Analysera adresser på Polymarket med PolyHubs kompetens, och det fungerar utmärkt ⬇️ Genom att ge en heltäckande förståelse av 0xdc876... Vinstdata för denna adress under de stora sektorerna och segmenten analyseras genom analys, och vi kan mycket tydligt se denna mästares "expertis" och "brister". 🏆 Hans absoluta dominansområden (bäst på det): Den stora majoriteten av hans vinster kommer från fotboll (fotboll/fotboll) och amerikansk fotboll (NFL): 1. NFL (Major League Football): 3,705 miljoner dollar i vinst och 32,59 % ROI 2. Fotboll (fotbollskategori): Vinst 3,007 miljoner dollar, ROI 17,13 % 3. Ligue 1 (Ligue 1): Vinst 1,718 miljoner dollar, ROI 85,57 % (extremt bra!) ） 4. Hockey/NHL (ishockey): 1,059 miljoner dollar i vinst, 9,21 % avkastning på investeringen 5. UCL (UEFA Champions League): Vinst 908 000 dollar, ROI 24,15 % 6. UFC (Ultimate Fighting Championship): Vinst $528 000, ROI 71,89% (Fighting Eye är utmärkt!) ） ❌ Hans Waterloo (sämst / förlustområde): I vissa specifika ligor verkar hans modell eller intuition ha misslyckats helt: 1. CFB (College Football): Förlust -872 000 dollar (ROI -46,59 %) 2. SEA (kan vara en specifik esport- eller regional turnering): Förlust -478 000 dollar (ROI -30,27 %) 3. NCAA Football: Förlust -68 000 dollar (ROI -99,99 %, nära utklassning) 4. MLS (Major League Soccer): Förlust -461 000 dollar (ROI -6,47 %) 💡 Analysslutsats och justeringsförslag för kopiering: Den stora ledaren är extremt bra i toppprofessionella ligor (NFL, Ligue 1, Champions League, UFC), men har presterat dåligt i collegetävlingar (CFB, NCAA) och sekundära/icke-kärnligor (MLS, Championship), och ofta till och med förlorat allt. Om du vill förbättra vinstprocenten för kopieringsuppgiften vi just konfigurerade rekommenderar jag att använda Polyhubs taggfiltreringsfunktion (filteredByTag): Vi kan uppdatera uppgiften så att systemet bara kopierar hans order med taggarna "NFL", "Soccer", "Ligue 1", "UFC" och filtrerar bort alla andra evenemang där han förlorar pengar. Behöver du att jag lagar det åt dig?