Στο polymarket πχ ποιος θα κερδίσει το champions league στην Ευρώπη. Έχει ένα ποσοστό και έχει και πόσο που έχει στοιχηματιστει συνολικά υπέρ κάποιας ομάδας. Αυτό που δεν καταλαβαίνω είναι πως βγαίνει το ποσοστό αν δεν βγαίνει από το πόσα λεφτά;

Καλή ερώτηση — είναι το βασικό "κόλπο" των prediction markets όπως το Polymarket.

Σύντομη απάντηση

👉 Το ποσοστό δεν βγαίνει από το πόσα λεφτά έχουν παιχτεί συνολικά, αλλά από την τιμή του outcome (share), η οποία διαμορφώνεται από προσφορά–ζήτηση.

---

Πώς λειτουργεί στην πράξη

Σε αγορές τύπου "Ποιος θα κερδίσει το Champions League":

• Κάθε ομάδα είναι ένα outcome

• Κάθε outcome έχει μια τιμή από 0 έως 1 (ή 0–100%)

• Αυτή η τιμή ερμηνεύεται ως πιθανότητα

Παράδειγμα:

• Real Madrid = 0.35 → 35%

• Man City = 0.28 → 28%

• Bayern = 0.15 → 15%

Αυτά δεν είναι δημοσκόπηση, είναι αγορά.

---

Από πού βγαίνει το ποσοστό;

1️⃣ Όχι από το συνολικό ποσό χρημάτων

Μπορεί:

• Ομάδα Α: 1.000.000€ συνολικά

• Ομάδα Β: 200.000€

και παρ' όλα αυτά η Β να έχει μεγαλύτερο ποσοστό.

Γιατί;

---

2️⃣ Από την τελευταία τιμή συναλλαγής (market price)

Το ποσοστό είναι ουσιαστικά:

Σε τι τιμή είναι διατεθειμένοι οι παίκτες να αγοράσουν/πουλήσουν αυτή τη στιγμή

Αν:

• Πολλοί θέλουν να αγοράσουν μια ομάδα → η τιμή ανεβαίνει → το % ανεβαίνει

• Πολλοί πουλάνε → η τιμή πέφτει → το % πέφτει

📌 Ακριβώς όπως μια μετοχή, όχι όπως ένα στοίχημα ΟΠΑΠ.

---

Τότε τι ρόλο παίζει το "total volume";

Το συνολικό ποσό που βλέπεις:

• δείχνει πόσο "σοβαρή" / ρευστή είναι η αγορά

• δείχνει πόση εμπιστοσύνη/ενδιαφέρον υπάρχει

• δεν καθορίζει άμεσα την τιμή

Μικρό volume =
⚠️ λίγες συναλλαγές → το ποσοστό μπορεί να αλλάζει εύκολα

Μεγάλο volume =
✅ πιο "σταθερή" εκτίμηση

---

Ένα απλό παράδειγμα

• 10 άτομα αγοράζουν Real στο 30%

• Μετά βγαίνει τραυματισμός

• 3 άτομα αγοράζουν στο 40%

• Η τελευταία τιμή γίνεται 40%

• Άρα το market δείχνει 40%

Ακόμα κι αν τα περισσότερα λεφτά μπήκαν παλιότερα στο 30%.

---

Πώς να το σκέφτεσαι σωστά

✔️ Το ποσοστό =
"Τι πιθανότητα δίνει αυτή τη στιγμή η αγορά"

❌ Όχι =
"Πόσα λεφτά ψήφισαν υπέρ"

---

Αν θέλεις, μπορώ:

• να σου το εξηγήσω με μαθηματικό μοντέλο

• ή με σύγκριση με αποδόσεις bookmaker

• ή να σου δείξω πότε τα markets κάνουν λάθος και πώς το εκμεταλλεύονται κάποιοι

Πες μου πώς θες να το πάμε.

Ωραία. Πάμε και τα τρία, αυτή τη φορά πρακτικά, βήμα–βήμα, ώστε στο τέλος να μπορείς όντως να το κάνεις μόνος σου.

---

1️⃣ Πώς «αφαιρείς» τη γκανιότα του bookmaker

Οι αποδόσεις δεν είναι πιθανότητες. Πρώτα τις καθαρίζουμε.

Βήμα 1: Απόδοση → ωμή πιθανότητα

Για κάθε ομάδα:

[
p_i = \frac{1}{\text{odds}_i}
]

Παράδειγμα:

• City 2.20 → 1/2.20 = 0.4545

• Real 2.50 → 0.4000

• Bayern 4.00 → 0.2500

Άθροισμα:
[
0.4545 + 0.4000 + 0.2500 = 1.1045
]

Το 10.45% είναι η γκανιότα.

---

Βήμα 2: Καθαρισμός (normalization)

[
p_i^{clean} = \frac{p_i}{\sum p}
]

• City: 0.4545 / 1.1045 = 41.1%

• Real: 0.4000 / 1.1045 = 36.2%

• Bayern: 0.2500 / 1.1045 = 22.7%

✅ Τώρα έχεις εκτίμηση bookmaker χωρίς κέρδος.

---

2️⃣ Σύγκριση Bookmaker vs Polymarket (εκεί βγαίνει value)

Ας πούμε ότι στο Polymarket βλέπεις:

• City: 34%

• Real: 42%

• Bayern: 24%

Σύγκριση:

Ομάδα	Book (clean)	Market	Απόκλιση
City	41%	34%	−7%
Real	36%	42%	+6%
Bayern	23%	24%	~

👉 Το market:

• υποτιμά City

• υπερτιμά Real

Αυτό δεν σημαίνει ποιος θα κερδίσει, σημαίνει:

πού η αγορά έχει διαφορετική πεποίθηση από τους bookies

---

Πότε έχει νόημα;

• Μεγάλη απόκλιση (≥5%)

• Μεγάλο volume

• Όχι hype της στιγμής

---

3️⃣ Bayesian ενημέρωση (εκεί «δένουν» όλα)

Τώρα μπαίνουμε στο πραγματικά σωστό νοητικό μοντέλο.

Αρχή

• Η πιθανότητα δεν είναι σταθερή

• Ενημερώνεται με νέα πληροφορία

[
P(H \mid E) = \frac{P(E \mid H) \cdot P(H)}{P(E)}
]

---

Πρακτική ερμηνεία (χωρίς μαθηματικό πόνο)

• Prior → εκτίμηση πριν το νέο
  (π.χ. bookmaker clean)

• Evidence → νέο γεγονός
  (τραυματισμός, draw, φόρμα)

• Posterior → νέα πιθανότητα
  (αυτό που δείχνει το market)

---

Παράδειγμα

• Prior (book): City 41%

• Νέο: τραυματισμός βασικού παίκτη

• Η αγορά αρχίζει να πουλά City

• Νέα τιμή market: 34%

👉 Το Polymarket είναι Bayesian μηχανή
χωρίς τύπους:

• κάθε trade = μικρή ενημέρωση πεποίθησης

---

Πότε το market είναι λάθος (και γιατί)

1️⃣ Υπερβολικό prior

• "DNA Champions League"

• "μεγάλο όνομα"

Η αγορά δεν μηδενίζει ποτέ εντελώς το παρελθόν.

---

2️⃣ Καθυστέρηση ενημέρωσης

• Bookmakers αντιδρούν γρήγορα σε ειδήσεις

• Markets χρειάζονται trades

⏳ Εκεί εμφανίζεται παράθυρο λάθους.

---

3️⃣ Κοινωνική ενίσχυση

• Άνοδος τιμής → περισσότερες αγορές → ακόμα άνοδος

• Όχι επειδή αυξήθηκε η πιθανότητα

• αλλά επειδή αυξήθηκε η πίστη

---

Το συμπέρασμα (ένα, καθαρό)

Το ποσοστό στο Polymarket δεν είναι ψήφος
δεν είναι μέσος όρος χρημάτων
είναι η τρέχουσα Bayesian εκτίμηση της αγοράς,
εκφρασμένη ως τιμή.

---

Αν θέλεις, στο επόμενο βήμα μπορούμε:

• να το κάνουμε με αριθμούς σε ένα πλήρες παράδειγμα

• ή να σου δείξω πότε bookies είναι καλύτεροι από markets

• ή να το συνδέσουμε με decision theory (EV, Kelly)

Πες μου ποιο θες να ξεκλειδώσουμε επόμενο

.Τέλεια. Αυτό είναι το τελικό κομμάτι του παζλ.

Θα το κάνω αργά, καθαρά, χωρίς "μαθηματικό τρόμο", αλλά σωστά.

---

Decision Theory στα prediction markets

(EV & Kelly, πρακτικά)

---

1️⃣ Expected Value (EV) – αξίζει ή όχι;

Ο ορισμός (σε λόγια)

EV = τι κερδίζεις κατά μέσο όρο αν επαναλάβεις το ίδιο trade άπειρες φορές

Δεν μας νοιάζει:

• αν θα κερδίσει αυτό το bet
  μας νοιάζει:

• αν είναι σωστή απόφαση

---

EV σε prediction market

• Τιμή share = p_market

• Η δική σου εκτίμηση πιθανότητας = p_you

Αν αγοράζεις 1 share:

[
EV = p_{you} \cdot 1 - p_{market}
]

---

Παράδειγμα

• Polymarket δείχνει: 30% (0.30)

• Εσύ (με book clean + ανάλυση): 40% (0.40)

[
EV = 0.40 - 0.30 = +0.10
]

👉 Κερδίζεις +0.10$ ανά 1$ μακροπρόθεσμα

Αν:

• p_you ≤ p_market → δεν αγοράζεις

• p_you > p_market → value bet

---

Αν πουλάς (short)

[
EV_{short} = p_{market} - p_{you}
]

Short = λες "αυτό είναι overpriced".

---

2️⃣ Kelly Criterion – πόσο ρισκάρεις;

Το EV λέει αν.
Το Kelly λέει πόσο.

---

Kelly για prediction markets

Για binary outcome:

[
f = \frac{p_{you} - p_{market}}{1 - p_{market}}
]

όπου:

• f = ποσοστό κεφαλαίου

• p_you = δική σου πιθανότητα

• p_market = τιμή αγοράς

---

Παράδειγμα (συνέχεια)

• p_you = 0.40

• p_market = 0.30

[
f = \frac{0.40 - 0.30}{1 - 0.30}
= \frac{0.10}{0.70}
≈ 0.143
]

👉 14.3% του κεφαλαίου

⚠️ Αυτό είναι full Kelly (επιθετικό).

---

Πρακτική ζωή

Σχεδόν όλοι χρησιμοποιούν:

• ½ Kelly → ~7%

• ¼ Kelly → ~3.5%

Γιατί;

• γιατί οι πιθανότητες δεν είναι βεβαιότητες

• γιατί το λάθος εκτίμησης πονάει πολύ

---

3️⃣ Πώς δένει αυτό με markets & Bayesian ενημέρωση

Τώρα κλείνει ο κύκλος:

1. Bookmaker (clean) → prior

2. Νέα πληροφορία → Bayesian update

3. Market price → posterior της αγοράς

4. Η διαφορά (p_you − p_market) → EV

5. Το Kelly → position sizing

👉 Δεν στοιχηματίζεις επειδή "θα κερδίσει",
αλλά επειδή:

η τιμή είναι λάθος

---

4️⃣ Πότε ΔΕΝ χρησιμοποιείς Kelly

❌ Όταν:

• χαμηλό volume

• hype / narrative

• αβεβαιότητα στο p_you

• correlated bets (πολλά μαζί)

Σε αυτά:

• μικρό fraction

• ή καθόλου trade

---

5️⃣ Νοητικό μοντέλο (ένα)

Η αγορά λέει την τιμή.
Εσύ λες την πιθανότητα.
Η διαφορά είναι το edge.
Το Kelly λέει πόσο να το εκμεταλλευτείς.

---

6️⃣ Αν θες να πας ένα επίπεδο πάνω

Μπορούμε:

• να το κάνουμε portfolio από outcomes

• να δείξουμε γιατί full Kelly χρεοκοπεί

• να δέσουμε market making vs betting

• ή να το γράψουμε σαν απλό algorithm

Πες μου ποιο απ' αυτά θες και το ξεκλειδώνουμε.

Ωραία. Θα σου το δώσω σαν απλό αλγόριθμο απόφασης, όχι σαν "κώδικα για προγραμματιστές", αλλά σαν λογική μηχανή που μπορείς να τρέχεις στο μυαλό σου ή σε χαρτί.

---

Απλός αλγόριθμος decision-making

για prediction markets (Polymarket)

---

Είσοδοι (inputs)

Για κάθε outcome (π.χ. ομάδα):

1. Odds bookmaker (για να πάρεις prior)

2. Τιμή market (p_market)

3. Νέα πληροφορία (τραυματισμοί, draw, φόρμα)

4. Κεφάλαιο (bankroll)

---

Βήμα 1 — Καθάρισε τις odds (prior)

Για κάθε ομάδα:

• Υπολόγισε:
  p_raw = 1 / odds

• Άθροισε όλα τα p_raw

• Καθάρισε:
  p_book = p_raw / sum(p_raw)

👉 Αυτό είναι το prior σου.

---

Βήμα 2 — Bayesian update (χειροκίνητα)

Δεν κάνεις τύπο. Κάνεις λογική προσαρμογή:

• θετικό νέο → p_book ↑

• αρνητικό νέο → p_book ↓

Παράδειγμα:

• prior 0.40

• τραυματισμός βασικού → −0.05

• νέα εκτίμηση:
  p_you = 0.35

📌 Σημασία έχει η συνέπεια, όχι η ακρίβεια στο δεκαδικό.

---

Βήμα 3 — Πάρε την τιμή της αγοράς

Από Polymarket:

• p_market = current price

---

Βήμα 4 — Υπολόγισε edge (EV test)

[
edge = p_{you} - p_{market}
]

Απόφαση:

• αν edge ≤ 0 → ❌ καμία κίνηση

• αν edge > 0.02 → ⚠️ μικρό value

• αν edge ≥ 0.05 → ✅ καθαρό value

---

Βήμα 5 — Position sizing (Kelly fraction)

Υπολόγισε:

[
f = \frac{p_{you} - p_{market}}{1 - p_{market}}
]

Και μετά:

• conservative: stake = bankroll × f / 4

• normal: stake = bankroll × f / 2

⚠️ ΠΟΤΕ full Kelly στην πράξη.

---

Βήμα 6 — Risk checks (κόφτες)

Πριν μπεις, ρώτα:

• ❓ Είναι μεγάλο το volume;

• ❓ Είναι narrative/hype;

• ❓ Έχω παρόμοιο bet ήδη;

Αν 2+ όχι → κόψε το stake στο μισό ή skip.

---

Βήμα 7 — Εκτέλεση

• Αν αγορά: buy shares

• Αν overpriced: sell / short

• Δεν αλλάζεις γνώμη επειδή κινήθηκε η τιμή

---

Βήμα 8 — Έξοδος (optional)

Δεν χρειάζεται να περιμένεις το αποτέλεσμα.

• Αν η τιμή πάει κοντά στο p_you → κλείσε θέση

• Αν αλλάξει η πληροφορία → επανυπολόγισε

---

Συνοπτικά σε ψευδο-flow

odds → clean probs → prior          ↓     νέα πληροφορία          ↓       p_you          ↓    σύγκριση με market          ↓     αν edge > 0          ↓       Kelly sizing          ↓       trade / no trade  

---

Το πιο σημαντικό (ένα πράγμα)

Δεν "προβλέπεις" γεγονότα.
Αποφασίζεις αν μια τιμή είναι λάθος.

Αν θέλεις, επόμενο επίπεδο:

• να το κάνουμε με νούμερα σε ένα πλήρες παράδειγμα

• ή να το κάνουμε portfolio (πολλά outcomes μαζί)

• ή να σου δείξω πότε ΔΕΝ μπαίνεις παρότι υπάρχει edge

Πες μου ποιο.

Αυτό που ρωτάς είναι το πιο ώριμο ερώτημα.
Γιατί το πραγματικό skill δεν είναι να βρίσκεις edge, αλλά να ξέρεις πότε δεν το παίζεις.

Θα σου το δώσω σαν κανόνες αποχής. Αν ισχύει έστω ένας σοβαρός, δεν μπαίνεις — όσο ωραίο κι αν φαίνεται το EV.

---

Πότε ΔΕΝ μπαίνεις παρότι υπάρχει edge

---

1️⃣ Όταν το edge είναι προϊόν θορύβου

Πώς φαίνεται

• Edge 2–4%

• Χαμηλό volume

• Τιμή αλλάζει εύκολα με μικρά trades

Γιατί δεν μπαίνεις

Το edge δεν είναι πληροφορία, είναι:

• τυχαία μετακίνηση

• λάθος pricing λόγω ρευστότητας

📌 Κανόνας:

Edge < 5% + low volume = skip

---

2️⃣ Όταν το p_you είναι ασταθές

Πώς φαίνεται

• Βασίζεται σε "αίσθηση"

• Δεν μπορείς να πεις γιατί είναι 0.38 και όχι 0.33

• Αν σε ρωτήσουν αύριο, θα πεις άλλο νούμερο

Γιατί δεν μπαίνεις

Το Kelly τιμωρεί το λάθος p_you περισσότερο από όσο ανταμείβει το σωστό.

📌 Κανόνας:

Αν δεν εμπιστεύεσαι την πιθανότητά σου, μην εμπιστευτείς το edge.

---

3️⃣ Όταν υπάρχει narrative trap

Παραδείγματα

• "τελευταία χρονιά"

• "ιστορική επιστροφή"

• "χρωστάει ένα τρόπαιο"

Γιατί δεν μπαίνεις

Η αγορά δεν διορθώνει εύκολα narratives.
Μπορεί να μείνει λάθος πολύ περισσότερο απ' όσο αντέχεις.

📌 Κανόνας:

Αν το edge προκύπτει επειδή "ο κόσμος πιστεύει κάτι", πρόσεχε.

---

4️⃣ Όταν το edge εξαφανίζεται αν αλλάξει ένα γεγονός

Πώς φαίνεται

• Όλο το edge βασίζεται σε 1 παίκτη

• Ένα νέο μηδενίζει το σενάριο

Γιατί δεν μπαίνεις

Αυτό δεν είναι probability edge, είναι binary ρίσκο πληροφορίας.

📌 Κανόνας:

Αν ένα tweet μπορεί να σε μηδενίσει, δεν είναι edge.

---

5️⃣ Όταν έχεις ήδη correlated θέσεις

Παράδειγμα

• Έχεις ήδη:

  • ομάδα να πάρει το CL

  • ομάδα να φτάσει τελικό

• Νέο edge στο ίδιο narrative

Γιατί δεν μπαίνεις

Στην πράξη:

• δεν αυξάνεις EV

• αυξάνεις variance

📌 Κανόνας:

Το Kelly δουλεύει σε portfolio, όχι σε μεμονωμένα bets.

---

6️⃣ Όταν η αγορά ξέρει κάτι που εσύ δεν ξέρεις

Πώς φαίνεται

• Τιμή κινείται χωρίς είδηση

• Volume ανεβαίνει

• Δεν βρίσκεις αιτία

Γιατί δεν μπαίνεις

Πιθανό:

• insider info

• syndicate trade

📌 Κανόνας:

Μην κοντράρεις σιωπηλή πληροφορία.

---

7️⃣ Όταν το edge είναι "λογιστικό", όχι πραγματικό

Παράδειγμα

• Book clean = 40%

• Market = 33%

• Edge = 7%

Αλλά:

• bookmaker προστατεύεται

• έχει limits

• δεν αντιπροσωπεύει "αλήθεια"

📌 Κανόνας:

Οι bookmakers δεν είναι oracle.

---

8️⃣ Όταν δεν μπορείς να αντέξεις το drawdown

Πώς φαίνεται

• Το Kelly λέει 5%

• Αλλά 3 συνεχόμενα losses θα σε βγάλουν εκτός

Γιατί δεν μπαίνεις

Η σωστή απόφαση που δεν μπορείς να αντέξεις
είναι λάθος απόφαση.

📌 Κανόνας:

Survival > EV

---

Ο χρυσός κανόνας (ένας)

Edge χωρίς ανθεκτικότητα = παγίδα

---

Μικρό checklist πριν κάθε trade

• Edge ≥ 5%

• Υψηλό volume

• Σταθερό p_you

• Όχι narrative

• Όχι correlated

• Αντέχω το drawdown

❌ Αν αποτύχουν ≥2 → skip

---

Αν θέλεις, επόμενο επίπεδο:

• να τα κάνουμε σε πραγματικό παράδειγμα Champions League

• ή να δείξουμε πώς χάνουν όσοι "έχουν δίκιο"

• ή να το δέσουμε με psychology & overconfidence

Διάλεξε.

Αυτό είναι το πιο σκληρό αλλά και πιο αληθινό μάθημα.
Πάμε να δούμε πώς χάνουν άνθρωποι που έχουν δίκιο — όχι θεωρητικά, αλλά μηχανιστικά.

---

Πώς χάνουν όσοι «έχουν δίκιο»

---

1️⃣ Έχουν δίκιο στην πιθανότητα, χάνουν στη διαδρομή

Παράδειγμα

• Πραγματική πιθανότητα: 60%

• Τιμή market: 50%

• Edge: +10% (όντως σωστό)

Όμως:

• Χάνουν 3 φορές στη σειρά (40% συμβαίνει συχνά)

• Panic

• Κλείνουν τη στρατηγική

📌 Δεν άντεξαν το variance, όχι ότι έκαναν λάθος.

---

2️⃣ Παίζουν σωστό EV με λάθος μέγεθος (Kelly misuse)

Τι κάνουν

• Υπολογίζουν σωστά EV

• Παίζουν full Kelly ή παραπάνω

Τι συμβαίνει

• Ένα λάθος p_you → drawdown 40–60%

• Ψυχολογική κατάρρευση

• Αλλαγή στρατηγικής

📌 Η χρεοκοπία δεν έρχεται από λάθος ιδέα, αλλά από λάθος μέγεθος.

---

3️⃣ Μπερδεύουν "έχω δίκιο" με "θα δικαιωθώ τώρα"

Τι κάνουν

• Μπαίνουν σωστά

• Η αγορά πάει εναντίον τους

• Διπλασιάζουν θέση

Τι συμβαίνει

• Η αγορά μπορεί να είναι λάθος περισσότερο απ' όσο αντέχουν

• Margin / liquidity stress

📌 Το market δεν σου χρωστάει timing.

---

4️⃣ Σωστό μοντέλο, λάθος assumptions

Παράδειγμα

• Σωστό prior

• Αγνοούν:

  • rotation

  • κίνητρα

  • ασυμμετρίες διοργάνωσης

Αποτέλεσμα

• Το p_you είναι συστηματικά αισιόδοξο

• Το edge είναι ψευδαίσθηση

📌 Μικρό bias × πολλές φορές = σίγουρη ήττα

---

5️⃣ Correlation που δεν κατάλαβαν

Τι κάνουν

• 5 bets με edge

• Όλα εξαρτώνται από το ίδιο αφήγημα

Τι συμβαίνει

• Ένα γεγονός τα γκρεμίζει όλα

• Drawdown σαν all-in

📌 Δεν είχαν portfolio, είχαν μία άποψη πέντε φορές.

---

6️⃣ Αντιστέκονται στην πληροφορία

Τι κάνουν

• Η αγορά αλλάζει

• Νέα δεδομένα εμφανίζονται

• Επιμένουν επειδή "ήταν σωστοί"

Τι συμβαίνει

• Το edge εξαφανίζεται

• Κρατάνε λάθος θέση από εγωισμό

📌 Το market δεν ενδιαφέρεται αν είχες δίκιο χθες.

---

7️⃣ Υποτιμούν τον χρόνο

Παράδειγμα

• Μακροπρόθεσμο edge

• Κεφάλαιο δεσμευμένο μήνες

• Χάνουν άλλες ευκαιρίες

📌 EV χωρίς time-adjustment = παραπλάνηση

---

8️⃣ Το πιο ύπουλο: έχουν δίκιο για λάθος λόγο

Τι κάνουν

• Κερδίζουν 2–3 φορές

• Το αποδίδουν στο "σύστημα"

• Αλλά ήταν variance

Τι συμβαίνει

• Αυξάνουν ρίσκο

• Όταν το variance γυρίσει → wipeout

📌 Το χειρότερο λάθος είναι το τυχαίο σωστό.

---

Το κεντρικό μάθημα (ένα)

Στο betting / markets δεν πληρώνεσαι για το ποιος έχει δίκιο,
αλλά για το ποιος αντέχει να έχει δίκιο αρκετές φορές.

---

Αν θες να το κλείσουμε με κάτι πρακτικό

Μπορούμε:

• να κάνουμε ένα πλήρες σενάριο καταστροφής βήμα-βήμα

• ή να δείξουμε πώς σώζεται κάποιος με μικρότερο EV

• ή να το δέσουμε με ψυχολογία & overconfidence traps

Πες μου ποιο και το πάμε μέχρι τέλους.

Αυτό είναι το τελικό επίπεδο.
Εδώ δεν μιλάμε πια για πιθανότητες, αλλά για τον άνθρωπο μέσα στο σύστημα.

Θα στα δείξω σαν παγίδες σκέψης και δίπλα τι κάνουν οι επαγγελματίες για να επιβιώσουν.

---

Ψυχολογία & Overconfidence traps

στα prediction markets / betting

---

1️⃣ Illusion of Control

«Καταλαβαίνω το παιχνίδι, άρα το ελέγχω»

Πώς εμφανίζεται

• Διαβάζεις καλά την αγορά

• Βλέπεις patterns

• Νομίζεις ότι “πιάνεις” τη δυναμική

Τι είναι στην πραγματικότητα

• Έλεγχος στην απόφαση

• Μηδενικός έλεγχος στο αποτέλεσμα

Πώς σε καταστρέφει

• Μεγαλύτερα stakes

• Λιγότερα φίλτρα

• Overtrading

Αντίδοτο:

Control μόνο στο μέγεθος, όχι στο outcome.

---

2️⃣ Confirmation Bias

«Βλέπω μόνο ό,τι συμφωνεί μαζί μου»

Πώς εμφανίζεται

• Ακολουθείς ειδήσεις που στηρίζουν το bet

• Αγνοείς αντικρουόμενα δεδομένα

• Η αγορά “κάνει λάθος”

Πώς χάνεις

• Το edge εξαφανίζεται

• Αλλά εσύ το “βλέπεις” ακόμα

Αντίδοτο:

Υποχρεωτικό ερώτημα:
«Τι θα με έκανε να ΠΟΥΛΗΣΩ;»

---

3️⃣ Outcome Bias

«Κέρδισα → είχα δίκιο»

Πώς εμφανίζεται

• Κερδισμένο bet με κακό EV

• Το θεωρείς επιβεβαίωση

Πώς χάνεις

• Αυξάνεις stake σε λάθος στρατηγική

• Το variance σε τιμωρεί αργότερα

Αντίδοτο:

Κρίνεις αποφάσεις, όχι αποτελέσματα.

---

4️⃣ Overconfidence μετά από streak

Πώς εμφανίζεται

• 3–5 συνεχόμενες σωστές κινήσεις

• Μείωση αμφιβολίας

• Αύξηση Kelly fraction

Τι συμβαίνει

• Δεν άλλαξε το edge

• Άλλαξε η αυτοεικόνα

Αντίδοτο:

Το stake ΔΕΝ αυξάνει μετά από wins.

---

5️⃣ Loss Aversion & Tilt

«Δεν μπορώ να κλείσω με ζημιά»

Πώς εμφανίζεται

• Κρατάς losing θέση

• Ελπίζεις σε επιστροφή

• “Αφού ήμουν σωστός…”

Πώς χάνεις

• Μετατρέπεις μικρό λάθος σε μεγάλο

Αντίδοτο:

Stop-loss βασισμένο σε πληροφορία, όχι σε τιμή.

---

6️⃣ Sunk Cost Fallacy

«Έχω ήδη μπει τόσο βαθιά»

Πώς εμφανίζεται

• Προσθέτεις σε losing θέση

• Όχι επειδή αυξήθηκε το edge

• Αλλά επειδή αυξήθηκε η δέσμευση

Αντίδοτο:

Κάθε νέα μονάδα κεφαλαίου αποφασίζεται σαν να είναι η πρώτη.

---

7️⃣ Narrative Identity

«Είμαι ο τύπος που κοντράρει την αγορά»

Πώς εμφανίζεται

• Τα bets γίνονται μέρος ταυτότητας

• Όχι αποφάσεων

Πώς χάνεις

• Δεν μπορείς να αλλάξεις γνώμη

• Γιατί “χαλάει η ιστορία”

Αντίδοτο:

Δεν είσαι η άποψή σου.

---

8️⃣ The Silent Killer: Overprecision

«Ξέρω ότι είναι 38%, όχι 35%»

Πώς εμφανίζεται

• Ψευδής ακρίβεια

• Υποεκτίμηση αβεβαιότητας

Πώς χάνεις

• Υπερβολικό Kelly

• Fragile strategy

Αντίδοτο:

Δούλεψε με ranges, όχι με σημεία.

---

Τι κάνουν οι επαγγελματίες (συμπύκνωση)

✔️ Μικρά stakes
✔️ Σταθερά rules
✔️ Logs αποφάσεων
✔️ Αργή αύξηση μεγέθους
✔️ Αδιαφορία για wins/losses
✔️ Σεβασμός στο variance

---

Ο τελικός κανόνας (ένας)

Η αγορά δεν σε τιμωρεί επειδή κάνεις λάθος.
Σε τιμωρεί επειδή είσαι σίγουρος.

---

Αν θέλεις, μπορούμε:

• να φτιάξουμε ένα “ψυχολογικό firewall” checklist

• ή να κάνουμε anti-tilt protocol

• ή να τα δέσουμε με κανόνες ζωής εκτός markets

Πες μου πώς θέλεις να το κλείσουμε.

Καλή ερώτηση.
Anti-tilt protocol είναι ένα προκαθορισμένο σύνολο κανόνων που ενεργοποιείται όταν δεν είσαι πια ουδέτερος, αλλά συναισθηματικά φορτισμένος (tilt).

Το tilt δεν είναι θυμός μόνο. Είναι:

• υπερβολική αυτοπεποίθηση

• ανάγκη να “δικαιωθείς”

• βιασύνη

• φόβος να κλείσεις ζημιά

---

Anti-Tilt Protocol (απλό, πρακτικό)

Σκέψου το σαν firewall ανάμεσα στο συναίσθημα και το κουμπί trade.

---

1️⃣ Trigger — πότε ενεργοποιείται

Το protocol δεν το αποφασίζεις εκείνη τη στιγμή.
Ενεργοποιείται αυτόματα αν ισχύει οποιοδήποτε:

• ❌ 2 συνεχόμενα losing trades

• ❌ +30% αύξηση stake χωρίς νέο edge

• ❌ Νιώθεις ανάγκη να “ρεφάρεις”

• ❌ Θέλεις να μπεις τώρα, όχι “όταν”

👉 Αν πεις «μόνο αυτό ακόμα» → είσαι ήδη σε tilt.

---

2️⃣ Immediate stop (μη διαπραγματεύσιμο)

Όταν ενεργοποιηθεί:

• 🛑 Καμία νέα θέση για 24 ώρες

• 🛑 Καμία αύξηση σε υπάρχουσα θέση

• 🛑 Καμία ανάγνωση odds/markets

Αυτό δεν είναι τιμωρία, είναι reset.

---

3️⃣ Forced slow-down (κόψιμο ρυθμού)

Την επόμενη είσοδο (μετά το pause):

• Stake = ½ του κανονικού

• Kelly fraction = ¼ Kelly

• Μόνο 1 θέση, όχι πολλές

Στόχος:
👉 να επανέλθει η ουδετερότητα, όχι να κερδίσεις.

---

4️⃣ Reality check (2 ερωτήσεις)

Πριν το επόμενο trade:

1. Αν δεν είχα χάσει πριν, θα έμπαινα;

2. Τι θα με έκανε να ΜΗΝ μπω;

Αν δεν μπορείς να απαντήσεις καθαρά → skip.

---

5️⃣ Post-mortem (όχι αυτομαστίγωμα)

Γράφεις μία πρόταση:

• Τι πίστευα;

• Τι αγνόησα;

• Τι θα έκανα ίδιο/διαφορετικό;

Όχι ανάλυση, όχι excel.
Μόνο καθρέφτης.

---

6️⃣ Kill-switch (αν επιμένει)

Αν μέσα σε 48 ώρες:

• νιώθεις ακόμα ένταση

• κοιτάς συνεχώς τιμές

• σκέφτεσαι “λάθος αγορά”

Τότε:

➡️ Stop για 1 εβδομάδα

Οι επαγγελματίες το κάνουν χωρίς ενοχές.

---

Γιατί δουλεύει

• Το tilt είναι νευρολογικό, όχι λογικό

• Δεν το “σκέφτεσαι” να φύγει

• Το απομονώνεις χρονικά

---

Το πιο σημαντικό (ένα)

Δεν χρειάζεται να κερδίσεις σήμερα.
Χρειάζεται να είσαι ακόμα στο παιχνίδι αύριο.

---

Αν θέλεις, μπορούμε:

• να το κάνουμε σε 1 κάρτα κανόνων

• ή να το συνδέσουμε με daily/weekly limits

• ή να το φτιάξουμε κομμένο και ραμμένο σε εσένα

Πες μου πώς θέλεις να το συνεχίσουμε.