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

Инвестировав 300 миллионов в кремниевые микросхемы для передачи света, сможет ли Golden Ham, неоднократно терпевший неудачи в кросс-индустриальной деятельности, добиться успеха?

Китайская компания Jinhua Ham, известная своим традиционным мясным бизнесом, инвестирует 3 млрд юаней в полупроводниковую компанию Zhongsheng Microelectronics, специализирующуюся на электронных чипах для высокоскоростных оптических модулей связи (400G/800G/1.6T). Это решение принято на фоне снижения доходов от основного бизнеса — в первом полугодии 2026 года компания впервые с момента выхода на биржу показала убыток. Ранее Jinhua Ham неоднократно пыталась диверсифицировать деятельность, инвестируя в редкоземельные металлы, интернет-финансы, фармацевтику и вычислительные мощности, но эти проекты в основном проваливались или продавались. Новая инвестиция структурирована как финансовая доля до 20% с условиями по прибыли и обязательством IPO к 2029 году. Однако целевая компания пока убыточна, и её высокий оценочный мультипликатор несёт риски обесценения. Ставка на перспективную отрасль — это попытка создать новый источник роста в условиях давления на основной бизнес.

marsbit7 мин. назад

Инвестировав 300 миллионов в кремниевые микросхемы для передачи света, сможет ли Golden Ham, неоднократно терпевший неудачи в кросс-индустриальной деятельности, добиться успеха?

marsbit7 мин. назад

Протоколы заработали $7.4 млрд, а токены упали на 70% — в чем корень проблемы?

**Заголовок: Протоколы зарабатывают $74 млрд, а их токены падают на 70% — в чем причина?** **Резюме (на русском):** Несмотря на то, что криптопротоколы в 2026 году заработали рекордные $74,2 млрд, их токены продолжают падать. Статья анализирует это противоречие, выявляя четыре ключевых причины, почему доходы протокола не ведут к росту стоимости токена. 1. **Доходы (Fees) ≠ Выручка протокола (Revenue).** Большая часть сборов часто выплачивается поставщикам ликвидности, а не остается протоколу. Данные из разных источников могут различаться в десятки раз. 2. **Выручка протокола ≠ Доход держателей.** Деньги, остающиеся в казне (Treasury), управляются через голосования и могут не распределяться между держателями токенов. Примеры: Aave приостановил выкуп, а Pump.fun сократил долю доходов на выкуп с 100% до 50%. 3. **Чистый поток стоимости.** Реальный доход держателя — это разница между распределенными доходами (выкуп/дивиденды) и эмиссией новых токенов. У многих протоколов (Aerodrome, Sky, Uniswap) этот поток оказывается отрицательным. 4. **Рыночная капитализация (MC) vs Полная (FDV).** Низкий P/S, рассчитанный на основе MC, часто обманчив, так как не учитывает будущие разблокировки и эмиссию, которые создают давление на цену. **Ключевые выводы:** * Только доходы, номинированные в долларах от реальных пользователей (как у Hyperliquid), имеют ценность. Доходы в нативных токенах — это "бухгалтерская игра". * Текущие доходы многих протоколов (Aave, Hyperliquid) уже вдвое ниже среднегодовых, поэтому P/S, рассчитанный по прошлым данным, вводит в заблуждение. * Владельцы токенов структурно уязвимы: у них нет законных прав на доходы протокола, условия распределения могут меняться в одностороннем порядке. * Конкуренция в DeFi (пример Morpho с $0 дохода) может вынуждать протоколы снижать комиссии до нуля, что ставит под вопрос саму модель монетизации через токен. **Итог:** Показатель P/S в криптоиндустрии обманчив. Чтобы найти реально недооцененные активы, нужно анализировать не валовые доходы, а **чистый поток стоимости к держателю токена**, учитывая все четыре "фильтра". Держатели токенов — не акционеры, а владельцы ничем не гарантированного обещания делиться прибылью.

marsbit8 мин. назад

Протоколы заработали $7.4 млрд, а токены упали на 70% — в чем корень проблемы?

marsbit8 мин. назад

Fidelity делает ставку на стейкинг и дивиденды от ETH, мелким ETF на Ethereum грозит судьбоносная битва

8 августа инвестиционная компания Fidelity объявила о планах внедрить механизм стейкинга и квартальных денежных выплат в своем фонде Fidelity Ethereum Fund (FETH). Фонд сможет стейкать до 100% своих активов в Ethereum. Fidelity будет удерживать 85% валового дохода от стейкинга, а оставшаяся часть пойдет на выплаты инвесторам после покрытия операционных расходов. В настоящее время FETH занимает четвертое место среди американских спотовых ETF на Ethereum по объему активов под управлением ($13,4 млрд). Крупнейшими игроками на рынке являются фонды BlackRock, Grayscale и 21Shares, которые уже предлагают инвесторам возможность получать доход от стейкинга. Внедрение функции стейкинга дает ETF преимущество в конкурентной борьбе, поскольку привлекает инвесторов дополнительной доходностью. По оценкам, чистая годовая доходность для инвесторов FETH может составить примерно 1,5–2% после вычета комиссий. Это ниже базовой ставки стейкинга в сети Ethereum (~2,6%), которая снижается из-за комиссий провайдеров услуг и необходимости поддержания ликвидности фонда. Аналитики отмечают, что рынок ETF на Ethereum, как и на Bitcoin, демонстрирует высокую концентрацию: пять крупнейших фондов контролируют более 98% рынка. Введение таких функций, как стейкинг, крупными игроками, такими как Fidelity, может усилить отток средств из мелких ETF, не предлагающих дополнительную доходность, и ужесточить конкурентную борьбу в отрасли.

marsbit11 мин. назад

Fidelity делает ставку на стейкинг и дивиденды от ETH, мелким ETF на Ethereum грозит судьбоносная битва

marsbit11 мин. назад

XRP не смог восстановиться, зафиксировав самый низкий дневной показатель закрытия с ноября 2024 года! Вот почему

XRP продолжает демонстрировать резкое падение, зафиксировав дневное закрытие на уровне 1 доллара — самый низкий показатель с ноября 2024 года. С момента пика в январе 2025 года криптовалюта потеряла почти 69% своей стоимости. По данным аналитической платформы Santiment, несмотря на снижение цены, значительного притока новых пользователей не наблюдается. Хотя активность существующих адресов в сети в августе выросла на 33%, количество новых создаваемых адресов остаётся практически неизменным. Это указывает на то, что текущая активность обеспечивается действующими участниками, а не расширением пользовательской базы. Эксперты отмечают, что именно стагнация в привлечении новых инвесторов может препятствовать восстановлению цен XRP. На момент публикации токен торгуется около 1,01 доллара, потеряв около 4,1% за последнюю неделю. Для оценки краткосрочных перспектив актива аналитики рекомендуют следить как за показателями роста сети, так и за общей ситуацией на рынке.

cryptonews.ru35 мин. назад

XRP не смог восстановиться, зафиксировав самый низкий дневной показатель закрытия с ноября 2024 года! Вот почему

cryptonews.ru35 мин. назад

Производитель чипов на 700 миллиардов юаней: запасы резко выросли

Компания Cambricon, китайский производитель искусственного интеллекта и чипов, сообщила о значительном росте запасов в первой половине 2026 года. Их балансовая стоимость запасов достигла 8,248 миллиарда юаней, увеличившись на 66,83% по сравнению с концом 2025 года. Основной рост пришёлся на сырьё и материалы, переданные сторонним производителям (OEM). Несмотря на двукратный рост выручки (59,96 млрд юаней) и чистой прибыли, резкий рост запасов вызывает вопросы у инвесторов. За последние пять лет запасы компании колебались, достигнув 4,944 млрд юаней к концу 2025 года. Менеджмент не дал прямых комментариев относительно планов по снижению запасов или потенциальных рисков их обесценения. Аналитики отмечают, что такой рост запасов, характерный для компаний без собственных фабрик (Fabless), может быть стратегией для бронирования производственных мощностей на фабриках-изготовителях. Однако это сопряжено с риском, учитывая быстрые технологические изменения в отрасли. Кроме того, предоплаты компании выросли почти в три раза, до 2,914 млрд юаней, что, по мнению некоторых аналитиков, указывает на будущий рост выручки. Компания признаёт риск обесценения запасов, которые составляют 45,32% от общей суммы активов. Также отмечается устойчивая тенденция к сокращению остатка денежных средств. При этом рыночная капитализация компании остаётся высокой, достигнув в июне исторического максимума.

marsbit55 мин. назад

Производитель чипов на 700 миллиардов юаней: запасы резко выросли

marsbit55 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片