Następny przystanek rynku prognoz: ścieżka ewolucji i ostateczne wyzwania

Trend jest już ustalony, ale wyzwania pozostają.

Autor: KarenZ, Foresight News

Rynki predykcyjne, poprzez agregację zbiorowej mądrości i kwantyfikację niepewności, dostarczają dynamicznych narzędzi wyceny informacji dla polityki, sportu, finansów, kryptowalut i innych dziedzin, umożliwiając szeroką agregację i dzielenie się informacjami. Często nazywane są nawet „silnikiem prawdy”.

Coraz więcej osób bierze w nich udział, nie tylko w celu uzyskania potencjalnych korzyści ekonomicznych, ale także po to, by dzięki tej platformie, wykorzystując zbiorową mądrość, lepiej przewidywać trendy rozwoju przyszłych wydarzeń.

W poprzednim artykule „Panorama rynku predykcyjnego: rywalizacja dwóch gigantów, jak nowi gracze mogą przełamać impas?” podsumowałem od Polymarket, Kalshi po nowych graczy takich jak Limitless, Opinion, a także ekspansję działalności predykcyjnej Robinhood i Jupiter.

W tym artykule, łącząc aktualny stan rynku predykcyjnego z kierunkami eksploracji nowych platform, analizuję trendy rozwoju rynku predykcyjnego Web3 oraz kluczowe wyzwania.

Jakie trendy będą dominować na rynku predykcyjnym?

1. Ramy regulacyjne: od chaosu do dywersyfikacji, ścieżka zgodności staje się coraz bardziej klarowna

Globalne podejście regulatorów do rynków predykcyjnych wykazuje znaczące różnice regionalne. Stany Zjednoczone, poprzez Commodity Futures Trading Commission (CFTC), zatwierdziły platformy takie jak Kalshi czy Polymarket, ustanawiając wzorzec zgodności dla rynku predykcyjnego.

Z kolei Unia Europejska i wiele krajów azjatyckich wciąż postrzega ten obszar jako wysokiego ryzyka, a większość państw klasyfikuje go bezpośrednio jako „hazard” i zakazuje rozliczeń w kryptowalutach.

W przyszłości rynki predykcyjne będą musiały znaleźć równowagę między „decentralizacją” a „zgodnością lokalną”, na przykład poprzez technologię geofencingu ograniczającą dostęp użytkowników z określonych regionów lub współpracę z lokalnymi licencjonowanymi instytucjami w celu spełnienia wymogów regulacyjnych.

2. Wzmocnienie przez AI: od narzędzia do uczestnika, przekształcanie efektywności rynku

Jako predyktor: dzięki uczeniu maszynowemu analizującemu dane historyczne, nastroje w mediach społecznościowych i wydarzenia w czasie rzeczywistym, powstają modele predykcyjne o wysokiej precyzji, obniżając próg wejścia dla zwykłych użytkowników.

Jako infrastruktura:

• AI oracles mogą automatycznie pobierać dane z wielu źródeł i weryfikować wyniki, ograniczając interwencję człowieka, co pozwala rynkowi uzyskać dokładniejsze i bardziej aktualne dane, zapewniając wiarygodną podstawę do realizacji smart kontraktów.
• Zautomatyzowane systemy rozliczeń, dzięki AI, mogą realizować szybkie i precyzyjne rozliczenia, znacznie zwiększając efektywność działania rynku.

3. Rozszerzenie zastosowań: od spekulacji do praktyczności

Oprócz obecnie popularnych przewidywań dotyczących polityki, sportu czy kryptowalut, rynki predykcyjne mogą być wykorzystywane w praktycznych scenariuszach, takich jak wczesne ostrzeganie o wahaniach cen surowców w łańcuchu dostaw, wycena ubezpieczeń czy podejmowanie decyzji strategicznych w przedsiębiorstwach. Kluczowa wartość może ewoluować z „narzędzia spekulacyjnego” w kierunku „agregacji informacji, hedgingu i wsparcia decyzji strategicznych”.

Na przykład:

• W łańcuchu dostaw: rynki predykcyjne mogą przewidywać wahania cen surowców, ryzyka logistyczne i inne czynniki, dostarczając przedsiębiorstwom wczesnych ostrzeżeń o ryzyku, pomagając im opracować strategie zaradcze i zmniejszyć ryzyko w łańcuchu dostaw. Gdy przewiduje się znaczny wzrost ceny kluczowego surowca, firma może wcześniej zwiększyć zapasy lub poszukać alternatywnych dostawców, aby uniknąć presji kosztowej wynikającej ze wzrostu cen.
• W podejmowaniu decyzji strategicznych przedsiębiorstw rynki predykcyjne również mogą odegrać ważną rolę. Przedsiębiorstwa mogą inicjować przewidywania dotyczące trendów rynkowych, działań konkurencji itp., zbierając opinie i informacje od różnych stron, co stanowi cenne wsparcie dla decyzji strategicznych.

4. Integracja z tysiącami aplikacji: przyspieszenie mainstreamizacji rynków predykcyjnych

Integracja rynków predykcyjnych z aplikacjami finansowymi. Na przykład aplikacja Robinhood zintegrowała część rynku predykcyjnego Kalshi, przyciągając młodych inwestorów.

Portfele Web3 lub protokoły DeFi mogą integrować rynki predykcyjne. Na przykład, rynek predykcyjny Jupiter korzysta z płynności Kalshi, World App oferuje rynki predykcyjne poprzez Kalshi Mini App i Polymarket Mini App, a portfele Web3 MetaMask i Rabby wkrótce zintegrują rynek predykcyjny Polymarket bezpośrednio w portfelu.

5. Tworzenie rynków bez zezwoleń

Nowe platformy, takie jak Opinion, PMX, The Clearing Company, eksplorują możliwość tworzenia rynków predykcyjnych bez żadnych barier wejścia. Ten model może dodatkowo uwolnić popyt na rynki niszowe, ale może również prowadzić do niewystarczającej głębokości lub płynności na tych rynkach.

6. Mechanizmy motywacyjne

Większość rynków predykcyjnych próbuje lub już przyciąga dostawców płynności, traderów i twórców rynków poprzez tokeny lub mechanizmy nagród. Polymarket oferuje również nagrody za posiadanie USDC.

Jakie są kluczowe wyzwania dla rynku predykcyjnego?

1. Niepewność regulacyjna

Różnice w klasyfikacji rynków predykcyjnych w poszczególnych krajach prowadzą do wysokich kosztów zgodności. Ponadto przepływ danych transgranicznych, wymagania dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i inne czynniki zwiększają złożoność zgodności.

2. Warstwowanie płynności: „pustka” na rynkach niszowych

Główne rynki predykcyjne (np. wybory prezydenckie w USA, cena bitcoin) mają stosunkowo wysoką płynność; jednak na rynkach niszowych, z powodu mniejszej liczby uczestników, spread między kupnem a sprzedażą jest duży, a poślizg cenowy wysoki. Niektóre platformy próbują zachęcać użytkowników do dostarczania płynności poprzez nagrody, ale długoterminowo konieczne jest rozszerzenie zastosowań, aby przyciągnąć zróżnicowanych użytkowników.

3. Manipulacja rynkiem i ryzyko uczciwości: „duża ryba zjada małą” przy niskiej płynności

Na rynkach o niskiej płynności duże środki mogą manipulować kursami przy użyciu niewielkich kwot, wprowadzając innych uczestników w błąd.

Ponadto oracles są kluczowe dla źródeł danych i mechanizmów rozstrzygania. Jeśli oracle zostanie zaatakowany, przekupiony lub nadmiernie polega na scentralizowanych źródłach danych, może dojść do błędnych rozliczeń.

Podsumowanie

Ostatecznym celem rynku predykcyjnego Web3 jest zbudowanie „globalnej sieci wyceny ryzyka napędzanej zbiorową mądrością”. Jego sukces zależy nie tylko od przełomów technologicznych, ale także od znalezienia optymalnego rozwiązania pomiędzy innowacją a zgodnością, decentralizacją a doświadczeniem użytkownika.

Dzięki postępom w AI, infrastrukturze Web3 oraz rozszerzeniu zastosowań praktycznych, potencjał rynku predykcyjnego jest ogromny.

Jednak tylko skuteczne rozwiązanie trzech kluczowych problemów: niepewności regulacyjnej, płynności oraz uczciwości i manipulacji rynkiem, pozwoli rynkom predykcyjnym naprawdę przełamać ograniczenia „narzędzia niszowego” i stać się niezbędnym elementem globalnego systemu agregacji informacji i hedgingu ryzyka.