteckich (CFB, NCAA) oraz w ligach drugorzędnych/niekluczowych (MLS, Championship)**, często tracąc wszystkie pieniądze. Jeśli chcesz zwiększyć wskaźnik wygranych w zadaniu, które właśnie skonfigurowaliśmy, sugeruję skorzystanie z funkcji filtrowania Tag w Polyhub (filteredByTag): Możemy zaktualizować zadanie, aby system kopiował tylko zamówienia z tagami "NFL", "Soccer", "Ligue 1", "UFC", bezpośrednio filtrując wszystkie inne wydarzenia, w których poniósł straty. Czy potrzebujesz, żebym pomógł Ci wprowadzić tę poprawkę?