La prossima tappa dei mercati di previsione: percorsi evolutivi e sfide finali

La tendenza è ormai definita, ma le sfide rimangono.

Scritto da: KarenZ, Foresight News

I mercati predittivi, aggregando la saggezza collettiva e quantificando l'incertezza, forniscono strumenti dinamici di pricing delle informazioni per settori come politica, sport, finanza e crypto, realizzando un'ampia aggregazione e condivisione delle informazioni, tanto da essere definiti "motori della verità".

Un numero sempre maggiore di persone vi partecipa, non solo per ottenere potenziali guadagni economici, ma anche nella speranza di sfruttare la piattaforma e la saggezza collettiva per avere una comprensione più accurata delle tendenze degli eventi futuri.

Nell'articolo precedente "Panorama dei mercati predittivi: duopolio in competizione, come possono emergere i nuovi player?", l'autore ha passato in rassegna i nuovi attori dei mercati predittivi, da Polymarket e Kalshi a Limitless e Opinion, fino all'espansione delle attività predittive di Robinhood e Jupiter.

Questo articolo, combinando lo stato attuale dei mercati predittivi e le direzioni esplorative delle nuove piattaforme, esplora le tendenze di sviluppo e le sfide chiave dei mercati predittivi Web3.

Quali tendenze emergeranno nei mercati predittivi?

1. Quadro normativo: dal caos alla differenziazione, il percorso verso la conformità si chiarisce gradualmente

L'atteggiamento della regolamentazione globale verso i mercati predittivi mostra notevoli differenze regionali. Gli Stati Uniti, tramite la Commodity Futures Trading Commission (CFTC), hanno approvato piattaforme come Kalshi e Polymarket, stabilendo un modello di conformità per i mercati predittivi.

L'Unione Europea e molte regioni asiatiche, invece, li considerano ancora settori ad alto rischio; la maggior parte dei paesi li classifica direttamente come "gioco d'azzardo" e vieta i pagamenti in criptovalute.

In futuro, i mercati predittivi dovranno trovare un equilibrio tra "decentralizzazione" e "conformità locale", ad esempio limitando l'accesso degli utenti di determinate aree tramite tecnologie di geofencing o collaborando con istituzioni locali autorizzate per soddisfare i requisiti normativi.

2. Potenziamento tramite AI: da strumento a partecipante, rimodellando l'efficienza del mercato

Come previsore: tramite l'analisi dei dati storici, del sentiment sui social media e degli eventi in tempo reale attraverso il machine learning, si generano modelli predittivi ad alta precisione, abbassando la soglia di partecipazione per gli utenti comuni.

Come infrastruttura:

• Gli oracoli AI possono raccogliere automaticamente dati da più fonti e verificarne i risultati, riducendo l'intervento umano e consentendo al mercato di ottenere dati più accurati e tempestivi, fornendo una base affidabile per l'esecuzione degli smart contract.
• I sistemi di regolamento automatizzati, potenziati dall'AI, possono realizzare regolamenti rapidi e precisi, migliorando notevolmente l'efficienza operativa del mercato.

3. Espansione degli scenari: dalla speculazione all'utilità

Oltre alle attuali previsioni popolari su politica, sport e criptovalute, i mercati predittivi stanno esplorando applicazioni in scenari pratici come l'allerta precoce sulle fluttuazioni dei prezzi delle materie prime nella supply chain, la determinazione dei prezzi delle assicurazioni e il supporto alle decisioni strategiche aziendali. Il valore centrale potrebbe evolvere da "strumento speculativo" a "aggregazione di informazioni, copertura e supporto alle decisioni strategiche".

Ad esempio:

• Nella supply chain: i mercati predittivi possono prevedere fluttuazioni dei prezzi delle materie prime e rischi logistici, fornendo alle aziende un sistema di allerta precoce che le aiuta a pianificare strategie di risposta in anticipo e a ridurre i rischi della catena di approvvigionamento. Se si prevede un forte aumento del prezzo di una materia prima chiave, l'azienda può aumentare le scorte in anticipo o cercare fornitori alternativi, evitando così la pressione sui costi dovuta all'aumento dei prezzi.
• Nelle decisioni strategiche aziendali, i mercati predittivi possono svolgere un ruolo importante. Le aziende possono lanciare previsioni su tendenze di mercato, dinamiche dei concorrenti e raccogliere opinioni e informazioni da varie parti, fornendo riferimenti per le decisioni strategiche.

4. Integrazione in migliaia di applicazioni: accelerare la mainstreamizzazione dei mercati predittivi

Applicazioni finanziarie che integrano mercati predittivi. Ad esempio, l'app Robinhood ha già integrato parte dei mercati predittivi di Kalshi, attirando giovani investitori.

Wallet Web3 o protocolli DeFi che integrano mercati predittivi. Ad esempio, il mercato predittivo di Jupiter è supportato dalla liquidità di Kalshi, World App offre mercati predittivi tramite Kalshi Mini App e Polymarket Mini App, e i wallet Web3 MetaMask e Rabby integreranno presto il mercato predittivo di Polymarket all'interno del wallet.

5. Creazione di mercati senza permessi

Piattaforme emergenti come Opinion, PMX e The Clearing Company stanno esplorando la creazione di mercati predittivi a zero barriere d'ingresso. Questo modello libererà ulteriormente la domanda dei mercati di nicchia, ma potrebbe anche portare a una profondità o liquidità insufficiente in tali mercati.

6. Meccanismi di incentivazione

La maggior parte dei mercati predittivi sta tentando o già utilizzando token o meccanismi di ricompensa per attrarre fornitori di liquidità, trader e creatori di mercato; tra questi, Polymarket offre anche ricompense per il possesso di USDC.

Quali sono le sfide chiave dei mercati predittivi?

1. Incertezza normativa

Le differenze nella definizione dei mercati predittivi tra i vari paesi comportano alti costi di conformità. Inoltre, la circolazione transfrontaliera dei dati e i requisiti AML (antiriciclaggio) aumentano la complessità della conformità.

2. Stratificazione della liquidità: mercati di nicchia "desolati"

I mercati predittivi mainstream (come le elezioni presidenziali USA o il prezzo di bitcoin) hanno liquidità relativamente abbondante; tuttavia, i mercati di nicchia soffrono per la scarsità di partecipanti, con conseguenti ampi spread e alto slippage. Alcune piattaforme cercano di incentivare la fornitura di liquidità tramite ricompense, ma a lungo termine sarà necessario espandere gli scenari per attrarre utenti diversificati.

3. Manipolazione del mercato e rischi di integrità: "i grandi mangiano i piccoli" nei mercati a bassa liquidità

Nei mercati con scarsa liquidità, grandi capitali possono manipolare le quote con pochi fondi, fuorviando gli altri partecipanti.

Inoltre, gli oracoli sono fondamentali per le fonti di dati e i meccanismi di arbitrato. Se un oracolo viene attaccato, corrotto o fa eccessivo affidamento su fonti centralizzate, potrebbero verificarsi errori nei regolamenti.

Conclusione

L'obiettivo finale dei mercati predittivi Web3 è costruire una "rete globale di pricing del rischio guidata dalla saggezza collettiva". Il loro successo dipende non solo dai progressi tecnologici, ma anche dalla capacità di trovare la soluzione ottimale tra innovazione e conformità, decentralizzazione ed esperienza utente.

Grazie ai progressi dell'AI, dell'infrastruttura Web3 e all'espansione verso scenari pratici, il potenziale dei mercati predittivi è enorme.

Ma solo risolvendo efficacemente le tre principali criticità — incertezza normativa, liquidità e integrità/manipolazione del mercato — i mercati predittivi potranno davvero superare i limiti di "strumento di nicchia" e diventare una parte indispensabile del sistema globale di aggregazione delle informazioni e copertura del rischio.