Прогнозные рынки теоретически агрегируют человеческое суждение, но некоторые устойчивые торговые возможности могут быть захвачены системами, которые действуют быстрее любого человека.
Арбитражные возможности могут проявляться как кратковременные неверные оценки, начиная от результатов, которые временно не суммируются до 100%, и заканчивая задержками в скорости реакции рынка на новую информацию.
Родриго Коэльо, генеральный директор Edge & Node, отметил, что боты уже сканируют сотни рынков в секунду, и эта роль все больше пересекается с более продвинутыми агентами на основе искусственного интеллекта.
“Захват этих возможностей требует мониторинга тысяч рынков и выполнения сделок практически мгновенно, поэтому ими в основном доминируют автоматизированные системы,” – рассказал Коэльо Cointelegraph.
Это делает прогнозные рынки естественным следующим шагом для систем на основе искусственного интеллекта, созданных для использования кратковременных ценовых разрывов без участия человека.
Агенты ИИ могут нацеливаться на кратковременные разрывы на прогнозных рынках. Источник: Rohan Paul
Механика арбитража на прогнозных рынках
Цены Bitcoin и криптовалют в последнее время не демонстрируют хороших показателей, и Том Ли из BitMine называет текущие настроения «мини-криптозимой». Между тем, прогнозные рынки стали площадками, где пользователи могут делать ставки, чтобы получать прибыль независимо от общей экономической ситуации.
Рост прогнозных рынков также привел к появлению возможностей, таких как то, что Коэльо называет «арбитражем задержки», который зависит от узких временных окон, недоступных для ручного вмешательства человека. Он рассказал Cointelegraph:
Если существует даже задержка в несколько секунд между наступлением события и обновлением рынка, боты сканируют это и делают ставки на правильный исход. В течение этого периода у них есть 100% гарантированная победа.”
Недавнее исследование показало, что Polymarket демонстрирует частые несоответствия в ценах, позволяющие трейдерам строить арбитражные позиции. Эти возможности возникают как внутри отдельных рынков, где вероятности не суммируются до 100%, так и между связанными рынками с несогласованными ценами. Исследователи оценили, что примерно 40 миллионов долларов были извлечены из-за этих неэффективностей.
Академические исследователи представляют свои выводы на Международной конференции по развитию финансовых технологий. Источник: CyLab/YouTube
Прогнозные рынки все еще находятся в зачаточном состоянии, но их технологии также совершенствуются. Например, Polymarket недавно ввел комиссии за исполнение, чтобы увеличить торговые издержки. Результаты не фиксируются немедленно, что делает эти стратегии менее надежными и не всегда прибыльными.
Агенты ИИ могут усилить риски манипулирования рынком
Помимо арбитража, агенты ИИ могут все больше брать на себя активность на прогнозных рынках, вызывая опасения, что автоматизированные системы могут воспроизвести то же поведение, которое наблюдается у людей. В конце концов, они обучаются на человеческой деятельности.
Коэльо отметил, что крупные игроки могут влиять на результаты, размещая значительные ставки на одну сторону, и что более продвинутые агенты могут использовать аналогичную динамику в масштабе.
“Если у вас есть большой пул денег, а рынок неликвиден, вы можете сделать ставку на одну сторону и повлиять на рынок, как мы видели на выборах, когда какой-то француз вложил около [$45 миллионов] в победу Дональда Трампа”, – сказал он.
Открытый интерес Polymarket был самым высоким примерно в октябре и начале ноября 2024 года, во время президентских выборов в США, согласно данным Dune Analytics. После резкого первоначального падения он продолжает набирать популярность, причем политика является самой популярной темой, за ней следуют спорт и криптовалюты.
Открытый интерес Polymarket приближается к уровням выборов 2024 года. Источник: datadashboards/Dune Analytics
Пранав Махешвари, инженер Edge & Node, отметил, что быстрое улучшение агентов ИИ наряду с прогнозными рынками делает эти риски более актуальными и призвал к установке ограничений.
“До сих пор агенты ИИ имеют средний уровень возможностей, и мы даем им много разрешений. С этими средними возможностями они уже начали действовать автономно,” – рассказал Махешвари Cointelegraph.
Но в будущем агенты ИИ будут иметь действительно высокий уровень возможностей. Когда у них появится действительно высокий уровень возможностей, как у людей, вам придется ограничить их разрешения.”
От торговых ботов к системам на основе искусственного интеллекта
Сам процесс торговли претерпевает изменения, поскольку автоматизация переходит от простых торговых ботов к более продвинутым системам, управляемым искусственным интеллектом, которые способны выявлять и использовать возможности в режиме реального времени.
Системы, которые в настоящее время используются для использования рыночных неэффективностей, в основном основаны на правилах, но инструменты, лежащие в их основе, развиваются.
Арчи Чоудхури, генеральный директор LayerLens, отметил, что большинство розничных участников не используют агентов ИИ напрямую, полагаясь вместо этого на чат-боты, такие как ChatGPT или Gemini, для исследований, в то время как более продвинутые пользователи начинают экспериментировать с автоматизацией.
“Некоторые из нас просто используют агентов кодирования, таких как Claude Code, для создания автоматизированных ботов или алгоритмов для исполнения сделок, в то время как другие идут дальше, используя автономные инструменты, такие как OpenClaw, чтобы включить автоматическое исполнение сделок и других политик,” – рассказал он Cointelegraph.
По мере повышения уровня знаний об искусственном интеллекте среди розничных трейдеров, агенты могут расширить доступ к стратегиям, которые ранее были ограничены институтами, по мнению Чоудхури. Однако это не устраняет конкуренцию, и крупные институты уже используют искусственный интеллект, хотя и не всегда публично.
Он добавил, что существующие архитектуры больших языковых моделей хорошо подходят для интерпретации структурированных финансовых данных, что может снизить технический барьер для создания торговых систем, которые ранее требовали специализированных количественных знаний.
Те же тенденции уже наблюдаются на криптовалютных рынках, где арбитраж все больше зависит от автоматизации, а не от человеческого суждения. По мере развития этих систем преимущество переходит к скорости исполнения. Те, кто полагается на искусственный интеллект и автоматизацию, имеют очевидное преимущество над теми, кто этого не делает.
