Наступна зупинка ринку прогнозів: шляхи еволюції та головні виклики

Тренд вже визначено, але виклики залишаються.

Автор: KarenZ, Foresight News

Ринки прогнозування, об'єднуючи колективну мудрість і кількісно оцінюючи невизначеність, надають динамічний інструмент ціноутворення інформації для політики, спорту, фінансів, криптовалют та інших сфер, забезпечуючи широке агрегування та обмін інформацією, і навіть отримали назву «двигун правди».

Все більше людей беруть участь у цих ринках не лише заради потенційного економічного прибутку, а й для того, щоб, використовуючи цю платформу та колективну мудрість, точніше передбачати тенденції розвитку майбутніх подій.

У попередній статті «Панорама ринку прогнозування: дві домінуючі сили, як нові гравці можуть змінити гру?» я розглянула від Polymarket, Kalshi до Limitless, Opinion та інших нових гравців ринку прогнозування, а також розширення прогнозної діяльності Robinhood і Jupiter.

У цій статті, поєднуючи поточний стан ринку прогнозування та напрями досліджень нових платформ, я досліджую тенденції розвитку та основні виклики Web3 ринку прогнозування.

Які тенденції спостерігатимуться на ринку прогнозування?

1. Регуляторна база: від хаосу до диференціації, шлях до комплаєнсу поступово прояснюється

Ставлення регуляторів до ринку прогнозування у світі суттєво відрізняється залежно від регіону. У США Комісія з торгівлі товарними ф'ючерсами (CFTC) схвалила платформи Kalshi, Polymarket тощо, встановивши комплаєнс-еталон для ринку прогнозування.

Водночас у багатьох країнах ЄС та Азії ці ринки досі вважаються високоризиковими, більшість держав прямо відносять їх до «азартних ігор» і забороняють розрахунки у криптовалюті.

У майбутньому ринки прогнозування повинні шукати баланс між «децентралізацією» та «локальним комплаєнсом», наприклад, обмежуючи доступ користувачів з певних регіонів за допомогою геофенсингу або співпрацюючи з місцевими ліцензованими установами для виконання регуляторних вимог.

2. AI як рушій: від інструменту до учасника, переосмислення ефективності ринку

Як прогнозист: за допомогою машинного навчання аналізуються історичні дані, настрої у соціальних мережах та поточні події, створюються високоточні моделі прогнозування, що знижує поріг участі для звичайних користувачів.

Як інфраструктура:

• AI-оракули можуть автоматично збирати дані з багатьох джерел і перевіряти результати, зменшуючи людське втручання, що дозволяє ринку отримувати точніші та оперативніші дані, забезпечуючи надійну основу для виконання смарт-контрактів.
• Автоматизовані системи розрахунків, підсилені AI, можуть забезпечити швидкі та точні розрахунки, значно підвищуючи ефективність роботи ринку.

3. Розширення сценаріїв: від спекуляції до практичного застосування

Окрім нині популярних прогнозів у політиці, спорті, криптовалютах тощо, ринки прогнозування можуть знайти застосування у попередженні про коливання цін на сировину в ланцюгах постачання, ціноутворенні страхування, стратегічному прийнятті рішень компаніями та інших практичних сферах. Основна цінність може зміститися від «інструменту для спекуляцій» до «агрегації інформації, хеджування та допомоги у стратегічних рішеннях».

Наприклад:

• У ланцюгах постачання: ринки прогнозування можуть передбачати коливання цін на сировину, ризики логістики тощо, надаючи компаніям попередження про ризики, допомагаючи їм заздалегідь розробляти стратегії реагування та знижувати ризики ланцюга постачання. Якщо прогнозується значне зростання ціни на певну ключову сировину, компанія може заздалегідь збільшити запаси або знайти альтернативних постачальників, щоб уникнути тиску на витрати через зростання цін.
• У стратегічному прийнятті рішень компаніями ринки прогнозування також можуть відігравати важливу роль. Компанії можуть запускати на ринку прогнозування питання щодо ринкових тенденцій, дій конкурентів тощо, збираючи думки та інформацію з різних джерел для прийняття стратегічних рішень.

4. Інтеграція у тисячі застосунків: прискорення мейнстримізації ринку прогнозування

Фінансові застосунки інтегрують ринки прогнозування. Наприклад, застосунок Robinhood вже інтегрував частину ринку прогнозування Kalshi, залучаючи молодих інвесторів.

Web3-гаманці або DeFi-протоколи інтегрують ринки прогнозування. Наприклад, ринок прогнозування Jupiter отримує ліквідність від Kalshi, World App надає ринки прогнозування через Kalshi Mini App та Polymarket Mini App, а Web3-гаманці MetaMask і Rabby незабаром інтегрують ринок прогнозування Polymarket безпосередньо у свої гаманці.

5. Створення ринків без дозволу

Нові платформи, такі як Opinion, PMX, The Clearing Company, досліджують створення ринків прогнозування з нульовим порогом входу. Така модель ще більше розкриє попит на ринки з довгим хвостом, але може призвести до недостатньої глибини чи ліквідності на таких ринках.

6. Механізми стимулювання

Більшість ринків прогнозування намагаються або вже залучають постачальників ліквідності, трейдерів та творців ринку за допомогою токенів або систем винагород. Зокрема, Polymarket також пропонує винагороди за зберігання USDC.

Які основні виклики стоять перед ринком прогнозування?

1. Регуляторна невизначеність

Різна кваліфікація ринків прогнозування у різних країнах призводить до високих витрат на комплаєнс. Крім того, транскордонний рух даних, вимоги щодо боротьби з відмиванням грошей (AML) тощо також ускладнюють комплаєнс.

2. Шарування ліквідності: «запустіння» ринків з довгим хвостом

Основні ринки прогнозування (наприклад, вибори у США, ціна bitcoin) мають відносно достатню ліквідність; однак на ринках середнього та довгого хвоста через малу кількість учасників спред між цінами купівлі та продажу великий, а сліппедж високий. Деякі платформи намагаються стимулювати користувачів надавати ліквідність, але в довгостроковій перспективі все одно потрібно розширювати сценарії, щоб залучити різноманітних користувачів.

3. Маніпуляції ринком та ризики доброчесності: «велика риба їсть малу» при низькій ліквідності

На ринках з недостатньою ліквідністю великі гравці можуть маніпулювати коефіцієнтами за допомогою відносно невеликих сум, вводячи в оману інших учасників.

Крім того, оракули мають вирішальне значення для джерел даних і механізмів арбітражу. Якщо оракул буде атаковано, підкуплено або він надмірно залежатиме від централізованих джерел даних, це може призвести до неправильних розрахунків.

Підсумок

Кінцева мета Web3 ринку прогнозування — створити «глобальну мережу ціноутворення ризиків, керовану колективною мудрістю». Його успіх залежить не лише від технологічних проривів, а й від того, як знайти оптимальний баланс між інноваціями та комплаєнсом, децентралізацією та користувацьким досвідом.

Завдяки прогресу AI, інфраструктури Web3 та розширенню практичних сценаріїв потенціал ринку прогнозування величезний.

Але лише ефективно вирішивши три основні проблеми — регуляторну невизначеність, ліквідність і доброчесність/маніпуляції на ринку — ринок прогнозування зможе дійсно подолати обмеження «нішевого інструменту» і стати незамінною частиною глобальної системи агрегування інформації та хеджування ризиків.