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

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit1 ч. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit1 ч. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit1 ч. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit1 ч. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit1 ч. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit1 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit3 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit3 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit3 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit3 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片