Hinter dem Aufstieg der Prognosemärkte: Wenn der Meme-Hype nachlässt, sucht die Aufmerksamkeit nach neuen Spieltischen

Autor: Kyle (@Cryptonymk), Dapangdun (@DaPangDunCrypto)

Originaltitel: Das Zeitalter nach der Attention Economy – Prognosemärkte

Dieser Artikel führt dich von der Oberfläche in die dahinterliegende ökonomische Logik und zerlegt die Phänomene Schritt für Schritt bis zum Kern.

1. Der Aufstieg der Prognosemärkte

Mit dem Niedergang der Memes, oder besser gesagt, ihrem derzeitigen Abwärtstrend, ist ein neuer Markt der Attention Economy leise entstanden: Prognosemärkte (Event Contracts).

Der Ruhm der Prognosemärkte zeigte sich erstmals im Polymarket-Kampf um Trumps Wahlsieg. Während traditionelle Umfragen und Wahlunterstützungsraten zeigten, dass Harris weiterhin vor Trump lag, setzten französische Trader mehrere zehn Millionen Dollar darauf, dass Trump die US-Präsidentschaftswahl gewinnen würde. Polymarket prognostizierte bereits acht Stunden vorab mit einer 98%igen Gewinnwahrscheinlichkeit, dass Trump der 47. Präsident der USA werden würde. Diese Prognose wurde letztlich bestätigt und durchbrach damit die bisherigen Datenregeln der US-Wahlen sowie das globale Verständnis von Wetten und Casinos.

Danach setzte sich Polymarket an die Spitze und es entstanden zahlreiche Event-Prognosen. Auch wenn diese nicht an die US-Wahlen heranreichten, brachten sie neue Kreativität und eine neue Attention Economy in den gesamten Markt.

2. Prognosemärkte spiegeln die echte Stimme der Nutzer wider

Warum konnte Polymarket bei den US-Wahlen vorzeitig vorhersagen, dass Trump der 47. Präsident der USA wird? Das ist ein sehr diskutierenswertes Thema.

Die spätere Analyse zeigte: – Traditionelle Datenerhebungen spiegeln nicht wirklich die echte Stimme der Bevölkerung wider.

Wenn Meinungsforschungsinstitute Umfragen durchführen, sagen die Befragten oft nicht ihre wahren Gedanken, um nicht von ihrem Umfeld ausgegrenzt zu werden. Sie folgen lieber der Masse, je lauter, desto blinder. Das führt oft zu irrationalen Blasen und zu Diskrepanzen zwischen Umfrage- und Wahldaten.

In Prognosemärkten hingegen setzen Nutzer echtes Geld ein, was ihre eigenen Interessen betrifft, und sie werden nicht von ihrem Umfeld beeinflusst. Die getroffene Wahl spiegelt daher eher die wahren inneren Stimmen und tatsächlichen Verhaltenspräferenzen wider. Deshalb sind Prognosemärkte genauer. Dieses Verhalten lässt sich auch in der Ökonomie erklären – das sogenannte Anreizkompatibilitätsprinzip. Prognosemärkte nutzen dieses Prinzip als Fundament, darauf bauen sie finanzielle Anreize und schmücken das Ganze mit Marktmechanismen aus, um ein Event nach dem anderen erfolgreich zu prognostizieren.

Dass Prognosemärkte die wahren Gedanken der Nutzer widerspiegeln, liegt an einer vollständigen ökonomischen Logik: Die ökonomische Logik der Prognosemärkte ist der Prozess, dezentrale Informationen in Preissignale umzuwandeln. Jeder Nutzer hat eigene Risikopräferenzen, Kapitalmanagement und Informationsdichte (wie nah er an der Realität ist und wie gut er Informationen aggregieren kann). Die Wertmaßstäbe der Nutzer unterscheiden sich. Wenn die Stichprobe groß genug ist, steigt die kollektive Informationsaggregationsfähigkeit stark an. Die aggregierten Wertmaßstäbe erzeugen Preissignale, die Abweichungen in der Informationsaggregation korrigieren. Das Ergebnis ist näher an der Realität. Diese Aggregation schafft Prognosewert: Die kollektive Informationsgenauigkeit ist weit höher als die Einzelmeinung oder das Wissen von Experten.

3. Unterschiede zwischen Prognosemärkten und traditionellen Casinos

Manche setzen Prognosemärkte (Polymarket, Kalshi, PredictIt) mit traditionellen Casinos (Las Vegas Casinos, Macau Gambling, Online-Glücksspielseiten) gleich. Unsere Analyse zeigt jedoch, dass dies nicht objektiv ist – es gibt viele Unterschiede.

Wir erläutern die Unterschiede anhand von acht Aspekten: Zentralisierung, Spielgegner, Komplexität der Mechanismen, Marktzweck, Wert des Ergebnisses, Transparenz, Teilnahmemotivation und Herdentrieb.

Daher haben Prognosemärkte im Vergleich zu traditionellen Casinos einzigartige Vorteile:

• Dezentrale Struktur: Es handelt sich um ein Spiel zwischen Teilnehmern mit unterschiedlichen Meinungen;

• Einfache Regeln: Nutzer haben keine mentale Belastung, was die großflächige Verbreitung und Anwendung fördert;

• Hohe Aktualität: Eng verbunden mit Markttrends, vielfältiger und interessanter als traditionelle Spiele;

• Dank der Verbindung mit Crypto: 7*24h automatischer Betrieb ohne Aufsicht.

4. Der Dunning-Kruger-Effekt in Prognosemärkten

Um die folgenden Themen besser zu verstehen, betrachten wir zunächst einen Begriff: den Dunning-Kruger-Effekt. Die Kerntheorie lautet:

Menschen mit geringer Kompetenz überschätzen oft ihre Fähigkeiten, während wirklich kompetente Menschen ihre Fähigkeiten unterschätzen.

Unwissende sind selbstbewusst, Experten sind bescheiden.

Hier analysieren wir die psychologischen Mechanismen des Dunning-Kruger-Effekts:

1. Menschen mit wenig Wissen oder Fähigkeiten:

▪️ Sie erkennen ihre eigene Unwissenheit nicht, weil ihnen das nötige Wissen oder die Fähigkeiten fehlen

▪️ Sie können Probleme nicht lösen und ihre eigenen Fehler nicht einschätzen

▪️ Sie sind übermäßig selbstbewusst

2. Menschen mit viel Erfahrung:

▪️ Sie erkennen die Komplexität der Probleme

▪️ Sie wissen genau, was sie nicht wissen

▪️ Sie wirken daher weniger selbstbewusst

Die Kurve sieht wie folgt aus:

Wie beeinflusst der Dunning-Kruger-Effekt Prognosemärkte?

Traditionelle Casinospiele sind meist mathematisch komplex und wurden lange erforscht, sie sind tatsächlich „professionell“. Unerfahrene Menschen wagen sich selten daran, weil sie wissen, dass ihnen das nötige Wissen und die Fähigkeiten fehlen.

Prognosemärkte sind anders: Sie sind vielfältig, jeder findet ein interessantes Event und glaubt, mehr Informationen zu haben als andere. Diese Einstellung fördert das Wettverhalten. Zum Beispiel liebe ich Motorräder. Bei einem MotoGP-Rennen tippe ich auf die schnellste Runde im Training, die Startposition im Qualifying und die Platzierung im Rennen. Aber ich kenne die tatsächlichen Bedingungen der Motorräder, das Wetter und den Zustand der Fahrer nicht. Dennoch führt meine Begeisterung und meine Vorliebe für Márquez dazu, dass ich in die Dunning-Kruger-Falle tappe.

Beim Wetten denken Nutzer daher: Das Ereignis wird wahrscheinlich so verlaufen, wie ich es vorhersage, und alle, die dagegen wetten, sind Dummköpfe, die mir Geld schenken. Die Fehleinschätzung der eigenen Informationsaggregation, Wissensbasis, logischen Denkens und der Fähigkeit, Informationsunterschiede zu verarbeiten, ist hier viel größer als bei professionellen Casinospielern.

Hinzu kommt der natürliche Hype-Effekt der Prognosemärkte: Hinter jedem ausgewählten Event steht eine große potenzielle Nutzergruppe. Die Eintrittsbarrieren sind so niedrig, dass jeder von 8 bis 80 Jahren teilnehmen kann. Dadurch verstärkt sich der Dunning-Kruger-Effekt erheblich.

Natürlich müssen wir auch sehen, dass gerade durch diesen Effekt enorme Gewinnchancen in Prognosemärkten bestehen. Es ist absehbar, dass mit der weiteren Entwicklung der Prognosemärkte immer mehr professionelle Gruppen teilnehmen werden – doch auch sie könnten Teil des Dunning-Kruger-Effekts werden.

5. Die Struktur von Prognosemärkten

Derzeit gibt es zwei Hauptstrukturen bei Prognosemärkten: Binäre und multiple Strukturen.

Die binäre Struktur ist das aktuelle YES-or-NO-Modell, während die multiple Struktur mehrere Auswahlmöglichkeiten bietet. Bei einem Fußballspiel ist die binäre Struktur: Wer gewinnt, Team A oder B? Die multiple Struktur umfasst die Auswahl von Ergebnissen wie 0-1, 1-1, 1-2, 1-3, 2-1, 3-1 usw.

Die meisten aktuellen Prognosemarktprodukte sind binär, weil die Hürde sehr niedrig ist – man muss nur auf YES oder NO klicken.

Mit zunehmender Vielfalt binärer Events werden die Fähigkeiten zur Informationsaggregation, Wissensbasis, Informationsverarbeitung und logisches Denken in verschiedene Schwierigkeitsstufen unterteilt. Hochspezialisierte Prognoseevents werden zur Arena für Experten, aber Experten sind selten, sodass die „abgesenkten“ Prognosemärkte mehr monopolistische Gewinne erzielen können.

Betrachten wir nun die multiple Struktur. Mit mehr Auswahlmöglichkeiten wird das System komplexer, die Teilnahmehürde steigt, da Nutzer von Informationsüberflutung und Entscheidungserschöpfung betroffen sein können. Im multiplen Markt wird der Dunning-Kruger-Effekt noch verstärkt. Laien fallen schneller in die Falle „Niemand kennt sich besser aus als ich mit XXX“, während Experten vorsichtiger werden und Risiken und Unsicherheiten erkennen. Die Untergrenze ist sehr niedrig, die Obergrenze sehr hoch. Multiple Märkte benötigen daher spezielle Szenarien mit einer Gruppe von Enthusiasten, die intensiv teilnehmen – sie könnten traditionelle Casinos ersetzen. Trotz Einschränkungen kann ein anerkannter Fokus im Vergleich zu binären Produkten leichter zu einem Monopol in einer Nische führen.

Die Schwierigkeitsstufen der Prognosemarktstrukturen sind wie folgt:

@FractionAI_xyz@Polymarket@Kalshi @theclearingco @PredictBase @Opiniondotfun @MyriadMarkets @triadfi @fireplacegg @polldotfun @trylimitless @butterygg

6. Entwicklungstrends der Prognosemärkte

Nach unserer intensiven Recherche sind wir sehr optimistisch bezüglich der Zukunft der Prognosemärkte. Die Gründe sind:

▪️ Explosionsartiges Wachstum von Ökosystemprojekten, immer mehr Projekte betreten den Markt und werden immer spezifischer

▪️ In der aktuellen Kältephase des Primärmarkts steigen die Investitionen in diesen Sektor weiter, Institutionen stimmen mit echtem Geld ab

▪️ Explosives Wachstum der Projekte: Die Zahl der neuen Projekte wächst explosionsartig und konzentriert sich zunehmend auf Nischenbereiche.

7. Wettbewerb und Downscaling der Prognosemärkte

Im Prognosemarkt hat sich ein stabiles Duopol zwischen Polymarket und Kalshi gebildet, der Wettbewerb ist in eine heiße Phase eingetreten. Die führenden Plattformen haben durch First-Mover-Vorteile, Kapital und Netzwerkeffekte den Großteil des Marktvolumens und TVL gesichert.

Mit immer mehr ähnlichen Produkten auf dem Markt wird der Wettbewerb intensiver. Neue Anbieter haben es schwer, Nutzerwachstum zu erzielen und können in puncto Kapitaltiefe und Liquidität nicht mit den Großen mithalten, was viele Produkte in einen Teufelskreis aus „keine Trades – schlechte Liquidität – sinkende Attraktivität“ führt.

Vor diesem Hintergrund wählen einige neue Prognosemarkt-Plattformen den „Downscaling“-Weg: Sie verzichten auf den direkten Wettbewerb mit den Großen in allen Kategorien und konzentrieren sich auf einzelne [binäre] Prognosemärkte. Solche Produkte haben in einem Bereich folgende Vorteile:

▪️ Fokus: Ressourcen konzentrieren sich auf einen Markt, Nutzerverständnis ist klarer, Produktpositionierung präziser.

▪️ Konzentration der Liquidität: Die begrenzte Tiefe wird auf wenige Verträge konzentriert, was zu besseren Preisen und besserer Trading-Erfahrung führt.

▪️ Differenzierungsbarrieren: Durch die Fokussierung auf Nischenbereiche wird direkter Wettbewerb mit den Großen vermieden.

▪️ Schnelleres Nutzerwachstum: Leicht verständliche binäre Prognosen senken die Einstiegshürde für neue Nutzer.

▪️ Stärkere Community-Bindung: Die vertikale Community-Atmosphäre fördert Identifikation und Loyalität.

Solche Plattformen werden zwar wahrscheinlich nicht zu „All-in-One“-Giganten, können aber in Nischenmärkten als Einhörner durchstarten.

Beispielsweise hat @trylimitless mit binären Preisprognosen für BTC, ETH, SOL, DOGE und andere beliebte Token durch klare Produktpositionierung und häufige Trading-Möglichkeiten schnell eine hochengagierte Kernnutzerbasis aufgebaut.

Anschließend steigerte @trylimitless durch ein Punktesystem die Nutzerbindung und Handelsfrequenz. In dieser Woche wurde die Plattform auf Aktienpreisprognosen ausgeweitet und eröffnete damit neue Trading-Szenarien.

Bemerkenswert ist, dass @trylimitless allein mit Krypto-Preisprognosen bereits ein Gesamtvolumen von über 300 Millionen US-Dollar (Trading Volume) erreicht hat. Die Logik dahinter:

▪️ Präzise Marktauswahl: Tokenpreise sind volatil und ein heißes Thema – ideal für kurzfristige binäre Prognosen.

▪️ Klare Nutzerwahrnehmung: Die Plattform ist einfach positioniert, was die Verständnisbarriere für neue Nutzer senkt.

▪️ Starke Community: Die Trader sind meist aktive Mitglieder der Kryptoszene mit hoher Beteiligungs- und Verbreitungsbereitschaft.

Der Wachstumspfad von @trylimitless zeigt, wie sich ein einzelnes Prognosemarktprodukt entwickeln kann: Durch Fokussierung auf eine hochfrequente, stark nachgefragte Nische kann man nicht nur dem direkten Wettbewerb mit den Großen entgehen, sondern auch durch tiefes Community-Management einen eigenen Differenzierungsvorteil schaffen. Langfristig könnten solche „Nischen-Einhörner“ eine wichtige Ergänzung im Prognosemarkt-Ökosystem werden.

8. Fazit

Basierend auf der obigen Analyse kommen wir zu folgenden Schlüssen:

• Prognosemärkte werden traditionelle Casinos herausfordern und das Spektrum und die Kategorien von „Casinos“ erweitern

• Prognosemärkte werden das Hauptfeld der Attention Economy im Post-Meme-Zeitalter werden

• Prognosemärkte werden eine größere Nutzerbasis und Liquidität als Meme erreichen