Die nächste Station des Prognosemarktes: Entwicklungspfade und ultimative Herausforderungen

Der Trend ist gesetzt, Herausforderungen bleiben bestehen.

Verfasst von: KarenZ, Foresight News

Prognosemärkte bieten durch die Bündelung kollektiver Intelligenz und Quantifizierung von Unsicherheiten ein dynamisches Informationsbewertungstool für Bereiche wie Politik, Sport, Finanzen und Krypto. Sie ermöglichen eine breite Aggregation und den Austausch von Informationen und werden sogar als „Wahrheitsmaschine“ bezeichnet.

Immer mehr Menschen beteiligen sich daran – nicht nur, um potenzielle wirtschaftliche Gewinne zu erzielen, sondern auch, um mithilfe dieser Plattform und kollektiver Intelligenz zukünftige Entwicklungen genauer einschätzen zu können.

Im vorherigen Artikel „Panorama der Prognosemärkte: Zwei Giganten im Wettbewerb, wie können neue Akteure durchbrechen?“ habe ich von Polymarket, Kalshi über Limitless, Opinion bis hin zu neuen Prognosemarkt-Playern und der Expansion von Robinhood und Jupiter berichtet.

Dieser Artikel kombiniert den aktuellen Stand der Prognosemärkte mit den Erkundungsrichtungen neuer Plattformen und untersucht die Entwicklungstrends und Kernherausforderungen von Web3-Prognosemärkten.

Welche Trends werden Prognosemärkte zeigen?

1. Regulatorischer Rahmen: Von Chaos zur Differenzierung, der Weg zur Compliance wird klarer

Die globale Regulierung von Prognosemärkten zeigt deutliche regionale Unterschiede. Die USA haben mit der Genehmigung von Plattformen wie Kalshi und Polymarket durch die Commodity Futures Trading Commission (CFTC) einen Compliance-Standard für Prognosemärkte gesetzt.

In der EU und in vielen Teilen Asiens werden Prognosemärkte hingegen weiterhin als Hochrisikobereich betrachtet. Die meisten Länder stufen sie direkt als „Glücksspiel“ ein und verbieten die Abwicklung mit Kryptowährungen.

Künftig müssen Prognosemärkte ein Gleichgewicht zwischen „Dezentralisierung“ und „lokaler Compliance“ finden, beispielsweise durch Geofencing-Technologien zur Beschränkung des Zugriffs aus bestimmten Regionen oder durch Kooperationen mit lokal lizenzierten Institutionen zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen.

2. KI-Einsatz: Vom Werkzeug zum Teilnehmer, Neugestaltung der Markteffizienz

Als Prognostiker: Durch maschinelles Lernen werden historische Daten, Social-Media-Stimmungen und Echtzeitereignisse analysiert, um hochpräzise Prognosemodelle zu erstellen und die Einstiegshürden für normale Nutzer zu senken.

Als Infrastruktur:

• KI-basierte Orakel können automatisch Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und die Ergebnisse verifizieren, wodurch menschliche Eingriffe reduziert werden. So erhält der Markt genauere und aktuellere Daten und intelligente Verträge erhalten eine zuverlässige Grundlage für ihre Ausführung.
• Automatisierte Abrechnungssysteme können dank KI eine schnelle und präzise Abwicklung ermöglichen, was die Markteffizienz erheblich steigert.

3. Erweiterung der Anwendungsfälle: Von Spekulation zu praktischer Nutzung

Neben den derzeit beliebten Prognosen zu Politik, Sport und Kryptowährungen werden Prognosemärkte auch in praktischen Szenarien wie Frühwarnungen bei Rohstoffpreisschwankungen in Lieferketten, Versicherungsbewertung und strategischer Unternehmensentscheidung erforscht. Der Kernwert könnte sich von einem „Spekulationswerkzeug“ hin zu „Informationsaggregation, Absicherung und strategischer Entscheidungsunterstützung“ verschieben.

Beispielsweise:

• Im Bereich der Lieferkette können Prognosemärkte durch die Vorhersage von Rohstoffpreisschwankungen und Logistikrisiken Unternehmen Frühwarnungen bieten, damit sie Strategien im Voraus entwickeln und Risiken in der Lieferkette senken können. Wenn beispielsweise ein starker Preisanstieg eines wichtigen Rohstoffs prognostiziert wird, kann das Unternehmen frühzeitig Lagerbestände aufstocken oder alternative Lieferanten suchen, um Kostendruck zu vermeiden.
• Auch bei strategischen Unternehmensentscheidungen können Prognosemärkte eine wichtige Rolle spielen. Unternehmen können Prognosen zu Markttrends oder Wettbewerberaktivitäten auf Prognosemärkten initiieren, um verschiedene Meinungen und Informationen zu sammeln und so ihre strategischen Entscheidungen zu unterstützen.

4. Einbettung in zahlreiche Anwendungen: Beschleunigung der Mainstream-Adoption von Prognosemärkten

Finanzanwendungen integrieren Prognosemärkte. So hat die Robinhood-App bereits Teile des Kalshi-Prognosemarkts integriert, um junge Investoren anzuziehen.

Web3-Wallets oder DeFi-Protokolle integrieren Prognosemärkte. Beispielsweise wird der Jupiter-Prognosemarkt von Kalshi mit Liquidität versorgt, World App bietet Prognosemärkte über die Kalshi Mini App und Polymarket Mini App an, und die Web3-Wallets MetaMask und Rabby werden demnächst Polymarket-Prognosemärkte direkt in die Wallet integrieren.

5. Erlaubnisfreie Markterstellung

Neue Plattformen wie Opinion, PMX und The Clearing Company erforschen die Erstellung von Prognosemärkten ohne Zugangsbeschränkungen. Dieses Modell wird die Nachfrage nach Nischenmärkten weiter freisetzen, könnte aber auch zu mangelnder Tiefe oder Liquidität in diesen Märkten führen.

6. Anreizmechanismen

Die meisten Prognosemärkte versuchen oder nutzen bereits Token oder andere Belohnungsmechanismen, um Liquiditätsanbieter, Trader und Marktersteller anzuziehen. Polymarket bietet beispielsweise auch Belohnungen für das Halten von USDC an.

Welche Kernherausforderungen bestehen für Prognosemärkte?

1. Regulatorische Unsicherheit

Unterschiedliche rechtliche Einordnungen von Prognosemärkten in verschiedenen Ländern führen zu hohen Compliance-Kosten. Zudem erhöhen grenzüberschreitende Datenflüsse und Anforderungen an die Geldwäschebekämpfung (AML) die Komplexität der Compliance.

2. Liquiditätsschichtung: „Verwaiste“ Nischenmärkte

In den wichtigsten Prognosemärkten (wie US-Wahlen, Bitcoin-Preis) ist die Liquidität relativ hoch; in Nischenmärkten hingegen gibt es aufgrund weniger Teilnehmer große Spreads und hohe Slippage. Einige Plattformen versuchen, Nutzer durch Liquiditätsanreize zur Bereitstellung von Kapital zu bewegen, aber langfristig ist die Erweiterung der Anwendungsfälle entscheidend, um eine vielfältigere Nutzerbasis zu gewinnen.

3. Marktmanipulation und Vertrauensrisiken: „Große Fische fressen kleine Fische“ bei geringer Liquidität

In Märkten mit geringer Liquidität können große Kapitalmengen mit relativ wenig Einsatz die Quoten manipulieren und andere Teilnehmer in die Irre führen.

Darüber hinaus sind Orakel für Datenquellen und Entscheidungsmechanismen von entscheidender Bedeutung. Werden Orakel angegriffen, bestochen oder zu sehr auf zentralisierte Datenquellen verlassen, kann es zu Fehlabrechnungen kommen.

Fazit

Das ultimative Ziel von Web3-Prognosemärkten ist der Aufbau eines „kollektive Intelligenz getriebenen globalen Netzwerks zur Risikobewertung“. Ihr Erfolg hängt nicht nur von technologischen Durchbrüchen ab, sondern vor allem davon, wie das optimale Gleichgewicht zwischen Innovation und Compliance sowie Dezentralisierung und Nutzererlebnis gefunden wird.

Mit den Fortschritten bei KI, Web3-Infrastruktur und der Erweiterung auf praktische Anwendungsfälle ist das Potenzial von Prognosemärkten enorm.

Doch nur wenn die drei zentralen Herausforderungen – regulatorische Unsicherheit, Liquidität und Marktintegrität bzw. Manipulation – effektiv gelöst werden, können Prognosemärkte die Fesseln eines „Nischenwerkzeugs“ durchbrechen und zu einem unverzichtbaren Bestandteil des globalen Informationsaggregations- und Risikomanagementsystems werden.