Polymarket Partners with Stocktwits for Live Earnings Forecasts

TheCryptoTimesОпубликовано 2025-09-16Обновлено 2025-09-16

Polymarket, the world’s largest prediction market, has partnered with Stocktwits, the social hub for investors and traders, to bring real-time earnings probabilities on market-moving events. 

As per the deal, Polymarket has become Stocktwits’ official prediction markets partner, marking one of the biggest strategic moves in Polymarket’s history. The joint venture aims to give investors what they value most: clear and continuously updated expectations around key events. 

Focus on earnings season

The core of the collaboration is a focus on the earnings season, a time of peak volatility and speculation in the markets. Ten million users of Stocktwits will be able to see Polymarket’s live, crowd-based probabilities for a company’s earnings right on its ticker page, alongside ongoing discussions. Unlike basic sentiment analysis, these forecasts provide clear, data-driven signals that update every second. 

Under this integration, live probabilities will show up to users directly on Stocktwits timeline and they will be redirected to Polymarket for more details, order books, and rules with a single click. 

“Prediction markets transform uncertainty into clarity by turning big questions – like earnings – into simple, tradable outcomes with transparent pricing,” said Matthew Modabber, Chief Marketing Officer at Polymarket. According to him, the partnership will give millions of investors direct access to this tool, changing the way markets digest information.

Additionally, Stocktwits will introduce new features like “mention markets” which will track whether certain words or phrases appear during earnings calls. The platform will also offer curated collections and watchlists that highlight upcoming earning reports. 

“We are living in a post real-time world where trust, community, and great signals matter more than speed,” said Stocktwits CEO Howard Lindzon, adding, “Together, we can help investors cut through noise and focus on the probabilities that matter most.”

The rollout for the features begins in September 2025 for select U.S. users and it will expand to multiple regions during earnings season.

This partnership is the second this month for Polymarket. On September 12, Polymarket partnered with Chainlink to speed up and secure prediction market resolutions on Polygon. The integration is now live on Polygon mainnet and allows for 15-minute prediction markets that settle almost in real time using decentralized oracle data.

Also Read: Polymarket’s Latest SEC Filing Hints for Potential Token Launch


Mobile Only ImageMobile Only Image

Похожее

Путь Hyperliquid к соответствию: от неограниченного доступа к разрешительной системе HIP-3

Гиперликвидный, первоначально функционировавший как децентрализованная платформа для торговли перпетуальными контрактами без разрешений, сталкивается с ключевыми регуляторными препятствиями для выхода на рынок США. Американское законодательство о структуре рынка, требующее регистрации торговых площадок (DCM), клиринговых палат (DCO) и брокеров (FCM), конфликтует с его безотзывной, самохраняемой и глобально доступной инфраструктурой на блокчейне. В ответ Гиперликвидный основал Политический центр (HPC) для лоббирования модернизации правил CFTC и SEC, предлагая рассматривать его слой HyperCore как нейтральную инфраструктуру, которую лицензированные организации могут использовать при соблюдении своих обязанностей (KYC, надзор за рынком). В качестве практического шага к соблюдению требований на тестовой сети был представлен HIP-3 с функцией управления разрешениями. Такие развертывания позволяют регулируемым организациям создавать рынки с белыми списками пользователей, сохраняя при этом контроль. Несмотря на отдельные ордербуки, общая ликвидность и залоговое обеспечение на одном L1 позволяют избежать фрагментации. Этот путь, поддержанный недавними политическими заявлениями, направлен на предоставление американским инвесторам регулируемого доступа к рынкам Гиперликвидного, в то время как его основные рынки остаются открытыми и без разрешений.

marsbit25 мин. назад

Путь Hyperliquid к соответствию: от неограниченного доступа к разрешительной системе HIP-3

marsbit25 мин. назад

Самый важный вопрос политической экономии в эпоху ИИ: как люди будут разделять ценность, когда роботы становятся все более способными?

В статье поднимается ключевой вопрос политической экономии эпохи ИИ: по мере того, как роботы и ИИ становятся все более способными, как человечество будет делиться создаваемой ими стоимостью? В отличие от предыдущих промышленных революций, ИИ впервые заменяет не только физический, но и когнитивный труд, что подрывает традиционную связь между ростом производительности, занятостью и доходами. В мире наблюдается парадокс: технологические гиганты создают огромные богатства (капитализация топ-10 компаний превышает $20 трлн), в то время как доля трудовых доходов в ВВП снижается. Это создает фундаментальное противоречие: производственные возможности растут, но потребительский спрос может отставать из-за проблем с распределением доходов. Автор рассматривает три возможных пути распределения благ в эпоху ИИ: 1) традиционный капитализм (прибыль — акционерам, перераспределение через налоги); 2) государственный капитализм (участие государства в активах ИИ); 3) инновационные механизмы, такие как цифровые суверенные фонды, всеобщее акционерное владение или базовый доход, позволяющие напрямую делиться плодами ИИ со всем обществом. Для Китая, как и для других стран, главный вызов заключается не в замедлении технологического прогресса, а в создании эффективного механизма трансформации производительности ИИ в рост доходов населения, потребления и социального обеспечения. Будущая конкуренция будет определяться не только технологическим превосходством, но и способностью построить новую, справедливую систему распределения, которая обеспечит широкое социальное благосостояние в интеллектуальную эпоху.

marsbit46 мин. назад

Самый важный вопрос политической экономии в эпоху ИИ: как люди будут разделять ценность, когда роботы становятся все более способными?

marsbit46 мин. назад

Получение прибыли в течение 7 кварталов подряд: арбитражные сделки на развивающихся рынках превосходят все

Прибыльная торговля на разнице процентных ставок (керри-трейд) на рынках развивающихся стран приносит доход уже седьмой квартал подряд, что стало самой длинной серией успеха с 2008 года. Согласно индексу Bloomberg, стратегия, предполагающая заимствование в долларах США для инвестиций в высокодоходные валюты, с конца 2024 года принесла около 22% дохода, значительно опередив доходность американских казначейских облигаций. Основу прибыли формирует высокая процентная ставка в странах вроде Турции, однако ключевую роль в последний период сыграло ослабление доллара по отношению ко многим валютам развивающихся рынков. Даже несмотря на падение турецкой лиры, высокая доходность по местным облигациям сохранила прибыльность сделок. Несмотря на испытание в августе из-за интервенций на валютном рынке Японии, рынок быстро адаптировался, переключившись на использование евро и швейцарского франка в качестве финансирующих валют, что позволило продолжить тренд. Главными рисками для стратегии остаются будущие действия ФРС США, которые могут изменить динамику доллара, а также чрезмерная популярность самой сделки, что увеличивает риск резкого разворота. Тем не менее, эксперты, такие как команда PGIM, сохраняют уверенность, выделяя перспективные рынки, включая Турцию, Колумбию, Бразилию и страны Африки.

marsbit1 ч. назад

Получение прибыли в течение 7 кварталов подряд: арбитражные сделки на развивающихся рынках превосходят все

marsbit1 ч. назад

Наставник из Цинхуа и ученик из Уортона раскрыли 40-летнюю нерешённую задачу. Основные математические выкладки написаны GPT. Справились бы и вы.

Новое исследование, проведенное учеными из Университета Цинхуа и Уортонской школы бизнеса, разрешает давний вопрос в теории оптимизации. Они доказали, что классический метод градиентного спуска, использующий только предопределенную последовательность шагов обучения (learning rates), имеет принципиальный предел скорости сходимости. Независимо от того, насколько сложной является эта последовательность, скорость сходимости не может превысить **Ω(T^{-1.9319})**, где T — количество шагов. Это означает, что для достижения оптимальной скорости **O(1/T²)**, полученной методом Нестерова с моментом, необходимо изменить саму структуру алгоритма, а не только подбирать шаги. Ключевым аспектом работы является то, что основное доказательство было сгенерировано и доработано в процессе взаимодействия с языковой моделью GPT-5.6 Sol Pro. Исследователи задавали высокоуровневую стратегию «противостоящего оракула» (resisting oracle), а ИИ выполнил нетривиальную математическую работу по построению доказательства. Затем вся цепочка рассуждений была формально верифицирована с использованием системы автоматического доказательства теорем Lean 4, где код успешно прошел компиляцию без каких-либо пропущенных шагов («zero sorry, zero admit»). Этот результат закрывает 40-летний теоретический пробел, показывая фундаментальное ограничение простейшей формы градиентного спуска. Работа также демонстрирует новый подход к исследованиям, где крупные языковые модели выступают в роли активных помощников в сложных математических доказательствах, проверяемых формальными методами.

marsbit1 ч. назад

Наставник из Цинхуа и ученик из Уортона раскрыли 40-летнюю нерешённую задачу. Основные математические выкладки написаны GPT. Справились бы и вы.

marsbit1 ч. назад

Anthropic приносит извинения, факт скрытого снижения интеллекта Claude подтвержден

Claude «поумнел»? Разработчики заметили резкое падение производительности модели. Пользователь argofowl обнаружил, что в Claude Code с версии 2.1.237 высокий уровень логического вывода («high») соответствует значению 10, которое раньше обозначало низкий уровень («low»). Оказалось, Anthropic проводит эксперимент по «сжатию шкалы усилий» в рамках A/B-тестирования, о чем не уведомила пользователей. Позже вскрылась и проблема с Opus 5. Пользователи жалуются на снижение качества: модель стала совершать больше ошибок, давать расплывчатые ответы и повторять шаблонные извинения. Инженер Thariq Shihipar от Anthropic подтвердил, что Opus 5 демонстрирует «нестабильную производительность», и пообещал, что решение этой проблемы является наивысшим приоритетом для команды. Эта ситуация подчеркивает ключевое противоречие в индустрии ИИ: великолепные результаты моделей на тестовых стендах (бенчмарках) часто расходятся с субъективным опытом пользователей, которые отмечают ухудшение работы. Обновления крупных языковых моделей часто происходят непрозрачно, без четких изменений в версиях или логов, что подрывает доверие разработчиков, для которых стабильность является критически важной.

marsbit1 ч. назад

Anthropic приносит извинения, факт скрытого снижения интеллекта Claude подтвержден

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片