a16z: Почему прогнозные рынки станут инфраструктурой «вероятности будущего»

marsbitОпубликовано 2026-06-03Обновлено 2026-06-03

Введение

Предиктивные рынки превращаются из инструмента для специалистов в инфраструктуру для оценки вероятности будущих событий. Их принцип прост: создать торгуемый контракт на результат события, позволяя участникам выражать своё мнение реальными деньгами. Цена формирует приблизительную вероятность, агрегируя разрозненную информацию в реальном времени и стимулируя к участию тех, кто обладает знаниями, через механизм финансовых потерь в случае ошибки. В отличие от опросов или экспертных оценок, предиктивные рынки предлагают динамическую вероятностную оценку, мощные стимулы для точных прогнозов и охватывают узкоспециализированные вопросы (от выборов до результатов научных экспериментов), которые не отражаются на традиционных финансовых рынках. Однако их эффективность не гарантирована. Она зависит от участников (должны присутствовать информированные лица), дизайна контрактов, механизмов разрешения споров и защиты от манипуляций со стороны инсайдеров или заинтересованных групп, которые могут пытаться исказить цену сигнала в своих целях. Таким образом, ключевой следующий шаг — не просто рост объёмов торгов, а создание надёжной инфраструктуры: прозрачных правил, чётких контрактов, проверяемых механизмов расчётов и защиты от манипуляций. Истинная ценность предиктивных рынков — в предоставлении нового типа публичного вероятностного сигнала в условиях высокой неопределённости, помогая лучше понимать и реагировать на будущее.

Примечание редактора: Прогнозные рынки превращаются из нишевого торгового инструмента в более широкое публичное информационное поле.

Их логика не сложна: превратить будущее событие в торгуемый контракт, позволить участникам выражать свои суждения реальными деньгами, а затем сформировать приблизительную вероятность через цену. По сравнению с опросами, прогнозами экспертов или ценами традиционных активов, преимущество прогнозных рынков заключается в том, что они могут агрегировать разрозненную информацию в реальном времени и, благодаря механизму «проиграешь — потеряешь деньги», стимулировать участие тех, кто действительно владеет информацией.

Это также самый важный момент статьи. Автор не превозносит прогнозные рынки как «пророческие машины», а понимает их через саму рыночную механику: рынок не только распределяет ресурсы, но и агрегирует информацию; прогнозные рынки же напрямую используют эту способность к агрегации информации для оценки вероятности наступления того или иного события. От геополитики и результатов выборов до производительности ИИ-моделей и воспроизводимости научных экспериментов — многие узкоспециализированные вопросы, которые раньше было сложно выразить через традиционные финансовые активы, теперь могут быть преобразованы в набор торгуемых вероятностей.

Однако эффективность прогнозных рынков не является автоматической. Она зависит от того, кто торгует, как спроектирован контракт, как определяется результат и насколько рынок уязвим для манипуляций со стороны инсайдеров или заинтересованных лиц. Если люди, обладающие реальной информацией, не участвуют, цена может быть просто шумом; если инсайдеры делают ставки заранее, рынок теряет справедливость; если политические команды или проекты используют средства для искусственного завышения вероятности определенного исхода, прогнозный рынок может превратиться из «инструмента агрегации информации» в «инструмент манипуляции общественным мнением».

Поэтому следующий шаг для прогнозных рынков — не просто увеличение торговых объемов, а создание более надежной рыночной инфраструктуры: прозрачных правил участия, четкого дизайна контрактов, поддающихся аудиту механизмов расчетов и ограничений на манипулятивное поведение. Их истинная ценность заключается не в том, чтобы позволить людям «делать ставки на будущее», а в том, чтобы предоставлять новый общедоступный сигнал вероятности в условиях высокой неопределенности.

Ниже представлен оригинал статьи:

Прогнозные рынки позволяют людям торговать на основе исходов событий. В прошлом году такие рынки в США стали масштабно появляться на публичной сцене, и теперь их используют для отслеживания всего — от геополитических событий до победителей развлекательных наград. Но что такое прогнозные рынки на самом деле?

Как экономист, долгое время изучавший рынки и стимулы, мой ответ прост: прогнозные рынки — это, по сути, просто рынки. Рынки — это фундаментальный инструмент распределения ресурсов, гарантирующий, что товары и услуги попадают к тем, кто ценит их больше всего. В этом процессе рынки также агрегируют информацию: механизм рыночного клиринга впитывает разнообразную информацию, которой владеют участники, и концентрирует её в сигнале, таком как цена.

Платформы и продукты прогнозных рынков непосредственно используют эту способность к агрегации информации, пытаясь предсказать конкретные будущие события. Они вводят актив, привязанный к конкретному событию: если этот исход происходит, актив приносит выплату; затем люди торгуют этим активом, основываясь на своей оценке вероятности наступления события. Компании давно используют прогнозные рынки, например, для получения скрытой информации от сотрудников, чтобы предсказать, будет ли важный продукт выпущен вовремя. Научное сообщество также использовало прогнозные рынки для оценки того, какие эксперименты с большей вероятностью могут быть воспроизведены. Сегодня мы также видим, как несколько медиа-организаций сотрудничают с прогнозными рынками, используя эту информацию «мудрости толпы» для дополнения репортажей от источников и традиционных журналистов.

Прогнозные рынки пытаются ответить на вопросы о вероятности различных событий, напрямую собирая информацию от участников рынка — их личные суждения о будущем — и агрегируя эту информацию на одном рынке. Люди могут «делать ставки» на эти события так же, как они могут «делать ставки» на будущую стоимость компании на фондовом рынке или на будущую стоимость нефти на товарном рынке. Но разница прогнозных рынков в том, что они не привязаны к активу вроде нефти, на который влияет множество факторов, а вводят актив, который выплачивается только в случае наступления определенного события.

Если мы видим рост цен на нефть, мы знаем, что спрос увеличился относительно предложения. Но мы не обязательно знаем, что именно стоит за этим: ожидают ли люди эскалации конфликта на Ближнем Востоке или кто-то изобрел новое применение нефти. В отличие от этого, прогнозные рынки могут разобрать каждую возможность по отдельности. Например, прогнозный рынок на тему «останется ли Ормузский пролив открытым в определенную дату и время» может вращаться вокруг контракта: если событие произойдет, выплачивается 1 доллар за единицу контракта. По мере того как люди покупают и продают этот актив, рыночная цена может интерпретироваться как «датчик вероятности»: он оценивает совокупное суждение трейдеров о вероятности наступления этого события.

Конкретный механизм работы следующий: предположим, рыночная цена определенного исхода составляет 0,50 доллара за единицу, что соответствует вероятности 50%. Если вы считаете, что вероятность открытия Ормузского пролива выше 50%, скажем, 67%, то вы купите. Если ваше суждение верно, вы получите ожидаемую выгоду в 0,67 доллара по цене 0,50 доллара. Ваша покупка, в свою очередь, подтолкнет рыночную цену и соответствующую ей оценку вероятности вверх, отражая мнение о том, что рынок ранее недооценивал вероятность этого события. И наоборот: если кто-то считает рыночную цену завышенной, он будет продавать по более низкой цене или открывать короткие позиции, тем самым снижая совокупную оценку вероятности на рынке.

Когда прогнозные рынки работают хорошо, они имеют значительные преимущества по сравнению с другими методами прогнозирования. Во-первых, сама способность давать оценку вероятности — это уже мощная сила. Для сравнения, опросы и анкеты обычно дают лишь долю мнений; чтобы превратить эту долю в вероятность, необходимы статистические выводы о соотношении между измеренной пропорцией и общей популяцией. Опросы также часто являются лишь моментальным снимком на определенный момент времени, в то время как прогнозные рынки могут обновляться в реальном времени с появлением новых участников и новой информации.

Более важно то, что прогнозные рынки имеют механизмы стимулирования. У покупателей и продавцов есть «деньги на кону», и они понесут убытки, если их суждение окажется неверным. Это стимулирует потенциальных участников серьезно задуматься о том, какой информацией они владеют, и вкладывать средства в те вопросы, где, по их мнению, у них наибольшее информационное преимущество. В свою очередь, прогнозные рынки также дают людям возможность использовать информацию и экспертные знания, побуждая их проводить собственные исследования и глубже изучать соответствующие темы. Известный пример: перед президентскими выборами в США в 2024 году один участник прогнозного рынка даже провел собственный опрос, используя нетипичный метод, чтобы попытаться получить информацию, недоступную традиционным опросным организациям.

Наконец, у прогнозных рынков есть еще одно важное преимущество: широта охвата. В принципе, человек, разбирающийся в событиях, которые могут повлиять на спрос на нефть, может выразить свое мнение через короткую или длинную позицию по нефти. Но для многих исходов, которые мы хотим предсказать, не существует крупных товарных или фондовых рынков, которые могли бы эффективно их отразить. Для таких проблем прогнозные рынки могут быть идеальным инструментом. Например, недавно появились прогнозные рынки, агрегирующие суждения людей о том, насколько хорошо разные ИИ-модели справляются с различными задачами. Такие вопросы слишком узкоспециализированы, чтобы отражаться на традиционных товарных рынках. Любой может создать и профинансировать прогнозный рынок для ответа на такие нишевые вопросы.

Эти идеи не новы. Они существуют в той или иной форме, по крайней мере, с XVI века в Европе, где люди использовали похожие механизмы для предсказания следующего папы римского. Современные прогнозные рынки уходят корнями в экономику, статистику, дизайн рынков и компьютерные науки. В 1980-х годах Чарльз Плотт и Шьям Сундер представили первые формальные академические модели. Затем был запущен первый современный прогнозный рынок — Iowa Electronic Markets (Айова Электроник Маркетс). Благодаря интернету эта модель смогла поглощать разрозненную, децентрализованную информацию со всего мира.

Тем не менее, для того чтобы прогнозные рынки полностью раскрыли свой потенциал, еще предстоит решить множество проблем. Среди них — проблемы инфраструктуры, такие как проверка и достижение консенсуса относительно того, произошло ли событие, обеспечение прозрачности и поддающегося аудиту функционирования рынка; а также вопросы масштабируемой обработки расчетов по контрактам, поскольку результаты контрактов могут быть оспорены или подвергнуты манипуляциям.

Кроме того, существуют вызовы в области дизайна рынка. Во-первых, участники, обладающие соответствующей информацией, действительно должны выйти на рынок. Если у всех нет информационного преимущества, то ценовой сигнал прогнозного рынка на самом деле ничего нам не говорит. Напротив, различные люди, владеющие информацией, также должны быть готовы участвовать, иначе оценки прогнозных рынков будут смещены. Я отмечал в 2016 году, что прогнозные рынки могли недооценить вероятность Brexit и первого избрания Трампа именно потому, что люди, участвовавшие в прогнозных рынках в то время, недостаточно понимали реальную картину роста популизма.

В то же время, если на рынок выходит человек с «идеальной информацией», например, кто-то заранее знает, каков будет реальный результат, это тоже может стать проблемой, особенно если этот человек также может повлиять на ход событий. Представьте, если бы кто-то внутри конклава по выборам папы делал ставки на рынке прогнозов «следующий папа римский», торгуя до публичного объявления Льва, или даже пытался склонить выборы в пользу кандидата, на которого он поставил. Если потенциальные участники ожидают, что инсайдеры будут торговать на рынке, рациональным решением будет держаться от него подальше, что в конечном итоге приведет к краху рыночного механизма.

Наконец, существует возможность того, что кто-то попытается исказить цену прогнозного рынка, чтобы повлиять на общественное восприятие вероятности того или иного исхода. Таким образом, прогнозный рынок превратится из инструмента агрегации убеждений в инструмент манипуляции убеждениями. Если команда по связям с общественностью кандидата на выборах хочет, чтобы внешний мир поверил, что они побеждают, они могут просто выделить часть средств кампании, чтобы попытаться повлиять на соответствующий прогнозный рынок. Однако прогнозные рынки в некоторой степени способны к само-коррекции, потому что когда оценка вероятности по контракту завышена до явно неразумного уровня, всегда найдутся те, кто встанет по другую сторону сделки.

Все эти проблемы указывают на одну и ту же потребность: прогнозные рынки должны устанавливать более высокую степень прозрачности и более четкие правила в области управления участниками, дизайна контрактов и функционирования рынка. Но если создатели прогнозных рынков смогут успешно решить эти проблемы, они могут стать ключевым инструментом для нашего понимания и реагирования на будущее.

Связанные с этим вопросы

QВ чём заключается основное преимущество прогнозных рынков по сравнению с традиционными методами, такими как опросы или мнения экспертов?

AОсновное преимущество прогнозных рынков заключается в их способности агрегировать разрозненную информацию в режиме реального времени через рыночный механизм ценообразования, который отражает коллективную оценку вероятности события. В отличие от статичных опросов, они постоянно обновляются. Ключевой фактор — наличие финансового стимула: участники рискуют реальными деньгами, что мотивирует их предоставлять более точную и обдуманную информацию.

QКак работает прогнозный рынок на простом примере?

AПрогнозный рынок создаёт торгуемый актив (контракт), который выплачивает определённую сумму (например, 1 доллар) в случае наступления конкретного события. Цена этого актива на рынке интерпретируется как коллективная оценка вероятности данного события. Например, если цена контракта составляет 0.50 доллара, это означает оценку вероятности в 50%. Участники, считающие вероятность более высокой, покупают контракт, повышая его цену (и предполагаемую вероятность), а те, кто считает вероятность завышенной, — продают или открывают короткие позиции, снижая её.

QКакие основные проблемы и риски могут подорвать эффективность прогнозных рынков?

AЭффективность прогнозных рынков зависит от нескольких факторов: 1) Участие информированных лиц — если ключевые носители информации не участвуют, цена становится шумом. 2) Манипуляции — внутренние лица или заинтересованные группы могут использовать инсайдерскую информацию или капитал для искажения цен с целью манипуляции общественным мнением. 3) Дизайн контрактов и арбитраж — необходимы чёткие, прозрачные правила определения исхода событий и разрешения споров. 4) Отсутствие ликвидности по нишевым вопросам может сделать рынок неэффективным.

QКакие примеры практического применения прогнозных рынков приведены в статье?

AВ статье приведены следующие примеры применения прогнозных рынков: 1) В бизнесе — компании используют внутренние прогнозные рынки для сбора информации от сотрудников (например, о сроках выпуска продукта). 2) В науке — для оценки вероятности успешного повторения экспериментов. 3) В медиа — новостные организации используют данные рынков как дополнение к традиционной журналистике. 4) Для прогнозирования выборов и геополитических событий. 5) Для оценки и сравнения производительности различных ИИ-моделей в специфических задачах.

QКак автор статьи определяет следующую важную задачу для развития прогнозных рынков?

AАвтор утверждает, что следующая ключевая задача — не просто увеличение объёмов торгов, а создание более надёжной и доверительной рыночной инфраструктуры. Это включает в себя установление прозрачных правил участия, разработку чётких и понятных контрактов, создание поддающихся аудиту механизмов расчётов, а также внедрение мер по сдерживанию и выявлению манипулятивного поведения. Только так прогнозные рынки смогут стать полноценным инструментом формирования общедоступных вероятностных сигналов в условиях высокой неопределённости.

Похожее

Matrixdock два года подряд проходит независимую проверку резервов, продолжая совершенствовать систему прозрачности резервов

Недавно платформа токенизации RWA Matrixdock, входящая в состав BIT (бывший Matrixport), завершила свой четвертый последовательный полугодовой независимый аудит резервов. Проверку, как и в прошлый раз, провела международная инспекционно-сертификационная компания Bureau Veritas, расширив аудиторский охват, включив в него продукт токенизированного серебра XAGm. Этот аудит подтверждает соответствие физических запасов золота и серебра, лежащих в основе XAUm и XAGm, данным в записях. Проверка охватила 574 слитка из аффинажных заводов, сертифицированных LBMA, хранящихся в трех институциональных хранилищах: Malca-Amit Singapore, Brink's Hong Kong и Brink's Singapore. По состоянию на дату аудита резервы XAUm (16 331,179 унций золота) и XAGm (65 934 унции серебра) полностью соответствовали количеству токенов в обращении. Matrixdock проводит независимую проверку резервов дважды в год в течение двух лет подряд с помощью одного и того же аудитора, что создает стабильную и последовательную систему. Компания называет этот подход «резервной прозрачностью» (Reserve Transparency Stack). Помимо регулярных аудитов, платформа ежемесячно публикует отчеты о резервах, предоставляет доказательства резервов в блокчейне (Proof of Reserves) и инструмент для проверки привязки токенов к конкретным слиткам (Gold Allocation Lookup). Такая постоянная проверяемость базовых активов формирует основу для интеграции токенизированных активов в более широкие финансовые сценарии, такие как управление капиталом и кредитование. Непрерывная верификация становится ключевым элементом инфраструктуры цепочки поставок в цифровых финансах.

marsbit2 мин. назад

Matrixdock два года подряд проходит независимую проверку резервов, продолжая совершенствовать систему прозрачности резервов

marsbit2 мин. назад

Hyperliquid открывает развертывание рынков предсказаний: стейкинг токенов HYPE на $30 млн с возможностью получать до 50% комиссий

Hyperliquid открывает развертывание прогнозных рынков для всех: стейкинг на $30 млн в токенах HYPE с возможностью получения до 50% комиссий. После обновления HIP-4, которое ввело на платформе функции торговли на исход событий, Hyperliquid планирует позволить любому пользователю запускать собственные прогнозные рынки. В настоящее время такие рынки контролируются валидаторами, но в будущем их количество сократится до менее 10 в год, а остальные станут общедоступными. Для запуска рынка необходимо застейкать 500 000 токенов HYPE (около $30 млн). Эти средства выступают гарантией и могут быть изъяты, если валидаторы сочтут определение рынка неясным или его расчеты ошибочными. Взамен создатель рынка может получать до 50% торговых комиссий с него. Эта модель, аналогичная используемой для бессрочных контрактов, кардинально отличается от централизованного подхода таких платформ, как Polymarket и Kalshi. Этот шаг следует за рекордным летом для индустрии прогнозных рынков, объем торгов которой достиг $50 млрд в июне, в основном благодаря ставкам на Чемпионат мира. Несмотря на то, что доля Hyperliquid пока невелика ($176 млн), платформа, уже демонстрирующая рекордные объемы на DEX, надеется за счет децентрализованной модели занять более существенную позицию в этом растущем сегменте.

marsbit3 мин. назад

Hyperliquid открывает развертывание рынков предсказаний: стейкинг токенов HYPE на $30 млн с возможностью получать до 50% комиссий

marsbit3 мин. назад

Франция жестко ограничивает Polymarket, 30 стран последовали примеру, вынуждая ЕС пересмотреть определение прогнозных рынков

Франция в лице Национального агенства по азартным играм (ANJ) ужесточила меры против платформы прогнозных рынков Polymarket, приказав интернет-провайдерам заблокировать к ней доступ на территории страны. Регулятор квалифицировал Polymarket не как финансовый инструмент или криптобиржу, а как нелицензионную азартную платформу, что влечёт более жёсткие ограничения. Основной аргумент — защита потребителей от потенциального вреда и отсутствие у платформы обязательных для лицензионного игорного бизнеса защитных механизмов (лимиты ставок, инструменты самоисключения). Решение основано на данных о значительном трафике из Франции, сохранявшемся даже после предыдущих запретов на финансовые операции, а также на расследованиях манипуляций (например, с данными метеодатчиков для влияния на контракты). Франция стала крупнейшей экономикой ЕС, применившей полную блокировку. Этот прецедент может иметь далеко идущие последствия для всего ЕС. Подход Франции противоречит рамкам Регламента MiCA, регулирующего криптоактивы как финансовые инструменты. Если другие страны-члены последуют примеру Франции, прогнозные рынки по всей ЕС могут быть запрещены по законам об азартных играх, а не регулироваться как финансовые рынки. Это создаст серьёзные препятствия для планов экспансии на европейский рынок регулируемых платформ, таких как американская Kalshi. Франция теперь выступает в роли тестового случая для европейского регулирования в этой сфере.

Foresight News8 мин. назад

Франция жестко ограничивает Polymarket, 30 стран последовали примеру, вынуждая ЕС пересмотреть определение прогнозных рынков

Foresight News8 мин. назад

OpenAI: время сумерек. Выручка может сократиться на 70%. Как долго продержится оценка в триллион юаней?

Авторский анализ представляет OpenAI в кризисном состоянии: компания сталкивается с иском от Apple о хищении интеллектуальной собственности, что ставит под угрозу её аппаратный бизнес, агрессивной ценовой войной с китайскими конкурентами вроде DeepSeek, а также несоответствием прогнозам по доходам от рекламы в ChatGPT. При наихудшем сценарии (прекращение аппаратного бизнеса, слабые рекламные доходы и снижение цен на модели на 80%) прогнозируется падение выручки OpenAI на 70% к 2030 году и отрицательный денежный поток в размере 165 миллиардов долларов вместо ожидаемой прибыли. Это ставит под вопрос жизнеспособность её текущей оценки в 100 миллиардов долларов. Статья также указывает на чрезмерную зависимость всего рынка от темы ИИ. Влияние ИИ распространяется на различные сектора: недвижимость (центры обработки данных), коммунальные услуги, промышленность и финансы, делая истинную диверсификацию портфеля сложной задачей. В качестве примера сектора, менее зависимого от ИИ, упоминается здравоохранение. В заключительной части отмечаются проблемы Netflix: замедление роста вовлечённости пользователей, усиление конкуренции со стороны платформ коротких видео и снижение прозрачности отчётности компании, что вызывает беспокойство инвесторов.

链捕手10 мин. назад

OpenAI: время сумерек. Выручка может сократиться на 70%. Как долго продержится оценка в триллион юаней?

链捕手10 мин. назад

Grayscale подала заявку на ETF для Worldcoin, пока WLD вырос на 8% – Что дальше?

Криптовалютный фонд Grayscale подал заявку на запуск биржевого фонда (ETF) на базе токена Worldcoin (WLD), что спровоцировало рост его цены примерно на 8% за сутки. Согласно документу S-1, поданному в SEC 20 июля 2026 года, фонд под тикером "GWLD" планируется разместить на бирже Nasdaq. Его цель — предоставить инвесторам доступ к активам WLD без необходимости непосредственного владения криптовалютой. Активы будут храниться у BitGo Bank & Trust. Этот шаг Grayscale происходит на фоне восстановления интереса к ETF после восьми недель оттока средств. При этом сам Grayscale демонстрирует неоднозначные результаты: пока его BTC-фонд привлёк $41,4 млн, флагманский GBTC, напротив, столкнулся с оттоком в $45,4 млн. Общий приток в спотовые биткоин-ETF с середины июля пока не смог существенно повлиять на рост рыночных цен.

ambcrypto23 мин. назад

Grayscale подала заявку на ETF для Worldcoin, пока WLD вырос на 8% – Что дальше?

ambcrypto23 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片