a16z: Почему важны рынки прогнозов?

marsbitОпубликовано 2026-06-01Обновлено 2026-06-01

Введение

Рынки предсказаний позволяют пользователям торговать активами, стоимость которых зависит от исхода будущих событий, — от геополитики до победителей наград. По своей сути это обычные рынки, которые агрегируют разрозненную информацию участников, преобразуя её в ценовой сигнал о вероятности того или иного события. Такие рынки обладают ключевыми преимуществами: они предоставляют количественную оценку вероятности в реальном времени, а финансовые стимулы заставляют участников ответственно подходить к сделкам, используя свои знания. Это позволяет прогнозировать события, для которых нет традиционных рынков, например, сравнивать эффективность различных ИИ-моделей. История рынков предсказаний уходит корнями в XVI век, а их современная форма была разработана в 1980-х годах. Несмотря на потенциал, перед отраслью стоят серьёзные вызовы. К ним относятся необходимость создания надёжной инфраструктуры для определения результатов, привлечение информированных участников, а также риски инсайдерской торговли и манипулирования ценами с целью влияния на общественное мнение. Решение этих проблем в области дизайна рынков и регулирования позволит рынкам предсказаний раскрыть свой потенциал в качестве мощного инструмента для оценки неопределённого будущего.

Автор: Скотт Дюк Коминерс, партнер по исследованиям в a16z crypto

Перевод: Chopper, Foresight News

Рынки прогнозов позволяют пользователям торговать исходами различных событий. В прошлом году такие платформы начали активно появляться в США, и теперь они отслеживают события от геополитики до победителей развлекательных премий. Но что такое рынки прогнозов?

Как исследователь экономики, долгое время изучающий механизмы рынков и системы стимулов, мой ответ прост: рынки прогнозов по своей сути — это обычные рынки. Рынки — это базовый инструмент распределения ресурсов, позволяющий товарам и услугам поступать к тем, кто в них больше всего нуждается. В этом процессе рынки также обладают способностью агрегировать информацию: процесс формирования равновесной цены объединяет всю информацию, которой владеют участники, и преобразует её в такие сигналы, как цена.

Платформы и продукты для рынков прогнозов напрямую используют эту способность к агрегации информации для предсказания вероятных исходов будущих событий. Платформы выпускают активы, привязанные к конкретным событиям, которые приносят прибыль держателям, если заранее заданный результат становится реальностью; пользователи торгуют этими активами на основе своих суждений о вероятности события. Долгое время компании использовали рынки прогнозов, чтобы извлекать скрытую информацию, которой владеют сотрудники, и оценивать, будут ли ключевые продукты выпущены вовремя. Исследователи также используют этот инструмент для оценки воспроизводимости экспериментальных результатов. Сегодня многие медиа-организации также сотрудничают с рынками прогнозов, используя коллективную мудрость для дополнения репортажей с мест и традиционной журналистики, обогащая содержание.

Рынки прогнозов собирают личные суждения всех участников о будущем, объединяют эти мнения в торговые рынки и таким образом рассчитывают вероятность наступления различных событий. Делать ставки на результаты событий на таких рынках по логике не отличается от прогнозирования цен на акции компаний на фондовом рынке или торговли нефтью на товарном рынке. Разница в том, что на цену таких активов, как нефть, влияет множество сложных факторов, в то время как активы на рынках прогнозов приносят доход только в случае наступления указанного события.

Когда цена на нефть растёт, мы можем понять, что текущий спрос превышает предложение, но не обязательно знать причину: связано ли это с опасениями рынка по поводу эскалации ситуации на Ближнем Востоке или с появлением новых сфер применения нефти? Рынки прогнозов могут создавать отдельные торговые инструменты для каждой отдельной возможности, обеспечивая точное разделение прогнозов. Например, если создать рынок для события «Будет ли Ормузский пролив открыт для судоходства в определённое время», правила соответствующего контракта могут быть установлены следующим образом: если событие произойдёт, каждый контракт выплачивает 1 доллар. По мере того как пользователи покупают и продают, рыночная цена становится индикатором вероятности, отражающим совокупное суждение всех трейдеров о вероятности наступления события.

Логика работы следующая: предположим, текущая цена каждого контракта составляет 0,5 доллара, что означает, что рынок оценивает вероятность события как 50/50. Если вы считаете, что вероятность открытия пролива выше 50%, скажем, 67%, вы можете купить этот актив. Если ваша оценка верна, вы купили актив за 0,5 доллара, который в конечном итоге принесёт 0,67 доллара. Эта покупка ещё больше повысит рыночную цену и предполагаемую вероятность, указывая на то, что некоторые трейдеры считают, что рынок ранее недооценивал вероятность события. И наоборот, если кто-то считает текущую цену завышенной, он будет продавать актив или открывать короткие позиции по низкой цене, тем самым снижая оценку вероятности, даваемую рынком.

По сравнению с другими методами прогнозирования, хорошо функционирующие рынки прогнозов имеют явные преимущества. Во-первых, они могут напрямую выдавать количественные вероятностные результаты, что является ключевой особенностью. Опросы общественного мнения и анкетирование могут только подсчитывать долю мнений; чтобы вывести из них вероятность события, необходимо использовать статистические методы для анализа связи данных выборки с общей популяцией. Кроме того, результаты опросов обычно являются статичными данными на конкретный момент времени, в то время как рынки прогнозов постоянно обновляют свои оценки по мере появления новых участников и новой информации.

Что ещё более важно, рынки прогнозов имеют встроенный механизм стимулов и ограничений. И покупатели, и продавцы вкладывают реальные деньги и несут убытки, если их суждения ошибочны. Это заставляет участников тщательно анализировать имеющуюся у них информацию и в первую очередь участвовать в торгах в тех областях, которые они лучше знают и где у них больше информационного преимущества. Обратно, желание получить прибыль, используя информацию и профессиональные знания, побуждает людей активно проводить исследования и углубляться в детали, связанные с событием. Известный пример: накануне выборов в США в 2024 году некоторые участники рынков прогнозов специально проводили опросы нетрадиционными методами, пытаясь получить информацию, недоступную традиционным опросным организациям.

Наконец, охват рынков прогнозов чрезвычайно широк. Теоретически, трейдер, обладающий информацией о нефтяной отрасли, может выразить своё мнение, открывая длинные или короткие позиции по нефтяным контрактам, но в реальности существует множество событий, исходы которых нельзя предсказать с помощью основных товарных или фондовых рынков. Именно в таких сценариях рынки прогнозов могут проявить себя. Например, в последнее время на многих рынках прогнозов начали появляться активы, оценивающие производительность различных моделей искусственного интеллекта в различных задачах. Такие тенденции в узкоспециализированных областях трудно отразить на традиционных товарных рынках. Любой может создать и профинансировать рынок прогнозов для ответа на подобные нишевые вопросы.

Рынки прогнозов — не новое явление, их первые прототипы можно проследить в Европе XVI века, где люди использовали их для прогнозирования избрания нового Папы. Современные рынки прогнозов объединяют знания из многих областей: экономики, статистики, дизайна рынков и информатики. В 1980-х годах Чарльз Плотт и Шьям Сандер впервые создали формальную академическую основу для этого механизма. Вскоре после этого был запущен первый современный рынок прогнозов — Iowa Electronic Markets. Благодаря интернет-технологиям эта модель смогла объединить разрозненную информацию со всего мира и продолжает развиваться.

Однако для полного раскрытия потенциала рынков прогнозов ещё предстоит решить множество проблем. Во-первых, на уровне инфраструктуры: как определить окончательный результат события и достичь консенсуса, как обеспечить прозрачность работы рынка и отслеживаемость сделок; как реализовать механизмы разрешения споров в больших масштабах, когда возникают разногласия по результатам выплат по контрактам или даже случаи манипулирования.

Во-вторых, проблемы на уровне дизайна рынка. Во-первых, люди, обладающие ключевой информацией, должны участвовать в нём. Если все участники ничего не знают, то ценовые сигналы рынка не имеют ценности. И наоборот, если различные информированные лица не хотят участвовать, прогнозы будут смещёнными. Ещё в 2016 году я высказал мнение, что рынки прогнозов недооценили вероятность таких событий, как выход Великобритании из ЕС и первое избрание Дональда Трампа президентом США, потому что участники в то время не осознавали тенденцию роста популизма.

Кроме того, риск возникает, если люди, обладающие инсайдерской информацией, входят на рынок, особенно если они также имеют возможность влиять на исход события. Представьте, если бы участник конклава по выборам Папы заранее сделал ставку на рынке прогнозов «Новый Папа», используя инсайдерскую информацию для опережающей торговли; или даже тайно повлиял на результаты выборов ради своего открытого позиция. Последствия очевидны. Как только участники начнут широко считать, что на рынке есть инсайдерская торговля, они уйдут, что в конечном итоге приведёт к краху всего рынка.

Ещё один риск: кто-то может намеренно манипулировать ценами на рынке прогнозов, чтобы влиять на общественное восприятие вероятности события. Таким образом, рынок прогнозов из инструмента агрегации мнений превращается в средство манипулирования общественным мнением. Например, предвыборная команда может использовать средства кампании, чтобы искусственно завысить рыночную вероятность своей победы, создавая ложное впечатление лидерства. Однако рынки прогнозов обладают некоторой способностью к саморегулированию: как только цена явно отклоняется от разумного диапазона, появятся трейдеры, которые сделают ставки в противоположную сторону, хеджируя необоснованную оценку.

Все эти проблемы показывают, что рынкам прогнозов необходимо совершенствовать правила, уточнять стандарты допуска участников, разработки контрактов и общего функционирования. Но если участники отрасли смогут решить эти проблемы одну за другой, рынки прогнозов в конечном итоге станут важным инструментом для человечества в предсказании будущего и управлении неопределённостью.

Связанные с этим вопросы

QЧто такое рынки предсказаний и как они работают?

AРынки предсказаний — это платформы, позволяющие пользователям торговать активами, связанными с исходом различных событий. Они работают, создавая активы, которые приносят доход, если определённое событие происходит. Цена этого актива отражает совокупную оценку участниками рынка вероятности данного события.

QКаковы основные преимущества рынков предсказаний по сравнению с традиционными опросами?

AОсновные преимущества: 1) Предоставляют количественные оценки вероятности в реальном времени. 2) Имеют встроенные финансовые стимулы, заставляющие участников тщательно анализировать информацию. 3) Обладают широким охватом, позволяя прогнозировать нишевые события, недоступные на традиционных рынках.

QС какими основными проблемами сталкиваются рынки предсказаний?

AОсновные проблемы включают: 1) Инфраструктурные вызовы, такие как определение результатов событий и разрешение споров. 2) Проблемы дизайна рынка, включая обеспечение участия информированных лиц и предотвращение торговли на инсайдерской информации. 3) Риск манипулирования ценами для влияния на общественное мнение.

QКак рынки предсказаний агрегируют информацию?

AРынки предсказаний агрегируют информацию через механизм ценообразования. Участники, покупая или продавая активы на основе своих знаний, влияют на их рыночную цену. Эта цена в итоге отражает совокупное мнение всех участников о вероятности события, эффективно объединяя разрозненные данные и личные суждения.

QКак финансовые стимулы влияют на точность прогнозов на рынках предсказаний?

AФинансовые стимулы повышают точность, так как участники рискуют своими деньгами. Это побуждает их тщательно анализировать имеющуюся информацию, проводить дополнительные исследования и торговать только в тех областях, где у них есть реальные знания. Ошибки ведут к финансовым потерям, что отсеивает необоснованные прогнозы.

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.

marsbit37 мин. назад

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

marsbit37 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41 мин. назад

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

Odaily星球日报41 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52 мин. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

链捕手52 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