Объем сделок на рынке предсказаний стремительно растет — к ним подключаются частные трейдеры, институционалы и даже Уолл-стрит.
В марте объем уже превысил $13,7 млрд — это на 599% больше по сравнению с $1,96 млрд за аналогичный период прошлого года. Лидеры роста — площадки вроде Polymarket и Kalshi.
6 формул в основе алгоритмической стратегии для Polymarket
Недавно один из аналитиков отметил: Polymarket уже давно перестал быть просто площадкой для «авантюристов».
«Это тихо превращается в поле боя для квантов — профессиональных трейдеров, которые торгуют с помощью математических моделей и алгоритмов, — где фонды извлекают преимущество так же, как на рынках опционов и фьючерсов», — говорится в посте 0xRicker.
По его словам, хедж-фонды используют шесть ключевых подходов. Их могут частично повторить и обычные трейдеры.
1. Логарифмическое правило маркет-скоринга (LMSR) — базовая модель ценообразования на Polymarket. Кванты используют ее, чтобы заранее просчитать, как сделка сдвинет рынок — прежде чем это заметят другие участники.
2. Критерий Келли — формула, которая определяет оптимальный размер ставки в зависимости от размера капитала. Никакой интуиции — только математика.
3. Поиск разрывов ожидаемой ценности — собственные модели вероятностей позволяют находить контракты, где рыночные котировки заметно расходятся с реальными шансами.
4. L-дивергенция — метод, который выявляет статистические несоответствия между связанными рынками. Например, между котировками двух конкурирующих политиков. Это позволяет открывать хеджированные позиции сразу на нескольких рынках.
5. Проекция Брегмана — более сложный инструмент. Он сканирует многовариантные события и находит ошибки в ценообразовании, которые вручную обнаружить невозможно.
6. Байесовское обновление — подход, при котором вероятности пересматриваются по мере поступления новых данных. Позиции всегда актуальны — система не опирается на устаревшие оценки.
Аналитик также поделился базовым планом, который поможет повторить эту систему:
- Данные: Получите API-доступ к Polygon, чтобы собирать в реальном времени данные о котировках и объемах Polymarket.
- Окружение: Установите Python и подключите ключевые библиотеки: numpy, scipy и cvxpy — они отвечают за математические расчеты для всех шести формул.
- Бэктестинг: Перед запуском стратегии на реальные деньги проверьте ее на исторических данных за 2025 год с помощью пошагового тестирования (walk-forward testing) — тестируйте систему последовательно, как если бы шли по времени вперед, не подгоняя результаты под уже известные события. Такой подход защищает от переобучения.
- Деплой: Разместите автоматические скрипты на Railway или GitHub, настройте выполнение по расписанию и настроьте отправку торговых уведомлений в Telegram — так вы всегда будете получать сигналы в реальном времени.
- Контроль рисков: Используйте дробный коэффициент Келли (а не полный) для расчета ставок. Установите жесткий лимит по просадке — не более 20%.
Ключевое значение имеют точные оценки вероятности, достаточная ликвидность и низкие комиссии.
На практике на результат влияют скорость рынка, качество данных и опасность переобучения. Итоговая эффективность всегда зависит от реализации стратегии и рыночной ситуации.
Отказ от ответственности: Этот материал представлен исключительно в информационных целях и не является инвестиционной рекомендацией.
Хотите получить доступ к экспертным инсайдам? Подписывайтесь на наш телеграм-канал, получайте доступ торговым сигналам и новостям рынка, общайтесь с нашим аналитиком. Будьте на шаг впереди рынка каждый день!
