23 главных недостатка рынков предсказаний

marsbitОпубликовано 2026-02-27Обновлено 2026-02-27

Введение

Александр Лин, крипто-эксперт, выделяет 23 структурных недостатка рынков предсказаний. Основные проблемы включают: низкую капитальную эффективность из-за требования полного залога; разрушение оборачиваемости капитала после бинарного расчета; фундаментальный дефект ликвидности (половина активов в пуле обесценивается); отсутствие естественных хеджеров и рост негативного отбора; структурную ловушку ликвидности для новых рынков; зависимость от внешних событий без внутреннего спроса; несовместимость с институциональным управлением активами; сброс ликвидности после каждого расчета; искусственный объем за счет субсидий; противоречие между объемом торгов и точностью; риски оракулов и манипуляций; фрагментацию регулирования и дилемму инноваторов. Эти ограничения препятствуют масштабированию и mainstream-адоптации.

Автор: Alexander Lin, крипто-KOL

Компиляция: Felix, PANews

Оценки рынков предсказаний всегда были неоднозначными: одни считают их новой инфраструктурой, способной颠覆传统机构, а другие полагают, что рынкам предсказаний трудно стать полноценной частью mainstream-финансов. Недавно крипто-KOL Alexander Lin опубликовал статью, в которой указал на 23 недостатка рынков предсказаний. Ниже приведены подробности.

1. Низкая капитальная эффективность

Рынки предсказаний требуют полного обеспечения и не допускают использования杠杆. По сравнению с перпетуальными контрактами (перпами), где требование к марже составляет 5-10% от номинальной стоимости, капитальная эффективность рынков предсказаний в 10-20 раз хуже. Это без учёта нулевой доходности заблокированного капитала и невозможности кросс-маржинального обеспечения across позиций.

2. Структурно нарушена оборачиваемость капитала

Поскольку капитал блокируется на весь срок действия контракта и в итоге приводит к бинарному результату, оборачиваемость капитала структурно нарушена. После расчета контракта позиция просто аннулируется (прекращает существование), поэтому нет эффективности балансового отчета, а активы маркет-мейкеров не могут расти с сложным процентом. Те же средства, использованные для торговли перпетуальными контрактами в тот же период, принесли бы более высокую оборачиваемость (в 5-10 раз): инвентарь рециркулируется, позиции пролонгируются, а хеджирование продолжается.

3. Фундаментальный недостаток инвентаря LP

При расчете половина активов в пуле ликвидности обречена стать нулевыми. Например, спотовые пулы ребалансируются между активами, сохраняющими стоимость; на рынках предсказаний нет ни ребалансировки, ни остаточной стоимости, остается только «бинарный коллапс» проигравших.

4. Отсутствие естественных хеджеров

В отличие от товаров, процентных ставок или валюты, на рынках предсказаний нет «естественных хеджеров», обеспечивающих обратную ликвидность. Нет ни одного实体 или трейдера с естественной экономической потребностью занимать противоположную сторону риска события. Маркет-мейкеры сталкиваются с чистым adverse selection, без структурного контрагента. Это фундаментальное препятствие для масштабирования.

5. Adverse selection усиливается по мере приближения расчета

По мере приближения рынка к расчету adverse selection усиливается. Трейдеры с преимуществом или более точной информацией могут покупать выигрышные позиции у проигрывающих, которые все еще оценивают based на устаревшей априорной информации, по более выгодной цене. Этот износ является структурным и со временем ухудшается.

6. Проблема запуска: структурная ловушка ликвидности

Новые рынки не имеют ликвидности, что лишает информированных трейдеров стимула входить (чтобы не понести потери из-за проскальзывания); и до тех пор, пока цена не станет точной, больше трейдеров не появится. Длиннохвостые рынки часто умирают, не успев начаться, и никакие субсидии не решат эту проблему.

7. Отсутствие эндогенного цикла спроса

Каждый доллар объема зависит от внешнего внимания (например, выборы, новости, спортивные события), между событиями нет никакой поддержки. Для сравнения, перпетуальные контракты создают внутренний flywheel: торговля генерирует funding rate, funding rate создает арбитражные возможности, арбитраж привлекает больше капитала.

8. Отрыв от институционального распределения активов

Рынки предсказаний не связаны с премией за риск, доходностью от удержания позиции или факторным воздействием. У институционального капитала нет системной框架 для масштабного распределения или управления рисками этих позиций. Эти рынки не соответствуют никакому стандартному языку или стратегии построения портфеля, поэтому не могут быть truly масштабированы.

9. Ликвидность обнуляется при каждом расчете

После каждого расчета ликвидность сбрасывается до нуля, и её приходится восстанавливать с нуля. Накопленный со временем открытый интерес (OI) и глубина, возможные в перпетуальных контрактах, структурно недостижимы на рынках предсказаний.

10. Субсидируемое искусственное процветание

Субсидии — единственная причина, по которой спреды между ценой покупки и продажи не выходят из-под контроля на постоянной основе. Как только стимулы прекращаются, стаканная ликвидность рушится. Ликвидность, «вызванная взятками», по своей сути является разрушенной и краткосрочной рыночной структурой.

11. Противоречие между объемом торгов и качеством информации

Платформы получают прибыль от объема торгов (например, «Нам нужен gambling volume!»), а не от точности, в то время как регуляторы требуют предсказательной utility для оправдания существования этих платформ. Этот компромисс приводит к неудовлетворительным продуктовым/функциональным решениям.

12. Точность как иллюзия

На рынках с высоким вниманием маржинальные участники без информационного преимущества просто следуют общественному консенсусу, в результате чего цена отражает то, во что люди «уже верят», а не оценивает分散的信号. Точность становится иллюзией.

13. Неограниченное создание рынков наполняет шумом

Когда листинг ничего не стоит, ликвидность и внимание分散ляются на тысячи рынков. Движущая сила роста прямо противоположна движущей силе курирования.

14. Дизайн вопроса может быть инструментом атаки

Тот, кто формулирует вопрос, контролирует критерии определения конечного результата: нет ни нейтрального процесса составления, ни стимулов для обеспечения точности формулировки, и нет никакого права на возмещение ущерба, если кто-то найдет лазейку.

15. Риск оракула

Децентрализованные оракулы определяют истину на основе веса токенов. Когда рыночная капитализация оракула меньше стоимости保障 (заблокированных) им средств, манипуляция становится рациональной сделкой. Централизованный расчет сталкивается с риском захвата оператора или его неэффективности.

16. Завышенный номинальный объем торгов

При отчетности об объеме торгов корректировка по цене не производится. Объем торгов в 1 доллар по цене 0,9 доллара полностью отличается от объема в 1 доллар по цене 0,5 доллара. Фактический объем переноса риска завышен на порядок, но все ссылаются на это раздутое число.

17. Рефлексивность при масштабировании

Когда рынки предсказаний становятся достаточно большими, предсказания с высокой вероятностью (например, >90%) сами по себе меняют поведение relevant участников. Эта логика «обнаружения истины» имеет структурные ограничения.

18. Риск доверия across платформ

Если одно и то же событие рассчитывается по-разному на разных платформах, вся отрасль выглядит ненадежной. Доверие является общим, а расхождения между платформами в целом создают негативное expected value.

19. Манипуляция через мета-рынок

Трейдеры могут манипулировать реальным базовым событием (первичный рынок), чтобы обеспечить свою позицию на рынке предсказаний (вторичный рынок). Пока не видно эффективного внедрения лимитов позиций или регулирования.

20. Риск манипуляции

Отсутствие лимитов позиций и ограниченное регулирование enforcement манипуляций означает, что один кошелек может раскачать рынок со слабой глубиной и использовать эту волатильность для контрторговли без каких-либо последствий (невозможность привлечения к ответственности). По сравнению с Kalshi, эта проблема особенно серьезна на Polymarket.

21. Отсутствие сложных финансовых инструментов

Нет временной структуры, условных ордеров или композабилити. За исключением единственного бинарного исхода, весь инструментарий деривативов полностью отсутствует, что мешает входу профессиональных институтов.

22. Фрагментация регулирования

По мере ужесточения регулирования различия на федеральном и уровне штатов вынудят фрагментировать ликвидность. Когда рынки разделены на разные пулы участников, функция price discovery разрушается.

23. Дилемма инноватора

У существующих гигантов нет стимула перепроектировать архитектуру. Если объемы торгов продолжают расти, а регулирующие рвы формируются, любое архитектурное изменение становится дороже. Это классическая дилемма инноватора.

Читайте по теме: Polymarket vs Kalshi: Кто король рынков предсказаний?

Связанные с этим вопросы

QКаковы основные недостатки предсказательных рынков с точки зрения эффективности капитала?

AПредсказательные рынки требуют полного залогового обеспечения и не позволяют использовать кредитное плечо, что делает их в 10-20 раз менее эффективными по капиталу по сравнению с перпетуальными контрактами, где требуется лишь 5-10% маржи. Кроме того, капитал блокируется на весь срок действия контракта и не приносит дохода.

QПочему ликвидность на предсказательных рынках структурно нарушена?

AЛиквидность на предсказательных рынках обнуляется после каждого расчета события, поскольку контракты урегулируются по бинарному результату. Это требует постоянного восстановления ликвидности с нуля, в отличие от перпетуальных контрактов, где объем открытых позиций и глубина рынка со временем накапливаются.

QКак проблема неблагоприятного отбора влияет на предсказательные рынки?

AНеблагоприятный отбор обостряется по мере приближения к расчету события. Трейдеры с более точной информацией могут покупать контракты по выгодным ценам у тех, кто основывается на устаревших данных. Это создает структурные потери для неинформированных участников и ухудшается со временем.

QКакие риски связаны с оракулами в децентрализованных предсказательных рынках?

AДецентрализованные оракулы определяют истину через вес токенов, что создает риск манипуляции, если рыночная капитализация оракула меньше стоимости заблокированных средств. Централизованные системы расчета подвержены риску захвата или сбоев оператора, что ставит под угрозу достоверность результатов.

QПочему предсказательные рынки struggle привлекать институциональный капитал?

AПредсказательные рынки не связаны с премией за риск, доходностью от владения активами или факторными экспозициями. У институциональных инвесторов нет системных框架 для масштабированного распределения капитала или управления рисками таких позиций, что делает их непривлекательными для профессионального инвестирования.

Похожее

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit40 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit40 мин. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit1 ч. назад

OpenAI больше не зарабатывает на самых дорогих моделях

В статье говорится о том, что OpenAI скорректировала цены на свои модели ИИ. Флагманская модель GPT-5.6Luna подешевела на 80%, а Terra — на 20%. Но главное не в этом, а в смене стратегии. OpenAI впервые рекомендует клиентам использовать не самую мощную и дорогую модель для всех задач, а подбирать модель под конкретную задачу. Например, для сложного планирования можно использовать Sol, а для рутинного выполнения — более дешевую Luna. Аналогичные шаги предприняла и Anthropic, выпустив более доступную модель Claude Opus 5. Это говорит о том, что индустрия переходит от гонки за "самым умным" ИИ к созданию "массовых" решений. Флагманские модели остаются для демонстрации технологического лидерства, а основную прибыль приносят более дешевые и эффективные модели для повседневного использования. OpenAI также отмечает, что снижение цен стало возможным благодаря тому, что сами модели ИИ теперь участвуют в оптимизации своего собственного кода и процессов, создавая цикл ускоренного снижения затрат. Ключевая мысль: бизнес-модель смещается от продажи "интеллекта" к продаже "потребления" (API-вызовов). Цель — стать неотъемлемой частью бизнес-процессов, как электричество, делая миграцию на другую платформу слишком дорогой. Будущее ИИ — не в громких флагманских релизах, а в повсеместной и невидимой интеграции.

marsbit1 ч. назад

OpenAI больше не зарабатывает на самых дорогих моделях

marsbit1 ч. назад

Предполагаемая 4-я волна атак на Coldcard уносит 389 биткоинов: Галактики Торн

Пользователям аппаратных кошельков Coldcard угрожает новая волна скоординированных краж биткойнов, произошедшая всего через несколько дней после первой атаки в четверг. Алекс Торн, глава исследований Galaxy, сообщил в понедельник о 218 транзакциях, затронувших 462 потенциальных адреса жертв, в результате чего было перемещено около 388,9 BTC. Торн отметил, что активность составляла в среднем 13,8 переводов на блок, что примерно в 45 раз выше обычного уровня. Большинство средств переводились на новые уникальные адреса, а не в один центральный кошелек. Часть средств уже была перемещена на адреса второго уровня. Исследователь заявил, что эти транзакции, вероятно, направлены против пользователей Coldcard, так как соответствуют характеру уязвимых неделимых выходов транзакций (UTXO) кошелька. В мемпуле также находятся ожидающие подтверждения похожие транзакции. Пострадавшие пользователи, контролирующие ключи, могут попытаться опередить злоумышленников, отправив конфликтующую транзакцию с более высокой комиссией для перевода средств на безопасный кошелек. Данные инциденты связаны с ранее необнаруженным недостатком в прошивке Coldcard, из-за которого некоторые устройства генерировали сиды кошельков с меньшей энтропией. По последним оценкам, затронуто более 1100 кошельков, а сумма украденных средств достигла 90 миллионов долларов.

cointelegraph1 ч. назад

Предполагаемая 4-я волна атак на Coldcard уносит 389 биткоинов: Галактики Торн

cointelegraph1 ч. назад

Обязательно ли ФРС повысит ставки в сентябре? Как это повлияет на криптовалюты и фондовый рынок?

За последнюю неделю рыночные ожидания повышения ставки ФРС в сентябре резко выросли с менее чем 50% до более чем 80%, что оказало давление на криптовалюты и связанные с ними акции. Ключевой причиной стал рост цен на нефть из-за эскалации геополитической напряженности вокруг Ормузского пролива, что усилило опасения по поводу инфляции. На июльском заседании ФРС сохранила ставку, но расклад голосов 9-3 в пользу сохранения показал усиление позиций сторонников ужесточения политики. Следующим важным ориентиром станут данные по инфляции (CPI) за июль, публикация которых 12 августа может существенно скорректировать ожидания. Для крипторынка, в частности для Bitcoin, усиление ожиданий повышения ставок создает краткосрочное давление, поскольку активы, не приносящие доход, становятся менее привлекательными. Однако исторически Bitcoin демонстрировал устойчивость, когда траектория повышения ставок уже была учтена рынком. Решающим фактором часто является не сам факт повышения, а изменение ожиданий относительно будущего цикла монетарной политики. Акции компаний, связанных с криптоиндустрией, такие как Coinbase и MicroStrategy, обычно демонстрируют более высокую волатильность в ответ на изменение ожиданий по ставкам. Для рынка акций в целом, особенно для технологического сектора с высокими оценками, рост стоимости заимствований может увеличить давление на мультипликаторы. Это совпадает с сезоном отчетности, когда инвесторы начали более пристально оценивать, приводят ли высокие капитальные затраты компаний на ИИ к реальному росту выручки и денежных потоков. Если ФРС повысит ставки в сентябре, толерантность рынка к "историям роста" за счет "сжигания денег" может снизиться, что усилит волатильность.

marsbit1 ч. назад

Обязательно ли ФРС повысит ставки в сентябре? Как это повлияет на криптовалюты и фондовый рынок?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片