Уходящая розничная премия: предсказательные рынки вступают в ИИ-гонку вооружений

Автор: Джиньо Матос

Перевод: Сауэрша, Foresight News

28–29 июля Федеральная резервная система США проведет заседание для принятия нового решения по процентным ставкам. Трейдеры будут использовать облигации, валютные пары, криптовалюты, а также контракты на события, расчет по которым напрямую привязан к результату решения центрального банка, чтобы спекулировать на ценовых колебаниях.

По данным опроса Reuters от 21 июля среди 104 экономистов, все респонденты ожидают, что ФРС сохранит диапазон ставок на уровне 3,50%–3,75%. Доля July-контрактов Kalshi, прогнозирующих этот исход, составляет 87%, объем торгов по соответствующим контрактам достиг примерно 29,7 млн долларов, при этом рынку всё ещё необходим контрагент для котировок оставшихся 13% вероятности.

Сегодня такие контрагенты включают маркет-мейкеров, квантитативные фирмы, внутренние проп-трейдинговые подразделения управляющих компаний и ИИ-агентов. Эти алгоритмы круглосуточно отслеживают цены, сравнивают однотипные контракты на разных платформах и непрерывно обновляют вероятность наступления событий.

Различные учреждения тестируют контракты на события, а брокеры продолжают привлекать поставщиков ликвидности. Проп-трейдинговые подразделения управляющих компаний начали использовать рассчитанные контракты в качестве критерия фильтрации трейдеров — будь то люди или алгоритмы, те, кто точнее рынка оценивает неопределенность, попадают в поле пристального внимания.

Суммарный эффект этих сил способен увеличить объем стакана заявок, ускорить ценообразование, однако преимущество в торговле будет концентрироваться у учреждений с самой быстрой инфраструктурой.

Совокупный месячный оборот двух платформ, Kalshi и Polymarket, достиг пикового значения в 13,7 млрд долларов в июне, а в июле превысил 11 млрд долларов. Эти данные подтверждают, что масштабы торговли на предиктивных рынках достигли уровня профессиональных институциональных игроков.

На графике показано, что месячный оборот Kalshi и Polymarket достиг максимума в 13,7 млрд долларов в июне, при этом годовой объем торгов Kalshi составил 178 млрд долларов

Представители Kalshi сообщили, что за шесть месяцев годовой объем торгов платформы вырос более чем в два раза и достиг 178 млрд долларов, объем institutional торгов увеличился на 800%, а также была проведена первая заказная крупная сделка.

Clear Street, Marex и Jump Trading построили каналы подключения в соответствии с этой тенденцией роста: Clear Street помогает институциональным клиентам подключаться к Kalshi; Marex одновременно обеспечивает доступ к двум платформам — Kalshi и Polymarket; Jump Trading содействует институтам в прямом участии в торговле на рынках событий. Кроме того, AQR, Susquehanna и OKX опубликовали вакансии специалистов по торговле на предиктивных рынках.

Корпоративные финансовые подразделения тоже экспериментируют с подобными контрактами для хеджирования рисков, вызванных тарифами и регуляторной политикой. Однако данное хеджирование возможно лишь при условии наличия на рынке контрагентов, способных на постоянной основе и в больших объемах принимать котировки по встречным позициям.

Для создания эффективно функционирующего рынка поставщики ликвидности должны быть готовы предоставлять двусторонние котировки, сравнивать однотипные контракты между разными платформами и мгновенно корректировать ценообразование при значительных расхождениях.

Измерение торгового преимущества

Основатель ончейнной проп-трейдинговой компании Propr, бывший квантитативный трейдер Credit Suisse Луи Рэджис отмечает: по сравнению с традиционными финансовыми рынками контракты на события предъявляют к трейдерам еще более жесткие критерии отбора. Подобные контракты наглядно демонстрируют аналитические способности трейдера, при этом границы риска остаются четкими и контролируемыми.

Так как контракт окончательно рассчитывается по фиксированному результату, инвесторы могут визуально оценить: способен ли трейдер постоянно давать вероятностные оценки, превосходящие рыночный консенсус. Оценка торговых компетенций на основе событийных контрактов гораздо чище, чем просто просмотр истории прибылей и убытков по направленным сделкам — обычный P&L легко искажается такими факторами, как рыночные тренды и изменения требований к маржинальному обеспечению.

Расчеты базовых показателей Foresight Arena показывают: для подтверждения стабильного торгового преимущества в 2 процентных пункта с разумной статистической достоверностью потребуется около 350 завершивших расчет бинарных прогнозных контрактов; если же нужно верифицировать преимущество в 1 процентный пункт, необходимый объем выборки составит примерно в четыре раза больше.

Краткосрочная прибыль, полученная лишь благодаря нескольким контрактам на решения ФРС или выборы, с высокой вероятностью обусловлена случайностью выбора выгодного инструмента, совпадением корреляции позиций или простой угаданностью случайного события, и вовсе не свидетельствует о наличии долгосрочной торговой стратегии.

Propr планирует распространить эту систему оценки на Polymarket. Трейдеры и ИИ-агенты, прошедшие аттестацию, смогут получить до 100 тысяч долларов торгового лимита на один счет и до 300 тысяч долларов суммарно на несколько счетов, при этом доля участия в прибыли составит до 80%.

Компания рассматривает каждую сделку как полезный сигнал: часть сигналов копируется на реальную торговую платформу в качестве позиций Book A, остальные симулируются внутри системы и относятся к Book B. Независимо от метода, трейдеры получают расчет прибылей и убытков по одинаковым стандартам.

В настоящее время Propr размещает в реальных торговых сетях лишь около 5% торговых сигналов, сохраняя остальное в внутреннем моделировании. По словам Луи Рэджиса, такой подход выбран для накопления достаточного массива данных и безопасного управления собственными средствами. Прибыль от сделок как Book A, так и Book B в конечном итоге рассчитывается в USDC в блокчейне.

Проблемы на уровне исполнения

Луи Рэджис считает, что предиктивные рынки изначально подходят для ИИ-агентов: каждый контракт имеет стандартизированную структуру, цены можно отслеживать в режиме реального времени, а расчеты происходят по заранее установленным правилам.

Агенты способны непрерывно мониторить рынок и обновлять ценообразование каждую минуту. По словам Луи Рэджиса, стандартизированная рыночная среда в сочетании с возможностью непрерывного переприцеливания теоретически позволяет формировать устойчивое торговое преимущество.

Prediction Arena провели базовое тестирование: шести современным ИИ-моделям выделили по 10 тысяч долларов каждая для автономной торговли на Kalshi и Polymarket в период с 12 января по 9 марта. Результаты показали, что модели потеряли от 16% до 30,8% на Kalshi; на Polymarket средняя потеря оказалась меньше, но результат всё равно остался отрицательным со средним просадкой в 1,1%. В другой исследовательской работе отмечается: для преобразования точности прогнозов в стабильную прибыль необходимо сочетать это с корректной стратегией размещения ставок, а также обеспечивать достаточную ликвидность для реализации стратегии.

Предиктивные рынки могут стать отличной испытательной площадкой для проверки того, способны ли ИИ-торговые модели конвертировать прогнозные гипотезы в прибыльные сделки.

Перспективы эволюции рынка

При оптимистичном сценарии трейдеры, маркет-мейкеры и ИИ-агенты, получившие финансирование, обеспечат приток реального капитала, сузят спреды, увеличат глубину стакана заявок и сравняют ценовые уровни между Kalshi и Polymarket.

Исследовательская статья от января 2026 года проанализировала одноименные контракты на платформах Polymarket, Kalshi, PredictIt и Robinhood. Выяснилось, что при высоком уровне ликвидности и активности торгов Polymarket обычно берет на себя роль лидера по ценообразованию, а крупные односторонние потоки ордеров определяют, какая из платформ первой скорректирует цену. Приток дополнительного реального капитала поможет еще больше укрепить лидерство ведущих платформ по широкому спектру контрактов и сузить разницу в ценах между различными площадками.

При пессимистичном сценарии торговое преимущество останется в руках немногих учреждений, обладающих передовой инфраструктурой. Розничные трейдеры будут проигрывать информационно более подкованным контрагентам, а когда рынку станет сложно оценивать события, ликвидность стремительно начнет сокращаться.

Луи Рэджис заявил: «Я уверен в направлении развития, но не могу предугадать итоговый масштаб». Даже если проп-трейдинговая фирма растет очень быстро, по сравнению с рынком, где месячный оборот достигает десятков миллиардов долларов, объемы, которые способна предложить одна организация, останутся крайне ограниченными.

Рынок уже заранее закодировал ожидание сохранения ставки ФРС неизменной 28–29 июля: до выхода официального заявления основные прогнозы в основном сформированы. Реальные торги проходят в хвостовых зонах распределения, то есть в диапазонах вероятностей, отклоняющихся от этого консенсуса; а когда станут известны данные по инфляции (CPI), ВВП (GDP) и занятости (NFP), откроется окно для массовой переоценки всех контрактов.

Бюро экономического анализа (BEA) США опубликует предварительную оценку ВВП 30 июля, а отчет о занятости за июль выйдет 7 августа. С каждым выпуском данных разыгрывается та же самая борьба: тот, кто первым предвидит неожиданные данные или быстрее скорректирует устаревшее ценообразование, получает контроль над потоком торговых ордеров.

Способность стабильно и точно оценивать такие рыночные ситуации по макроэкономическим показателям является ключевым фактором, позволяющим трейдеру или алгоритмической модели привлечь реальное капиталное финансирование от проп-трейдинговых фирм.