Данные о торговле на Polymarket «удваиваются»: Paradigm

cointelegraphОпубликовано 2025-12-09Обновлено 2025-12-09

Введение

Согласно исследователю из Paradigm, торговая активность и объемы платформы прогнозных рынков Polymarket могут быть значительно завышены из-за «ошибки данных». Как выяснилось, основные аналитические дашборды, включая DefiLlama и Blockworks, дублировали учет объема торгов, поскольку система Polymarket генерирует несколько событий «OrderFilled» для одной сделки (отдельно для мейкеров и тейкеров). Это привело к двойному счету как номинального объема, так и объема денежных потоков. Сложность данных блокчейна Polymarket, включая операции свопов, разделения и слияния, усугубляет проблему. Ранее сообщалось о рекордном месячном объеме торгов в $3,7 млрд, но реальный показатель может быть вдвое меньше. На фоне этого оценка платформы в $9 млрд может быть пересмотрена. Исследователь призвал к созданию единых стандартов отчетности для растущего сектора прогнозных рынков.

Некоторые из сообщаемых показателей торговой активности и объема платформы прогнозных рынков Polymarket могут быть значительно завышены из-за «ошибки в данных», по словам исследователя из Paradigm.

«Оказывается, почти каждая крупная панель управления удваивала объем Polymarket, не связанный с мойкой торгов», — сказал Сторм, исследователь из венчурной фирмы.

Сторм объяснил, что это произошло потому, что «ончейн-данные Polymarket содержат избыточные представления каждой сделки».

«Ончейн-данные Polymarket довольно сложны, и это привело к широкому распространению ошибочных методов учета».

Когда сделки происходят на Polymarket, система генерирует несколько событий «OrderFilled»: один набор для мейкеров, у которых есть существующие ордера, и другой для тейкеров, которые исполняют сделку.

Эти события описывают одну и ту же сделку с разных точек зрения, а не отдельные сделки. Однако многие крупные панели управления объединяли их, учитывая один и тот же объем дважды.

Polymarket недавно считался редким успехом в криптоиндустрии, поскольку спотовые и срочные рынки переживали потрясения. Обнаружение того, что его ключевой показатель может быть неверен во многих панелях управления, может несколько омрачить этот воспринимаемый успех.

Сложные данные блокчейна Polymarket

Исследователь далее объяснил, что ошибка учета «завышает оба типа показателей объема, обычно используемых для прогнозных рынков: номинальный объем и объем денежных потоков».

«Данные Polymarket печально известны своей запутанностью для криптоаналитиков... в данных слишком много уровней взаимодействующей сложности, чтобы распутать их, используя только обозреватель блоков».

По теме: Polymarket планирует использовать собственного маркет-мейкера для торговли против пользователей: отчет

Эта сложность возникает потому, что сделки на Polymarket могут быть простыми свопами или же «разделениями» и «слияниями», где обе стороны обменивают денежные средства на противоположные позиции.

Смарт-контракты генерируют избыточные события для целей отслеживания, и стандартные обозреватели блокчейнов не делают это различие понятным, заявил исследователь.

Cointelegraph связался с Polymarket за комментарием, но немедленного ответа получено не было.

Объемы Polymarket с использованием различных метрик. Источник: Paradigm

Polymarket оценивается в $9 миллиардов

Межконтинентальная биржа (ICE) оценила платформу прогнозов в $9 миллиардов на этой неделе, согласно отчетам, ссылаясь на объем торгов в $25 миллиардов, что теперь может быть поставлено под сомнение.

В сентябре сообщалось, что Polymarket готовится к запуску в США с оценкой в $10 миллиардов. В октябре Bloomberg сообщил, что компания ищет средства при оценке от $12 до $15 миллиардов.

Тем временем Dune Analytics сообщила, что платформа достигла месячного рекорда в $3,7 миллиарда объема торгов в ноябре, но эта цифра может быть вдвое больше фактической, если исследование Paradigm верно.

«DefiLlama, Allium, Blockworks и многие панели Dune учитывали данные дважды», — сказал исследователь.

Прогнозные рынки быстро превращаются в критически важный финансовый сектор, «и по мере созревания категории индустрия должна прийти к последовательным, прозрачным и объективным стандартам отчетности», — заключил исследователь.

Журнал: Момент «сейчас или никогда» для XRP, Kalshi выбирает Solana: Дайджест Ходлера

Связанные с этим вопросы

QЧто такое 'двойной подсчет' в контексте торговых показателей Polymarket, согласно Paradigm?

AParadigm обнаружил, что многие дашборды неправильно учитывают данные о торговом объеме Polymarket, складывая события 'OrderFilled' для мейкеров и тейкеров, которые представляют одну и ту же сделку, но с разных сторон. Это приводит к двойному подсчету объема, а не к отражению реальной активности.

QПочему данные on-chain Polymarket вызывают путаницу у аналитиков?

AДанные Polymarket в блокчейне сложны, поскольку включают избыточные представления каждой сделки (например, события для мейкеров и тейкеров), а также операции 'разделения' и 'объединения'. Стандартные обозреватели блоков не делают эти различия очевидными, что затрудняет точный анализ.

QКакие метрики объема были затронуты ошибкой учета?

AОшибка учета завышала обе commonly используемые метрики объема для prediction markets: номинальный объем (notional volume) и объем денежных потоков (cashflow volume).

QКак это открытие может повлиять на воспринимаемый успех Polymarket?

AОбнаружение того, что ключевые метрики объема могут быть значительно завышены, ставит под сомнение недавние отчеты о рекордных торговых показателях и может подорвать часть воспринимаемого успеха платформы, особенно на фоне ее высокой оценки.

QКакие платформы или дашборды, согласно исследованию, допускали двойной подсчет?

AСогласно исследователю из Paradigm, двойной подсчет объема допускали такие платформы, как DefiLlama, Allium, Blockworks и многие дашборды на Dune Analytics.

Похожее

Математик за 24 часа опроверг доказанную OpenAI гипотезу! «ИИ доказал каждое утверждение, но оно уже не имеет отношения к исходной гипотезе»

OpenAI объявил, что их новая модель ИИ опровергла гипотезу жесткости Конна, представив в Lean 4 формальное доказательство на 37 000 строк, которое прошло автоматическую проверку. Однако математик Дж. Л. Нильсен из Университета Канзаса проанализировал код и показал, что построенный ИИ контрпример на самом деле не удовлетворяет исходным условиям гипотезы (условиям ICC и свойства (T)). Проблема заключалась не в логических ошибках проверки, а в том, что формально корректное доказательство относилось к объекту, не соответствующему заявленной формулировке гипотезы. Этот случай подчеркивает ключевой недостаток автоматизированной проверки: системы вроде Lean гарантируют лишь формальную правильность доказательства относительно заданных утверждений, но не могут оценить, соответствуют ли эти утверждения изначальному замыслу исследователя. Таким образом, гипотеза Конна остается открытой, а необходимость содержательной экспертизы результатов ИИ сохраняется.

marsbit2 мин. назад

Математик за 24 часа опроверг доказанную OpenAI гипотезу! «ИИ доказал каждое утверждение, но оно уже не имеет отношения к исходной гипотезе»

marsbit2 мин. назад

Нет сети — есть наличные: объем бумажных денег в России установил новый рекорд

Объём наличных денег в обращении в России в июле 2026 года вырос на 643,4 млрд рублей, что является максимальным месячным приростом с начала года. По данным Банка России, устойчивый рост наличных наблюдается с февраля, а совокупный прирост за февраль-июль превысил 2,5 трлн рублей. На 1 июля общий объём наличных составил 21,28 трлн рублей. Регулятор объясняет повышенный спрос двумя факторами: адаптацией к налоговым изменениям и частыми отключениями мобильного интернета, из-за которых население и бизнес создают запас наличных для независимых от цифровой инфраструктуры платежей. При этом доля наличных в широкой денежной массе остаётся низкой — около 14,7% по итогам июня. Эта тенденция, связанная с ограничениями мобильного интернета, наблюдается с весны. В мае прирост наличной массы был рекордным за 31 год. Аналогичный всплеск спроса на наличные отмечался в феврале 2022 года на фоне санкционного шока, когда люди также стремились обезопасить себя от возможных сбоев в банковской системе.

cryptonews.ru8 мин. назад

Нет сети — есть наличные: объем бумажных денег в России установил новый рекорд

cryptonews.ru8 мин. назад

Когда криптоактивы становятся залогом по ипотеке: триединая проблема регулирования, стоимости и токенизированных прав

Когда криптоактивы становятся залогом для ипотеки: треугольник проблем регулирования, стоимости и токенизированных прав. Компания Better совместно с Coinbase представила решение, позволяющее заемщикам использовать Bitcoin или USDC в качестве залога для получения двух кредитов: стандартной ипотеки и отдельного кредита на первоначальный взнос. Это нацелено на покупателей, у которых есть активы, но не хватает ликвидных средств. Для Bitcoin требуется залог в 250% от суммы кредита, для USDC — 125%. Инициатива столкнулась с резкой критикой со стороны семи сенаторов США, которые в письме в FHFA призвали остановить программу, ссылаясь на высокие риски криптоактивов и потенциальную угрозу для налогоплательщиков. Также звучат опасения о повторении кризиса 2008 года. Генеральный директор Better Вишал Гарг видит в этом первый шаг к подключению цифровых активов к банковской системе и планирует в будущем поддерживать токенизированные акции таких компаний, как SpaceX или Tesla. Однако ключевой проблемой остается юридическая неопределенность прав, стоящих за токенизированными активами. Несмотря на давление, Better продолжает развитие, сотрудничая с Framework Ventures для снижения стоимости капитала и, соответственно, процентных ставок для клиентов. Компания считает, что продукт отвечает реальному спросу и является практическим шагом в формировании будущего финансовых технологий.

marsbit11 мин. назад

Когда криптоактивы становятся залогом по ипотеке: триединая проблема регулирования, стоимости и токенизированных прав

marsbit11 мин. назад

OpenAI публикует 62-страничную ключевую рукопись, ИИ решает десять «проблем уровня Филдсовской премии»

OpenAI опубликовала 62-страничную "ключевую рукопись", в которой подробно описано, как ее модель искусственного интеллекта Astra, следующее поколение основных моделей, самостоятельно доказала десять сложнейших математических задач, эквивалентных по уровню медали Филдса. Общая стоимость вычислений, оцененная по тарифам GPT-5.6 Sol API, составила всего около 2000 долларов. Среди решенных проблем — давняя задача об упаковке сфер в высокоразмерных пространствах, не решавшаяся 46 лет, где модель улучшила верхнюю границу плотности, и явное построение несофической группы, открытый вопрос 27-летней давности. Модель выявила ключевые препятствия, такие как "решающее несоответствие" между многими и одним расширением в теории групп, и предложила инновационные подходы, включая использование преобразования Меллина и гармонической меры для задач упаковки. Рукопись, озаглавленная "How the Ideas Came Together", была полностью составлена ИИ без вмешательства человека, реконструируя процесс возникновения идей, преодоления тупиков и формирования окончательных доказательств. Это достижение, от элементарных математических задач несколько лет назад до прорывов мирового уровня сегодня, вызывает дискуссии в сообществе о приближении "преддверия сингулярности".

marsbit15 мин. назад

OpenAI публикует 62-страничную ключевую рукопись, ИИ решает десять «проблем уровня Филдсовской премии»

marsbit15 мин. назад

Только что Claude Fable 5 снова занял первое место

Claude Fable 5 возглавил рейтинг MirrorCode, показав абсолютный успех в 64% случаев решения задач по программированию, оставив позади GPT-5.6 Sol с результатом лишь в треть от этого показателя. Что особенно впечатляет, так это устойчивость модели при работе с непопулярными языками: при переходе с Go на Ada успешность выполнения упала всего на 3 процентных пункта (с 64% до 61%), несмотря на то, что обучающих данных по Python в открытом доступе примерно в 230 раз больше, чем по Ada. Это указывает на способность модели не просто запоминать синтаксис, а глубоко понимать логику программы и воссоздавать её функциональность с нуля на любом языке. Бенчмарк MirrorCode представляет собой сложное испытание, в рамках которого модель в изолированной среде должна, анализируя только высокоуровневую документацию и наблюдая за поведением исходной программы, полностью воспроизвести её, пройдя 100% видимых и скрытых тестов. На выполнение задач выделяется до 100 миллиардов токенов и нескольких дней непрерывной работы. Например, воссоздание биотехнологического инструмента `gotree` (16 тыс. строк кода) моделью Claude Opus 4.7 заняло 14 часов и стоило 251 доллар, достигнув 99.95% завершённости, что эквивалентно 2-17 неделям человеческой работы. Тенденция ясна: ИИ переходит от генерации отдельных фрагментов кода к самостоятельному выполнению целых проектов. Такие инструменты, как Cursor и Claude, уже демонстрируют возможности множества агентов, сотрудничающих для написания браузеров и компиляторов объемом в сотни тысяч строк. Это смещает роль разработчика: всё менее необходимо контролировать каждый шаг, всё более важной становится способность чётко ставить задачи и проверять конечный результат. Код становится дешевле, а экспертиза в постановке проблем и верификации решений — ценнее.

marsbit17 мин. назад

Только что Claude Fable 5 снова занял первое место

marsbit17 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片