Bản tin hàng tuần của IOSG | Biến xác suất thành tài sản: Triển vọng về tác nhân thị trường dự đoán #315

Tác giả gốc: Jacob Zhao, IOSG Ventures

Trong các báo cáo nghiên cứu chuỗi Crypto AI trước đây, chúng tôi đã liên tục nhấn mạnh quan điểm: các kịch bản có giá trị ứng dụng thực tế nhất trong lĩnh vực tiền mã hóa hiện nay chủ yếu tập trung vào thanh toán stablecoin và DeFi, trong khi Agent là giao diện then chốt của ngành AI hướng đến người dùng. Do đó, trong xu hướng hội tụ giữa Crypto và AI, hai con đường có giá trị nhất lần lượt là: AgentFi trong ngắn hạn dựa trên các giao thức DeFi đã trưởng thành hiện có (các chiến lược cơ bản như cho vay, đào thanh khoản, cùng các chiến lược nâng cao như Swap, Pendle PT, arbitrage funding rate), và Agent Payment trong trung và dài hạn xoay quanh thanh toán stablecoin và dựa trên các giao thức như ACP/AP2/x402/ERC-8004.

Thị trường dự đoán đã trở thành xu hướng mới không thể bỏ qua vào năm 2025, với tổng khối lượng giao dịch hàng năm tăng vọt từ khoảng 9 tỷ USD vào năm 2024 lên hơn 40 tỷ USD vào năm 2025, đạt mức tăng trưởng hàng năm vượt quá 400%. Sự tăng trưởng đáng kể này được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố: nhu cầu không chắc chắn từ các sự kiện chính trị vĩ mô, sự trưởng thành của cơ sở hạ tầng và mô hình giao dịch, cùng với sự bứt phá trong môi trường pháp lý (Kalshi thắng kiện và Polymarket quay trở lại Hoa Kỳ). Các tác nhân thị trường dự đoán (Prediction Market Agent) đã xuất hiện dưới dạng sơ khai vào đầu năm 2026, hứa hẹn trở thành một hình thái sản phẩm mới trong lĩnh vực tác nhân trong năm tới.

Dự đoán thị trường: Từ công cụ đặt cược đến “lớp sự thật toàn cầu”

Dự đoán thị trường là một cơ chế tài chính cho phép giao dịch dựa trên kết quả của các sự kiện tương lai, trong đó giá hợp đồng phản ánh bản chất phán đoán tập thể của thị trường về xác suất xảy ra của sự kiện. Hiệu quả của nó xuất phát từ sự kết hợp giữa trí tuệ tập thể và động lực kinh tế: trong môi trường ẩn danh với các đặt cược bằng tiền thật, thông tin phân tán được tích hợp nhanh chóng thành tín hiệu giá được trọng số theo ý muốn vốn, từ đó giảm đáng kể tiếng ồn và phán đoán sai lệch.

▲ Biểu đồ xu hướng khối lượng giao dịch danh nghĩa của thị trường dự đoán Nguồn dữ liệu: Dune Analytics (Mã truy vấn: 5753743)

Tính đến cuối năm 2025, thị trường dự đoán cơ bản đã hình thành thế độc quyền song phương do Polymarket và Kalshi chi phối. Theo thống kê của Forbes, tổng khối lượng giao dịch năm 2025 đạt khoảng 44 tỷ USD, trong đó Polymarket đóng góp khoảng 21,5 tỷ USD, Kalshi khoảng 17,1 tỷ USD. Dữ liệu tuần tháng 2 năm 2026 cho thấy khối lượng giao dịch của Kalshi ($25,9 tỷ) đã vượt qua Polymarket ($18,3 tỷ), chiếm gần 50% thị phần; Kalshi đã đạt được sự mở rộng nhanh chóng nhờ chiến thắng pháp lý trong các hợp đồng bầu cử trước đó, lợi thế đi đầu về tuân thủ tại thị trường dự đoán thể thao Mỹ, cùng với kỳ vọng quy định rõ ràng hơn. Hiện tại, con đường phát triển của hai bên đã thể hiện sự phân hóa rõ rệt:

· Polymarket sử dụng kiến trúc CLOB lai ghép với cơ chế thanh toán phi tập trung, xây dựng thị trường thanh khoản cao toàn cầu, không托管, và sau khi tuân thủ quay trở lại Hoa Kỳ, hình thành cấu trúc vận hành song song "trong nước + nước ngoài";

· Kalshi tích hợp vào hệ thống tài chính truyền thống, kết nối qua API với các công ty môi giới bán lẻ chính流, thu hút các nhà tạo lập thị trường ở Wall Street tham gia sâu vào giao dịch hợp đồng vĩ mô và dựa trên dữ liệu; sản phẩm bị ràng buộc bởi quy trình quản lý truyền thống, nhu cầu dài hạn và sự kiện đột xuất tương đối chậm trễ.

Ngoài Polymarket và Kalshi, các đối thủ cạnh tranh chính trong lĩnh vực thị trường dự đoán chủ yếu phát triển theo hai hướng:

· Thứ nhất là đường phân phối tuân thủ, nhúng hợp đồng sự kiện vào hệ thống tài khoản và thanh toán hiện có của nhà môi giới hoặc các nền tảng lớn, tận dụng lợi thế từ phạm vi kênh phân phối, tư cách tuân thủ và niềm tin của tổ chức (ví dụ: Interactive Brokers × ForecastEx với ForecastTrader, FanDuel × CME Group với FanDuel Predicts), có lợi thế rõ rệt về tuân thủ và nguồn lực, nhưng sản phẩm và quy mô người dùng vẫn ở giai đoạn đầu.

· Thứ hai là lộ trình gốc Crypto trên chuỗi, đại diện bởi Opinion.trade, Limitless, Myriad, tận dụng khai thác điểm thưởng, hợp đồng chu kỳ ngắn và phân phối truyền thông để tăng nhanh khối lượng, nhấn mạnh hiệu suất và hiệu quả vốn, nhưng tính bền vững dài hạn và độ ổn định trong quản lý rủi ro vẫn cần được xác minh.

Các con đường gồm lối vào tuân thủ tài chính truyền thống và lợi thế hiệu suất bản địa mã hóa cùng tạo nên cảnh quan cạnh tranh đa dạng cho hệ sinh thái dự đoán.

Thị trường dự đoán về bề ngoài giống như đánh bạc, là trò chơi zero-sum, nhưng sự khác biệt cốt lõi giữa hai thứ này nằm ở việc có ngoại tác tích cực hay không: thông qua giao dịch bằng tiền thật để tổng hợp thông tin phân tán, định giá công cộng cho các sự kiện thực tế, tạo thành lớp tín hiệu có giá trị. Xu hướng của nó đang chuyển từ trò chơi sang “lớp sự thật toàn cầu” – khi các tổ chức như CME, Bloomberg tham gia, xác suất sự kiện đã trở thành siêu dữ liệu ra quyết định có thể được các hệ thống tài chính và doanh nghiệp truy cập trực tiếp, cung cấp sự thật thị trường kịp thời và có thể định lượng hơn.

Từ góc độ tình hình giám sát toàn cầu, con đường tuân thủ của thị trường dự đoán có sự phân hóa mạnh mẽ. Hoa Kỳ là nền kinh tế lớn duy nhất rõ ràng đưa thị trường dự đoán vào khung giám sát sản phẩm phái sinh tài chính, trong khi các thị trường như châu Âu, Anh, Úc, Singapore thường xem chúng là cờ bạc và có xu hướng siết chặt giám sát, Trung Quốc, Ấn Độ thì cấm hoàn toàn; sự mở rộng toàn cầu của thị trường dự đoán trong tương lai vẫn phụ thuộc vào khung giám sát của từng quốc gia.

Kiến trúc thiết kế tác nhân thị trường dự đoán

Hiện tại, các tác nhân thị trường dự đoán (Prediction Market Agent) đang bước vào giai đoạn thực nghiệm sớm, giá trị của chúng không nằm ở việc “AI dự đoán chính xác hơn”, mà ở việc tăng cường hiệu quả xử lý và thực thi thông tin trong thị trường dự đoán. Bản chất của thị trường dự đoán là cơ chế tổng hợp thông tin, trong đó giá cả phản ánh phán quyết tập thể về xác suất sự kiện; sự kém hiệu quả trong thực tế xuất phát từ bất cân xứng thông tin, hạn chế về thanh khoản và sự chú ý. Vị trí hợp lý của tác nhân thị trường dự đoán là quản lý danh mục tài sản xác suất có thể thực thi (Executable Probabilistic Portfolio Management): chuyển đổi tin tức, văn bản quy tắc và dữ liệu trên chuỗi thành các độ lệch định giá có thể xác minh, nhằm thực thi chiến lược nhanh hơn, kỷ luật hơn và chi phí thấp hơn, đồng thời khai thác các cơ hội cấu trúc thông qua arbitrage đa nền tảng và quản lý rủi ro danh mục.

Một tác nhân thị trường dự đoán lý tưởng có thể được trừu tượng hóa thành kiến trúc bốn lớp:

· Lớp thông tin tổng hợp tin tức, mạng xã hội, dữ liệu trên chuỗi và dữ liệu chính thức;

· Lớp phân tích sử dụng LLM và ML để phát hiện giá sai và tính toán Edge;

· Lớp chiến lược chuyển đổi Edge thành vị thế thông qua công thức Kelly, mua vào từng đợt và quản lý rủi ro;

· Lớp thực thi đã hoàn thành việc đặt lệnh đa thị trường, tối ưu hóa trượt giá và Gas, cùng với thực hiện arbitrage, tạo thành vòng lặp tự động hóa hiệu quả.

Khung chiến lược cho tác nhân thị trường dự đoán

Khác với môi trường giao dịch truyền thống, thị trường dự đoán có những khác biệt rõ rệt về cơ chế thanh toán, thanh khoản và phân bố thông tin; không phải tất cả các thị trường và chiến lược đều phù hợp để thực hiện tự động hóa. Hạt nhân của tác nhân thị trường dự đoán nằm ở việc liệu nó có được triển khai trong các bối cảnh có quy tắc rõ ràng, có thể mã hóa và phù hợp với lợi thế cấu trúc của nó hay không. Dưới đây sẽ phân tích từ ba cấp độ: lựa chọn tài sản, quản lý vị thế và cấu trúc chiến lược.

Không phải tất cả các thị trường dự đoán đều có giá trị giao dịch; giá trị tham gia của chúng phụ thuộc vào: độ rõ ràng trong quá trình thanh toán (quy tắc có rõ ràng không, nguồn dữ liệu có duy nhất không), chất lượng thanh khoản (độ sâu thị trường, chênh lệch giá và khối lượng giao dịch), rủi ro nội gián (mức độ bất cân xứng thông tin), cấu trúc thời gian (thời gian đáo hạn và nhịp độ sự kiện), cũng như lợi thế thông tin và nền tảng chuyên môn của chính người giao dịch. Chỉ khi đa số các chiều kích này đáp ứng các yêu cầu cơ bản, thị trường dự đoán mới có nền tảng để tham gia; người tham gia nên căn cứ vào lợi thế cá nhân và đặc điểm thị trường để lựa chọn phù hợp:

· 优势 của con người: Các thị trường có khung thời gian tương đối rộng rãi (tính theo ngày/tuần), dựa vào chuyên môn, khả năng phán đoán và tích hợp thông tin mơ hồ. Ví dụ điển hình gồm bầu cử chính trị, xu hướng vĩ mô và các cột mốc doanh nghiệp.

· Lợi thế cốt lõi của AI Agent: Phù hợp với các thị trường yêu cầu xử lý dữ liệu, nhận diện mô hình và thực thi nhanh chóng, với cửa sổ ra quyết định cực kỳ ngắn (tính bằng giây/phút). Ví dụ điển hình: giá tiền điện tử tần suất cao, chênh lệch giá xuyên thị trường và làm thị trường tự động.

· Không phù hợp với lĩnh vực: Các thị trường do thông tin nội bộ chi phối hoặc hoàn toàn ngẫu nhiên/cao độ thao túng, không tạo lợi thế cho bất kỳ người tham gia nào.

Công thức Kelly là lý thuyết quản lý vốn tiêu biểu nhất trong các tình huống chơi lặp lại, mục tiêu của nó không phải là tối đa hóa lợi nhuận trong một lần giao dịch, mà là tối đa hóa tỷ lệ tăng trưởng lãi kép dài hạn của vốn. Phương pháp này dựa trên ước lượng xác suất thắng và tỷ lệ cược để tính toán tỷ lệ vị thế tối ưu về mặt lý thuyết, từ đó nâng cao hiệu quả tăng trưởng vốn trong điều kiện có kỳ vọng dương, và được áp dụng rộng rãi trong đầu tư định lượng, cờ bạc chuyên nghiệp, poker và quản lý tài sản.

· Dạng cổ điển là: f^* = (bp - q) / b

Trong đó, f∗ là tỷ lệ đặt cược tối ưu, b là tỷ lệ cược ròng, p là xác suất thắng, q=1−p

· Dự đoán thị trường có thể được đơn giản hóa thành: f^* = (p - market\_price) / (1 - market\_price)

Trong đó, p là xác suất thực tế chủ quan, market_price là xác suất ngầm định của thị trường

Tính hiệu lực lý thuyết của công thức Kelly phụ thuộc rất lớn vào việc ước lượng chính xác xác suất thực và tỷ lệ cược; trong thực tế, các nhà giao dịch khó có thể liên tục nắm bắt chính xác xác suất thực, nên trong hoạt động thực tế, các tay cược chuyên nghiệp và người tham gia thị trường dự đoán thường ưa chuộng các chiến lược được chuẩn hóa, có tính khả thi cao hơn và ít phụ thuộc vào việc ước lượng xác suất:

· Hệ thống đơn vị (Phương pháp đặt cược theo đơn vị): Chia vốn thành các đơn vị cố định (ví dụ: 1%), đầu tư số đơn vị khác nhau tùy theo mức độ tự tin, thông qua giới hạn đơn vị để tự động ràng buộc rủi ro cho mỗi giao dịch, đây là phương pháp thực tế phổ biến nhất.

· Phương pháp đặt cược cố định (Flat Betting): Sử dụng tỷ lệ vốn cố định cho mỗi lần đặt cược, nhấn mạnh tính kỷ luật và ổn định, phù hợp với nhà đầu tư tránh rủi ro hoặc trong môi trường có mức độ tin cậy thấp.

· Phương pháp mức độ tự tin (Confidence Tiers): Thiết lập các mức vị thế rời rạc và đặt giới hạn tuyệt đối để giảm độ phức tạp trong quyết định, tránh vấn đề độ chính xác giả tạo của mô hình Kelly.

· Phương pháp rủi ro nghịch đảo (Inverted Risk Approach): Bắt đầu từ mức tổn thất tối đa có thể chấp nhận được để suy ngược lại quy mô vị thế, dựa trên ràng buộc rủi ro thay vì kỳ vọng lợi nhuận, tạo ra ranh giới rủi ro ổn định.

Đối với tác nhân thị trường dự đoán, thiết kế chiến lược nên ưu tiên tính khả thi và ổn định, thay vì theo đuổi lý tưởng tối ưu. Điều then chốt là quy tắc rõ ràng, tham số đơn giản và có khả năng chịu lỗi trong phán đoán. Trong khuôn khổ này, phương pháp niềm tin bậc thang kết hợp giới hạn vị thế cố định là giải pháp quản lý vị thế phổ biến nhất phù hợp với tác nhân PM. Phương pháp này không phụ thuộc vào ước tính xác suất chính xác, mà chia các cơ hội thành một số bậc hạn chế dựa trên sức mạnh tín hiệu và tương ứng với vị thế cố định; ngay cả trong các tình huống có độ tin cậy cao cũng đặt giới hạn rõ ràng để kiểm soát rủi ro.

Từ góc độ cấu trúc chiến lược, thị trường dự đoán chủ yếu được chia thành hai loại: chiến lược arbitrage xác định, đặc trưng bởi quy tắc rõ ràng và có thể mã hóa, và chiến lược định hướng đầu cơ (Speculative), dựa vào việc diễn giải thông tin và phán đoán xu hướng; ngoài ra, còn tồn tại các chiến lược market making và hedging, chủ yếu do các tổ chức chuyên nghiệp thực hiện, yêu cầu vốn và cơ sở hạ tầng cao.

· Arbitrage thanh toán (Resolution Arbitrage): Arbitrage thanh toán xảy ra ở giai đoạn kết quả sự kiện đã cơ bản được xác định nhưng thị trường chưa định giá hoàn toàn, lợi nhuận chủ yếu đến từ việc đồng bộ hóa thông tin và tốc độ thực thi. Chiến lược này có quy tắc rõ ràng, rủi ro thấp và có thể mã hóa hoàn toàn, là chiến lược cốt lõi phù hợp nhất để Agent thực hiện trên thị trường dự đoán.

· Arbitrage bảo toàn xác suất (Dutch Book Arbitrage): Arbitrage Dutch Book tận dụng sự mất cân bằng cấu trúc do tổng giá trị của tập hợp các sự kiện loại trừ lẫn nhau và đầy đủ偏离 ràng buộc bảo toàn xác suất (∑P≠1), thông qua việc xây dựng danh mục để khóa lợi nhuận không có rủi ro theo hướng. Chiến lược này chỉ dựa vào quy tắc và mối quan hệ giá, có rủi ro thấp và có thể được chuẩn hóa cao, là dạng arbitrage xác định điển hình phù hợp để Agent thực hiện tự động.

· Arbitrage giữa các nền tảng: Arbitrage giữa các nền tảng kiếm lợi nhuận bằng cách khai thác sự chênh lệch giá giữa các thị trường đối với cùng một sự kiện, rủi ro thấp nhưng yêu cầu cao về độ trễ và giám sát song song. Chiến lược này phù hợp với các Agent có lợi thế về cơ sở hạ tầng, nhưng sự gia tăng cạnh tranh đang khiến lợi nhuận biên liên tục giảm.

· Giao dịch arbitrage bộ (Bundle): Giao dịch arbitrage bộ tận dụng sự không nhất quán về giá giữa các hợp đồng liên quan, logic rõ ràng nhưng cơ hội hạn chế. Chiến lược này có thể được Agent thực hiện, nhưng yêu cầu kỹ thuật nhất định về phân tích quy tắc và ràng buộc bộ, mức độ phù hợp của Agent ở mức trung bình.

· Chiến lược dựa trên thông tin có cấu trúc (Information Trading): Các chiến lược này tập trung vào các sự kiện rõ ràng hoặc thông tin có cấu trúc, chẳng hạn như việc công bố dữ liệu chính thức, thông báo hoặc cửa sổ phán quyết. Khi nguồn thông tin rõ ràng và điều kiện kích hoạt có thể xác định, Agent có thể phát huy lợi thế về tốc độ và kỷ luật ở cấp độ giám sát và thực thi; tuy nhiên, khi thông tin chuyển sang việc phán đoán ngữ nghĩa hoặc diễn giải bối cảnh, vẫn cần sự can thiệp của con người.

· Chiến lược theo tín hiệu (Signal Following): Chiến lược này thu lợi nhuận bằng cách theo dõi hành vi của các tài khoản hoặc nguồn vốn có hiệu suất lịch sử tốt hơn, quy tắc tương đối đơn giản và có thể tự động hóa. Rủi ro chính của nó nằm ở sự suy giảm tín hiệu và bị tận dụng ngược, do đó cần cơ chế lọc và quản lý vị thế nghiêm ngặt. Phù hợp làm chiến lược hỗ trợ cho Agent.

· Chiến lược phi cấu trúc / dựa trên nhiễu (Unstructured / Noise-driven): Các chiến lược này phụ thuộc mạnh vào cảm xúc, tính ngẫu nhiên hoặc hành vi tham gia, thiếu edge ổn định và có thể tái tạo, giá trị kỳ vọng dài hạn không ổn định. Do khó mô hình hóa và rủi ro cực cao, không phù hợp để Agent thực thi có hệ thống, cũng không được khuyến nghị làm chiến lược dài hạn.

· Chiến lược giá và thanh khoản tần suất cao (Market Microstructure): Các chiến lược này phụ thuộc vào cửa sổ ra quyết định cực ngắn, báo giá liên tục hoặc giao dịch tần suất cao, yêu cầu cực kỳ cao về độ trễ, mô hình và vốn. Mặc dù về mặt lý thuyết phù hợp với Agent, nhưng trong thị trường dự đoán thường bị hạn chế bởi thanh khoản và mức độ cạnh tranh, chỉ phù hợp với một số ít người tham gia có lợi thế cơ sở hạ tầng rõ rệt.

· Quản lý rủi ro và chiến lược phòng ngừa rủi ro (Risk Control & Hedging): Các chiến lược này không nhằm trực tiếp tìm kiếm lợi nhuận, mà được sử dụng để giảm thiểu mức độ phơi nhiễm rủi ro tổng thể. Các quy tắc rõ ràng, mục tiêu cụ thể, hoạt động lâu dài như một mô-đun kiểm soát rủi ro nền tảng.

Nhìn chung, các chiến lược phù hợp cho Agent trong thị trường dự đoán tập trung vào các tình huống có quy tắc rõ ràng, có thể mã hóa và ít phụ thuộc vào phán đoán chủ quan, trong đó arbitrage xác định nên là nguồn lợi nhuận chính, các chiến lược theo dõi thông tin cấu trúc và tín hiệu đóng vai trò bổ sung, còn giao dịch có nhiễu cao và mang tính cảm xúc cần được loại bỏ một cách hệ thống. Lợi thế dài hạn của Agent nằm ở khả năng thực thi kỷ luật cao, tốc độ nhanh và kiểm soát rủi ro.

Mô hình kinh doanh và hình thái sản phẩm của tác nhân thị trường dự đoán

Thiết kế mô hình kinh doanh lý tưởng cho các tác nhân thị trường dự đoán có không gian khám phá theo các hướng khác nhau ở các cấp độ khác nhau:

· Lớp hạ tầng (Infrastructure), cung cấp tổng hợp dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn, cơ sở dữ liệu địa chỉ Smart Money, động cơ thực thi và công cụ backtest cho thị trường dự đoán, thu phí B2B để tạo thu nhập ổn định không phụ thuộc vào độ chính xác của dự đoán;

· Lớp chiến lược (Strategy), giới thiệu chiến lược từ cộng đồng và bên thứ ba, xây dựng hệ sinh thái chiến lược có thể tái sử dụng và đánh giá, đồng thời thu hút giá trị thông qua việc gọi, phân bổ trọng số hoặc chia sẻ doanh thu thực thi, từ đó giảm sự phụ thuộc vào một Alpha duy nhất.

· Ở cấp độ Agent / Vault, các tác nhân tham gia trực tiếp vào thực thi giao dịch dưới hình thức quản lý ủy thác, dựa trên ghi chép minh bạch trên chuỗi và hệ thống kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt, thu phí quản lý và phí hiệu suất để thực hiện khả năng thanh toán.

Và các hình thái sản phẩm tương ứng với các mô hình kinh doanh khác nhau cũng có thể được phân loại thành:

· Mô hình giải trí / game hóa: Giảm rào cản tham gia thông qua tương tác trực quan kiểu Tinder, có khả năng tăng trưởng người dùng và giáo dục thị trường mạnh nhất, là lối vào lý tưởng để phá vỡ ranh giới, nhưng cần được chuyển hóa thành sản phẩm đăng ký hoặc thực thi để sinh lời.

· Đăng ký chiến lược / Chế độ tín hiệu: Không liên quan đến việc quản lý tài sản, thân thiện với quy định, rõ ràng về quyền và nghĩa vụ, cấu trúc doanh thu SaaS tương đối ổn định, là con đường thương mại hóa khả thi nhất ở giai đoạn hiện tại. Hạn chế của nó là chiến lược dễ bị sao chép và có tổn thất trong quá trình thực thi, trần doanh thu dài hạn bị giới hạn; trải nghiệm và tỷ lệ giữ chân có thể được cải thiện đáng kể thông qua hình thức bán tự động hóa “tín hiệu + thực hiện một cú nhấp”.

· Chế độ lưu ký Vault: Có lợi thế về hiệu quả quy mô và hiệu suất thực thi, có hình thái tương tự sản phẩm quản lý tài sản, nhưng đối mặt với nhiều ràng buộc cấu trúc như giấy phép quản lý tài sản, rào cản niềm tin và rủi ro công nghệ tập trung, mô hình kinh doanh phụ thuộc rất lớn vào môi trường thị trường và khả năng sinh lời bền vững. Trừ khi có thành tích dài hạn và sự bảo chứng cấp tổ chức, nếu không thì không nên coi đây là con đường chính.

Nhìn chung, cấu trúc doanh thu đa dạng gồm “biến hiện hạ tầng + mở rộng hệ sinh thái chiến lược + tham gia hiệu quả” giúp giảm sự phụ thuộc vào giả định đơn lẻ rằng “AI sẽ liên tục đánh bại thị trường”. Ngay cả khi Alpha thu hẹp theo sự trưởng thành của thị trường, các năng lực nền tảng như thực thi, quản lý rủi ro và thanh toán vẫn mang lại giá trị dài hạn, từ đó xây dựng một vòng lặp kinh doanh bền vững hơn.

Case studies of prediction market agents

Hiện tại, các tác nhân thị trường dự đoán (Prediction Market Agents) vẫn đang ở giai đoạn khám phá sơ khai. Mặc dù thị trường đã xuất hiện nhiều nỗ lực đa dạng, từ khung nền tảng đến các công cụ cấp cao, nhưng vẫn chưa hình thành một sản phẩm chuẩn hóa nào hoàn thiện về sinh chiến lược, hiệu suất thực thi, hệ thống kiểm soát rủi ro và vòng lặp kinh doanh.

Chúng tôi chia bản đồ hệ sinh thái hiện tại thành ba cấp độ: cơ sở hạ tầng (Infrastructure), tác nhân giao dịch tự chủ (Autonomous Agents) và công cụ thị trường dự đoán (Prediction Market Tools).

· Khung Polymarket Agents

Polymarket Agents là khung phát triển do Polymarket chính thức phát hành, nhằm giải quyết vấn đề chuẩn hóa kỹ thuật trong việc kết nối và tương tác. Khung này đóng gói các giao diện để lấy dữ liệu thị trường, xây dựng lệnh và gọi cơ bản các LLM. Nó giải quyết vấn đề “làm thế nào để đặt lệnh bằng mã”, nhưng về các năng lực giao dịch cốt lõi — như tạo chiến lược, hiệu chỉnh xác suất, quản lý vị thế động và hệ thống backtest — gần như để trống. Nó giống như một “tiêu chuẩn kết nối” được chính thức công nhận, chứ không phải một sản phẩm sẵn sàng mang lại lợi nhuận Alpha. Các Agent cấp doanh nghiệp vẫn cần tự xây dựng lõi nghiên cứu đầu tư và quản lý rủi ro hoàn chỉnh trên nền tảng này.

· Công cụ thị trường dự đoán Gnosis

Công cụ Gnosis Prediction Market Agent (PMAT) cung cấp hỗ trợ đầy đủ đọc/ghi cho Omen/AIOmen và Manifold, nhưng chỉ cấp quyền đọc cho Polymarket, tạo ra rào cản sinh thái rõ rệt. Nó phù hợp làm nền tảng phát triển Agent trong hệ sinh thái Gnosis, nhưng có tính thực tiễn hạn chế đối với các nhà phát triển lấy Polymarket làm trọng tâm.

Polymarket và Gnosis là các hệ sinh thái thị trường dự đoán hiện tại đã cụ thể hóa "phát triển Agent" thành khung chính thức. Các thị trường dự đoán khác như Kalshi vẫn chủ yếu dừng ở cấp độ API và Python SDK, nơi nhà phát triển cần tự bổ sung các năng lực hệ thống then chốt như chiến lược, quản lý rủi ro, vận hành và giám sát.

Hiện nay, các “AI Agents” trên thị trường dự đoán thị trường vẫn chủ yếu ở giai đoạn đầu, dù mang tên “Agent”, nhưng khả năng thực tế vẫn còn khoảng cách lớn so với các giao dịch tự động khép kín được ủy quyền, phổ biến thiếu lớp kiểm soát rủi ro độc lập và hệ thống, chưa tích hợp quản lý vị thế, cắt lỗ, phòng ngừa rủi ro và ràng buộc giá trị kỳ vọng vào quy trình ra quyết định, mức độ sản phẩm hóa tổng thể còn thấp và chưa hình thành hệ thống trưởng thành có thể vận hành lâu dài.

· Olas Dự đoán

Olas Predict là hệ sinh thái tác nhân thị trường dự đoán được sản phẩm hóa cao nhất hiện nay. Sản phẩm cốt lõi của nó, Omenstrat, được xây dựng dựa trên Omen trong hệ sinh thái Gnosis, sử dụng FPMM và cơ chế trọng tài phi tập trung, hỗ trợ tương tác tần suất cao với số lượng nhỏ, nhưng bị hạn chế bởi thanh khoản đơn thị trường của Omen. “Dự đoán AI” của nó chủ yếu dựa vào LLM phổ thông, thiếu dữ liệu thời gian thực và cơ chế kiểm soát rủi ro có hệ thống, tỷ lệ thắng trong quá khứ có sự phân hóa rõ rệt giữa các danh mục. Vào tháng 2 năm 2026, Olas ra mắt Polystrat, mở rộng khả năng tác nhân sang Polymarket—người dùng có thể thiết lập chiến lược bằng ngôn ngữ tự nhiên, tác nhân tự động phát hiện độ lệch xác suất trên các thị trường kết thúc trong vòng 4 ngày và thực hiện giao dịch. Hệ thống kiểm soát rủi ro thông qua Pearl chạy cục bộ, tài khoản Safe tự lưu trữ và các giới hạn mã hóa cứng, là tác nhân giao dịch tự chủ cấp người dùng đầu tiên được thiết kế dành riêng cho Polymarket.

· Chiến lược UnifAI Network Polymarket

Cung cấp Agent giao dịch tự động cho Polymarket, trọng tâm là chiến lược chịu rủi ro đuôi: quét các hợp đồng sắp kết thúc có xác suất ngầm >95% để mua vào, nhắm mục tiêu thu lợi nhuận chênh lệch 3–5%. Dữ liệu trên chuỗi cho thấy tỷ lệ thắng gần 95%, nhưng lợi nhuận phân hóa rõ rệt giữa các danh mục, chiến lược phụ thuộc rất lớn vào tần suất thực thi và lựa chọn danh mục.

· NOYA.ai

NOYA.ai đang nỗ lực tích hợp chu trình "nghiên cứu—phán đoán—thực thi—giám sát" thành một vòng lặp Agent, với kiến trúc bao gồm lớp tình báo, lớp trừu tượng và lớp thực thi. Hiện đã triển khai Omnichain Vaults; Agent Thị trường Dự đoán vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa tạo thành vòng lặp hoàn chỉnh trên mainnet, toàn bộ hệ thống hiện đang ở giai đoạn xác minh tầm nhìn.

Công cụ phân tích thị trường dự đoán hiện tại chưa đủ để tạo thành một “đại lý thị trường dự đoán” hoàn chỉnh; giá trị của nó chủ yếu tập trung vào lớp thông tin và lớp phân tích trong kiến trúc đại lý, trong khi thực thi giao dịch, quản lý vị thế và kiểm soát rủi ro vẫn do người giao dịch tự đảm nhận. Về mặt hình thái sản phẩm, nó phù hợp hơn với định vị “đăng ký chiến lược / hỗ trợ tín hiệu / tăng cường nghiên cứu” và có thể được xem là tiền thân sớm của đại lý thị trường dự đoán.

Qua việc hệ thống hóa và sàng lọc thực nghiệm các dự án được liệt kê trong Awesome-Prediction-Market-Tools, bài báo này lựa chọn các dự án tiêu biểu đã có hình thái sản phẩm và cảnh huống sử dụng ban đầu làm ví dụ nghiên cứu. Tập trung chủ yếu vào bốn hướng: lớp phân tích và tín hiệu, hệ thống cảnh báo và theo dõi cá voi, công cụ phát hiện arbitrage, và giao diện giao dịch cùng công cụ thực thi tổng hợp.

Công cụ phân tích thị trường

Polyseer: Công cụ thị trường dự đoán mang tính nghiên cứu, sử dụng kiến trúc đa Agent (Planner / Researcher / Critic / Analyst / Reporter) để thu thập bằng chứng hai chiều và tổng hợp xác suất Bayesian, đầu ra là báo cáo nghiên cứu có cấu trúc. Ưu điểm của nó nằm ở tính minh bạch về phương pháp, quy trình được kỹ thuật hóa và hoàn toàn mã nguồn mở có thể kiểm toán.

Oddpool: Được định vị là "Bloomberg Terminal của thị trường dự đoán", cung cấp tích hợp đa nền tảng, quét chênh lệch giá và bảng điều khiển dữ liệu thời gian thực cho các nền tảng như Polymarket, Kalshi, CME.

Polymarket Analytics: Nền tảng phân tích dữ liệu Polymarket toàn cầu, hiển thị có hệ thống dữ liệu về người giao dịch, thị trường, vị thế và giao dịch, với định vị rõ ràng và dữ liệu trực quan, phù hợp để tra cứu và tham khảo dữ liệu cơ bản.

Hashdive: Công cụ dữ liệu dành cho nhà giao dịch, sử dụng Smart Score và Screener đa chiều để định lượng lọc ra các nhà giao dịch và thị trường, mang tính thực tiễn trong việc nhận diện "tiền thông minh" và ra quyết định sao chép giao dịch.

Polyfactual: Tập trung vào thông tin thị trường AI và phân tích cảm xúc/rủi ro, nhúng kết quả phân tích trực tiếp vào giao diện giao dịch thông qua tiện ích mở rộng Chrome, hướng đến các kịch bản người dùng doanh nghiệp và tổ chức.

Predly: Nền tảng phát hiện giá sai do AI, phát hiện sự chênh lệch định giá trên Polymarket và Kalshi bằng cách so sánh giá thị trường với xác suất được AI tính toán; nhà phát hành tuyên bố độ chính xác của cảnh báo đạt 89%, tập trung vào việc phát hiện tín hiệu và lọc cơ hội.

Polysights: Bao phủ hơn 30 chỉ số thị trường và trên chuỗi, đồng thời sử dụng Insider Finder để theo dõi các hành vi bất thường như ví mới, đặt cược lớn, phù hợp để giám sát hàng ngày và phát hiện tín hiệu.

PolyRadar: Nền tảng phân tích song song nhiều mô hình, cung cấp giải thích thời gian thực, diễn biến theo thời gian, điểm số độ tin cậy và độ minh bạch nguồn gốc cho từng sự kiện, nhấn mạnh xác minh chéo nhiều AI, là công cụ định vị phân tích.

Alphascope: Công cụ trí tuệ nhân tạo để phân tích thị trường dự đoán, cung cấp tín hiệu thời gian thực, tóm tắt nghiên cứu và theo dõi sự thay đổi xác suất, hiện vẫn ở giai đoạn đầu, tập trung vào nghiên cứu và hỗ trợ tín hiệu.

· Cảnh báo / Theo dõi cá voi

Stand: Xác định rõ vị trí cảnh báo theo dõi giao dịch của cá voi và các hành động có độ tin cậy cao.

Whale Tracker Livid: Sản phẩm hóa sự thay đổi vị thế của cá voi

Công cụ phát hiện arbitrage

ArbBets: Công cụ phát hiện arbitrage do AI dẫn động, tập trung vào các thị trường Polymarket, Kalshi và cá cược thể thao, nhằm xác định cơ hội giao dịch arbitrage xuyên nền tảng và có kỳ vọng dương (+EV), được định vị ở lớp quét cơ hội tần suất cao.

PolyScalping: Nền tảng phân tích arbitrage và scalping thời gian thực dành cho Polymarket, hỗ trợ quét toàn bộ thị trường mỗi 60 giây, tính toán ROI và gửi thông báo qua Telegram, đồng thời cho phép lọc cơ hội theo các tiêu chí như thanh khoản, chênh lệch giá và khối lượng giao dịch, phù hợp với các nhà giao dịch chủ động.

Eventarb: Công cụ tính toán và cảnh báo arbitrage đa nền tảng nhẹ, hỗ trợ Polymarket, Kalshi và Robinhood, chức năng tập trung, sử dụng miễn phí, lý tưởng làm công cụ hỗ trợ arbitrage cơ bản.

Prediction Hunt: Công cụ tổng hợp và so sánh thị trường dự đoán giữa các nền tảng, cung cấp so sánh giá thực tế và nhận diện cơ hội chênh lệch giá từ Polymarket, Kalshi và PredictIt (cập nhật khoảng 5 phút một lần), nhắm đến việc phát hiện sự bất cân xứng thông tin và hiệu quả thị trường thấp.

· Giao dịch / Thực hiện tổng hợp

Verso: Nền tảng giao dịch thị trường dự đoán cấp tổ chức được hỗ trợ bởi YC Fall 2024, cung cấp giao diện phong cách Bloomberg, theo dõi thời gian thực hơn 15.000 hợp đồng từ Polymarket và Kalshi, phân tích dữ liệu sâu và tin tức AI, nhắm đến các nhà giao dịch chuyên nghiệp và tổ chức.

Matchr: Công cụ tổng hợp và thực thi thị trường dự đoán đa nền tảng, bao phủ hơn 1.500 thị trường, tối ưu hóa khớp giá thông qua định tuyến thông minh, đồng thời lên kế hoạch các chiến lược sinh lời tự động dựa trên sự kiện có xác suất cao, chênh lệch giá chéo nền tảng và sự kiện, tập trung vào lớp thực thi và hiệu quả vốn.

TradeFox: Nền tảng tổng hợp thị trường dự đoán và dịch vụ Prime Brokerage chuyên nghiệp được hỗ trợ bởi Alliance DAO và CMT Digital, cung cấp thực thi lệnh nâng cao (lệnh giới hạn, chốt lời/cắt lỗ, TWAP), giao dịch tự lưu trữ và định tuyến thông minh đa nền tảng, nhắm đến nhà giao dịch cấp tổ chức, dự kiến mở rộng sang các nền tảng như Kalshi, Limitless, SxBet.

Tổng kết và Triển vọng

Hiện tại, tác nhân thị trường dự đoán (Prediction Market Agent) đang ở giai đoạn khám phá sơ khai.

1. Cơ sở thị trường và sự phát triển bản chất: Polymarket và Kalshi đã hình thành cấu trúc song đầu, các tác nhân được xây dựng xung quanh chúng có đủ thanh khoản và nền tảng ứng dụng. Sự khác biệt cốt lõi giữa thị trường dự đoán và đánh bạc nằm ở ngoại tác tích cực — thông qua giao dịch thực tế, tổng hợp thông tin phân tán để định giá công cộng các sự kiện thực tế, dần tiến hóa thành “lớp sự thật toàn cầu”.

2. Định vị cốt lõi: Các tác nhân thị trường dự đoán nên được định vị là công cụ quản lý tài sản xác suất có thể thực thi, với nhiệm vụ cốt lõi là chuyển đổi tin tức, văn bản quy tắc và dữ liệu chuỗi thành các độ lệch định giá có thể xác minh, đồng thời thực thi chiến lược với tính kỷ luật cao hơn, chi phí thấp hơn và khả năng xuyên thị trường. Kiến trúc lý tưởng có thể được trừu tượng hóa thành bốn lớp: thông tin, phân tích, chiến lược và thực thi, nhưng tính khả thi giao dịch thực tế của nó phụ thuộc rất lớn vào mức độ rõ ràng của thanh toán, chất lượng thanh khoản và mức độ cấu trúc hóa của thông tin.

3. Lựa chọn chiến lược và logic kiểm soát rủi ro: Về mặt chiến lược, các giao dịch chênh lệch xác định (bao gồm chênh lệch thanh toán, chênh lệch bảo toàn xác suất và giao dịch chênh lệch giữa các nền tảng) là phù hợp nhất để thực hiện tự động bởi tác nhân thông minh, trong khi đầu cơ định hướng chỉ nên được xem là bổ sung. Về quản lý vị thế, nên ưu tiên tính khả thi và khả năng chịu lỗi; phương pháp bậc thang kết hợp giới hạn vị thế cố định là phù hợp nhất.

4. Mô hình kinh doanh và triển vọng: Thương mại hóa chủ yếu chia thành ba lớp: Lớp hạ tầng thu nhập B2B ổn định thông qua cơ sở hạ tầng thực thi dữ liệu, lớp chiến lược sinh lời thông qua việc gọi chiến lược của bên thứ ba hoặc chia sẻ doanh thu, và lớp Agent/Vault tham gia giao dịch thực tế dưới sự ràng buộc rủi ro minh bạch trên chuỗi, thu phí quản lý và phí hiệu suất. Các hình thức tương ứng bao gồm cổng vào mang tính giải trí, đăng ký chiến lược/tín hiệu (hiện tại khả thi nhất) và dịch vụ Vault với ngưỡng cao, trong đó “hạ tầng + hệ sinh thái chiến lược + tham gia hiệu suất” là con đường bền vững hơn.

Mặc dù hệ sinh thái các tác nhân thị trường dự đoán (Prediction Market Agents) đã chứng kiến nhiều nỗ lực đa dạng từ khung nền tảng đến các công cụ cấp cao, nhưng ở các chiều cạnh then chốt như sinh ra chiến lược, hiệu quả thực thi, kiểm soát rủi ro và vòng lặp thương mại, hiện vẫn chưa xuất hiện sản phẩm chuẩn hóa nào chín muồi và có thể nhân bản. Chúng tôi mong đợi sự lặp lại và tiến hóa của các tác nhân thị trường dự đoán trong tương lai.

Link gốc

Nhấp để tìm hiểu các vị trí đang tuyển của BlockBeats

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của律动 BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm giao tiếp Telegram: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản chính thức trên Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia