a16z: «Момент Суперкубка» для рынков предсказаний

marsbitОпубликовано 2026-02-09Обновлено 2026-02-09

Введение

Криптовалютная компания a16z анализирует феномен рынков предсказаний, которые пережили бум во время Суперкубка NFL. Эти платформы, где торгуют активами, привязанными к событиям (от спортивных результатов до политических решений), обработали $279 млрд за год. Автор, экономист, argues что такие рынки — не азартные игры, а механизм агрегации информации, превосходящий традиционные опросы и букмекерские конторы. Ключевые преимущества: стимулы для точных прогнозов (трейдеры рискуют деньгами), динамическое обновление данных и широта охвата (включая научные прогнозы). Однако остаются вызовы: верификация исходов, риски инсайдерской торговли, манипуляции и необходимость прозрачности. При решении этих проблем рынки предсказаний могут стать мощным инструментом для прогнозирования будущего.

8 февраля по американскому времени (9 февраля в 7:30 утра по пекинскому времени) сотни миллионов болельщиков Национальной футбольной лиги (NFL) собрались у экранов, чтобы посмотреть матч за Суперкубок, и многие одновременно следили за другой экран — за динамикой торгов на рынках предсказаний, где ставки включали всё: от победителя турнира и финального счёта до количества пасовых ярдов квотербеков каждой команды.

За последний год объём торгов на американских рынках предсказаний составил не менее 279 миллиардов долларов, а объекты торгов охватывали всё: от результатов спортивных событий и разработки экономической политики до запуска новых продуктов. Однако сущность этих рынков всегда была предметом споров: это торговля или азартные игры? Инструмент сбора коллективной мудрости или средство научного подтверждения? И является ли текущая модель развития оптимальной?

Как экономист, долгое время изучавший рынки и механизмы стимулирования, мой ответ начинается с простой предпосылки: рынки предсказаний по своей сути являются рынками. А рынки — это ключевой инструмент распределения ресурсов и агрегации информации. Логика работы рынков предсказаний заключается в выпуске активов, привязанных к конкретным событиям — когда событие происходит, держатели активов получают прибыль, а люди торгуют, основываясь на собственной оценке исхода события, что и раскрывает основную ценность рынка.

С точки зрения дизайна рынка, информация с рынков предсказаний гораздо более показательна, чем мнение отдельного спортивного комментатора или даже коэффициенты букмекеров Лас-Вегаса. Основная цель традиционных спортивных букмекерских контор — не предсказание результатов матча, а «балансирование потоков ставок» через корректировку коэффициентов, чтобы в любой момент привлекать средства на менее популярный исход. Букмекеры Лас-Вегаса стремятся заставить игроков делать ставки на непопулярные исходы, в то время как рынки предсказаний позволяют людям совершать сделки на основе их реальных суждений.

Рынки предсказаний также позволяют легче извлекать полезные сигналы из огромного объёма информации. Например, если вы хотите оценить вероятность введения новых пошлин, вывод из цен на фьючерсы на сою будет очень косвенным — поскольку на цены фьючерсов влияет множество факторов. Но если прямо задать этот вопрос на рынке предсказаний, можно получить более прямой ответ.

Прототип этой модели восходит к Европе XVI века, где люди даже делали ставки на «следующего Папу Римского». Современное развитие рынков предсказаний укоренено в теориях современной экономики, статистики, дизайна механизмов и компьютерных наук. В 1980-х годах Чарльз Платт из Калифорнийского технологического института и Шиям Сандер из Йельского университета заложили формальные академические основы, и вскоре после этого появился первый современный рынок предсказаний — Iowa Electronic Markets (Айовский электронный рынок).

Механизм работы рынков предсказаний на самом деле очень прост. Возьмём, к примеру, пари на то, «сделает ли квотербек Сиэтл Сихокс Сэм Дарнод пас в пределах ярдовой линии соперника». Рынок выпустит соответствующий торговый контракт; если событие произойдёт, каждый контракт выплатит своему держателю 1 доллар. По мере того как трейдеры покупают и продают этот контракт, рыночная цена контракта может интерпретироваться как вероятность наступления события, отражая совокупную оценку трейдеров. Например, если контракт оценивается в 0,5 доллара, это означает, что рынок считает вероятность события равной 50%.

Если вы считаете, что вероятность события выше 50% (например, 67%), вы можете купить этот контракт. Если событие в итоге произойдёт, контракт, купленный за 0,5 доллара, принесёт 1 доллар дохода, валовая прибыль может составить 0,67 доллара. Ваша покупка повысит рыночную цену контракта, и соответствующая оценка вероятности также вырастет, что посылает рынку сигнал: кто-то считает, что текущий рынок недооценивает вероятность события. И наоборот, если кто-то считает, что рынок переоценивает вероятность, продажа снизит цену и оценку вероятности.

Когда рынки предсказаний работают хорошо, они демонстрируют значительные преимущества по сравнению с другими методами прогнозирования. Опросы общественного мнения и анкетирование могут дать только долю мнений; чтобы преобразовать это в вероятностную оценку, требуются статистические методы для анализа связи между выборкой опроса и общей популяцией; и часто такие результаты опросов являются лишь статичными данными на определённый момент времени, в то время как информация на рынках предсказаний постоянно обновляется с появлением новых участников и новой информации.

Что ещё более важно, на рынках предсказаний существуют чёткие стимулы, трейдеры «имеют свою долю в игре». Они должны тщательно анализировать имеющуюся у них информацию и вкладывать средства, принимая на себя риски, только в тех областях, которые они хорошо понимают. А на рынках предсказаний люди могут превращать свою информацию и экспертные знания в прибыль, что также стимулирует их активно углублять свои знания в соответствующих областях.

Наконец, охват рынков предсказаний намного шире, чем у других инструментов. Например, человек, обладающий информацией, влияющей на спрос на нефть, может получить прибыль, открывая длинные или короткие позиции по фьючерсам на нефть, но в реальности многие результаты, которые мы хотим предсказать, невозможно реализовать через товарные или фондовые рынки. Например, недавно появились специализированные рынки предсказаний, пытающиеся объединить различные оценки, чтобы предсказать время решения конкретных математических проблем — информация, крайне важная для научного развития и являющаяся ключевым показателем уровня развития искусственного интеллекта.

Несмотря на значительные преимущества, для реализации своей истинной ценности рынкам предсказаний仍需 решить множество проблем. Во-первых, на уровне рыночной инфраструктуры остаются нерешённые вопросы: как проверить, произошло ли событие на самом деле, и добиться консенсуса на рынке? Как обеспечить прозрачность и подотчётность работы рынка?

Во-вторых, это вызовы, связанные с дизайном рынка. Например, необходимо, чтобы в торги вступали участники, обладающие relevant information — если все участники ничего не знают, рыночные цены не передадут никакого полезного сигнала. И наоборот, различные участники, обладающие разной relevant information, должны быть готовы участвовать в торгах, иначе оценки рынка предсказаний будут смещёнными, как это было в случае с рынками перед референдумом о Brexit.

А если в торги вступят участники с абсолютной инсайдерской информацией, это также создаст проблемы. Например, координатор нападения Сихоксов точно знает, сделает ли Сэм Дарнод пас в пределах ярдовой линии, и даже может напрямую повлиять на этот исход; если такие лица参与ствуют в торгах,公平性 рынка будет серьёзно нарушена. Если потенциальные участники считают, что на рынке есть инсайдеры, они могут рационально отказаться от участия, что в конечном итоге приведёт к краху всего рынка.

Кроме того, рынки предсказаний также подвержены риску манипуляций: кто-то может превратить этот инструмент, изначально предназначенный для агрегации коллективных суждений, в средство манипуляции общественным мнением. Например, предвыборный штаб某个候选人, чтобы создать атмосферу «неизбежной победы», может использовать竞选资金 для влияния на оценки рынка предсказаний. Однако, к счастью, рынки предсказаний обладают определённой способностью к самокоррекции в этом отношении — если оценка вероятности по某个 контракту отклоняется от разумных пределов, всегда найдутся трейдеры, которые выберут противоположную操作цию, вернув рынок к рациональности.

Учитывая все эти риски, платформы рынков предсказаний должны стремиться повысить прозрачность своей работы, чётко раскрывая правила управления участниками, дизайна контрактов, операционной деятельности рынка и других аспектов. Если эти проблемы будут успешно решены, мы можем预见, что рынки предсказаний будут играть всё более важную роль в будущем прогнозирования.

Связанные с этим вопросы

QЧто такое рынки предсказаний и как они позволяют прогнозировать события?

AРынки предсказаний — это рынки, где торгуются активы, привязанные к конкретным событиям. Если событие происходит, держатель актива получает выплату. Цена актива отражает коллективную оценку вероятности события, основанную на информации и суждениях участников торгов.

QЧем рынки предсказаний отличаются от традиционных спортивных ставок в Лас-Вегасе?

AТрадиционные букмекеры в Лас-Вегасе регулируют коэффициенты, чтобы сбалансировать денежные потоки и привлечь ставки на менее популярные исходы. Рынки предсказаний же позволяют участникам торговать, основываясь на их реальных прогнозах, что делает их более точным инструментом для агрегирования информации.

QКаковы преимущества рынков предсказаний по сравнению с опросами общественного мнения?

AРынки предсказаний предоставляют динамические, постоянно обновляемые оценки вероятности, основанные на финансовых стимулах, в то время как опросы — это статические данные, требующие статистической интерпретации. Участники рынков мотивированы делиться точной информацией, так как они рискуют своими деньгами.

QКакие проблемы и риски существуют у рынков предсказаний?

AКлючевые проблемы включают: проверку исходов событий, прозрачность рынка, риск манипуляций, возможность инсайдерской торговли (когда участники влияют на результат) и необходимость участия информированных трейдеров для точности прогнозов.

QКак рынки предсказаний могут использоваться за пределами спортивных событий?

AОни могут применяться для прогнозирования экономической политики, запуска новых технологий, научных открытий (например, времени решения математических задач) и многих других событий, где традиционные рынки (например, товарные или фондовые) не предоставляют прямых возможностей для торговли.

Похожее

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit43 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit43 мин. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报47 мин. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报47 мин. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

Биткойн-майнинг превращается в инфраструктуру для ИИ. Компании, ранее занимавшиеся майнингом, такие как Crusoe и CoreWeave, перепрофилируют свои центры обработки данных с криптовалют на искусственный интеллект. Их главный актив — не оборудование, а уже готовый доступ к большим объемам электроэнергии, земле и разрешениям на подключение к сетям, что критически важно для создания дата-центров под ИИ. На фоне снижения доходности от майнинга биткойнов и высокого спроса со стороны ИИ-компаний этот переход стал экономически оправданным. Крупные майнинговые компании, включая TeraWulf, Cipher Mining и IREN, уже заключили долгосрочные контракты на сотни миллиардов долларов с такими гигантами, как Anthropic, AWS и Microsoft. Люди и капитал из криптоиндустрии также активно перемещаются в сферу ИИ. Основатель OpenSea создал агрегатор ИИ-моделей OpenRouter, а бывший сотрудник Coinbase основал платформу для медиа-моделей Fal.ai. Крипто-капитал финансирует ИИ-инфраструктуру, как в случае с Voltage Park Джеда Маккалеба, и поддерживает эксперименты, такие как распределенная сеть для обучения моделей Psyche от Nous Research. Хотя успех не гарантирован, криптоиндустрия передает ИИ три ключевых ресурса: энергомощности, инженерные кадры и капитал, накопленный в предыдущем цикле.

链捕手59 мин. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

链捕手59 мин. назад

Криптоплатежи за пептиды с серого рынка выросли на 700% за год — Подробности

Согласно недавнему отчёту, в США наблюдается резкий рост использования криптовалют, в основном биткойна и стейблкоинов, для покупки пептидов на сером рынке. Эти соединения, продаваемые как средства для омоложения, наращивания мышц и похудения, часто находятся в правовой серой зоне. Из-за ужесточения банковских ограничений многие поставщики, особенно в Китае, начали принимать криптовалюты. По данным Chainalysis, в первом квартале 2026 года продавцы пептидов получили $32 млн в криптовалюте, что на 700% больше, чем годом ранее. Аналитики TRM Labs также отмечают подобный тренд. Эксперты подчёркивают, что современные покупатели — это часто обычные потребители, привлечённые доступностью и низкой ценой, а не участники теневых рынков. Этот всплеск использования криптовалют для кросс-бордерных платежей происходит на фоне общего снижения розничного участия на крипторынке в начале 2026 года.

ambcrypto1 ч. назад

Криптоплатежи за пептиды с серого рынка выросли на 700% за год — Подробности

ambcrypto1 ч. назад

human.tech запускает Clean SDK для приватных Web3-приложений

Компания human.tech представила Clean SDK — набор инструментов для разработки приложений в Web3, в которых по умолчанию соблюдаются конфиденциальность и прозрачная подотчетность. Этот комплект, выпущенный одновременно с версией 5 Aztec, предоставляет разработчикам готовые компоненты для внедрения в их приложения проверки личности с нулевым разглашением (zero-knowledge), скрининга санкционных списков и приватных транзакций, без необходимости самостоятельно работать с конфиденциальными пользовательскими данными или создавать инфраструктуру для соответствия нормативным требованиям. Clean SDK решает ключевую проблему Web3, сочетая приватность с подотчетностью. С помощью zero-knowledge доказательств и программируемой верификации приложения могут подтверждать легитимность пользователей и прохождение средств проверки на санкции, не раскрывая при этом личную информацию. Таким образом, разработчикам больше не нужно выбирать между конфиденциальностью пользователей и регуляторными требованиями. Первый продукт на основе SDK — приложение Shield (мост между Ethereum и Aztec), которое было запущено одновременно с ним. Shield позволяет пользователям и автономным агентам переводить активы в Aztec, сохраняя анонимность, но при этом криптографически доказывая, что за каждой операцией стоит уникальный реальный человек, а средства проверены. Аудит Nethermind в мае 2026 года подтвердил надежность смарт-контрактов Shield. Как отметил сооснователь human.tech Шади Эль Дамати, «приватность без подотчетности ведет к злоупотреблениям, а подотчетность без приватности превращается в слежку. Clean SDK устраняет этот ложный выбор». Комплект предлагает три основных метода верификации: скрининг санкций (Proof of Innocence), подтверждение личности человека (Proof of Personhood, в том числе через Human Passport) и верификация личности с нулевым разглашением для операций с высокой стоимостью (Proof of Clean Hands). Данные хранятся в зашифрованном виде вне блокчейна, а проверки происходят как при входе, так и при выходе средств. В целом, Clean SDK, предназначенный в первую очередь для разработчиков в экосистеме Aztec, призван стимулировать создание разнообразных приватных финансовых приложений и сервисов, которые обеспечивают видимую подотчетность с помощью криптографических доказательств, не требуя от разработчиков создания сложной инфраструктуры с нуля. Этот запуск отражает растущий спрос на институциональные решения, которые прозрачно балансируют между приватностью и соответствием требованиям.

TheNewsCrypto1 ч. назад

human.tech запускает Clean SDK для приватных Web3-приложений

TheNewsCrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片