Gwałtowny wzrost na rynkach predykcyjnych przyciąga traderów, instytucje i nawet Wall Street. Wszyscy chcą skorzystać z rosnącego trendu.
Miesięczny wolumen w marcu przekroczył już 13,7 mld USD. To wzrost o 599% względem 1,96 mld USD rok temu. Liderami rynku są Polymarket i Kalshi.
6 formuł napędzających strategię funduszy ilościowych na Polymarket
W niedawnym wpisie analityk stwierdził, że Polymarket ewoluował daleko poza miejsce dla “hazardzistów degenów”:
“Po cichu staje się polem bitwy dla quantów, gdzie profesjonalne fundusze wykorzystują przewagi tak samo jak na opcjach i kontraktach terminowych.”
Wpis pokazał też sześć kluczowych formuł, z których fundusze hedgingowe korzystają, by konsekwentnie zarabiać na rynkach predykcyjnych. Handel detaliczny też może stosować niektóre z tych metod, by poprawić swoje wyniki.
Reguła logarytmicznego ustalania ceny rynku (LMSR) to podstawa. Fundusze modelują silnik wyceny, by przewidzieć, o ile transakcja przesunie rynek zanim wolniejsi uczestnicy zareagują.
Kryterium Kelly’ego zastępuje losową wielkość pozycji matematycznie wyliczonym ułamkiem kapitału dla każdej transakcji.
Skanowanie luki wartości oczekiwanej buduje niezależne modele prawdopodobieństwa. Celem jest znalezienie kontraktów, gdzie zakładane szanse odbiegają od szacunków gracza na tyle, by pokryć opłaty.
Rozbieżność KL wychwytuje statystyczne niezgodności między powiązanymi rynkami, np. konkurującymi kandydatami politycznymi. To pozwala na strukturalne pozycje zabezpieczające.
Rzutowanie Bregmana rozwija to przez skanowanie złożonych zdarzeń z wieloma wyjściami. Fundusze chcą znaleźć nieefektywności cenowe niedostępne ręcznym traderom na większą skalę.
Aktualizacja bayesowska stale dostosowuje szacunki prawdopodobieństwa, gdy pojawiają się nowe dane. Dzięki temu pozycje dopasowują się do aktualnej sytuacji informacyjnej, a nie opierają się na stałych poglądach.
Jak “odtworzyć system” na rynkach predykcyjnych?
Analityk podzielił się też prostym schematem, jak “odtworzyć ten system”.
- Dane: Uzyskaj dostęp do API Polygon, aby pobierać w czasie rzeczywistym kursy i wolumeny Polymarket.
- Środowisko: Skonfiguruj Pythona z bibliotekami: numpy, scipy i cvxpy. Obsługują one matematykę używaną w sześciu formułach.
- Testy historyczne: Przed zainwestowaniem pieniędzy uruchom system na danych historycznych z 2025 roku, stosując testowanie “walk-forward”. Testuj system sekwencyjnie, jakby czas płynął naprzód, a nie dopasowuj go do znanych już wyników. To chroni przed przeuczeniem modelu.
- Wdrożenie: Umieść automatyczne skrypty na Railway lub GitHub z zaplanowanymi zadaniami i przekieruj alerty tradingowe na Telegram, by otrzymywać powiadomienia w czasie rzeczywistym.
- Kontrola ryzyka: Stosuj ułamkowe Kelly (nie pełne Kelly), by ograniczyć wielkość pozycji. Ustaw twardy limit obsunięcia o 20%.
Instrukcja pokazuje strukturalne strategie ilościowe dla rynków predykcyjnych. Ich skuteczność zależy jednak od wykonania. Kluczowa jest trafność szacunków prawdopodobieństwa, wystarczająca płynność i niskie opłaty.
Wyzwania praktyczne, takie jak szybkość rynku, jakość danych i możliwe przeuczenie modelu, mogą wpłynąć na wyniki. Rezultaty zależą więc od wdrożenia i warunków rynkowych.
Zastrzeżenie: Ten materiał służy wyłącznie celom informacyjnym i nie stanowi porady inwestycyjnej.
Aby zapoznać się z najnowszą analizą rynku kryptowalut od BeInCrypto, kliknij tutaj.
