Завьялов Илья Николаевич про Prediction Markets.

Завьялов Илья

Главный блогер форума
24 Октябрь 2023
250
0
  • #1
Перед тем как вы погрузитесь в изучение статьи, обратите внимание на тот факт что всё упомянутое в ней не является финансовой рекомендацией для принятие более взвешенного решения просьба провести свое собственное исследование.

Мировой гемблинг​

Рынки предсказаний являются одним из самых простых способов использования криптовалют, позволяющем делать ставки на множество событий в сети.

Развитие технологий способствовало перемещению азартных игр в онлайн-среду, что сделало этот сектор стремительно растущим.

Мировой рынок азартных игр в 2023 году оценивается в $773,7B, а к 2030 году ожидается его рост до $1 трлн с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 3,7%.
Завьялов Илья Николаевич про Prediction Markets.

В секторе онлайн-гемблинга, по прогнозам, рынок достигнет $100,9B в 2024 году с ожидаемым среднегодовым ростом 6,2%.

Основные драйверы роста включают:
  • Ухудшение экономической ситуации
  • Рост числа пользователей цифровых технологий
  • Удобство онлайн-азартных игр
  • Более четкое регулирование
Завьялов Илья Николаевич про Prediction Markets.
Почти треть населения мира живет в странах, где азартные игры ограничены или запрещены. Это вынуждает людей обращаться к нелегальным платформам, где они сталкиваются с худшими условиями, высокими комиссиями и риском мошенничества. За последние годы платформы, такие как Rollbit и Stake, стали невероятно популярными в сфере онлайн-гемблинга.
Перспективы развития:

  • Дальнейшая интеграция с Web3: Рынки предсказаний будут все теснее интегрироваться с экосистемой Web3, используя преимущества децентрализованных приложений (dApps) и смарт-контрактов.
  • Расширение спектра предлагаемых игр: Будет наблюдаться рост разнообразия игр и рынков, удовлетворяющих все более широкие потребности пользователей.
  • Усиление регулирования: Дальнейшее ужесточение регулирования в некоторых юрисдикциях может привести к консолидации рынка и развитию крипторынка.

Как работают рынки прогнозирования​

Представьте себе букмекерскую контору, но для любых событий, которые могут произойти в будущем. Это и есть рынки предсказаний! Вы можете поставить на то, кто выиграет выборы, какой будет погода или даже случится ли какое-то необычное событие. Все это работает на смарт-контрактах, которые гарантируют честность и прозрачность исполнения.

Но как они работают?

Рынки прогнозирования могут использовать два варианта работы платформы:
  1. книгу ордеров (Polymarket)
  2. автоматизированный маркет-мейкер, или AMM (Azuro)
Книги ордеров:
  • Пользователи могут выбирать рыночные или лимитные ордера.
  • Ликвидность рынков напрямую связана с активностью и интересом пользователей.
  • Книга ордеров обеспечивает прозрачность текущих цен спроса и предложения на каждом рынке.
AMM:
  • Пользователям предлагается вносить ликвидность в пулы, формируя «единую платформу для ставок» на всех рынках в обмен на процент от торговых комиссий.
  • AMM корректирует коэффициенты и определяет цены и другие условия внутри механизма прогнозирования.
  • Механизм прогнозирования определяет всю логику приема ставок, распределения выплат и многое другое.
Существуют различные типы рынков в зависимости от их результатов:
  • Двоичный: ДА/НЕТ (например, достигнет ли BTC 100 тыс. в следующем месяце?)
  • Категориальный: несколько вариантов (например, следующий президент США)
  • Скалярный: опционы на основе диапазона (например, какой будет цена BTC в следующем месяце?)
В целом рынки прогнозирования можно рассматривать как расширение рынков деривативов. Деривативы, такие как фьючерсы и опционы, используются для прогнозирования будущей цены активов, таких как нефть, золото, акции и биткоин. Рынки прогнозирования делают то же самое для событий.

Но как достигается достоверность результатов?

Достоверность результатов в системах, основанных на прогнозных рынках, обеспечивается специальными оракулами. Эти оракулы играют роль надежных посредников, перенося информацию из внешних источников (например, новостных агентств) в блокчейн. Процесс выглядит так:
  1. Выбор авторитетных источников: Заранее определяются надежные источники информации, такие как крупные новостные агентства.
  2. Проверка данных: Оракул гарантирует, что данные, полученные из этих источников, не искажены и точно соответствуют оригиналу.
  3. Анализ информации: Специальные алгоритмы, такие как модели машинного обучения, обрабатывают данные и выдают точные ответы на заданные вопросы.
  4. Консенсус: Результат подтверждается несколькими независимыми узлами сети, что исключает возможность манипуляций. Таким образом, оракулы обеспечивают объективность и прозрачность процесса определения результатов, основанных на данных из внешнего мира.
Важно отметить, что оракулы рынков предсказаний не выступают в роли арбитров истины, а гарантируют использование проверенных источников данных и прозрачных методов для определения результатов. Такой подход предоставляет масштабируемое, децентрализованное решение, минимизируя человеческую предвзятость и возможность вмешательства.

Предвзятость данных​

Оригинальная статья Омера Голдберда (CEO Chaos Labs) поднимает важные вопросы о недостатках традиционных методов определения результатов на рынках предсказаний. Сегодня определение исходов событий на таких рынках часто делегируется людям или централизованным организациям. Они анализируют доступную информацию, оценивают источники и принимают решения на основании своих субъективных суждений. Такой подход открывает двери для человеческих ошибок, предвзятости и конфликта интересов.

Альтернативой ручной обработке данных являются большие языковые модели (LLM). Они способны быстро и точно анализировать огромные объемы информации, предоставляя объективные ответы на четко сформулированные вопросы. Однако, как показал случай с рынком предсказаний выборов в Венесуэле, нечеткая формулировка запросов может привести к неоднозначным результатам.
Завьялов Илья Николаевич про Prediction Markets.
Когда в таких рынках задаются четкие и узко определенные задачи — например, ответить, победил ли кандидат A или B на выборах, основываясь на «жестких новостях», — LLM прекрасно справляются с обработкой данных быстро и последовательно. Например, LLM может обрабатывать фактический новостной контент, опубликованный доверенными источниками, такими как CNN или Associated Press, чтобы предоставить четкие и точные ответы, такие как подтверждение победителя на выборах после официального объявления результатов вышеупомянутыми изданиями. Однако важно, чтобы запросы на рынке предсказаний были четкими и недвусмысленными. Плохо сформулированные запросы могут вызвать путаницу, как это произошло на рынке предсказаний выборов в Венесуэле 2024 года на Polymarket.

Вопрос заключался в том, что считать «официальной информацией» из Венесуэлы и что подразумевается под «консенсусом достоверных репортажей». Отсутствие четкости позволило множественные трактовки, создавая неопределенность как для моделей ИИ, так и для человеческих участников. Для того чтобы LLM могли надежно определять результаты, необходимы четкие правила и хорошо сформулированные задачи, сводящие к минимуму потенциальную двусмысленность.

Рынок предсказаний выборов в Венесуэле 2024 года на Polymarket стал ярким примером сложности разрешения реальных событий на децентрализованных рынках предсказаний. По мере того как участники делали ставки на результат, рынок перешел от отражения прогнозов к активному формированию нарратива, что показало, насколько трудно установить истину в напряженных политических ситуациях.
Завьялов Илья Николаевич про Prediction Markets.
Изначально рынок склонялся к победе Николаса Мадуро, что подтверждалось официальными результатами выборов от Национального избирательного совета Венесуэлы (CNE). Однако на этом история не закончилась. Оппозиция отказалась признать поражение, заявив о своей победе и предоставив собственные данные в поддержку этих утверждений.
Завьялов Илья Николаевич про Prediction Markets.
Это создало эффект сильнейшей неопределенности, когда противоречивые нарративы затрудняли определение реального результата событий. В центре разрешения этого рынка оказался протокол UMA — оптимистичный оракул, основанный на человеческом вмешательстве, который и определял исход рынка.

Участники голосования UMA должны были принять решение посреди хаоса, выбирая между официальными данными, представленными правительством Венесуэлы, и цифровым контрнарративом оппозиции. В конечном итоге UMA принял решение в пользу кандидата от оппозиции, Гонсалеса, несмотря на глобальный консенсус в пользу Мадуро. Это решение выявило важную проблему: когда результат рынка предсказаний зависит от оракула, он перестает быть пассивным ретранслятором фактов и становится могущественным арбитром истины.