Агенты прогнозных рынков: новая граница интеграции криптовалют и ИИ

Автор:0xjacobzhao

В предыдущих отчетах серии Crypto AI мы неоднократно подчеркивали: наиболее практичные сценарии применения в текущей криптоиндустрии сосредоточены на платежах стабильными монетами и DeFi, а агенты представляют собой ключевой интерфейс индустрии ИИ для пользователей. Таким образом, в рамках тренда интеграции Crypto и ИИ две наиболее ценные направления следующие: в краткосрочной перспективе — AgentFi на основе существующих зрелых DeFi-протоколов (базовые стратегии, такие как кредитование и ликвидность, а также продвинутые стратегии, включая Swap, Pendle PT, арбитраж по ставкам финансирования); в среднесрочной и долгосрочной перспективе — Agent Payment, ориентированный на расчеты стабильными монетами и основанный на протоколах ACP/AP2/x402/ERC-8004.

Предиктивные рынки в 2025 году стали непререкаемой новой тенденцией в отрасли: их годовой объем торгов вырос с примерно 9 миллиардов долларов в 2024 году до более чем 40 миллиардов долларов в 2025 году, что составляет более 400% годового роста. Это значительное увеличение обусловлено совокупностью факторов: ростом спроса из-за неопределенности, вызванной макрополитическими событиями, зрелостью инфраструктуры и моделей торговли, а также ослаблением регуляторной среды (победа Kalshi и возвращение Polymarket на рынок США). Предиктивные рынки-агенты (Prediction Market Agent) в начале 2026 года проявили ранние признаки, и в ближайший год они могут стать новой формой продукта в сфере агентов.

Предиктивные рынки — это финансовый механизм, позволяющий торговать результатами будущих событий; цена контракта отражает коллективное суждение рынка о вероятности наступления события. Их эффективность обусловлена сочетанием коллективного разума и экономических стимулов: в анонимной среде с реальными денежными ставками рассеянная информация быстро интегрируется в ценовой сигнал, взвешенный по объему капитала, что значительно снижает уровень шума и ложных суждений.

График тенденции номинального объема торговых операций на прогнозных рынках

Источник данных:Dune Analytics (ID запроса: 5753743)

К концу 2025 года рынок прогнозов в основном сформировал двойную монополию Polymarket и Kalshi. По данным Forbes, общий объем торгов в 2025 году составил около 44 миллиардов долларов США, из которых Polymarket пришелся на около 21,5 миллиарда долларов США, а Kalshi — около 17,1 миллиарда долларов США. Данные за неделю февраля 2026 года показывают, что объем торгов Kalshi ($25,9 млрд) уже превысил объем торгов Polymarket ($18,3 млрд), достигнув почти 50% доли рынка. Kalshi добилась быстрого роста благодаря юридической победе по делу о выборных контрактах, первоочередному соблюдению нормативных требований на рынке спортивных прогнозов в США и относительно четким перспективам регулирования. В настоящее время пути развития обоих компаний четко дивергировали:

• Polymarket использует гибридную архитектуру CLOB с оффчейн-сопоставлением и ончейн-расчетами, а также децентрализованный механизм расчетов для создания глобального, нетрастового рынка с высокой ликвидностью; после возвращения на рынок США в соответствии с законодательством она построила двухканальную структуру работы «оншор + офшор»;
• Kalshi интегрируется в традиционную финансовую систему, подключаясь к основным розничным брокерам через API, привлекая ведущих маркет-мейкеров Уолл-стрит к глубокому участию в торговле макро- и данных-ориентированными контрактами; продукты подчиняются традиционным регуляторным процессам, а спрос на нишевые активы и реакция на внезапные события относительно отстают.

Помимо Polymarket и Kalshi, другие конкурентные участники на рынке прогнозов развиваются в основном по двум направлениям:

• Первый — это合规分发路径, включающий встраивание контрактов событий в существующие учетные записи и клиринговые системы брокеров или крупных платформ, что позволяет использовать преимущества охвата каналов,合规-лицензий и доверия институциональных клиентов (например, Interactive Brokers × ForecastEx — ForecastTrader, FanDuel × CME Group — FanDuel Predicts); значительные преимущества в области合规 и ресурсов, но продукт и масштаб пользователей все еще находятся на ранней стадии.
• Во-вторых, это путь на нативных блокчейнах Crypto, представленный Opinion.trade, Limitless и Myriad, которые достигают быстрого роста за счет майнинга баллов, краткосрочных контрактов и распространения в СМИ, делая акцент на производительности и эффективности использования капитала, однако их долгосрочная устойчивость и надежность рискового контроля еще предстоит проверить.

Традиционные финансовые пути соблюдения нормативных требований и преимущества производительности, присущие криптовалютам, вместе формируют многообразную конкуренцию в экосистеме прогнозных рынков.

Предиктивные рынки на поверхности похожи на азартные игры и являются игрой с нулевой суммой, но их ключевое отличие заключается в наличии положительных внешних эффектов: путем реальных денежных транзакций они агрегируют распределенную информацию, обеспечивают публичное ценообразование для реальных событий и формируют ценную сигнальную прослойку. Их тенденция направлена на переход от азартных игр к «глобальному уровню правды» — с подключением таких институтов, как CME и Bloomberg, вероятности событий стали метаданными решений, которые могут напрямую использоваться финансовыми и корпоративными системами, обеспечивая более своевременные и измеримые рыночные правды.

С учетом текущего состояния глобального регулирования, пути соблюдения норм для прогнозных рынков сильно различаются. США являются единственной основной экономикой, которая четко включила прогнозные рынки в рамки регулирования финансовых производных инструментов, в то время как рынки Европы, Великобритании, Австралии и Сингапура в целом рассматривают их как азартные игры и стремятся ужесточить регулирование, Китай, Индия и другие страны полностью запретили их; будущее глобального расширения прогнозных рынков все еще зависит от регуляторных рамок каждой страны.

Сейчас агенты прогнозных рынков находятся на ранней стадии практического внедрения; их ценность заключается не в «более точных прогнозах ИИ», а в повышении эффективности обработки информации и исполнения на прогнозных рынках. Прогнозные рынки по своей сути являются механизмом агрегации информации, где цена отражает коллективное суждение о вероятности события; реальная неэффективность рынков обусловлена асимметрией информации, ограниченной ликвидностью и вниманием. Разумная позиция агента прогнозных рынков — это исполняемое управление вероятностным портфелем (Executable Probabilistic Portfolio Management): преобразование новостей, текстов правил и данных блокчейна в проверяемые отклонения цен, чтобы быстрее, более дисциплинированно и с меньшими затратами реализовывать стратегии, а также захватывать структурные возможности через арбитраж между платформами и управление рисками портфеля.

Идеальный агент прогнозного рынка может быть абстрагирован как четырехуровневая архитектура:

• Информационный слой объединяет новости, социальные данные, данные блокчейна и официальную информацию;
• Анализирующий уровень использует LLM и ML для выявления неверных цен и расчета Edge;
• Стратегический уровень преобразует Edge в позиции с помощью формулы Келли, поэтапного открытия позиций и управления рисками;
• Исполнительный уровень обеспечивает размещение ордеров на нескольких рынках, оптимизацию проскальзывания и газа, а также исполнение арбитража, создавая эффективную автоматизированную замкнутую систему.

В отличие от традиционной торговой среды, прогнозные рынки существенно отличаются по механизмам расчета, ликвидности и распределению информации, и не все рынки и стратегии подходят для автоматизированного исполнения. Суть прогнозного рынка заключается в том, чтобы быть развернутым в сценариях с четкими правилами, поддающимися кодированию и соответствующими его структурным преимуществам. Ниже будет проведен анализ на трех уровнях: выбор актива, управление позицией и структура стратегии.

Выбор маркера для прогнозного рынка

Не все прогнозные рынки обладают торговой ценностью; их участие зависит от: ясности расчетов (ясность правил, уникальность источников данных), качества ликвидности (глубина рынка, спред и объем торгов), риска инсайдерства (степень асимметрии информации), временной структуры (срок истечения и ритм событий), а также информационного преимущества и профессионального опыта самого трейдера. Только при удовлетворении основных требований по большинству из этих параметров прогнозный рынок становится пригодным для участия; участникам следует сопоставлять свои преимущества с характеристиками рынка:

• Ключевые преимущества человека: рынки, где доминируют профессиональные знания, способность к суждению и интеграция нечеткой информации, при относительно широких временных окнах (в днях/неделях). Типичные примеры: политические выборы, макроэкономические тренды и корпоративные вехи.
• Основные преимущества ИИ-агента: рынки, зависящие от обработки данных, распознавания паттернов и быстрого исполнения, с крайне короткими окнами принятия решений (в секундах/минутах). Типичные примеры: высокочастотная торговля криптовалютами, арбитраж между рынками и автоматизированное маркет-мейкинг.
• Не применимо к рынкам, управляемым внутренней информацией или исключительно случайным/высоко манипулируемым поведением, не предоставляющим преимущества никакому участнику.

Управление позициями на прогнозных рынках

Формула Келли — это наиболее известная теория управления капиталом для сценариев повторяющихся ставок, цель которой — не максимизация однократной прибыли, а максимизация долгосрочного темпа роста капитала за счет сложного процента. Метод основан на оценке вероятности выигрыша и коэффициента ставки для расчета теоретически оптимального размера позиции, повышая эффективность роста капитала при наличии положительного математического ожидания; широко применяется в количественных инвестициях, профессиональном азартном бизнесе, покере и управлении активами.

• Классическая форма:

В этом случае f∗ — это оптимальная доля ставки, b — чистый коэффициент ставки, p — вероятность выигрыша, q=1−p

• Прогнозные рынки можно свести к:

В этом случае p — это субъективная истинная вероятность, а market_price — это скрытая рыночная вероятность

Теоретическая эффективность формулы Келли сильно зависит от точной оценки реальных вероятностей и коэффициентов; в реальных условиях трейдерам сложно постоянно точно определять реальные вероятности. На практике профессиональные букмекеры и участники прогнозных рынков предпочитают более выполнимые стратегии, основанные на правилах, которые требуют меньшей зависимости от оценки вероятностей:

• Система единиц (метод фиксированных ставок): разделите капитал на фиксированные единицы (например, 1%), вкладывайте разное количество единиц в зависимости от уровня уверенности; лимит на количество единиц автоматически ограничивает риск по каждой сделке — это самый распространенный практический метод.
• Метод фиксированного процента (Flat Betting): каждый ставка использует фиксированный процент капитала, акцент на дисциплине и стабильности, подходит для консервативных инвесторов или условий с низкой степенью уверенности.
• Метод уровней уверенности (Confidence Tiers): предустановленные дискретные уровни позиций с абсолютным верхним пределом для снижения сложности принятия решений и избежания проблемы ложной точности модели Келли.
• Обратный подход к риску (Inverted Risk Approach): исходя из максимально допустимого убытка, рассчитывается размер позиции, формируя стабильные границы риска на основе ограничений по риску, а не ожиданий прибыли.

Для агентов прогнозных рынков проектирование стратегии должно в первую очередь акцентировать внимание на выполнимости и стабильности, а не на достижении теоретически оптимальных результатов. Ключевым является четкость правил, простота параметров и устойчивость к ошибкам в оценках. При этих ограничениях метод ступенчатой уверенности в сочетании с фиксированным лимитом позиции является наиболее подходящей универсальной схемой управления позициями для PM Agent. Этот метод не зависит от точной оценки вероятностей, а вместо этого делит возможности на ограниченное количество уровней в зависимости от силы сигнала и сопоставляет каждому уровню фиксированный размер позиции; даже в условиях высокой уверенности установлен четкий лимит для контроля рисков.

Выбор стратегии для прогнозных рынков

С точки зрения структуры стратегии, прогнозируемые рынки можно разделить на два основных типа: детерминированные арбитражные стратегии (Arbitrage), характеризующиеся четкими правилами и возможностью кодирования, и спекулятивные стратегии направления (Speculative), основанные на интерпретации информации и определении направления; кроме того, существуют стратегии маркет-мейкинга и хеджирования, в основном применяемые профессиональными институциональными участниками и требующие значительных капиталовложений и инфраструктуры.

Детерминированная арбитражная стратегия (Arbitrage)

• Сеттлмент-арбитраж (Resolution Arbitrage): сеттлмент-арбитраж возникает на этапе, когда результат события уже в основном определен, но рынок еще не полностью учел эту информацию; доходы в основном получены за счет синхронизации информации и скорости исполнения. Эта стратегия имеет четкие правила, низкий риск и может быть полностью закодирована, что делает ее ключевой стратегией для выполнения агентами на предиктивных рынках.
• Сохранение вероятности арбитраж (Dutch Book Arbitrage): Dutch Book арбитраж использует структурный дисбаланс, возникающий, когда сумма цен на взаимоисключающие и исчерпывающие события отклоняется от ограничения сохранения вероятности (∑P≠1), и путем составления портфеля фиксирует безнаправленную прибыль. Эта стратегия зависит только от правил и ценовых соотношений, имеет низкий риск и может быть высоко стандартизирована, что делает ее типичной детерминированной формой арбитража, подходящей для автоматического выполнения агентами.
• Межплатформенный арбитраж: межплатформенный арбитраж приносит прибыль за счет выявления расхождений в ценообразовании одного и того же события на разных рынках, имеет низкий риск, но требует высокой точности по задержкам и параллельного мониторинга. Эта стратегия подходит для агентов, обладающих преимуществами в инфраструктуре, однако усиление конкуренции приводит к постоянному снижению предельной прибыли.
• Комбинированный арбитраж (Bundle): комбинированный арбитраж использует несоответствия в ценообразовании между связанными фьючерсами; логика понятна, но возможности ограничены. Эту стратегию может выполнять агент, однако требуется определённая инженерная работа по анализу правил и соблюдению комбинированных ограничений; степень совместимости агента — средняя.

Спекулятивная стратегия

• Структурированная информационная торговая стратегия (Information Trading): эта стратегия основана на четких событиях или структурированной информации, таких как официальные данные, объявления или окна решений. Когда источник информации ясен, а условия запуска определены, агент может использовать свои преимущества в скорости и дисциплине на этапах мониторинга и исполнения; однако при переходе к семантическому анализу или интерпретации контекста требуется вмешательство человека.
• Стратегия следования сигналам (Signal Following): эта стратегия позволяет получать доход, следуя за поведением счетов или капиталов с лучшей исторической производительностью; правила относительно просты и могут быть автоматизированы. Основной риск заключается в деградации сигналов и их обратном использовании, поэтому необходимы механизмы фильтрации и строгий управление позициями. Подходит в качестве вспомогательной стратегии для агента.
• Неструктурированные / шумоориентированные стратегии: такие стратегии сильно зависят от эмоций, случайности или поведения участников, не обладают стабильным и воспроизводимым преимуществом, а их долгосрочная ожидаемая доходность нестабильна. Из-за трудностей в моделировании и чрезвычайно высокого риска они не подходят для систематического выполнения агентами и не рекомендуются в качестве долгосрочной стратегии.

Высокочастотная стратегия ценообразования и ликвидности (Market Microstructure): такие стратегии зависят от крайне коротких окон принятия решений, непрерывных котировок или высокочастотной торговли, предъявляя высокие требования к задержкам, моделям и капиталу. Хотя теоретически они подходят для агентов, на прогнозных рынках они часто ограничены ликвидностью и интенсивностью конкуренции, подходя лишь немногим участникам, обладающим значительными преимуществами в инфраструктуре.

Управление рисками и хеджирование (Risk Control & Hedging): Эти стратегии не направлены непосредственно на получение прибыли, а используются для снижения общей экспозиции риску. Имеют четкие правила и ясные цели, работают как базовый модуль управления рисками в долгосрочной перспективе.

В целом, стратегии, подходящие для выполнения агентом на прогнозных рынках, сосредоточены на сценариях с четкими правилами, поддающихся кодированию и с минимальной субъективной оценкой, где определенный арбитраж должен служить основным источником дохода, структурированная информация и стратегии следования сигналам — в качестве дополнения, а высоконеустойчивые и эмоциональные сделки должны быть систематически исключены. Долгосрочное преимущество агента заключается в высокой дисциплине, скорости исполнения и способности контролировать риски.

Идеальный бизнес-модельный дизайн для прогнозных рынков имеет различные направления для исследования на разных уровнях:

• Инфраструктурный уровень (Infrastructure) предоставляет агрегацию многоканальных данных в реальном времени, базу адресов Smart Money, унифицированный движок исполнения прогнозных рынков и инструменты для бэктестинга, взимая плату с B2B-клиентов и получая стабильный доход, не зависящий от точности прогнозов;
• Стратегический уровень (Strategy) вводит стратегии сообщества и третьих сторон, создавая переиспользуемую и оцениваемую экосистему стратегий, а также обеспечивая захват ценности через вызовы, веса или распределение доходов от исполнения, снижая зависимость от единого источника Alpha.
• Уровень агента / хранилища: агенты непосредственно участвуют в реальном исполнении в режиме доверительного управления, опираясь на прозрачные записи в цепочке и строгую систему управления рисками, получая плату за управление и процент от прибыли.

А продукты, соответствующие различным бизнес-моделям, также можно классифицировать как:

• Развлекательный / игровой формат: снижение порога вовлечения за счет интуитивного взаимодействия, подобного Tinder, обладает наилучшей способностью к росту пользователей и образованию рынка, является идеальным входом для выхода за пределы ниши, но требует монетизации через подписку или исполнительные продукты.
• Подписка на стратегии / Режим сигналов: не предполагает хранение средств, совместим с регуляторными требованиями, четко разграничивает права и обязанности, модель SaaS-доходов относительно стабильна — это наиболее осуществимый путь монетизации на текущем этапе. Его ограничения заключаются в том, что стратегии легко копируются, а исполнение сопровождается потерями, и долгосрочный потенциал дохода ограничен. Опыт и удержание можно значительно улучшить за счет полуперсонализированной формы «сигналы + однокликовое исполнение».
• Режим хранения Vault: обладает преимуществами масштаба и эффективности исполнения, имеет форму, близкую к инвестиционным продуктам, но сталкивается с множеством структурных ограничений, включая необходимость лицензии на управление активами, высокий порог доверия и риски, связанные с централизованными технологиями. Бизнес-модель сильно зависит от рыночной среды и устойчивой прибыльности. Без долгосрочной истории и институциональной поддержки не рекомендуется использовать в качестве основного пути.

В целом, многообразная структура доходов, основанная на «монетизации инфраструктуры + расширении экосистемы стратегий + участии в результатах», помогает снизить зависимость от единственной гипотезы о «постоянном превосходстве ИИ над рынком». Даже если альфа сужается по мере зрелости рынка, базовые способности, такие как исполнение, управление рисками и расчеты, сохраняют долгосрочную ценность, формируя более устойчивый бизнес-цикл.

На данный момент предиктивные рынки агентов находятся на ранней стадии исследований. Несмотря на появление разнообразных попыток — от базовых фреймворков до верхнеуровневых инструментов — до сих пор не сформировался ни один стандартизированный продукт, зрелый в плане генерации стратегий, эффективности исполнения, системы управления рисками и коммерческого цикла.

Мы разделили текущую экосистему на три уровня: инфраструктура (Infrastructure), автономные торговые агенты (Autonomous Agents) и инструменты прогнозных рынков (Prediction Market Tools).

Инфраструктурный уровень (Infrastructure)

Полимаркет Агенты Фреймворк:

Polymarket AgentsОфициальная разработческая рамка от Polymarket, предназначенная для решения инженерных задач стандартизации подключения и взаимодействия. Эта рамка инкапсулирует интерфейсы для получения данных рынка, создания ордеров и базовых вызовов LLM. Она решает вопрос «как разместить ордер через код», но оставляет в основном пустыми ключевые торговые функции — такие как генерация стратегий, калибровка вероятностей, динамическое управление позициями и системы бэктестинга. Это скорее официально одобренный «норматив подключения», а не готовое решение с Alpha-доходностью. Коммерческие агенты должны самостоятельно построить полную исследовательскую и риск-менеджментную ядро на основе этой рамки.

Инструмент прогнозного рынка Gnosis:

Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) предоставляет полную поддержку чтения и записи для Omen/AIOmen и Manifold, но предоставляет только права на чтение для Polymarket, что создает явные барьеры в экосистеме. Он подходит в качестве основы для разработки агентов в рамках Gnosis, но имеет ограниченную практическую ценность для разработчиков, чья основная деятельность сосредоточена на Polymarket.

Polymarket и Gnosis — это текущие экосистемы прогнозных рынков, которые явно продуктизировали «разработку агентов» в качестве официальной рамочной структуры. Другие прогнозные рынки, такие как Kalshi, по-прежнему в основном ограничиваются API и Python SDK, и разработчикам необходимо самостоятельно реализовать ключевые системные функции, такие как стратегии, управление рисками, выполнение и мониторинг.

Автономный агент

На текущем рынке «AI-агенты прогнозирующих рынков» по-прежнему находятся на ранних стадиях; несмотря на название «агенты», их реальные возможности значительно уступают автоматизированным замкнутым системам торговли с делегированием полномочий,普遍 отсутствует независимая и систематизированная система управления рисками, управление позициями, стоп-лоссы, хеджирование и ограничения по ожидаемой стоимости не включены в процессы принятия решений, а общая степень продуктизации низка, и до сих пор не сформированы зрелые системы, способные к долгосрочной работе.

Olas Predict: Это наиболее продуктизированная экосистема прогнозирующих агентов на текущий момент. Их ключевой продукт Omenstrat построен на основе Omen в рамках экосистемы Gnosis, использует FPMM и децентрализованный арбитражный механизм, поддерживает частые мелкие взаимодействия, но страдает от ограниченной ликвидности на отдельных рынках Omen. Их «AI-прогнозы» в основном опираются на универсальные LLM, не используют реальные данные и систематические механизмы управления рисками, а историческая точность прогнозов значительно варьируется между категориями. В феврале 2026 года Olas выпустила Polystrat, расширив возможности агентов на Polymarket — пользователи могут задавать стратегии естественным языком, а агент автоматически выявляет отклонения вероятностей на рынках со сроком расчета в течение 4 дней и выполняет сделки. Система контролирует риски за счет локального запуска Pearl, самоуправляемых аккаунтов Safe и жестко закодированных ограничений, что делает ее первым потребительским автономным торговым агентом для Polymarket.

UnifAI Network Polymarket Strategy: Предоставляет автоматизированный торговый агент для Polymarket, основанный на стратегии принятия хвостового риска: сканирование близких к расчету контрактов с подразумеваемой вероятностью >95% и покупка с целью получения разницы в 3–5%. Данные в цепочке показывают успешность около 95%, но доходность значительно варьируется между категориями; стратегия сильно зависит от частоты исполнения и выбора категорий.

NOYA.ai пытается интегрировать цикл «Исследование — Оценка — Выполнение — Мониторинг» в агентную замкнутую систему, архитектура включает уровень разведки, уровень абстракции и уровень выполнения. В настоящее время уже реализованы Omnichain Vaults; агент Prediction Market находится в разработке и еще не образует полной замкнутой системы на главной сети, проект находится на этапе проверки концепции.

Инструменты прогнозных рынков

Современные инструменты анализа прогнозных рынков недостаточны для формирования полноценного «прогнозного рыночного агента»; их основная ценность сосредоточена на информационном и аналитическом уровнях архитектуры агента. Исполнение сделок, управление позициями и контроль рисков по-прежнему лежат на плечах трейдера. С точки зрения продукта, он больше соответствует позиционированию как «подписка на стратегии / вспомогательные сигналы / усиление исследований» и может рассматриваться как ранняя форма прогнозного рыночного агента.

На основе систематического анализа и эмпирического отбора проектов, включенных в Awesome-Prediction-Market-Tools, в настоящем отчете выбраны репрезентативные проекты, уже обладающие предварительной продуктовой формой и сценариями использования. Основное внимание уделено четырем направлениям: уровень анализа и сигналов, системы оповещений и отслеживания китов, инструменты выявления арбитража и торговые терминалы с агрегацией исполнения.

Инструменты анализа рынка

• Polyseer: исследовательский инструмент прогнозного рынка, использующий архитектуру с распределением ролей между несколькими агентами (Planner / Researcher / Critic / Analyst / Reporter) для сбора доказательств с обеих сторон и агрегации байесовских вероятностей, выводит структурированные исследовательские отчеты. Его преимущества — прозрачность методологии, инженерный подход к процессам и полная открытость исходного кода для аудита.
• Oddpool：позиционируется как «Bloomberg Terminal для прогнозных рынков», предоставляет агрегацию, сканирование арбитража и интерактивные панели реального времени для таких платформ, как Polymarket, Kalshi, CME.
• Polymarket Analytics: Глобальная платформа для анализа данных Polymarket, систематически отображающая данные трейдеров, рынков, позиций и сделок — четкая ориентация и наглядные данные, идеально подходящая для базового поиска данных и исследовательских целей.
• Hashdive: инструмент данных для трейдеров, который с помощью Smart Score и многомерного Screener количественно отбирает трейдеров и рынки, обеспечивая практическую применимость в распознавании «умных денег» и принятии решений о копировании торгов.
• Polyfactual：фокусируется на рыночной информации и анализе настроений/рисков в сфере ИИ, интегрируя результаты анализа в интерфейс торговли через расширение для Chrome, ориентировано на сценарии B2B и институциональных пользователей.
• Predly：Платформа для обнаружения ошибок в ценообразовании с использованием ИИ, которая выявляет отклонения в ценообразовании на Polymarket и Kalshi путем сравнения рыночных цен с вероятностями, рассчитанными ИИ. Официально заявлено, что точность оповещений составляет 89%, ориентирована на обнаружение сигналов и отбор возможностей.
• Polysights: Охватывает более 30 рыночных и блокчейн-индикаторов, а с помощью Insider Finder отслеживает новые кошельки, крупные ордера и другие аномалии — идеально подходит для ежедневного мониторинга и обнаружения сигналов.
• PolyRadar: Платформа параллельного анализа с использованием нескольких моделей, предоставляющая реальное время интерпретации, эволюцию временной шкалы, оценку уверенности и прозрачность источников для отдельных событий, с акцентом на перекрестную верификацию с использованием нескольких ИИ и позиционирование как аналитического инструмента.
• Alphascope : Движок прогнозной рыночной информации на основе ИИ, предоставляющий сигналы в реальном времени, краткие обзоры исследований и мониторинг изменений вероятностей; в целом находится на ранней стадии, ориентирован на исследования и поддержку сигналов.

Алерты/Отслеживание китов

• Stand: Четкое позиционирование как напоминание о следовании за китами и высокодостоверных действиях.
• Whale Tracker Livid：Превратить изменения позиций китов в продукт

Инструмент обнаружения арбитража:

• ArbBets: Инструмент для обнаружения арбитража на основе ИИ, ориентированный на рынки Polymarket, Kalshi и спортивных ставок, выявляющий арбитражные возможности и сделки с положительным ожидаемым значением (+EV) между платформами, предназначен для сканирования высокочастотных возможностей.
• PolyScalping: Платформа для анализа арбитража и скальпинга в реальном времени для Polymarket, поддерживающая сканирование всего рынка каждые 60 секунд, расчет ROI и уведомления в Telegram, а также фильтрацию возможностей по ликвидности, спреду и объему торгов — ориентирована на активных трейдеров.
• Eventarb: Легковесный кроссплатформенный инструмент для расчета и уведомлений об арбитраже, охватывающий Polymarket, Kalshi и Robinhood, с фокусом на ключевые функции и бесплатным использованием — идеален в качестве базового вспомогательного инструмента для арбитража.
• Prediction Hunt: агрегатор и инструмент сравнения прогнозных рынков с обмена, предоставляющий сравнение реальных цен с Polymarket, Kalshi и PredictIt и выявление арбитражных возможностей (обновление примерно каждые 5 минут), направлен на обеспечение информационной симметрии и выявление неэффективности рынков.

Торговая платформа / Агрегированное исполнение

• Verso: Институциональная торговая платформа для прогнозных рынков, поддерживаемая YC Fall 2024, с интерфейсом в стиле Bloomberg, обеспечивающая в реальном времени отслеживание более 15 000 контрактов Polymarket и Kalshi, глубокий анализ данных и AI-новостную аналитику, ориентирована на профессиональных и институциональных трейдеров.
• Matchr: агрегатор и инструмент исполнения кросс-платформенных прогнозных рынков, охватывающий более 1500 рынков, обеспечивающий оптимальное сопоставление цен через интеллектуальную маршрутизацию и планирующий автоматизированные стратегии получения дохода на основе высоковероятных событий, межплатформенного арбитража и событийной динамики, ориентирован на уровень исполнения и эффективности капитала.
• TradeFox: профессиональная платформа для агрегации прогнозных рынков и предоставления услуг Prime Brokerage, поддерживаемая Alliance DAO и CMT Digital, предлагающая продвинутое исполнение ордеров (лимитные ордера, тейк-профит/стоп-лосс, TWAP), самохранящиеся сделки и интеллектуальную маршрутизацию между несколькими платформами, ориентирована на институциональных трейдеров и планирует расширение на такие платформы, как Kalshi, Limitless, SxBet.

В настоящее время агент прогнозных рынков находится на ранней стадии разработки.

1. Рыночная база и эволюция сущности: Polymarket и Kalshi сформировали дуополию, и создание агентов на их основе обладает достаточной ликвидностью и сценарной основой. Основное отличие прогнозных рынков от азартных игр заключается в положительных внешних эффектах: через реальные сделки агрегируются распределённые данные, осуществляется публичное ценообразование реальных событий, постепенно формируя «глобальный слой истины».
2. Основная позиция: агент прогнозного рынка должен позиционироваться как инструмент управления вероятностными активами, основная задача которого — преобразовывать новости, правила и данные блокчейна в проверяемые отклонения цен и реализовывать стратегии с более высокой дисциплиной, более низкой стоимостью и возможностью работы на различных рынках. Идеальная архитектура может быть абстрагирована как четыре уровня: информация, анализ, стратегия и исполнение, но ее реальная торговая применимость в значительной степени зависит от ясности расчетов, качества ликвидности и степени структурированности информации.
3. Выбор стратегии и логика управления рисками: с точки зрения стратегии, арбитраж с высокой предсказуемостью (включая арбитраж по расчетам, арбитраж с сохранением вероятностного баланса и межплатформенный спред-арбитраж) наиболее подходит для автоматизации с помощью агентов, тогда как спекулятивные позиции по направлению могут использоваться только в качестве дополнения. При управлении позициями следует в первую очередь учитывать исполнимость и устойчивость к ошибкам; наиболее подходящим является метод ступенчатого увеличения с фиксированным лимитом позиций.
4. Бизнес-модель и перспективы: коммерциализация в основном разделена на три уровня: инфраструктурный уровень обеспечивает стабильный B2B-доход за счет инфраструктуры выполнения данных, стратегический уровень монетизируется через вызов сторонних стратегий или совместное распределение дохода, а уровень Agent/Vault участвует в реальной торговле при прозрачном рисковом контроле на цепочке, взимая управленческие и процентные комиссии. Соответствующие формы включают развлекательные входные точки, подписку на стратегии/сигналы (сейчас наиболее осуществимо) и Vault-хранилища с высоким порогом входа. «Инфраструктура + экосистема стратегий + участие в результатах» является более устойчивым подходом.

Несмотря на то, что в экосистеме агентов прогнозных рынков уже появились разнообразные попытки — от базовых фреймворков до верхнеуровневых инструментов, на ключевых аспектах, таких как генерация стратегий, эффективность исполнения, управление рисками и коммерческий цикл, пока не появилось зрелых и воспроизводимых стандартизированных продуктов. Мы ожидаем дальнейшей итерации и эволюции агентов прогнозных рынков.

Отказ от ответственности: При создании этой статьи были использованы вспомогательные инструменты ИИ, такие как ChatGPT-5.2, Gemini 3 и Claude Opus 4.5. Автор приложил все усилия для проверки и обеспечения достоверности и точности информации, однако возможны ошибки или упущения — заранее приносим извинения. Особо отметим, что на рынке криптоактивов часто наблюдается расхождение между фундаментальными показателями проектов и их ценовыми движениями на вторичном рынке. Содержание данной статьи предназначено исключительно для сбора информации и академического/исследовательского обмена и не является инвестиционной рекомендацией или предложением купить или продать любой токен.