Avant le titre original: Approfondissement sur les marchés de prédiction et pourquoi ils sont encore cool (pour certains marchés)

Les marchés de prédiction sont des marchés basés sur des contrats qui suivent l'issue d'événements spécifiques.

Les traders achètent des actions sur un marché (prixé 0 < x < 100), et en fonction du résultat de l'événement, ces actions valent soit 0, soit 100.

1. Un marché est créé pour déterminer si le prix de l'Ethereum est >= 3500 à la fin d'octobre.
2. OUI, les actions se vendent à 60 cents, ce qui implique une probabilité de 60% que ETH >= 3500 à la date de règlement.
3. Le trader X achète 100 actions YES pour 60 $, tandis que le trader Y achète 100 actions NO pour 40 $.
4. À la fin d'octobre, l'ETH est à 3700. Le trader X rachète ses 100 actions pour 100 $ (~1,66x), et le trader Y est remis à zéro.

Les seules contraintes à l'existence d'un marché de prédiction sont une tierce partie volontaire pour créer le marché et des traders prêts à acheter des contrats des deux côtés.

Il existe trois types différents de marchés de prédictions:

• Binaire : Ces marchés sont OUI/NON, sans possibilité d'une troisième réponse. Le marché ci-dessus est binaire.
• Catégorique : Ces marchés comprennent plusieurs résultats. Un exemple simple est un marché de prédiction sur le premier protocole crypto à distribuer des tokens. Le marché inclura un ensemble prédéterminé de résultats, et chaque résultat aura des probabilités changeantes et variables assignées.
• Continu: Ces marchés gèrent des événements avec de nombreuses possibilités de règlement différentes. Prédire la clôture de BTC à une date donnée serait un marché continu, car il existe une infinité de prix possibles auxquels BTC pourrait se clôturer. En raison de cela, les marchés continus intègrent généralement des contraintes prédéterminées, telles que >= 70 000, 60 000 < X < 70 000 et <= 60 000.

Il existe plusieurs applications pratiques du monde réel pour les marchés de prédiction :

• Politique : Les marchés politiques sont probablement la raison pour laquelle les marchés de prédiction commencent à voir une croissance et un volume accélérés. La majorité du volume provient des élections présidentielles et des courses au Sénat/à la Chambre. Rien qu'à elle seule, l'élection présidentielle américaine compte 128,5 millions de contrats en cours, avec plus de cinq mois restants jusqu'à l'élection.
• Économique : Les marchés économiques sont normalement continus et se composent de différents indicateurs financiers, tels que le taux d'inflation, les chiffres du chômage/du logement et la croissance du PIB.
• Corporate: Les marchés d'entreprise sont généralement utilisés pour prédire les ventes d'un certain produit ou d'une fusion. Cependant, ils peuvent également être utilisés de manière moins sophistiquée, comme "Quelle est la probabilité que Delta Airlines ait une publicité pendant le Super Bowl?"
• . De manière nuancée, les marchés prédictifs sont inefficaces, il y a donc généralement un écart entre les offres des bookmakers et la probabilité attribuée aux marchés prédictifs. Divertissement : les marchés du divertissement sont courants car les bookmakers sont en réalité des marchés prédictifs avec un avantage pour la maison. Ces marchés peuvent souvent être arbitrés, comme discuté ici
• Arbitraire : Les marchés de prévision arbitraires sont essentiellement tous les marchés qui ne sont pas classés dans les quatre catégories ci-dessus.

Probabilité précise

La théorie des probabilités est un cadre pour quantifier l'incertitude. La probabilité est présente dans tous les aspects de la vie, des choix simples et quotidiens à la recherche et à l'évaluation des risques. La probabilité permet aux individus de prendre des décisions basées sur la logique en comprenant la probabilité qu'un événement se produise.

La probabilité précise est la représentation des vraies chances qu'un événement se produise, sans manipulation ni partialité.

La façon la plus vérifiable de prouver la probabilité précise de la survenue d'un événement est de soutenir ces chances avec le bien le plus précieux au monde : l'argent.

Dans un monde où les marchés de prédiction sont utilisés comme première source de probabilité, les cotes biaisées et manipulées ne sont pas prises en compte car rien de quantifiable ne soutient ces cotes.

Liquidité

Il existe deux principales méthodes de systèmes de liquidité sur les marchés de prédiction.

AMMs

Les AMM (marchés de liquidité automatisés) sont des contrats intelligents qui détiennent de la liquidité pour une paire d'actifs. Les utilisateurs peuvent échanger chaque actif via le pool de liquidité à un taux de change déterminé par une formule. Les AMM prélèvent des frais sur chaque transaction, qui sont reversés au pool de liquidité et alloués de manière pro rata à chaque fournisseur de liquidité.

CLOBs

Les CLOBs (central-limit order books) sont un système de liquidité avec deux options : le vendeur et l'acheteur. Les ordres du vendeur placent des offres en dessous et des demandes au-dessus du prix de référence.

La dualité des frais CLOB est telle que, selon les besoins du trader, il existe des frais différenciés via les ordres d'initiateur et les ordres de preneur.

Les utilisateurs qui retirent de la liquidité via un ordre preneur paieront plus de frais que les utilisateurs qui contribuent à la stabilité du marché via des ordres créateurs. Dans certains marchés extrêmes, les ordres preneurs peuvent subventionner les ordres créateurs en collectant des frais positifs. Cela est impossible avec les protocoles d'échange automatisés (AMM) - tout le monde paie les mêmes frais, que vous contribuiez ou non à la stabilité du marché.

Ce système améliore la liquidité en la condensant en plages de prix que les traders utilisent. Les systèmes CLOB permettent également de passer et d'exécuter des ordres importants à des prix spécifiques. Ils réduisent également la probabilité et la possibilité d'attaques par sandwich car leur impact sur les prix est moins prévisible que celui des AMM, qui est dangereusement prévisible.

Subventionner la liquidité

La liquidité est sans doute le problème le plus important auquel les marchés de prédiction sont confrontés.

Ce n'est pas +EV pour les market-makers de fournir de la liquidité sur les marchés de prédiction en raison du risque extrême d'être bloqué avec des actions nulles.

Jusqu'à ce que les marchés de prédiction atteignent un stade où il y a suffisamment de demande pour assurer une liquidité suffisante afin de maintenir les marchés efficaces, les marchés doivent être subventionnés.

Subventionner la liquidité est essentiel pour justifier le ratio risque-récompense auquel les teneurs de marché sont confrontés lorsqu'ils créent des marchés prédictifs.

Les concepts décrits ci-dessous montrent qu'il est possible d'attirer de la liquidité avec les bons incitatifs.

Il existe quatre avenues populaires que les marchés peuvent emprunter ici:

1. Fournir du rendement aux fournisseurs de liquidité. Fournir des incitations directes en USDC/ETH est une stratégie courante utilisée par divers protocoles DeFI pour attirer la liquidité et la TVL. Le problème avec cette stratégie est que le marché de prédiction devra subventionner suffisamment pour que les market-makers prennent des risques, car les marchés de prédiction de market-making comportent des risques importants.
2. Fournir directement de la liquidité Comme indiqué ci-dessus, les marchés de prédiction à vocation de création de marché ne sont pas rentables en raison du risque de queue des actions. Il existe des moyens de contrer cela en fixant des offres à un pourcentage fixe inférieur et en demandant un pourcentage fixe supérieur au prix du marché. Cela permet de réduire le risque, car le teneur de marché ne prend des positions que moins chères que leur "probabilité équitable".
3. Les pots-de-vin Les pots-de-vin pour les ordres passés par les fabricants sont une tactique courante pour augmenter la liquidité du marché. Le processus est simple : facturer des frais sur les ordres passés par les preneurs et rediriger ces frais vers les ordres passés par les fabricants. Chaque ordre pris par un preneur doit être satisfait par un ordre passé par un fabricant (la liquidité doit provenir de quelque part). Pénaliser les personnes qui retirent de la liquidité du marché pour fournir de la liquidité à ceux qui la créent est bénéfique pour réduire les risques pour les fabricants de marché.
4. Protection contre la chute Lorsqu'un utilisateur achète ou vend une quantité importante d'actions qui déplacent le marché > un certain %, le marché peut utiliser un fonds de protection contre la chute pour ‘stabiliser’ le marché. Cela est +EV car si le marché est efficace, le prix devrait finalement revenir à son niveau normal; à ce stade, la position peut être lentement revendue sur le marché pour un petit profit. Il y a de nombreuses conditions à cette méthode, principalement que la protection contre la chute n'est viable que dans les marchés à volume élevé. Cela est dû au fait que le fonds de protection contre la chute a besoin d'une liquidité suffisante pour sortir, car les traders ne devraient pas conserver leurs positions jusqu'à la résolution. De plus, il n'est pas logique que le fonds soit activé X jours avant la résolution, car le risque que les traders disposent d'informations asymétriques est plus élevé à mesure que l'on se rapproche de la résolution.

Subventionner directement la liquidité à partir des bénéfices du protocole n'est pas viable à long terme. Cependant, à court terme, c'est parfaitement faisable et très similaire au CAC (coût d'acquisition client) payé par les bookmakers traditionnels pour attirer les utilisateurs.

Dans le monde de la cryptographie, si un protocole ne vous subventionne pas pour faire quelque chose, même quelque chose d'aussi simple que de déposer de l'ETH dans une dAPP de prêt, il est très probable qu'un concurrent soit prêt à vous subventionner pour effectuer la même action. Je m'attends à ce que des marchés de prédiction comme Polymarket et Thales continuent de subventionner aussi longtemps que possible (surtout avec les jetons natifs une fois qu'ils seront lancés).

LLMs en tant que sources de résolution

Les LLM sont une forme d'intelligence artificielle qui intègre l'apprentissage automatique pour analyser des ensembles de données importants et résoudre des tâches.

À l'avenir, je trouve très probable que les LLM agissent en tant que 'créateurs' de marchés. Les marchés de prédiction reposent sur des règles claires pour fournir une résolution.

Avec certains marchés abstraits, il existe de nombreuses failles possibles.

Un exemple de cela est le récent marché sur Polymarket pour l'approbation du fonds négocié en bourse Ethereum. Les règles indiquaient «une approbation» du fonds négocié en bourse Ether au comptant d'ici le 23 mai pour que le marché se résolve en OUI. Cependant, ils n'ont pas précisé si les 19B-4s seuls étaient suffisants pour déterminer le marché ou si les S-1s (qui devaient être approuvés ultérieurement) étaient également nécessaires.

Avoir des LLMs qui créent des règles pour les marchés réduit considérablement la probabilité de failles dans les marchés abstraits. De plus, dans le cas où un marché présente une faille, les LLM peuvent agir en tant que 'résolveur' pour empêcher d'autres méthodes de règlement des différends de se produire (ce qui introduit des vecteurs d'attaque mentionnés ci-dessous).

L'intégration de LLM décentralisés comme Bittensor peut également empêcher la manipulation dans la construction de règles et la résolution des litiges.

Bien que les LLM ne soient pas encore suffisamment élaborés ou précis pour jouer un rôle fondamental et significatif dans la construction de ces marchés, ils le seront à l'avenir. En tant que tel, je m'attends à ce que de nombreux marchés de prédictions passent de la création manuelle de marchés à une utilisation strictement LLM pour éviter les litiges.

Vecteurs d'attaque

Gouvernance

Le processus d'initialisation et de résolution d'un marché sur Polymarket est le suivant :

1. Décidez de la structure du marché (binaire, catégorique, continue) et des résultats potentiels.
2. Déterminer les règles (c'est-à-dire sur quoi est basé le marché de prédiction ?)
3. Configurer une source de résolution (par exemple, les marchés politiques pourraient utiliser une source gouvernementale, les marchés économiques pourraient utiliser la Réserve fédérale, etc.).
4. Le marché est proposé par une adresse de résolution.
5. Une fois que l'on croit que le marché est résolu, quelqu'un peut proposer une résolution. Cela est envoyé à l'O.O. (Oracle Optimiste) d'UMA pour traiter les données et résoudre le marché.

S'il y a un différend sur la résolution, les détenteurs de la gouvernance d'UMA votent sur la résolution. Le DAO d'UMA agit efficacement comme une cour suprême.

Utiliser l'UMA DAO comme cour de résolution laisse les marchés vulnérables aux attaques potentielles de manipulation:

1. L'exploitant acquiert une part majoritaire dans l'UMA DAO en achetant des jetons ou en soudoyant les délégués.
2. L'exploiteur achète beaucoup d'actions à faible valeur.
3. délégation pour résoudre le litige en faveur de leurs actions. Si le marché finit par gagner, ils en profitent beaucoup. Si le marché perd, ils peuvent le contester et utiliser leur majorité$UMA

Au moment de l'écriture, $UMAa une capitalisation boursière en circulation de 291,4 et un ratio volume/mc de seulement 18%. Il serait incroyablement difficile et coûteux d'acquérir 51% des jetons en circulation. De plus, cela serait considérablement non rentable, car Polymarket n'a pas suffisamment de volume pour justifier une attaque de cette manière. La probabilité qu'une attaque se produise par le biais d'une seule adresse possédant 51% de l'offre en circulation est improbable.

Une autre possibilité d'attaque est par des pots-de-vin. Supposons qu'un attaquant puisse convaincre de gros détenteurs de voter avec lui (soit en les incitant également à participer à l'attaque, soit en les soudoyant). Dans ce cas, la probabilité qu'un vote DAO réussisse à récompenser les actions qui auraient dû être annulées est élevée.

Les scénarios ci-dessus sont finalement très peu probables et à court terme alors que l'IA se développe et que les LLM (modèles de langage de grande taille) peuvent agir comme sources de résolution.

Information asymétrique

Dans les marchés de prévision, l'information asymétrique est le concept selon lequel une partie possède plus d'informations sur le résultat d'un événement que la partie avec laquelle elle négocie.

S'il existe un marché pour savoir si Variational lancera son jeton avant le 1er juin, un initié chez Variational peut acheter des actions du résultat qu'il sait se produira.

Les blockchains ne peuvent pas décrypter si une partie a accès à des informations asymétriques. Bien que les blockchains rendent la surveillance et l'analyse des transactions simples, elles ne peuvent pas évaluer la raison derrière une transaction. Cela est dû au fait que les réseaux n'ont pas de moyen de relier parfaitement des adresses anonymes à leurs identités réelles.

Ainsi, il n'est pas techniquement possible d'évaluer si une adresse anonyme qui place une prédiction a accès à des informations asymétriques.

L'opération de front-running d'Oracle est le concept selon lequel un trader a accès à des informations asymétriques avant un Oracle, ce qui lui permet de placer des paris ou des transactions qu'il sait être rentables.

Dans les marchés de prédiction, si un événement est effectivement résolu mais que le marché est toujours échangeable, cela crée une attaque où les traders ayant connaissance de la résolution de l'événement peuvent acheter des actions échangeables à un prix inférieur à leur valeur réelle.

Les bookmakers ont résolu ce problème en créant un court délai pour placer des paris, permettant à leurs oracles de traiter les données et d'ajuster par la suite les cotes du marché. Cela protégeait les bookmakers des individus pariant dès qu'ils voyaient quelque chose se produire lors d'un véritable événement sportif. Cela n'est pas plausible pour les marchés de prédiction car certains traders peuvent accéder à des informations asymétriques des semaines/mois avant la résolution du marché.

Alors que certains soutiennent que cela crée un marché efficace, ce problème pose un problème important pour les teneurs de marché en raison de la sélection adverse.

Si les market makers échangent contre des personnes qui sont constamment mieux informées qu'eux, ils feront face à des pertes constantes et finiront par cesser de faire du market making, ce qui entraînera une liquidité globale moindre.

Fausses idées aléatoires des marchés de prévision

1. Lorsque les marchés sont considérés d'un point de vue spéculatif plutôt que d'un point de vue de création de probabilité efficace, les marchés s'écartent de leur probabilité réelle. Si un trader croit en X, il est susceptible de miser sur l'issue X même à des cotes supérieures à sa probabilité réelle. Dans un marché efficient, cela peut être arbitré, mais dans certains marchés, cette arbitrage n'est pas possible en raison d'un manque de liquidité ou de résolutions éloignées dans le temps.
2. La couverture fausse la probabilité réelle en poussant les chances au-dessus de la probabilité attendue pour des raisons externes. La couverture est une stratégie de réduction du risque dans les actifs financiers. Le taux M/M attendu de l'IPC est de 3,2% dans un exemple théorique. Les marchés prédictifs montrent une probabilité de 33% de < 3,2%, une probabilité de 33% de = 3,2% et une probabilité de 33% de > 3,2%. Cependant, statistiquement, un IPC inférieur au taux attendu augmentera le marché boursier, et au-dessus de 3,2% fera baisser le marché boursier. Quelqu'un avec un ensemble significatif d'appels SPY peut acheter des actions du marché < 3,2% pour couvrir son risque. Sur le marché prédictif, cela augmentera la probabilité qu'il soit inférieur à 3,2% car les chances du marché prédictif bougent en fonction de la demande d'achat et de vente. Par conséquent, les chances inférieures à 3,2% augmenteront sur le marché, même si rien n'a changé à part un trader souhaitant couvrir ses appels SPY. En résumé, les chances du résultat < 3,2% ont augmenté, mais la probabilité réelle de l'événement n'a pas changé. Si cela est fait dans le dernier bloc possible, il n'y a aucune chance d'arbitrage et le marché a efficacement 'prédit' des chances qui ne reflètent pas une probabilité précise.
3. Les marchés avec des dates de résolution lointaines sont beaucoup moins efficaces en raison de la valeur temporelle de l'argent. Supposons qu'un marché avec une date de résolution dans 1 an soit poussé de 4% en dessous de ce qu'un trader croit être la probabilité précise d'un marché. Dans ce cas, le marché ne sera arbitrable que si le trader ne peut pas trouver une position qui rapporte plus de 4% du bord annualisé. En revanche, si la date de résolution de ce marché est dans une semaine, la probabilité qu'il soit arbitrable est plus élevée car un trader est plus susceptible de trouver 4% d'un bord annualisé que 208% (52 * 4).

Marchés 0DTE

J.P. Morgan a estimé que la valeur notionnelle quotidienne de la négociation des options 0DTE a atteint environ 1 billion de dollars.

Cette hausse est représentative du pouvoir offert par les options 0DTE pour profiter des mouvements du marché intraday avec un effet de levier peu coûteux. En crypto, c'est la même chose, les gens ont soif d'effet de levier.

Le flux liquide des marchés de prédiction est bien adapté aux options 0DTE. Cela est dû au fait que avec des produits financiarisés, il y a toujours un moyen de couverture/arbitrage avec spot/perps, ce qui entraîne des écarts serrés et une tarification efficace.

Cela résout efficacement la crise de liquidité qui entrave l'expansion des marchés spéculatifs comme les élections.

Avec les options ODTE, le commerce de détail peut encore « frapper un grand coup » :

1. Un marché est établi: le BTC sera-t-il supérieur à 105 000 $ à la clôture du marché le 30/12 ?
2. BTC est actuellement à 99 000 $ 15 minutes avant la fermeture du marché, et les traders estiment une probabilité de 0,5% que le marché se résolve en OUI.
3. BTC mèche $7000 et se ferme à $106,000, ce qui rapporte un multiplicateur de 200x pour les traders qui ont acheté OUI.

Bien que cet exemple soit exubérant, le point reste que les détaillants peuvent encore réaliser de nombreux multiplicateurs sur leur position initiale sans avoir besoin de passer par des itinéraires complexes.

Les options 0DTE offrent une expérience hyper-gamifiée pour les particuliers, tout en étant également le moyen le plus simple pour eux d'utiliser l'effet de levier.

Avertissement :

1. Cet article est repris de [gateX]. Transférez le titre original : En profondeur sur les marchés prédictifs et pourquoi ils sont toujours intéressants (pour certains marchés). Tous les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original [.@BSturisky]. Si vous avez des objections à cette reproduction, veuillez contacter le Porte d’apprentissageéquipe, et ils s'en occuperont rapidement.
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