Доходность всего 43% на 1 доллар: почему 87% участников Polymarket теряют деньги?

Odaily星球日报Опубликовано 2026-03-30Обновлено 2026-03-30

Введение

Исследование, основанное на анализе 72,1 млн сделок на платформе Polymarket, показало, что 87% трейдеров теряют деньги, в то время как 13% стабильно прибыльны благодаря использованию математических моделей. Средняя доходность для «тейкеров» (покупающих по рыночной цене) составляет всего 43 цента на доллар в низкоценовых контрактах, что хуже, чем в казино. Ключевые формулы успеха: 1. **Ожидаемая стоимость (EV)** — оценка средней доходности при многократном повторении сделки. 2. **Неверная оценка вероятностей** — низкоценовые контракты (например, 5¢) систематически переоценены, их реальная вероятность ниже заявленной. 3. **Критерий Келли** — оптимизация размера ставки для максимизации долгосрочного роста капитала. 4. **Байесовское обновление** — корректировка вероятностей на основе новых данных. 5. **Равновесие Нэша** — стратегия противодействия рыночным настроениям, особенно в эмоциональных рынках (спорт, развлечения). Профессиональные участники (мейкеры) зарабатывают на ошибках тейкеров, используя дисциплину, математику и адаптацию к изменяющимся условиям. Рынок эволюционирует, и только те, кто применяет данные методы, остаются в прибыли.

Оригинальное название:Теория игр на Polymarket: 5 формул, протестированных на 72 миллионах сделок,Автор: Movez(@0xMovez)

Компиляция | Odaily Planet Daily(@OdailyChina); Переводчик | Asher(@Asher_ 0210)

На Лас-Вегас-Стрип средняя доходность игровых автоматов составляет около 93%, то есть за каждый вложенный доллар в среднем возвращается 0.93 доллара; а на Polymarket трейдеры добровольно соглашаются на доходность всего в 0.43 доллара, используя 1 доллар для ставок на исходы с еще худшими коэффициентами, чем в казино.

Это не метафора, а основано на реальных данных. Исследователь Джонатан Бекер проанализировал все расчетные рынки на Kalshi, охватив 72.1 миллиона сделок с общим объемом торгов в 18.26 миллиарда долларов. Обнаруженные им закономерности в равной степени применимы к Polymarket — одинаковые механизмы, одинаковые отклонения, а значит, и одинаковые возможности. Данные приводят к прямому выводу: примерно 87% кошельков на рынках предсказаний в конечном счете убыточны, но оставшиеся 13% выигрывают не благодаря удаче, а владея математическим методом, о котором большинство трейдеров даже не подозревает.

В этой статье будут разобраны 5 формул теории игр, которые отделяют победителей от проигравших, каждая — с соответствующим математическим обоснованием, реальными примерами и готовым к запуску кодом на Python. Среди тех, кто уже использует эти методы на практике:

  • RN (адрес Polymarket: https://polymarket.com/profile/%40rn1): Алгоритмический торговый бот для Polymarket, который на основе описанных моделей получил общую прибыль свыше 6 миллионов долларов на спортивных рынках.

  • distinct-baguette (адрес Polymarket: https://polymarket.com/profile/%40distinct-baguette): Начав с 560 долларов и занимаясь маркет-мейкингом на рынках UP/DOWN, увеличил капитал до 812 тысяч долларов.

1. Математическое ожидание: Самая важная формула

На Polymarket каждая сделка по своей сути является оценкой математического ожидания. Большинство трейдеров полагаются на интуицию, а те 13% победителей принимают решения с помощью математики. Математическое ожидание (EV) измеряет не единичный результат, а среднюю доходность при многократном повторении, и используется для определения, стоит ли участвовать в сделке.

В качестве примера реального рынка: «Достигнет ли Bitcoin 150 000 долларов к июню 2026 года?» Текущая цена YES составляет 12¢, что соответствует подразумеваемой рынком вероятности 12%. Если на основе данных блокчейна, циклов халвинга и потоков средств ETF вы оцениваете реальную вероятность в 20%, то эта сделка имеет положительное математическое ожидание. Согласно расчетам, каждый контракт, купленный по 12¢, в долгосрочной перспективе в среднем принесет 8¢ прибыли; покупка 100 контрактов обойдется в 12 долларов, а ожидаемый доход составит 8 долларов, что означает доходность около +66.7%.

Но данные показывают, что большинство трейдеров на рынках предсказаний не проводят таких расчетов. В выборке, охватывающей 72 миллиона сделок, тейкеры (покупатели по рыночной цене) в среднем теряли около 1.12% на сделку, а мейкеры (выставляющие ордера) в среднем зарабатывали около 1.12% на сделку. Разница между ними не в информации, а в терпении — мейкеры ждут возможностей с положительным матожиданием, тейкеры же更容易 поддаются импульсивным сделкам.

2. Ошибочное ценообразование: Ловушка дешевых контрактов

«Предпочтение аутсайдеров» — одна из самых дорогостоящих ошибок на рынках предсказаний. Трейдеры часто систематически переоценивают события с низкой вероятностью, переплачивая за seemingly дешевые контракты. Контракт с ценой 5¢ теоретически должен иметь вероятность выигрыша 5%, но на Kalshi фактическая вероятность выигрыша составляет лишь 4.18%, что соответствует отклонению в ценообразовании на -16.36%; в более экстремальных случаях, контракт за 1¢ должен иметь вероятность 1%, но для тейкера фактическая вероятность выигрыша составляет лишь 0.43%, отклонение достигает -57%.

С точки зрения общего распределения, рынок относительно точен в среднем диапазоне (30¢–70¢), но на краях наблюдается заметное отклонение: у контрактов ниже 20¢ фактическая вероятность выигрыша обычно ниже подразумеваемой ценной вероятности; у контрактов выше 80¢ вероятность выигрыша часто выше, чем отражено в цене.

Другими словами, неэффективность рынка в основном сосредоточена на краях, и именно в этих интервалах наблюдается наибольшая концентрация эмоциональных сделок. Конкретно, есть две формулы:

Формула 1: Ошибочное ценообразование (Mispricing, δ)

Ошибочное ценообразование измеряет степень отклонения фактической вероятности выигрыша контракта от его подразумеваемой вероятности. Возьмем контракт за 5¢: предположим, на всех расчетных рынках было совершено 100 000 сделок по 5¢, из которых 4180 завершились результатом YES, тогда фактическая вероятность выигрыша составляет 4.18%, а подразумеваемая ценой вероятность — 5.00%. Разница между ними составляет -0.82 процентных пункта, относительное отклонение около -16.36%. Это означает, что за каждый купленный контракт по 5¢ фактически переплачивается около 16.36%.

Формула 2: Избыточная доходность одной сделки (Gross Excess Return, ri)

Если ошибочное ценообразование отражает общее отклонение, то избыточная доходность одной сделки раскрывает фактическую структуру доходности каждой отдельной сделки, и именно здесь поведенческие отклонения становятся清晰可见. При покупке контракта за 5¢ возможны два исхода: если контракт выигрывает, доход может составить +1900% (примерно 20-кратная回报); если проигрывает, происходит straight убыток 100%, вложенные 5¢ обнуляются.

Именно поэтому «предпочтение аутсайдеров» так привлекательно — в случае успеха回报极高, это легко запоминается, преувеличивается и распространяется. Но в целом, фактическая частота выигрышей ниже подразумеваемой ценной вероятности, а асимметричная структура между «полной потерей» и «очень высоким выигрышем» при большом количестве сделок формирует отрицательное математическое ожидание, что по сути эквивалентно покупке переоцененного лотерейного билета.

С точки зрения общего распределения, это отклонение имеет явный ценовой градиент, то есть чем дешевле контракт, тем хуже回报. Например, будучи тейкером, на контрактах за 1¢ за каждый вложенный доллар в среднем возвращается около 0.43 доллара; а на контрактах за 90¢ за каждый вложенный доллар в среднем可以获得 около 1.02 доллара. Чем дешевле цена, тем хуже фактические условия сделки.

Дальнейшее разделение по ролям показывает, что эта структура几乎是 зеркальной: убытки тейкеров в低价ных интервалах (до -57%) соответствуют доходам мейкеров в тех же интервалах; общее отклонение в ценообразовании находится между ними. Другими словами, каждый цент, который теряет тейкер,几乎 полностью получает мейкер.

С точки зрения теории игр, контракты с низкой вероятностью обычно систематически переоценены, контракты с высокой вероятностью往往 недооценены. Настоящая стратегия заключается не в погоне за аутсайдерами, а в продаже аутсайдеров и покупке высокой определенности.

3. Критерий Келли: Сколько ставить

Когда обнаруживается сделка с положительным математическим ожиданием, только тогда начинается настоящая проблема: сколько ставить трейдеру? Слишком большая позиция, и один проигрыш может стереть недели прибыли; слишком маленькая позиция, и даже при наличии преимущества рост будет настолько медленным, что几乎 не имеет смысла. Между «ставить все» и «не ставить совсем» существует математически оптимальная доля ставки — это и есть критерий Келли.

Критерий Келли был предложен Джоном Келли-младшим в 1956 году, изначально для оптимизации проблем с шумом сигналов связи, но позже доказал свою эффективность как один из лучших методов управления позициями в азартных играх, трейдинге и даже на рынках предсказаний. Профессиональные игроки в покер, эксперты по спортивным ставкам и量化ные фонды Уолл-стрит几乎 все используют某种形式的 стратегии Келли.

На рынках предсказаний, поскольку контракты имеют бинарную структуру (результат $1 или $0), и сама цена представляет вероятность, применение критерия Келли更为 прямо. Ключ在于理解 коэффициент (b): если купить YES-контракт за 30¢, то по сути используется 0.30 доллара для получения выигрыша в 0.70 доллара, что соответствует коэффициенту 0.70 / 0.30 ≈ 2.33; при цене 50¢ коэффициент равен 1; при 10¢ — 9; при 80¢ — всего 0.25. Чем выше коэффициент, тем при наличии преимущества бóльшую долю ставки рекомендует Келли.

Но ключевой принцип — не использовать полный Келли. Хотя с математической точки зрения полный Келли максимизирует долгосрочный темп роста капитала, на практике его волатильность极高, просадки часто превышают 50%. В долгосрочной перспективе доходность, возможно,最高, но中途 сильные колебания往往让大多数人难以坚持. Поэтому более распространена практика использования дробного Келли (например, 1/2 или 1/4 Келли). Например, в условиях стабильной вероятности выигрыша, полный Келли, хотя и дает в итоге最高ую кривую капитала, но сильно колеблется; 1/4 Келли растет более плавно, с контролируемыми просадками; 1/2 Келли находится между ними.

По своей сути, критерий Келли提供了一套 дисциплины: сначала определить, есть ли преимущество (т.е. субъективная вероятность выше подразумеваемой рыночной), и на этой основе решить, сколько капитала投入. Только когда «ставить или нет» и «сколько ставить» одновременно ограничены математикой, сделка真正 превращается из азартной игры в стратегию.

4. Байесовское обновление: Менять мнение как эксперт

Рынки предсказаний波动 по своей сути потому, что постоянно поступает новая информация. Ключ不在于最初ное суждение是否正确, а在于 том, как调整认知, когда доказательства меняются. Большинство трейдеров要么 игнорируют новую информацию,要么 overreact, а байесовское обновление提供了一种数学方法 «насколько调整才 разумно».

Его核心ную логику可以简单理解为 новое суждение = степень поддержки доказательствами原假设 ×原有нее суждение ÷ общая вероятность появления самого этого доказательства. На практике обычно раскрывают через формулу полной вероятности, получая более удобную для вычислений форму.

Возьмем типичный рынок: «Снизит ли ФРС ставку на июньском заседании?» Текущая рыночная цена составляет 35¢, что соответствует вероятности 35%, это初始ное суждение. Затем публикуются данные по занятости: создано всего 120 тысяч новых рабочих мест (прогноз 200 тысяч), безработица выросла, рост зарплат замедлился. В этой ситуации, если ФРС действительно снизит ставку, то вероятность появления слабых данных о занятости высока, можно оценить в 70%; если не снизит, вероятность появления таких данных ниже, но все же возможна, можно оценить в 25%.

Подставив в байесовское обновление, новая вероятность составит около 60.1%, то есть с 35%一次性 повышается до 60.1%, рост примерно на 25 процентных пунктов. Это означает, что одна ключевая информация может significantly изменить рыночную оценку.

На практике не нужно каждый раз полностью вычислять формулу. Более常用ый метод — «отношение правдоподобия» (Likelihood Ratio, LR). Одна и та же информация (например, LR = 3) при разных初始ных суждениях влияет неодинаково: отправляясь от 10%, можно подняться до примерно 25%; от 50% — до 75%; а от 90% — лишь до примерно 96%. Чем выше неопределенность, тем больше влияние информации.

По-настоящему长期 преуспевающие трейдеры на рынках предсказаний — не обязательно те, кто «最准确判断», а те, кто能够 при появлении новых доказательств最快、最разумно调整ить свое суждение. Байесовский метод по сути提供的就是这种 «скорость调整а».

5. Равновесие Нэша: «Покерная формула» на рынках предсказаний

В покере блеф — это никогда не решение, принятое с потолка, а стратегия, которую можно точно рассчитать. Теоретически существует оптимальная частота блефа, и если отклониться от нее, опытный противник сможет этим воспользоваться. Та же логика применима и к рынкам предсказаний. На Polymarket «блеф» соответствует contrarian trading — занятию позиции против большинства, когда рыночное ценообразование отклоняется; а «сброс карт» аналогично пассивному тейкерству,持续ой оплате рыночных эмоций.

На Polymarket мейкеры и тейкеры образуют类似ую对抗ную关系. Contrarian trading (против рыночного консенсуса)类似 «блефу», trend following (следование主流ному суждению)类似 «value betting». С точки зрения равновесия, рынок должен обеспечивать безразличие маргинального участника между «быть мейкером» и «быть тейкером», это состояние и соответствует равновесию Нэша на рынках предсказаний.

Но это равновесие не фиксировано, а динамически调整уется с изменением структуры участников. Данные показывают, что不同ые категории рынков соответствуют不同ым оптимальным стратегиям: в более рациональных, эффективно оцениваемых областях (如 финансовые рынки) пространство для contrarian tradingа меньше; а в областях с более сильными эмоциями и большей концентрацией иррациональности (如 развлечения, спорт) рынок更容易出现 отклонений в ценообразовании, предоставляя возможности для contrarian tradingа.

Что более важно, это равновесие также significantly изменилось во времени. На раннем этапе (2021–2023 гг.) тейкеры, наоборот, были прибыльной группой, оптимальная стратегия склонялась к активному заключению сделок; а после взрывного роста объема торгов в четвертом квартале 2024 года, с приходом множества профессиональных маркет-мейкеров, структура рынка изменилась, и равновесная стратегия сместилась в сторону мейкеров (около 65%–70%). Это типичный результат теории игр: когда меняется структура участников, оптимальная стратегия также эволюционирует. Стратегия, эффективная в «среде новичков», перед «профессиональными противниками» может быстро стать неэффективной, и «игра» на рынке因此 постоянно迭代уется.

Резюме

87% кошельков на рынках предсказаний в конечном итоге убыточны не потому, что рынок манипулируют, а потому, что эти трейдеры никогда по-настоящему не рассчитывали. Они покупают контракты на аутсайдеров по ценам, чем у игровых автоматов, определяют размер позиции по ощущениям, игнорируют изменения новой информации и при каждой рыночной сделке платят за «оптимистичные情绪».

А те 13% участников, которые持续 получают прибыль, не просто удачливее, а используют эти 5 формул как целостный метод, формируя полный процесс от оценки до исполнения, и каждый шаг основан на 72.1 миллионе реальных сделок.

Это окно возможностей будет существовать вечно. С приходом профессиональных маркет-мейкеров рыночные спреды быстро сужаются: в 2022 году у тейкеров еще было преимущество около +2.0%, а теперь оно превратилось в -1.12%.

Вопрос только в том, последует ли一起 эволюционировать с рынком или продолжать покупать лотерейные билеты за 1 доллар с отдачей в 0.43 доллара.

Связанные с этим вопросы

QПочему 87% кошельков на Polymarket в конечном итоге убыточны, согласно данным исследования?

AСогласно анализу 72,1 миллиона сделок, 87% кошельков убыточны, потому что большинство трейдеров действуют интуитивно, не проводя математических расчетов. Они покупают низковероятные контракты по завышенным ценам (например, платят 1$ за контракт с реальной доходностью всего 0,43$), импульсивно совершают сделки по рыночной цене (taker) и игнорируют новые данные, систематически переплачивая за «эмоциональные ставки.

QКакая ключевая математическая формула лежит в основе принятия решений успешными трейдерами на Polymarket?

AКлючевой формулой является Математическое ожидание (Expected Value, EV). Она измеряет среднюю доходность сделки при многократном повторении. Успешные трейдеры (составляющие 13%) вычисляют EV, чтобы определить, стоит ли участвовать в сделке. Например, если они покупают контракт YES за 12¢, но считают его реальную вероятность равной 20%, то EV будет положительным, что делает сделку выгодной в долгосрочной перспективе.

QВ чем заключается систематическая ошибка ценообразования на рынках предсказаний, особенно для дешевых контрактов?

AРынки предсказаний страдают от систематической ошибки «предпочтения аутсайдеров» (longshot bias). Трейдеры склонны переоценивать вероятность маловероятных событий, что приводит к завышению цен на дешевые контракты. Например, контракт с ценой 5¢ подразумевает вероятность 5%, но его реальная вероятность winning составляет всего 4,18%, что означает завышение цены на 16,36%. Для контракта за 1¢ реальная вероятность winning всего 0,43%, а не 1%, что создает огромную отрицательную доходность для покупателей (takers).

QКак формула Келли помогает управлять рисками и размером позиции в прогнозных рынках?

AФормула Келли определяет оптимальный размер ставки (доля капитала) для максимизации долгосрочного роста при наличии преимущества (положительного EV). Она рассчитывается на основе вероятности winning и коэффициентов выплат. Однако на практике трейдеры часто используют «дробную формулу Келли» (например, 1/2 или 1/4 Kelly), чтобы снизить волатильность и избежать больших просадок, обеспечивая более плавный и управляемый рост капитала.

QКакую роль играет Байесовское обновление в стратегии успешного трейдера на Polymarket?

AБайесовское обновление — это математический метод, который позволяет трейдерам рационально корректировать свои первоначальные вероятностные оценки по мере поступления новой информации. Вместо того чтобы игнорировать новые данные или чрезмерно на них реагировать, успешные трейдеры используют этот метод для точного количественного определения того, «насколько сильно следует изменить свое мнение». Это позволяет им быстрее и точнее адаптироваться к изменениям на рынке, что является ключом к долгосрочному успеху, а не просто к изначально точным прогнозам.

Похожее

Kraken Добавляет Торговлю Ончейн-Токенами Solana Напрямую Внутри Своего Приложения

Криптобиржа Kraken добавила возможность торговать токенами на блокчейне Solana напрямую в своём основном приложении. Теперь пользователи в США и более чем 100 странах могут получить доступ примерно к 2500 проверенным токенам Solana, не используя отдельный кошелёк или seed-фразу. Этот шаг упрощает процесс ончейн-трейдинга для розничных клиентов, объединяя децентрализованные рынки с привычным интерфейсом Kraken. Холдинги отображаются вместе с остальными активами на бирже. Функция работает на базе встроенных кошельков Privy и протоколов DEX Solana, скрывая технические детали от пользователя. Однако Kraken предупреждает, что эти токены не проходят такую же проверку, как централизованные листинги, поэтому рыночные риски остаются высокими. Запуск отражает общий тренд среди крупных бирж: они стремятся вернуть пользователей, уходящих в DeFi, путём интеграции ончейн-активности в свои платформы. Успех этого подхода может определить, удастся ли Kraken распространить модель на другие блокчейны, сохранив простоту и безопасность.

bitcoinist15 мин. назад

Kraken Добавляет Торговлю Ончейн-Токенами Solana Напрямую Внутри Своего Приложения

bitcoinist15 мин. назад

Медленный старт ETF на Litecoin показывает, что альткоин-фонды все еще сталкиваются с проверкой спроса

Канадский Litecoin ETF (LTCC) от Canary Capital стал ранним тестом спроса на биржевые фонды, выходящие за рамки Bitcoin и Ethereum. Согласно данным, с момента запуска приток средств составил около $9,3 млн, что значительно уступает масштабам фондов на Bitcoin и даже Ethereum. Текущие активы под управлением (AUM) фонда ещё ниже — около $5,43 млн, что объясняется волатильностью цены Litecoin и операциями с фондом. Этот медленный старт подчёркивает ключевую разницу: утверждение регулятором не гарантирует автоматического институционального спроса. В отличие от Bitcoin (макро-актив) и Ethereum (смарт-контракты), Litecoin позиционируется как проверенная платёжная сеть с долгой историей, что может быть привлекательно лишь для нишевых инвесторов. Таким образом, LTCC демонстрирует, что рынок альткойн-ETF будет избирательным. Успех будущих продуктов (например, на Solana или XRP) будет зависеть от силы их инвестиционной идеи. Пока же Bitcoin и Ethereum остаются основными направлениями для институциональных капиталов, в то время как фонды на альткойны борются за специализированный капитал.

bitcoinist1 ч. назад

Медленный старт ETF на Litecoin показывает, что альткоин-фонды все еще сталкиваются с проверкой спроса

bitcoinist1 ч. назад

Все рукоплещут приходу Ноама, но счет убытков OpenAI стал еще на страницу толще

Ведущий исследователь в области искусственного интеллекта Ноам Шейзер, один из авторов архитектуры Transformer, присоединился к OpenAI. Это событие было встречено с большим энтузиазмом. Однако одновременно были обнародованы финансовые результаты компании за 2025 год: выручка составила 13,07 миллиарда долларов при операционном убытке в 20,92 миллиарда. Чистый убыток, включая разовые списания, приблизился к 39 миллиардам. В первом квартале 2026 года денежные расходы достигли 3,7 миллиарда. OpenAI сталкивается с серьезными проблемами: массовый отток ключевых исследователей, смещение фокуса с фундаментальных исследований на разработку продуктов и огромные расходы на вычислительные мощности (аренда у Microsoft обошлась в 10,59 миллиарда в 2025 году). При этом из 900 миллионов еженедельных активных пользователей лишь 50 миллионов являются платными. На этом фоне найм звездного исследователя выглядит скорее стратегией для поддержания высокой оценки перед потенциальным IPO, чем решением фундаментальных проблем. В отличие от OpenAI, компания Anthropic демонстрирует более устойчивую бизнес-модель, ориентированную на корпоративных клиентов, и, по сообщениям, уже вышла на прибыльность. Вывод: несмотря на громкое назначение, основная проблема OpenAI — отсутствие устойчивой бизнес-модели, способной покрыть колоссальные затраты. Время, отпущенное компании для ожидания результатов исследований Шейзера, ограничено ее финансовыми ресурсами.

marsbit1 ч. назад

Все рукоплещут приходу Ноама, но счет убытков OpenAI стал еще на страницу толще

marsbit1 ч. назад

«Владеть» или «арендовать» интеллект? Новый вопрос для AI-стартапов

Заголовок: «Владеть» или «арендовать» интеллект? Новый вопрос для AI-стартапов Событие: Закрытие Mythos на этой неделе заставило многих основателей AI-стартапов задуматься о ключевой проблеме: что действительно принадлежит компании, если её основная функциональность построена на внешних моделях и платформах? Основная идея: Главный вопрос — не стоимость, а контроль. Использование передовых API-моделей позволяет быстро запустить продукт, но означает зависимость от правил, цен, стратегических решений и даже риска отключения со стороны поставщика. Концепция «владения интеллектом» не подразумевает отказ от передовых моделей, но предполагает интеграцию собственных данных, рабочих процессов, экспертных знаний и критериев оценки в контролируемую модель. Ключевые выводы: 1. **Аренда vs. Владение:** Использование API — это как «аренда»: удобно, но есть ограничения и риски (как показал пример Mythos). «Владение» — это создание собственной модели на базе открытых решений, настроенной под уникальные задачи компании. 2. **Будущее — во множестве «фронтов»:** Конкуренция в AI не будет определяться одной самой большой моделью. Будут сосуществовать разные «фронты»: общие передовые модели, корпоративные дообученные модели, узкоспециализированные модели и системы маршрутизации между ними. 3. **Уникальный актив:** Истинным конкурентным преимуществом станет способность превратить интеллект в уникальный актив компании, а не просто возможность использовать мощную модель. Итог: История Mythos служит напоминанием о том, что устойчивый бизнес в эпоху AI строится на контроле над ключевыми технологиями, а не на их временном использовании. Будущее принадлежит компаниям, которые смогут создать и владеть своей частью «фронта» в развитии искусственного интеллекта.

marsbit1 ч. назад

«Владеть» или «арендовать» интеллект? Новый вопрос для AI-стартапов

marsbit1 ч. назад

Тенденции фондового рынка США (19 июня): премия по Иранской сделке ушла, полупроводники бьют рекорды, энергетический сектор лидирует по падению

**Обзор рынка акций США (19 июня): Соглашение США и Ирана вступило в силу, премия за риски исчезла. Чипы вновь бьют рекорды, энергетический сектор лидирует по падениям** Рынки акций США выросли в четверг после подписания временного соглашения между США и Ираном, что снизило геополитическую напряженность вокруг Ормузского пролива и позволило инвесторам сосредоточиться на позитивных корпоративных новостях. Ключевые события дня: * **Рост высокотехнологичных акций:** Индекс Philadelphia Semiconductor вырос более чем на 6%, достигнув исторического максимума. Акции Intel подскочили на 10.5% на слухах о новом контракте с Apple. Также выросли акции производителей чипов памяти, таких как Micron и Western Digital. * **Падение энергетического сектора:** Цены на нефть WTI упали примерно на 2% до $74.29 за баррель после открытия Ормузского пролива, что привело к снижению акций ExxonMobil, Chevron и всего энергетического сектора. * **Коррекция SpaceX:** Акции SpaceX упали на 3.56%, продолжив снижение на фоне сообщений о планах компании по выпуску облигаций на $20 млрд для рефинансирования долга. **Обзор рынка:** Индексы S&P 500 и Nasdaq выросли на 1.08% и 1.91% соответственно, восполнив большую часть потерь после заседания ФРС накануне. Активизировались рисковые активы, в то время как оборонительные акции и "голубые фишки" отставали. **Макроэкономический контекст:** Индекс волатильности VIX значительно снизился, что указывает на снижение страха на рынке. Доходность 10-летних казначейских облигаций немного отступила. Внимание на следующей неделе будет приковано к данным по PCE (индекс расходов на личное потребление) и отчету Micron, которые станут важными индикаторами для рынка. **Перспективы:** Рост в четверг опирался на два фактора: разовое снижение геополитических рисков и устойчивую долгосрочную логику инвестиций в инфраструктуру ИИ в секторе чипов. Однако ближайшие макроэкономические данные (PCE) могут быстро изменить настроения, особенно в отношении ожиданий по ставкам ФРС.

marsbit1 ч. назад

Тенденции фондового рынка США (19 июня): премия по Иранской сделке ушла, полупроводники бьют рекорды, энергетический сектор лидирует по падению

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片