لا يمكنني المبالغة في التأكيد على مدى التأثير الإيجابي الكبير الذي تمثله تقدمات الذكاء الاصطناعي على أسواق التنبؤ. تاريخيًا، كانت العقود الآجلة والخيارات دائمًا أكثر سيولة بكثير من أسواق التنبؤ، لأن تسعيرها وتوفير سيولة خالية من دلتا أسهل بكثير. من السهل جدًا تشغيل استراتيجية تداول تحوط تعرضك لأي أصل على أي منصة سائلة. فبعد كل شيء، هناك مئات مصادر السيولة لـ ETH أو BTC. لكن من الصعب بآلاف المرات تشغيل استراتيجية خالية من دلتا لتكلفة إيجار شرائح NVDA، على سبيل المثال. وهذا هو السبب في أن غالبية سيولة أسواق التنبؤ تأتي من مزودي السيولة والمتداولين الذين يُنمذجون نتيجة عقد معين، ثم يقدمون السيولة في النقاط التي يعتقدون أنها يجب أن تكون عليها الأسعار. إن جزء النمذجة هذا كان في السابق مكثفًا جدًا حتى لأكثر متاجر التداول عالي التردد نشاطًا وكفاءة. لكن الآن، ما كان يتطلب موارد هندسية كبيرة لبناء خوارزمية تعلم آلي مخصصة من الصفر، أصبح ببساطة مساويًا لتوصيل عدد من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) باستراتيجية تعمل عبر النماذج المتقدمة. وبفضل الابتكارات الجديدة مثل Jev، تصبح هذه الاستراتيجيات أكثر قابلية للتطبيق على نطاق واسع. هذا مجال يحظى بأولوية كبيرة لـ Trueo. يُقال لي باستمرار أنه إذا استطعنا حل مشكلة السيولة على منصتنا، فسنمتلك فرصة للمنافسة المباشرة مع Poly و Kalshi. ما أقوله هو أن هذا الهدف لم يكن أبدًا أكثر قابلية للتحقيق مما هو عليه الآن. وسنثبت ذلك قريبًا جدًا.