Krótko mówiąc
Sektor rynku prognoz osiągnął wolumen obrotu na poziomie 44 mld USD w 2025 r., co stanowiło strukturalne przejście od akademickiej ciekawości do głównego nurtu infrastruktury finansowej. Wyłaniają się dwa dominujące modele: scentralizowane giełdy regulowane przez CFTC (Kalshi: wolumen 17,1 mld USD, finansowanie 1 mld USD) oraz zdecentralizowane protokoły oparte na kryptowalutach (Polymarket: wolumen 21,5 mld USD, finansowanie 2,279 mld USD). Główne ustalenia: (1) modele beztokenowe wykazują lepszą przyczepność na rynku w porównaniu z alternatywami tokenizowanymi, (2) mechanizmy księgi zamówień dominują pomimo wczesnych projektów LMSR AMM, (3) arbitraż regulacyjny umożliwia wzrost, ale stwarza ryzyko fragmentacji, (4) agregacja informacji przewyższa tradycyjne sondaże na rynkach o wysokiej płynności, ale zawodzi w przypadku manipulacji lub ograniczonego uczestnictwa. Sektor stoi w obliczu dynamiki „zwycięzca bierze najwięcej”, sprzyjającej koncentracji płynności, przy czym 73% całkowitej płynności DeFi (423 mln USD) jest skoncentrowane w samym Polymarket.
1. Przegląd sektora
Definicja i podstawowa propozycja wartości
Rynki predykcyjne działają jak mechanizmy agregacji informacji, w których uczestnicy handlują kontraktami, płacąc 1 dolara, jeśli wystąpią określone zdarzenia, i 0 dolarów w przeciwnym razie. Ceny kontraktów interpretowane są jako prawdopodobieństwo oszacowane przez społeczność – udział 0,75 dolara oznacza 75% prawdopodobieństwa. Ta struktura oparta na zaangażowaniu społecznym promuje dokładność nad stronniczością, teoretycznie przewyższając sondaże i opinie ekspertów dzięki rozliczalności finansowej.
Empiryczna wartość tego sektora opiera się na wyższej dokładności prognozowania: rynki prognoz osiągnęły 95% dokładności w ciągu 4 godzin przed rozwiązaniem (wskaźnik Briera 0,046) w porównaniu z wynikami sondażowymi Briera na poziomie 0,210–0,227 obejmującymi 113 wydarzeń geopolitycznych. Jednak ta przewaga zanika w środowiskach o niskiej płynności lub podczas skoordynowanych prób manipulacji.
Ewolucja historyczna
Wczesne korzenie sięgają zakładów bukmacherskich na wybory papieskie z 1503 roku i rynków wyborczych na Wall Street w 1884 roku. Współczesna formalizacja rozpoczęła się wraz z Iowa Electronic Markets (1988), platformą akademicką wykazującą konsekwentną przewagę dokładności nad sondażami w prognozowaniu wyników wyborów prezydenckich w USA.
Era blockchain zapoczątkowała trzy fale:
Pierwsza generacja (2015-2018): Augur wystartował w lipcu 2018 roku jako pierwszy zdecentralizowany rynek prognoz Ethereum, pozyskując 10 milionów dolarów w ramach ICO. Wykorzystał token REP do raportowania wyroczni i rozwiązywania sporów, będąc pionierem na rynkach całkowicie bez pozwoleń, ale borykając się z wysokimi kosztami gazu i niską płynnością.
Druga generacja (2020-2023): Polymarket wystartował w 2020 roku na platformie Polygon, eliminując natywne tokeny na rzecz rozliczeń w USDC. Model hybrydowy łączył infrastrukturę kryptowalutową ze scentralizowanym tworzeniem rynku. Regulowany przez CFTC Kalshi wystartował w 2021 roku, oferując zgodne z przepisami rynki oparte na walutach fiducjarnych, głównie dla uczestników z USA.
Trzecia Generacja (2024-2025): Eksplozywny wzrost napędzany wyborami prezydenckimi w USA w 2024 roku, osiągający roczny wolumen na poziomie 44 mld USD. Tradycyjni bukmacherzy (DraftKings, FanDuel) i domy maklerskie (Robinhood) weszli na rynek poprzez partnerstwa CFTC, potwierdzając dopasowanie produktu do rynku, wykraczające poza rodzime rynki kryptowalut.
Kategorie rynku
KategoriaReprezentanciModel regulacyjnyAktywa rozliczenioweZarządzanieScentralizowane regulowaneKalshi, PredictIt, DraftKings przewiduje, FanDuel przewidujeZatwierdzenie DCM/DCO przez CFTC; zgodność z przepisami dotyczącymi gier w stanachDepozyty w dolarach fiducjarnych, kryptowalutachZespół scentralizowanyZdecentralizowane w łańcuchu blokówPolymarket (Polygon), Augur (Ethereum), Drift (Solana), Limitless (Base)Offshore lub geofenced; ryzyko egzekwowania przepisów CFTCUSDC, DAI, tokeny przynoszące dochódWyrocznie UMA, głosowanie REP, multisigHybrydowePolymarket w USA (listopad 2025 r. poprzez przejęcie QCEX)Regulowany pośrednik + rozliczenia blockchainUSDC z bramką KYCMieszane: wyrocznia + zespół ds. zgodności
Dystrybucja przypadków użycia
Polityka (wzrost o 43% r/r): Wyniki wyborów, decyzje polityczne; wolumen 1,2 mld USD w 2025 r. skoncentrowany na wyścigach prezydenckich/kongresowych. Wysokie zaangażowanie, ale epizodyczne – wolumen gwałtownie rośnie 10-krotnie w trakcie cykli wyborczych, a następnie gwałtownie spada.
Sport (70-85% wolumenu platformy): Dominujący czynnik generujący przychody dla Kalshi (85% wolumenu) i Polymarket (39% wolumenu). DraftKings i FanDuel wystartowały w grudniu 2025 roku, wykorzystując istniejące bazy użytkowników odpowiednio w 38 i 5 stanach, osiągając 16 000 i 900 pobrań w ciągu pierwszych 2 dni.
Makroekonomia (wzrost rok do roku na poziomie 905%): decyzje Fed w sprawie stóp procentowych, wskaźniki inflacji, prognozy PKB; wolumen w 2025 r. na poziomie 112 mln USD. Otwarte pozycje 2,5x w sporcie pomimo niższego wolumenu transakcji, co wskazuje na kapitałochłonne zastosowania hedgingu.
Wydarzenia kryptowalutowe (niszowe, ale rozwijające się): cele cenowe tokenów, premiery protokołów, głosowania w sprawie zarządzania; wolumen sprzedaży w ciągu siedmiu dni: 17,3 mln USD. Ryzyko zwrotności jest wysokie — ceny rynkowe wpływają na wyniki poprzez dynamikę uwagi.
Skala sektora i trajektoria wzrostu
Stan na 25 grudnia 2025 r. UTC:
Całkowity całkowity przychód DeFi: 423 mln USD we wszystkich protokołach (Polymarket 310 mln USD, Augur 2,4 mln USD, Omen 1,3 mln USD)
Wolumen 7-dniowy: 3,018 mld USD; Otwarte pozycje: 335 mln USD
Roczny wolumen w 2025 r.: 44 mld USD (21,5 mld USD Polymarket, 17,1 mld USD Kalshi)
Aktywni użytkownicy: 285 tys. tygodniowo, 13 mln transakcji tygodniowo
Czynniki wzrostu: (1) Fragmentacja przepisów dotyczących zakładów sportowych stwarza okazję do arbitrażu CFTC, (2) Wybory w 2024 r. pokazały, że popyt jest powszechny, (3) Finansowanie instytucjonalne (2,279 mld USD Polymarket od ICE/Founders Fund, 1 mld USD Kalshi Series D) potwierdza słuszność sektora, (4) Integracja z portfelami/domami maklerskimi zmniejsza tarcia.
2. Projektowanie mechanizmów rynkowych
Typy struktur rynku
Rynki binarne (dominujące): kontrakty typu tak/nie, handel 0-1$, rozliczanie się na podstawie wyniku binarnego. Stanowią ponad 90% wolumenu na wszystkich platformach. Prostota umożliwia szybkie tworzenie rynku i ułatwia zrozumienie rynku uczestnikom.
Rynki kategoryczne: 3–8 wzajemnie wykluczających się wyników plus opcja „Nieprawidłowy” (specjalność Augur). Jeden wynik daje 1 USD, inne 0 USD. Przykład: „Która partia kontroluje Senat: Demokraci/Republikanie/Podzieleni/Nieprawidłowy”. Niższa płynność niż w przypadku odpowiedników binarnych z powodu rozdrobnionych portfeli zamówień.
Rynki skalarne: Wyniki w zakresie liczbowym (np. „Cena BTC na dzień 31 grudnia: 80 000–120 000 USD”). Wypłaty proporcjonalne do rozliczeń w określonych granicach. Rzadko spotykane w praktyce – złożoność poznawcza i wyzwania związane z arbitrażem ograniczają adopcję. Augur obsługuje, ale jest wykorzystywany w minimalnym stopniu.
Rynki Trendów: Innowacje w protokole Noise koncentrujące się na narracji, a nie na zdarzeniach binarnych. Pozycje długie/krótkie na „szum wokół AI” lub „sezonie memecoinów” z programową płynnością i 5-krotną dźwignią na MegaETH L2. Przedproduktowe; spekulacyjne.
Mechanizmy cenowe
Księgi zleceń (Centralny Limit Order Book): Dominujący na wszystkich głównych platformach, pomimo wczesnych projektów AMM. Mechanizm: uczestnicy składają zlecenia z limitem, dopasowują priorytety cenowe do czasu, spread bid-ask ujawnia głębokość płynności.
Polymarket: Hybrydowy, zdecentralizowany arkusz zleceń, ceny bid-ask w połowie stawki lub ostatnia transakcja przy spreadzie >0,10 USD. Dopasowywanie transakcji poza łańcuchem (niskie opóźnienie), rozliczenia w łańcuchu (weryfikowalność). Wolumen obrotu w ciągu 7 dni: 469 mln USD, ~11 246 aktywnych użytkowników.
Kalshi: Tradycyjny CLOB z nadzorem CFTC. Pary tak/nie sumują się do 1 USD, co umożliwia egzekwowanie arbitrażu. Premie za płynność: 10–1000 USD dziennie dla animatorów rynku (program wrzesień 2025–wrzesień 2026).
Augur: Zlecenia z limitem natywne dla Ethereum, priorytet cena/czas. Niska aktywność z powodu kosztów gazu (średnio ~10 USD w porównaniu z 0,01 USD w Polygonie). Wolumen 24-godzinny na poziomie 40 tys. USD w grudniu 2025 r.
Automatyczni Twórcy Rynku (LMSR): Reguła Logarytmicznej Punktacji Rynku, opracowana przez Robina Hansona, służąca do efektywnego pod względem dotacji zapewniania płynności. Zapewnia ciągłą wycenę, ale wymaga zaangażowania kapitału protokolarnego.
Status: W dużej mierze porzucony przez główne platformy. Wczesna wersja Augur v1 korzystała z LMSR; obecni liderzy preferują księgę zamówień peer-to-peer, eliminując wymóg subsydiowania. Utrzymuje się jedynie na akademickich rynkach wirtualnych (Manifold) lub w wyspecjalizowanych niszach.
Hybrydowy/Programowy: Implementacja MegaETH firmy Noise dla syntez trendów. Pule programowe umożliwiają natychmiastową realizację zleceń long/short na podstawie metryk uwagi. Niesprawdzone na dużą skalę; brak publicznych danych o wolumenie.
Modele zapewniania płynności
Napędzane spekulacją (Peer-to-Peer): Polymarket i Augur opierają się wyłącznie na zleceniach limitowanych użytkownika. Brak animowania rynku protokołowego ani dotowanej głębokości. Cykl samonapędzający: wolumen przyciąga traderów → węższe spready → większy wolumen. Ryzyko koncentracji: 15% największych traderów generuje 25% wolumenu (traderzy świadomi), a 50% pochodzi od traderów o niskim wolumenie, których średnie pozycje wynoszą 100 USD.
Dotacje do protokołu: Nagrody Kalshi w wysokości 10–1000 USD dziennie za zlecenia oczekujące na zakup w pobliżu najlepszej ceny kupna/sprzedaży, migawki co sekundę. Cel: kompresja spreadu o 1–5%, aby konkurować z bukmacherami. Skuteczne w przypadku zimnego startu na nowych rynkach, ale nie do utrzymania bez pokrycia opłat transakcyjnych.
Zachęty dla twórców: Augur przydziela opłaty (udział twórcy z wygranych wypłat) inicjatorom rynku. Protokół Rain oferuje twórcom 1,2% wolumenu rynku. Dostosowuje zachęty do wysokiej jakości projektu rynku i wyboru wydarzeń, ale wymaga wystarczającej wielkości, aby uzyskać znaczące wypłaty.
Instytucjonalni animatorzy rynku: Implikowane przez partnerstwa Kalshi/CME/ICE. Profesjonalni animatorzy rynku (np. Susquehanna, analogiczne firmy z Jane Street) zapewniają głębię w zamian za rabaty lub dostęp do danych. Nie są one publicznie wyszczególnione, ale potwierdzają je stałe, niskie spready (0,01-0,02 USD) na rynkach Kalshi o dużym wolumenie.
Logika rozstrzygania sporów i rozstrzyganie sporów
Polymarket (UMA Optimistic Oracle): Wydarzenie zakończone → wnioskodawca publikuje obligacje o wartości 750 USDC + wynik → 2-godzinne okno aktywności. Jeśli wniosek nie zostanie zakwestionowany, automatycznie rozliczony. Pierwszy spór uruchamia nową propozycję; drugi eskaluje do UMA DVM (głosowanie posiadacza tokena). ~99% bezspornych od 2021 roku, ale ponad 12 kontrowersyjnych rezolucji z 2025 roku (pozew Zełenskiego, wybory w Wenezueli, zrzut LayerZero) uwypukla kruchość interpretacyjną.
Ekonomia sporów: Obligacje przepadnięte z powodu nieważnych propozycji/sporów; 40% zwrotu z inwestycji dla stron, które wygrały. Koszty eskalacji rosną kwadratowo, odstraszając od błahych wyzwań, ale umożliwiając manipulację wielorybami (np. rynek minerałów Ukraina-Trump o wartości 7 mln USD rozstrzygnięty przez posiadacza tokena UMA o wartości 5 mln).
Augur (Staking tokenów REP): Wyznaczony Reporter stawia REP na początkowy wynik (okno 24-godzinne). Wielorundowe spory z rosnącymi obligacjami; 40% zwrotu z inwestycji dla strony przeciwnej. Jeśli >275 000 REP zostanie zakwestionowanych, uruchamia się rozwidlenie – posiadacze REP migrują do zwycięskiego wszechświata. Pierwotny rynek kontroli Domów z 2018 roku wymagał 6 rund sporów (ok. 700 000 otwartych pozycji), co świadczy o solidności mechanizmu, ale o wysokich opóźnieniach i kosztach.
Status na rok 2025: Minimalna aktywność; ponowne uruchomienie działu badawczo-rozwojowego (Fundacja Lituus) w celu opracowania uogólnionego Augura z PBFM (rozgałęzieniem tabeli min w oparciu o cenę) dla wyroczni międzyłańcuchowych. Brak gotowości do produkcji.
Kalshi (Zcentralizowany Zespół Rozstrzygania): Zespół ds. Rynków ustala wyniki zgodnie z określonymi zasadami i źródłami weryfikacji (np. oficjalnymi certyfikatami wyborczymi, komunikatami Rezerwy Federalnej). Użytkownicy wnioskują o rozstrzygnięcie; zespół dokonuje przeglądu w ciągu 1–12 godzin po zdarzeniu. Natychmiastowa ostateczność, niskie koszty, ale brak zaufania do jednego punktu. Skargi dotyczące rozwiązania „Miami” sprzed 2025 roku ilustrują ryzyko błędu.
Rain (AI + zdecentralizowany system awaryjny): Rynki publiczne korzystają z wyroczni AI twórcy lub Delphi (eksploratory wieloagentowe + ekstraktor). 15-minutowe okno sporu po jego rozstrzygnięciu; zabezpieczenie (0,1% wolumenu lub minimum 1000 USD) eskaluje do zdecentralizowanych ludzkich wyroczni. Deklarowany współczynnik sporów 0,01%. Rynki prywatne: rozstrzyganie wyłącznie przez twórców.
Drift (Governance Multisig): Rada Bezpieczeństwa aktualizuje wyrocznię Pyth do 0 (NIE) lub 1 (TAK) po zdarzeniu, ustawia datę ważności. Kontrole poprawności Pyth (nieaktualne sloty 10/120, nieprawidłowe <0, zmienne 5x, niepewne >10%) zapobiegają manipulacji. Tryb redukcji tylko po wygaśnięciu, a następnie rozliczenie (niedobór uspołeczniony po wyczerpaniu ubezpieczenia). Scentralizowany resolver, ale transparentny w łańcuchu.
3. Teoria informacji i analiza bodźców
Mechanizm agregacji informacji
Rynki predykcyjne realizują „problem wiedzy” Hayeka z 1945 roku: żaden centralny planista nie agreguje rozproszonych informacji posiadanych przez jednostki. Ceny kształtują się w wyniku zdecentralizowanego handlu, w którym uczestnicy obstawiają na podstawie prywatnej wiedzy, równoważąc presję kupna/sprzedaży, aby odzwierciedlić zbiorcze szacunki prawdopodobieństwa.
Podstawa teoretyczna: Traderzy dysponujący lepszymi informacjami kupują niedowartościowane kontrakty lub sprzedają przewartościowane, osiągając zyski i jednocześnie podnosząc ceny w kierunku oczekiwanych rezultatów. Błędni prognostycy tracą kapitał i wycofują się, marginalizując z czasem szum. Mechanizm nagradza dokładność poprzez zachęty finansowe, teoretycznie zbieżne z rzeczywistymi prawdopodobieństwami w określonych warunkach.
Warunki konwergencji
Rynki zbiegają się do dokładnych prawdopodobieństw, gdy:
Wystarczająca płynność: Okazje arbitrażowe przyciągają kapitał, korygując błędne wyceny. Słabe rynki nie mają mechanizmów korekcyjnych – pojedyncze, duże transakcje zmieniają ceny o 5-10% bez nowych informacji.
Rozproszone informacje: Heterogeniczne przekonania i prywatne sygnały zapewniają różnorodność perspektyw. Jednorodni uczestnicy (np. komory echa na Twitterze) tworzą błąd korelacji.
Brak dominujących osób z wewnątrz organizacji: asymetria informacji wykorzystywana przez osoby z wewnątrz organizacji (np. pracownicy Google na rynkach wydarzeń korporacyjnych) powoduje zniekształcenie cen wbrew publicznemu konsensusowi informacyjnemu.
Uczestnicy neutralni pod względem ryzyka: Modele teoretyczne zakładają, że inwestorzy maksymalizują oczekiwaną wartość. Rzeczywistość: awersja do ryzyka i awersja do strat tworzą systematyczne błędy (błędy typu faworyt-przeciwnik w sporcie).
Dynamiczne rebalansowanie: Ciągłe odkrywanie cen wymaga aktywnego handlu. Przestarzałe rynki z zablokowanymi pozycjami nie potrafią wchłonąć nowych informacji.
Dowody empiryczne: Polymarket osiągnął 95% dokładności na 4 godziny przed rozwiązaniem (Brier 0,046) w przypadku zdarzeń o wysokiej płynności. Badanie Vanderbilt obejmujące ponad 2500 rynków wykazało dokładność na poziomie 67–93%, ale odnotowało niską efektywność (luki arbitrażowe, powolne włączanie wiadomości).
Tryby awarii
Niska frekwencja: Wydarzenia niszowe z otwartymi pozycjami na poziomie 10 tys. dolarów wykazują 20-30% rozbieżność cenową od racjonalnego prawdopodobieństwa. Wąskie arkusze zleceń generują szerokie spready (0,10-0,20 USD), zniechęcając świadomych inwestorów. Samonapędzające się zjawisko: niska płynność → niskie ceny → dalsze wycofywanie się uczestników.
Zachęty manipulacyjne: Duzi inwestorzy wykorzystują rynki o niskiej płynności do sztucznego zawyżania/obniżania prawdopodobieństwa. Incydenty na rynku wielowalutowym w 2025 r.:
Rynek garniturów Zełenskiego (wolumen 58 mln USD): wieloryb UMA kwestionował wynik na podstawie interpretacji materiału kurtki
Ukraina-Trump Minerals (wolumen 7 mln USD): posiadacz tokenu UMA o wartości 5 mln dolarów uzyskał pozytywne rozstrzygnięcie
Google Search Insider (ponad 1 mln USD): Pracownik korporacji wygrał 22 z 23 kolejnych zakładów, korzystając z wewnętrznych danych
Wash Trading: badanie Columbia wykazało, że średni wolumen 25% z samodzielnego handlu w wielu portfelach zwiększa pozorną płynność
Bodziec ekonomiczny: Manipulatorzy odnoszą korzyści, jeżeli (1) nieefektywność rynku × wielkość pozycji > koszt manipulacji lub (2) odruchowa zmiana wyniku (np. zmiana narracji medialnych za pomocą wyświetlanych prawdopodobieństw).
Refleksyjność i dominacja narracji: Ceny, które mają odzwierciedlać rzeczywistość, zamiast ją kształtować. Mechanizm:
Zakłady na wieloryby zmieniają prawdopodobieństwo rynkowe (np. szanse Trumpa w wyborach 45% → 65%)
Media donoszą, że „rynki przewidują zwycięstwo Trumpa”
Darczyńcy/wyborcy reagują na postrzegany pęd
Rzeczywisty wynik przesuwa się w stronę przewidywań
„Francuski wieloryb” z 2024 roku był tego przykładem: pozycje Polymarket o wartości ponad 30 milionów dolarów na Trumpa zmieniły narrację sondażową i potencjalne zachowania darczyńców. Zostało to wzmocnione przez „d4vd” – rynek wyszukiwania Google, gdzie manipulacja wolumenem zakładów zawyżyła trendy wyszukiwania, uruchamiając stan decyzyjny samego rynku.
Handel ideologiczny: 15% uczestników handluje w oparciu o preferencje sygnalizacyjne, a nie maksymalizację zysku. Powoduje to uporczywe błędne wyceny: rynki polityczne wykazują 5-10% tendencji do preferowania wyników preferowanych przez traderów w środowiskach o niskich stawkach. Przykład: Polimarket GOP Senat przeszacował prawdopodobieństwo wygranej Republikanów o 8% (67% vs. 59% w rzeczywistości) pomimo wysokiej płynności.
Porównanie z ankietami i panelami ekspertów
Dokładność empiryczna: badanie Cambridge/IARPA (113 wydarzeń geopolitycznych) wykazało, że zagregowane raporty własne były zgodne z dokładnością rynkową lub ją przewyższały (Brier 0,210 vs. 0,227). Sondaże osiągały lepsze wyniki niż rynki na wczesnym etapie cykli wydarzeń, gdy płynność była niska; modele hybrydowe (połączenie rynku i sondaży) okazały się ogólnie lepsze.
Wydajność specyficzna dla danej domeny: analiza Vanderbilt obejmująca ponad 2500 rynków wykazała:
Sport: Sondaże konkurencyjne czy lepsze (piłka nożna)
Wybory: Nieefektywne rynki z lukami arbitrażowymi i rozbieżnościami między platformami (różnice zdań między PredictIt/Polymarket/Kalshi)
Wydarzenia niszowe: Rynki najmniej dokładne; dominują panele ekspertów z kontekstem
Różnice w mechanizmach:
Rynki prognoz wymiarowychSondażePanele ekspertówZachętaStrata/zysk finansowyReputacja, minimalnaReputacja, karieraWykorzystanie informacjiPrywatne sygnały agregowane za pomocą cenSamodzielnie zgłaszane przekonaniaUstrukturyzowana analizaAktualizacje w czasie rzeczywistymCiągłeEpizodyczne (tygodniowe)Epizodyczne (na żądanie)Ryzyko manipulacjiAtaki wielorybów, wash tradingBłędy próby, formułowanie pytańGrupowe myślenie, zakotwiczenieRefleksyjnośćWysoka (ceny wpływają na wyniki)Średnia (nagłośnione sondaże zmieniają zachowanie)Niska (prywatne porady)
Taksonomia motywacji tradera
Maksymalizacja zysku (25% uczestników, „Traderzy świadomi”): Wykorzystują błędne wyceny, wykorzystując przewagę informacyjną. Wysokie wskaźniki wygranych (>60%), skoncentrowane pozycje. Wymagają kontrahentów „głupich pieniędzy” dla płynności i generowania zysków. Zapewniają wartość odkrywania cen, ale czerpią zyski.
Noise Traderzy (50%): Małe pozycje (średnio 100 USD), nastawieni na rozrywkę. Zapewniają płynność, ale tracą na spreadach i świadomych traderach. Niezbędni dla funkcjonowania rynku pomimo ujemnych oczekiwanych zwrotów. Analogicznie do detalicznych nabywców loterii lub okazjonalnych graczy zakładów sportowych.
Uczestnicy ideologiczni (15%): Sygnalizacja motywowana politycznie, gotowość do poniesienia strat w celu „wsparcia” preferowanego rezultatu. Skupiona na rynkach politycznych. Stwarza ciągłe okazje do błędnej wyceny dla świadomych inwestorów.
Arbitrażyści (10%): Wykorzystują nieefektywność platform lub kombinacji wyników. Przykład: Rynki z wieloma opcjami na wybory prezydenckie, gdzie prawdopodobieństwo sumuje się >100%, umożliwiają zysk bez ryzyka poprzez jednoczesne obstawianie przeciwstawnych zakładów. Boty coraz częściej automatyzują to; odnotowano ujemne możliwości ryzyka w 2025 roku.
Zabezpieczający (5%, ale z wysokim kapitałem): Firmy/instytucje równoważą ryzyko związane z wydarzeniami. Przykład: Franczyzy sportowe zabezpieczają wyniki play-offów; protokoły kryptowalut zabezpieczają wyniki głosowań dotyczących zarządzania; fundusze makroekonomiczne zabezpieczają decyzje Rezerwy Federalnej. Partnerstwa Kalshi/SIG ilustrują popyt na hedging instytucjonalny.
4. Oracle i infrastruktura rozliczeniowa
Modele weryfikacji wyników
Zaufane scentralizowane rozwiązania (model Kalshi): Zespół platformy określa wyniki, korzystając z predefiniowanych źródeł (oficjalnych certyfikatów wyborczych, komunikatów Rezerwy Federalnej, danych lig sportowych). Zalety: niskie opóźnienie (1–12 godzin), natychmiastowe rozwiązanie, minimalny koszt. Zagrożenia: brak zaufania do pojedynczego punktu, potencjalne stronniczość, cenzura (ograniczenia tematyczne), propagacja błędów (incydent z rozwiązaniem w Miami). Wymaga infrastruktury nadzoru i monitoringu CFTC.
Zdecentralizowane sieci Oracle (model Polymarket/UMA): Optymistyczny mechanizm rozstrzygania sporów – wnioskodawca obliguje wynik, okres ważności pozwala na wnoszenie sprzeciwów, w przypadku sporu eskaluje do głosowania posiadaczy tokenów. Zalety: Odporność na cenzurę, transparentność, dostosowanie do zachęt poprzez redukcję obligacji. Zagrożenia: Manipulacja wielorybami (5 mln tokenów UMA rozstrzygnęło rynek o wartości 7 mln USD), niejednoznaczność interpretacji (debata o kurtkę Zełenskiego), powolna finalizacja (głosowanie DVM wydłuża czas). ~99% bezspornych, ale ponad 12 kontrowersyjnych rozstrzygnięć na rok 2025.
Rozstrzyganie sporów w drodze głosowania (model Augur/REP): Wielorundowe staking sporów z rosnącymi obligacjami, mechanizm fork dla sporów REP >275 tys. (ponad 275 tys.) Zalety: Wysoka decentralizacja, bezpieczeństwo ekonomiczne dzięki kosztom fork, sprawdzona solidność (6-rundowy rynek nieruchomości w 2018 r.). Ryzyko: Wysokie opóźnienie (tygodnie na spory), wysokie koszty (blokada kapitału w stakingu REP), niska aktywność w 2025 r. (dzienny wolumen na poziomie 40 tys. USD).
AI + Human Fallback (model Rain/Delphi): Agenci AI (multi-explorer + ekstraktor) proponują wyniki dla rynków publicznych; 15-minutowe okno sporu eskaluje do zdecentralizowanych ludzkich wyroczni. Zalety: Szybkie początkowe rozwiązanie, opłacalność, skalowalność. Zagrożenia: stronniczość/halucynacje AI, nowe wektory ataku, niepotwierdzone przy wysokich stawkach. Deklarowany wskaźnik sporów na poziomie 0,01%, ale ograniczone dane produkcyjne.
Governance Multisig (model Drift): Rada Bezpieczeństwa aktualizuje wyrocznię Python do binarnego wyniku po zdarzeniu, z weryfikacją poprawności (brak aktualności, ograniczenia, zmienność). Zalety: Elastyczność, wydajność i transparentność w łańcuchu. Ryzyko: Scentralizowane zaufanie do rady, naruszenie multisig, brak sporów dotyczących praw użytkownika. Hybrydowe podejście równoważy szybkość i weryfikowalność.
Kompromisy dotyczące opóźnień, ostateczności i kosztów
ModelOpóźnienie do rozliczeniaGwarancja ostatecznościKoszt na rynekDostępność danychCentralizowany (Kalshi)1–12 godzinNatychmiastowy (decyzja zespołu)~0 USD (infrastruktura fiducjarna)Dokumenty/zasady poza łańcuchemOptymistyczny Oracle (Polymarket/UMA)2 godziny bezsporne; 2–7 dni sporneProbabilistyczny → głosowanie DVMObligacje 750 USD + gaz (~5 USD Polygon)Weryfikacja na łańcuchuGłosowanie tokenami (Augur/REP)Początkowo 24 godziny; tygodnie w przypadku sporuEkonomiczny (koszt rozwidlenia)Stawka REP (1 tys. USD+) + gaz (10 USD ETH)Ethereum na łańcuchuAI + rozwiązanie awaryjne (Rain)15 minut bezsporne; godziny w przypadku eskalacjiHybrydowe (cięcie zabezpieczeń)Zabezpieczenie 1000 USD lub 0,1% wolumenuArbitrum/podstawoweMultisig (dryf)Po wygaśnięciu według radyKonsensus w sprawie zarządzaniaZnikome (aktualizacja wyroczni)Solana w łańcuchu (Pyth)
Wektory ataków Oracle i ekonomia sporów
Propozycje w złej wierze: Atakujący proponuje nieprawidłowy wynik, licząc na brak kontrkandydata. Zapobiegnięcie: Przepadek obligacji (750 USD Polymarket, redukcja REP Augur). Koszt ataku: Obligacja × prawdopodobieństwo kontrkandydata. Skuteczność: 1% na rynkach o wysokiej wartości dzięki monitorowaniu botów, ale możliwe do wykorzystania w przypadku zdarzeń niszowych/niejednoznacznych.
Kupowanie głosów/Kontrola wielorybów: Duzi posiadacze UMA lub REP rozstrzygają spory na korzyść swoich pozycji. Przypadki polimarketów: 5 mln tokenów UMA (podaż >1%) rozstrzygnęło spór na rynku Ukraina-Trump o wartości 7 mln USD; rynek Zełenskiego o wartości 58 mln USD sporny z powodu wieloryba. Środki zaradcze: Rosnące koszty (DVM wymaga szerszej dystrybucji tokenów), szkody wizerunkowe. Wykonalność: Wysoka dla rynków o wartości 10 mln USD w porównaniu ze skoncentrowanymi zasobami tokenów.
Niejednoznaczne definicje zdarzeń: Wykorzystanie elastyczności interpretacyjnej w opisach rynku. Przykład: „Czy Zełenski założy garnitur?” kontra „marynarka, która jest częścią garnituru”. Umożliwia spory nawet przy jednoznacznych wynikach. Łagodzenie: Precyzyjny język rynkowy, ale złożoność ogranicza użyteczność. Fundamentalny kompromis między precyzją a partycypacją.
Cenzura/Manipulacja źródłami: Scentralizowane resolvery (Kalshi) mogą odrzucać rynki lub manipulować danymi źródłowymi. Zdecentralizowane wyrocznie (Polymarket) są podatne na ataki, jeśli rozwiązanie opiera się na pojedynczym źródle (np. stronie internetowej rządu), które można modyfikować. Zapobieganie: Weryfikacja wieloźródłowa, dane zakotwiczone w blockchainie (rzadko). Rzeczywistość: Większość rynków korzysta z pojedynczych, kruchych źródeł.
Zmiana wyniku zwrotnego: Ceny rynkowe wpływają na rzeczywiste wyniki, zakłócając funkcję wyroczni. Przykład: rynek „Wolumen wyszukiwania w Google dla hasła „d4vd””, gdzie sam wolumen obrotu napędzał wyszukiwania, wywołując rozwiązanie TAK. Rozwiązanie: Wyklucz rynki samoreferencyjne, wykorzystaj dane oparte na migawkach. Wyzwanie: Rozróżnienie agregacji informacji zwrotnej od legalnej.
Streszczenie ekonomii sporów:
Polymarket: przepadek kaucji w wysokości 750 USD w przypadku nieważnych propozycji; 40% zwrotu z inwestycji w przypadku prawidłowych sporów; DVM wymaga głosowania tokenem UMA (opóźnienie w dniach, koszty gazu)
Augur: Staking REP z ROI na poziomie 40% dla prawidłowych reporterów; eskalacja rund; fork, jeśli REP >275 tys. (najwyższy koszt ataku: ~270 tys. USD przy 0,98 USD/REP)
Deszcz: wolumen 0,1% lub zabezpieczenie w wysokości 1 tys. USD zostanie obniżone w przypadku niepoprawności; zdecentralizowana eskalacja wyroczni
Drift/Kalshi: Brak sporów użytkowników; zarządzanie/rozwiązywanie problemów przez zespół
Rola dostępności i weryfikowalności danych
Weryfikowalność w łańcuchu: Ethereum (Augur), Polygon (Polymarket), Solana (Drift), Arbitrum/Base (Rain) umożliwiają kryptograficzną weryfikację logiki rozliczeń i źródeł wyników. Użytkownicy mogą samodzielnie weryfikować poprawność rozwiązań, jeśli dane znajdują się w łańcuchu. Rzeczywistość: Większość wyroczni nadal odwołuje się do źródeł poza łańcuchem (wyniki wyborów, komunikaty Rezerwy Federalnej), ograniczając weryfikowalność do stwierdzenia, że „wyrocznia poprawnie zgłosiła dane zewnętrzne”, a nie, że „same dane są poprawne”.
Centralizacja poza łańcuchem: Rozliczenia Kalshi są nieprzejrzyste, wykraczając poza opublikowane zasady i źródła. Użytkownicy ufają nadzorowi CFTC i reputacji platformy. Brak możliwości niezależnej weryfikacji. Kompromis: Szybkość i zgodność z przepisami kontra przejrzystość.
Modele hybrydowe: Propozycje Polymarket UMA odnoszą się do zdarzeń poza łańcuchem, ale proces sporny jest w łańcuchu i jest przejrzysty. Teoretycznie najlepsze z obu rozwiązań, ale luki interpretacyjne (sprawa Zełenskiego) ujawniają ograniczenia.
Wyzwania związane z dostępnością danych: Większość wydarzeń nie jest oparta na technologii blockchain. Wybory są certyfikowane kilka tygodni po głosowaniu; wyniki sportowe z lig scentralizowanych; dane makro z agencji rządowych. Rynki prognoz dziedziczą kruchość źródeł danych. Potencjał na przyszłość: Wydarzenia oparte na technologii blockchain (zarządzanie on-chain, metryki DeFi) umożliwiają prawdziwą kompleksową weryfikację.
5. Tokenomika i zrównoważoność gospodarcza
Analiza konieczności tokenów
Pytanie kluczowe: Czy rynki predykcyjne wymagają natywnych tokenów do zapewnienia funkcjonalności lub przechwytywania wartości?
Odpowiedź empiryczna: Nie. Dwie platformy o największym wolumenie obrotów działają bez użycia tokenów:
Polymarket: wolumen w 2025 r. na poziomie 21,5 mld USD, finansowanie na poziomie 2,279 mld USD, wycena na poziomie 9 mld USD — rozliczenie wyłącznie w USDC, bez tokena
Kalshi: wolumen na poziomie 17,1 mld USD w 2025 r., finansowanie w wysokości 1 mld USD, wycena w wysokości 11 mld USD — depozyty fiducjarne/kryptowaluty, brak tokenów
Łącznie 88% wolumenu sektora (38,6 mld USD / 44 mld USD) przepływa przez modele beztokenowe. Alternatywy tokenizowane mają problemy: Augur (REP) – dzienny wolumen na poziomie 39 tys. USD pomimo pionierskiego statusu; nowi uczestnicy (Rain/RAIN, Drift/DRIFT) wykazują początkową dynamikę, ale nie mają udokumentowanej stabilności.
Przykłady użycia tokenów w modelach tokenizowanych
Zarządzanie (Augur/REP, Rain/RAIN, Drift/DRIFT): Posiadacze tokenów głosują nad aktualizacjami protokołu, zmianami parametrów i zasadami rynkowymi. Propozycja wartości: Zdecentralizowana kontrola kontra ryzyko scentralizowanego zespołu. Rzeczywistość: Niski poziom uczestnictwa w zarządzaniu (typowa frekwencja 10%), dominacja wielorybów (10 największych posiadaczy tokenów Augur kontroluje 53,62%, Rain ~65%, Drift 57,17%).
Staking sporów (Augur/REP): Staking REP w celu raportowania wyników; spory wymagają obligacji REP z 40% ROI dla strony przeciwnej; mechanizm fork przy >275 tys. REP. Propozycja wartości: Zdecentralizowana prawda poprzez bezpieczeństwo ekonomiczne. Rzeczywistość: Minimalne wykorzystanie w 2025 r. (faza ponownego uruchomienia działu badawczo-rozwojowego); historycznie sprawdzone, ale kosztowne (stawki powyżej 1 tys. USD, tygodnie opóźnienia).
Zachęty płynnościowe (Rain/RAIN): LP zarabiają 1,2% wolumenu rynku, wymagają posiadania RAIN dla uzyskania przewagi handlowej. Propozycja wartości: Dostosowanie zapewniania płynności do sukcesu protokołu. Rzeczywistość: wolumen w ciągu 24 godzin na poziomie 68 mln USD (grudzień 2025 r.) wskazuje na wczesną dynamikę, ale utrzymanie 35% sugeruje ryzyko odejścia.
Odkup/spalenie tokenów z opłatami (Rain/RAIN): 2,5% wolumenu obrotu przeznaczonego na odkup i spalenie tokenów z opłatami (deflacyjny). Propozycja wartości: Wzrost ceny tokena wynikający z naliczania opłat. Rzeczywistość: Niesprawdzone na dużą skalę; wymaga stałego wolumenu (obecnie 68 mln USD dziennie × 2,5% = 1,7 mln USD dziennie, jeśli wszystkie zostaną spalone).
Ocena empiryczna: studium przypadku Augur
Kontekst premiery (2015-2018): ICO o wartości 10 mln USD, pionierski rynek prognoz Ethereum, token REP do zarządzania i raportowania. Teoretyczna obietnica: zdecentralizowany, odporny na cenzurę, globalny dostęp.
Wyniki 2018-2023:
Niska płynność: Koszty gazu (średnio 10 USD) zniechęcały do handlu; otwarte pozycje rzadko przekraczały 1 mln USD na rynku
Wycofanie z giełdy: Binance usunęła REP 2019-2022 z powodu niskiego wolumenu
Minimalna liczba sporów: <10 poważnych sporów rocznie; niewykorzystana użyteczność REP
Fork nigdy nie został uruchomiony: próg REP 275 tys. nie został osiągnięty pomimo kontrowersji
Stan na rok 2025:
Kapitalizacja rynkowa: 8 mln USD (11 mln w pełni obiegowych zapasów × 0,98 USD/REP)
Dzienny wolumen: 39 tys. USD (25 grudnia 2025 r.)
Zmienność cen: 0,70–0,99 USD w grudniu (wahania na poziomie 41%)
Restart działu badawczo-rozwojowego: Fundacja Lituus opracowuje uogólnionego Augura; nie jest on gotowy do produkcji
Wnioski: Model tokenów nie osiągnął dopasowania produktu do rynku pomimo innowacji technicznych. Powody: (1) Wysokie koszty gazu w porównaniu z alternatywami scentralizowanymi, (2) niewystarczająca ilość dla znaczącej użyteczności REP, (3) konkurencja bez tokenów (Polymarket) zapewniła płynność dzięki lepszemu UX, (4) niepewność regulacyjna ograniczyła adopcję instytucjonalną.
Struktury opłat w różnych modelach
Polymarket (bez tokenów): 0,75–0,95% za pośrednictwem agregatorów (Cowswap, 1inch); platforma obejmuje gaz na Polygonie (średnio ~0,01 USD). Model przychodów: ukryty spread + przyszłe zmiany opłat po osiągnięciu skali. Obecna faza dotacji finansowana jest kapitałem VC w wysokości 2,279 mld USD.
Kalshi (bez tokenów): Opłaty transakcyjne nieujawniane publicznie; rabaty dla animatorów rynku (program płynności 10–1000 USD dziennie). Model przychodów: Opłaty transakcyjne + licencje na dane rynkowe. Wymagania dotyczące przejrzystości opłat regulowane przez CFTC.
Deszcz (tokenizowany): 5% wolumenu obrotu na rynku rozstrzygniętym przydzielone:
1,2% dla twórcy
1,2% dla LP
0,1% do rozwiązania
2,5% do wykupu/spalenia RAIN
Dodatkowy +1 USD lub 1% dla wyroczni AI na rynkach publicznych
Augur (tokenizowany): Model historyczny z opłatami za staking REP; bieżące dane z 2025 r. są niedostępne ze względu na niską aktywność.
Długoterminowa zrównoważoność bez dotacji
Modele beztokenowe: Polymarket i Kalshi prosperują dzięki dotacjom VC na tworzenie rynku, bootstrapping płynności i pozyskiwanie użytkowników. Zyskują wartość poprzez wzrost kapitału własnego (wyceny: Polymarket 9 mld USD, Kalshi 11 mld USD) bez rozwodnienia tokenów. Droga do zrównoważonego rozwoju: skalowalne zmiany opłat, licencjonowanie danych, partnerstwa instytucjonalne.
Wyzwania: (1) Wymaga stałego wolumenu (obecnie 3 mld USD tygodniowo × 0,5% = 15 mln USD tygodniowego przychodu w przypadku aktywacji opłat), (2) presja konkurencji ogranicza podwyżki opłat, (3) koszty regulacyjne (zgodności, prawne, lobbingowe).
Modele tokenizowane: Opierają się na naliczaniu opłat do wartości tokena poprzez wykupy (Rain) lub wykorzystanie (Augur). Historycznie wiele z nich charakteryzuje się niskim wolumenem po uruchomieniu, z wyjątkiem nowych uczestników. Rain wykazuje potencjał wzrostu napędzanego opłatami (68 mln USD dziennego wolumenu × 5% = 3,4 mln USD dziennych opłat, jeśli utrzyma się na tym poziomie).
Wyzwania: (1) Wartość tokena zależna od utrzymania wolumenu — ryzyko spirali śmierci, jeśli wolumen spadnie → cena tokena spadnie → osłabienie zarządzania → dalsze zmniejszanie wolumenu, (2) rozwodnienie poprzez inflację zarządzania, (3) klasyfikacja regulacyjna (ryzyko prawa papierów wartościowych).
Zależność od dotacji strukturalnych: Oba modele historycznie wymagały kapitału zewnętrznego do ujawnienia płynności. Iowa Electronic Markets jest dotowane przez uniwersytet; wczesne protokoły kryptowalutowe są finansowane przez ICO/VC. Główny problem: Słabe rynki dostarczają mało informacji, co prowadzi do problemu „jajka kury”. Rozwiązanie wymaga albo (1) dotacji protokołów (inflacyjnych lub finansowanych ze środków skarbu państwa), (2) partnerstwa z animatorami rynku, albo (3) subsydiowania krzyżowego z rynków o dużym wolumenie na wydarzenia niszowe.
Konsensus na Twitterze (grudzień 2025): Zyskowne protokoły preferują udziały w kapitale własnym nad tokenami, aby utrzymać potencjał wzrostu bez rozwodnienia. Rynki prognoz są strukturalnie uzależnione od subsydiów, dopóki nie osiągną prędkości ucieczki płynności (ok. 1 mld USD dziennego wolumenu, po którym organiczne tworzenie rynku staje się samowystarczalne).
Porównanie tokenów i nietokenów
WymiarNietokenizowane (Polymarket, Kalshi)Tokenizowane (Rain, Augur)Lider wolumenu88% wolumenu sektora (38,6 mld USD / 44 mld USD)12% wolumenu sektoraSukces w finansowaniuŁączne finansowanie VC 3,3 mld USD przy łącznym 100 mln USDPostęp w regulacjachŚcieżki zgodności z CFTCNiepewność prawa papierów wartościowychGłębokość płynnościPolymarket 310 mln USD TVL; Kalshi >1 mld USD tygodniowoRain/Augur przy łącznym 5 mln USD TVLAdopcja użytkowników285 tys. aktywnych użytkowników tygodniowo przy łącznym 10 tys.DecentralizacjaScentralizowane tworzenie rynku, hybrydowe rozliczanieRynki bez uprawnień, głosowanie OraclePrzechwytywanie wartościWzrost wartości akcjiWzrost ceny tokenówZarządzanieKontrolowane przez zespółDAO posiadaczy tokenów (niski udział)KompozycjaOgraniczona (elementy depozytowe)Wysoka (natywna dla DeFi)
Implikacja strategiczna: Modele nietokenizowane dominują w krótkim okresie dzięki lepszemu UX, przejrzystości przepisów i partnerstwom instytucjonalnym. Modele tokenizowane zachowują długoterminową opcjonalność dzięki innowacji bez pozwoleń i możliwości kompozycji, ale wymagają przełomowego wzrostu wolumenu lub sprzyjających warunków regulacyjnych, aby konkurować.
6. Zachowania użytkowników i dynamika rynku
Dystrybucja archetypów użytkowników
Świadomi inwestorzy (25% uczestników): Wysokie wskaźniki wygranych (>60%), skoncentrowane pozycje (średnio ponad 1000 USD), strategie analityczne wykorzystujące modele sztucznej inteligencji i teorię portfela. Dostarczanie wartości cenowej poprzez arbitraż błędnych wycen. Przykłady: Analitycy ilościowi wykorzystujący prawdopodobieństwo stóp procentowych Fed do hedgingu makroekonomicznego, inwestorzy kryptowalut z wglądem w łańcuchy bloków.
Dane: 15% najlepszych traderów Polymarket generuje 25% wolumenu; średnia wielkość pozycji wynosi 1100 USD w porównaniu do 100 USD w przypadku traderów ograniczających obroty.
Noise Traderzy (50%): Małe pozycje (średnio 100 USD), nastawieni na rozrywkę, niskie wskaźniki wygranych (45%). Zapewniają niezbędną płynność pomimo ujemnych oczekiwanych zwrotów. Dane demograficzne: Użytkownicy detaliczni, okazjonalni gracze, uczestnicy społeczności. Kluczowe dla funkcjonowania rynku – bez Noise Traderów, świadomi inwestorzy nie mają kontrahentów.
Dane: 70% transakcji Polymarket poniżej 100 USD; średni wskaźnik retencji 60% (7-dniowy wskaźnik zwrotów).
Uczestnicy ideologiczni (15%): Motywowani politycznie, skłonni do ponoszenia strat, aby „wspierać” preferowane rezultaty lub sygnalizować przekonania. Skoncentrowani na rynkach polityczno-kulturowych. Tworzą uporczywe błędne wyceny: Polimarketingowe rynki wyborów do Senatu Partii Republikańskiej wykazały 8% nastawienie na wyniki republikańskie, pomimo wysokiej płynności.
Dane społeczne: dyskusje na Twitterze podkreślają, że rynki predykcyjne to „zasady wolnego rynku” i „mądrość zbiorowa”, co generuje popyt wykraczający poza motywację zysku.
Arbitrażyści (10%): Wykorzystują nieefektywność różnych platform lub kombinacji wyników. Wykorzystują boty do tworzenia okazji o ujemnym ryzyku (rynki multiopcyjne sumujące się >100%). Przykłady: Zakłady na wyścig prezydencki na platformach Polymarket/Kalshi/PredictIt z gwarantowanymi spreadami 2-5%.
Dane: Wzory transakcji międzyplatformowych pokazują, że 5% użytkowników jest aktywnych jednocześnie na wielu stronach poświęconych rynkowi prognoz.
Częstotliwość uczestnictwa i retencja
Polymarket (najwyższa retencja): 60% nowych użytkowników powraca w ciągu 7 dni; 28 000–75 000 aktywnych użytkowników dziennie (dane z końca 2023 r.); 230 000 aktywnych użytkowników tygodniowo; 510 000 aktywnych użytkowników miesięcznie. Wysoka retencja dzięki epizodycznemu zaangażowaniu w sport/politykę.
Protokół Drift: 50% retencji; 3800 aktywnych użytkowników tygodniowo; wysoki wskaźnik odejść na rynkach predykcyjnych w porównaniu z głównymi klientami (większość z 779 mln USD przychodów netto).
Augur: wskaźnik retencji 20%; 100 aktywnych użytkowników dziennie; minimalne zaangażowanie po 2023 r. z powodu wysokich kosztów gazu i niskiej płynności.
Rain/Limitless: wskaźnik retencji 25–35%; platformy na wczesnym etapie rozwoju (2000 aktywnych użytkowników miesięcznie); 50–60% jednorazowych uczestników sugeruje słabe dopasowanie produktu do rynku lub niewystarczającą płynność.
Sezonowość: Rynki polityczne wykazują 10-krotny wzrost wolumenu w okresie wyborów, po którym następuje 80% odejść użytkowników. Rynki sportowe utrzymują frekwencję przez cały rok, ale koncentrują się na sezonach NFL/NBA. Rynki makro charakteryzują się najwyższą retencją (45% 90-dniowa stopa zwrotu) dzięki zabezpieczeniom.
Koncentracja płynności i efekt wieloryba
Polymarket: TVL 310 mln USD zdominowane przez główne rynki — amerykańskie rynki wyborcze osiągnęły szczyt otwartych pozycji na poziomie ponad 150 mln USD w listopadzie 2024 r. Efekt wieloryba: Pojedyncze pozycje o wartości ponad 30 mln USD („francuski wieloryb”) zmieniły kursy prezydenckie o 10–15 punktów procentowych, wpływając na relacje medialne i potencjalne zachowania wyborców/darczyńców.
Najlepsi traderzy kontrolują 15% wolumenu; największe indywidualne pozycje osiągają ponad 5 mln USD w wydarzeniach o wysokich stawkach. Rynki o niskiej płynności (przy otwartych pozycjach na poziomie 100 tys. USD) charakteryzują się wahaniami cen na poziomie 5-10% w przypadku pojedynczych transakcji o wartości 10 tys. USD.
Koncentracja tokenów (protokoły tokenizowane):
Augur (REP): 10 największych posiadaczy kontroluje 53,62%; największy posiadacz 9,62%
Dryf (DRIFT): 10 najlepszych graczy kontroluje 57,17%; najlepszy gracz posiada 26,97%
Deszcz (RAIN): Szacunkowo 10 najlepszych ~65%; najwięksi posiadacze ~20%
Limitless (LMTS): 10 najlepszych podmiotów kontrolujących 96,05%; najwięksi posiadacze 39,04%
Implikacje: Ekstremalna koncentracja posiadaczy w modelach tokenizowanych stwarza ryzyko centralizacji zarządzania i manipulacji sporami. Pojedynczy, duzi posiadacze mogą rozstrzygać transakcje korzystnie dla swoich pozycji handlowych (czego dowodem są przypadki wielorybów UMA). Modele beztokenowe unikają tego, ale wiążą się z innymi ryzykami wielorybów w zakresie wyceny rynkowej.
Korelacja międzyrynkowa i ryzyko tłoku
Rynki polityczne: 30% nakładania się na rynkach o dużym wolumenie w Polymarket, Kalshi i PredictIt. Korelacja wolumenu między platformami wynosi 0,65 w okresie wyborów. Ryzyko przepełnienia: 40% całkowitego wolumenu w sektorze koncentruje się w wyścigach prezydenckich/kongresowych w trakcie cykli, co prowadzi do fragmentacji płynności i możliwości arbitrażu.
Rynki sportowe: 70% wolumenu Kalshi i 39% wolumenu Polymarket. Wysoka korelacja (0,7) z kursami tradycyjnych zakładów bukmacherskich, co sugeruje wspólne źródła informacji i przepływy arbitrażowe. Tłok w NFL/NBA powoduje sezonową koncentrację wolumenu.
Rynki kryptowalut: Niska korelacja (0,3-0,4) między platformami; niszowe pozycjonowanie ogranicza tłok. Wyjątek: Główne wydarzenia (ceny docelowe BTC, zatwierdzenie ETF-u Ethereum) wykazują korelację 0,6 między Polymarket a Drift.
Makrorynki: Umiarkowana korelacja (0,5) między platformami; decyzje Fed w sprawie stóp procentowych i dane inflacyjne zapewniają zsynchronizowane transakcje. Otwarte pozycje 2,5x na rynku sportowym pomimo niższego wolumenu transakcji, co wskazuje na kapitałochłonne pozycjonowanie i popyt na zabezpieczenia.
Dynamika arbitrażu: Nieefektywność międzyplatformowa utrzymuje się pomimo korelacji – szanse na zwycięstwo w wyborach prezydenckich w Polymarket/Kalshi/PredictIt różniły się o 5-10% w porównaniu z wynikami z wyborów w 2024 roku. Boty wykorzystują możliwości ujemnego ryzyka w wielu portfelach, przyczyniając się do 25% wolumenu transakcji typu wash trading (badanie Columbia).
Ryzyko związane z tłokiem: Koncentracja na wydarzeniach popularnych (40% wolumenu wydarzeń politycznych, 70% wolumenu wydarzeń sportowych na konkretnych platformach) prowadzi do kruchości – spory o rozwiązania lub manipulacje na głównych rynkach podważają wiarygodność platform na całym świecie. Przykład: Kontrowersje wokół pozwu Polymarket Zełenskiego (wolumen 58 mln dolarów) wpłynęły na szersze nastroje platform, mimo że dotyczyły jednolitego rynku.
7. Krajobraz regulacyjny i prawny
Przecięcie ram jurysdykcyjnych
Rynki predykcyjne funkcjonują w szarej strefie prawnej, na styku prawa hazardowego (komisje ds. gier hazardowych poszczególnych stanów), prawa dotyczącego instrumentów pochodnych (ustawa CFTC o giełdzie towarowej) oraz regulacji dotyczących towarów (kontrakty na wydarzenia jako aktywa bazowe).
Klasyfikacja hazardu: Organy regulacyjne stanu postrzegają kontrakty na wydarzenia sportowe/polityczne jako zakłady typu moneyline, spread i akumulowane – tradycyjne produkty bukmacherskie wymagające licencji i ochrony konsumentów (od 21. roku życia, zgłaszania uczciwości, zasobów dotyczących problemów z hazardem). Przykład: nakazy zaprzestania działalności wydane przez Departament Ochrony Konsumentów stanu Connecticut (grudzień 2025 r.) wobec Kalshi, Robinhood i Crypto.com za „nielicencjonowane zakłady”.
Klasyfikacja instrumentów pochodnych: CFTC klasyfikuje kontrakty terminowe jako instrumenty pochodne regulowane przez CEA, notowane na wyznaczonych rynkach kontraktów (DCM). Wypłaty binarne typu „tak/nie” z przyszłych zdarzeń stanowią swapy lub kontrakty futures zgodnie z prawem federalnym. Przykład: Kalshi działa jako zatwierdzona przez CFTC organizacja DCM/DCO (Derivatives Clearing Organization).
Konflikt regulacyjny: Stany twierdzą, że prawo dotyczące gier hazardowych ma pierwszeństwo za pośrednictwem uprawnień policyjnych; CFTC argumentuje za nadrzędnością klauzuli supremacji – federalne regulacje dotyczące instrumentów pochodnych mają pierwszeństwo przed stanowymi ograniczeniami dotyczącymi gier hazardowych. Sądy podzielone: sądy okręgowe Nevady i New Jersey orzekły o nadrzędności przepisów CEA; Maryland odrzucił wniosek o nakaz sądowy; postępowanie sądowe w toku.
Krajobraz regulacyjny Stanów Zjednoczonych
Podejście CFTC i precedens Kalshi:
2020: CFTC zatwierdziła Kalshi jako DCM, umożliwiając zawieranie kontraktów na wydarzenia regulowane przez CFTC
2024: Kontrakty na wydarzenia polityczne dozwolone po wygranej w sprawie KalshiEX kontra CFTC w Sądzie Okręgowym; apelacja CFTC oddalona w maju 2025 r.
Styczeń 2025: Kalshi sam certyfikuje umowy sportowe; CFTC nie podjęła żadnych działań zakazowych pomimo specjalnego przepisu CEA zezwalającego na zakazy umów związanych z grami hazardowymi „sprzeczne z interesem publicznym”
Precedens: Nadzór federalny ustanawia dostęp do rynku prognoz na poziomie krajowym za pośrednictwem zatwierdzenia CFTC, omijając konieczność wydawania licencji na gry hazardowe w poszczególnych stanach
Wyzwania państwowe (2025):
Connecticut (grudzień): Nakazy dotyczące prac budowlanych i rozbiórkowych dla Kalshi/Robinhood/Crypto.com; Kalshi pozwał, powołując się na pierwszeństwo federalne
Massachusetts (wrzesień): pozew prokuratora generalnego przeciwko Kalshi za nielegalne obstawianie zakładów sportowych; oczekiwanie na rozpatrzenie po tymczasowym aresztowaniu
Nevada (rozwiązana w grudniu): Nakaz sądowy przeciwko Kalshi został uchylony; apelacja stanowa w sprawie planowania
New Jersey/Maryland/Ohio/Illinois/Montana/Arizona: Wydano nakazy zapłaty lub złożono pozwy; mieszane orzeczenia sądów w sprawie pierwszeństwa
Przebieg wydarzeń: Sądy opowiadają się za pierwszeństwem CFTC w niektórych jurysdykcjach (doktryna pierwszeństwa w terenie), ale trwające spory sądowe testują ograniczenia wynikające z Klauzuli Supremacji. Dostęp na poziomie stanowym pozostaje fragmentaryczny — Kalshi działa w całym kraju, z wyłączeniem stanów, w których występują problemy; DraftKings/FanDuel wykorzystują istniejące licencje na gry hazardowe do premier w poszczególnych stanach.
Historia egzekwowania przepisów CFTC:
Polymarket: kara w wysokości 1,4 mln USD (2022) za niezarejestrowane swapy; zmienione zarządzenie (listopad 2025) umożliwia ponowne uruchomienie w USA poprzez przejęcie QCEX i regulowanego pośrednika
PredictIt: działania CFTC w 2022 r. zostaną zamknięte; spór sądowy rozstrzygnięty w lipcu 2025 r., co pozwala na ograniczoną działalność skupioną na polityce na mocy ograniczeń z 2014 r. dotyczących listu o braku działań (NALR)
Krajobraz regulacyjny Europy
Wielka Brytania: FCA zakazuje detalicznych opcji binarnych (2019); Komisja ds. Hazardu klasyfikuje rynki prognoz jako giełdy zakładów, a nie instrumenty pochodne. Matchbook zostanie uruchomiony w styczniu 2026 r. na podstawie licencji Komisji ds. Hazardu dla rynków sportowych/politycznych.
Unia Europejska: Zakaz detalicznych opcji binarnych ESMA (2018); Regulacja MiCA ma zastosowanie do rynków kryptowalut, ale prognozy są traktowane jako hazard na szczeblu krajowym. Przykład: Francja, AMF klasyfikuje je jako gry losowe.
Implikacja: Europejskie rynki predykcyjne wymagają licencji hazardowych, a nie zatwierdzenia papierów wartościowych/instrumentów pochodnych. Wyższe koszty przestrzegania przepisów (weryfikacja wieku, przeciwdziałanie praniu pieniędzy, narzędzia odpowiedzialnego hazardu), ale bardziej przejrzysta ścieżka regulacyjna niż w przypadku konfliktów między przepisami federalnymi a stanowymi w USA.
Jurysdykcje offshore
Niskie koszty licencji: Anjouan, Tobique i Kahnawake oferują roczne licencje na gry hazardowe/kryptowaluty o wartości 10–50 tys. dolarów, z minimalnym nadzorem. Umożliwiają globalny dostęp, ale ryzykują działania egzekucyjne na głównych rynkach.
Nowe centra: Nevis i ZEA wydają licencje zdalne (2025 r.); pierwsza licencja ZEA na rynek prognoz B2B/B2C, ale obowiązują surowe wymagania dotyczące zgodności (koszty konfiguracji ponad 500 tys. USD).
Studium przypadku Polymarket: Działalność offshore przed 2025 r.; grzywna nałożona przez CFTC doprowadziła do geofencingu w USA. Po przejęciu QCX (lipiec 2025 r.) kontynuowano zgodne z przepisami ponowne uruchomienie w USA za pośrednictwem regulowanego pośrednika, utrzymując jednocześnie globalną działalność offshore.
Strategia arbitrażowa: Offshore umożliwia arbitraż regulacyjny (niski koszt, brak zezwoleń), ale wiąże się z utratą legalności i dostępu instytucjonalnego. Długoterminowa opłacalność wymaga przestrzegania przepisów przez główne jurysdykcje.
KYC, AML i implikacje cenzury
Platformy regulowane przez CFTC (Kalshi, Crypto.com):
Pełne KYC/AML: dowód osobisty, weryfikacja adresu, wiek 18+
Wymuszanie geolokalizacji: blokowanie adresów IP, weryfikacja GPS
Limity depozytów/zakładów: 25 tys. dolarów dziennie, narzędzia samowykluczenia
Monitorowanie transakcji: wymogi nadzoru CFTC, zgłaszanie podejrzanych działań
Platformy kryptograficzne (wstępna zgodność z Polymarket):
Tylko Wallet-connect: brak KYC dla użytkowników spoza USA
Geofencing: blokowanie adresów IP dla jurysdykcji objętych ograniczeniami
Kompromisy w zakresie prywatności: pseudoanonimowa, ale oparta na łańcuchu historia transakcji
Dynamika cenzury:
Centralne platformy (Kalshi) ograniczają tematy rynkowe: brak rynków zabójstw, nielegalnych działań, szkodliwych spekulacji
Zdecentralizowane platformy (Polymarket) – tworzenie rynku bez zezwoleń, ale cenzura wyroczni (wyborcy UMA mogą odrzucić rozwiązanie)
Żądania państwowe: Blokady geograficzne dla sportu w stanach, w których toczy się postępowanie; ograniczenia rynku politycznego w niektórych jurysdykcjach
Arbitraż regulacyjny a długoterminowa legitymacja
Model arbitrażowy: Zatwierdzenie przez CFTC DCM umożliwia dostęp do gier hazardowych w całych Stanach Zjednoczonych z pominięciem stanowych licencji i podatków. Kalshi przetwarza wolumen o wartości 17,1 mld dolarów rocznie bez kosztów licencjonowania w poszczególnych stanach (szacunkowo 10–50 mln dolarów na stan).
Kompromisy dotyczące legalności:
Nadzór federalny: nadzór CFTC, zasady dotyczące manipulacji, ochrona inwestorów
Ochrona państwa: wiek 21+ kontra 18+, zgłaszanie uczciwości do lig, zasoby dotyczące problemów z hazardem, podział dochodów
Orzeczenie sądu: Trwające postępowanie sądowe rozstrzygnie, czy federalne regulacje dotyczące instrumentów pochodnych mają pierwszeństwo przed stanowymi przepisami dotyczącymi gier hazardowych. Obecna tendencja sprzyja CFTC w niektórych obwodach, ale prawdopodobnie utrzymają się rozbieżne wyniki. Przewidywanie: Orzeczenie Sądu Najwyższego zapadnie w ciągu 2-3 lat, ustanawiając precedens krajowy.
Macierz ryzyka jurysdykcji
Model platformyRyzyko federalneRyzyko stanowePoza USA Wynik legalności ryzykaUS CFTC DCM (Kalshi, Crypto.com)Niski (regulowany)Średnio-wysoki (8+ stanowych C&D, mieszane orzeczenia sądów)N/D (tylko w USA)Wysoki (nadzór federalny)Krypto Offshore/Zgodne (Polymarket po QCX)Średni (wcześniejsza grzywna CFTC; ponowne uruchomienie w toku)Średni (geofenced, ale rozwijający się)Niski (baza offshore)Średni (poprawa dzięki zgodności)Licencja hazardowa UK/UE (Matchbook)N/D/ANiski (jeśli zgodny jako giełda zakładów)Średni (zakaz detalicznych transakcji binarnych ogranicza instrumenty pochodne)Pure Offshore (platformy Anjouan, Tobique)Wysoki (ryzyko egzekwowania przepisów CFTC w przypadku użytkowników z USA)Wysoki (naruszenia przepisów dotyczących gier hazardowych w stanach)Niski (immunitet offshore)Niski (bariery instytucjonalne)Legacy NALR (PredictIt)Niski (2014 ulga bez podejmowania działań, rozstrzygnięcie sporu)Niski (tylko polityka, ograniczona skala)N/A (amerykańskie środowisko akademickie)Średni (ograniczony zakres)
Rekomendacje strategiczne:
Instytucje: Nadaj priorytet platformom regulowanym przez CFTC (Kalshi) ze względu na zgodność i legalność, pomimo ryzyka sporów sądowych ze strony państwa
Retail Global: Platformy oparte na kryptowalutach (Polymarket) oferują najlepszą płynność i dostęp; monitorują rozwój zgodności
Użytkownicy europejscy: należy spodziewać się Matchbook lub licencjonowanych alternatyw; obecne opcje są ograniczone w porównaniu do wersji amerykańskiej.
Deweloperzy: offshore umożliwia innowacje bez konieczności uzyskiwania zezwoleń, ale ogranicza adopcję instytucjonalną; ścieżki hybrydowe (model Polymarket QCX) zapewniają równowagę między innowacjami a zgodnością
8. Krajobraz konkurencyjny i fosy
Kompromisy między scentralizowaniem a zdecentralizowaniem
WymiarZcentralizowany (Kalshi)Zdecentralizowany (Polymarket)Doświadczenie użytkownikaWjazdy fiat, natychmiastowe rozliczenia, mobilne rozwiązanieTarcie łączenia portfela, opłaty za gaz (minimalne w Polygon), natywne dla DeFiStatus regulacyjnyZatwierdzone przez CFTC DCM/DCO; zgodne z KYC/AMLOffshore (przed zgodnością); historia kar CFTC; oczekiwanie na ponowne uruchomienie w USAModel depozytowyZcentralizowane przechowywanie, depozyty bankoweNiedepozytowe (portfele użytkowników), rozliczanie inteligentnych kontraktówTworzenie rynkuTematy zatwierdzone przez zespół scentralizowanyBez uprawnień (teoretycznie); w praktyce redagowane przez zespół PolymarketRozwiązanie OracleZespołowe z nadzorem CFTCOptymistyczny Oracle UMA ze sporami o posiadaczy tokenówOdporność na cenzuręNiska (ograniczenia tematyczne, blokady geograficzne)Wysoka (projekt bez uprawnień, chociaż wyborcy UMA mogą odmówić)Prędkość rozliczeń1–12 godzin (scentralizowane)2 godziny bezsporne; dni w przypadku eskalacji DVMKompozycjaBrak (zamknięty system)Wysoka (integracje DeFi, rozliczenia w łańcuchu)Głębokość płynnościTygodniowy wolumen powyżej 1 mld USD; partnerstwa z animatorami rynkuTygodniowy wolumen 310 mln USD; roczny wolumen 21,5 mld USD; większy niż u konkurentówDostęp instytucjonalnyWysoki (zgodność, waluty fiducjarne, nadzór CFTC)Niski (tylko kryptowaluty, niepewność regulacyjna przed zgodnością)
Pozycjonowanie rynkowe: Kalshi przechwytuje regulowany popyt instytucjonalny i detaliczny w USA (60-70% udziału w USA); Polymarket dominuje w handlu detalicznym opartym na kryptowalutach i globalnym (32% globalnego udziału, operacje offshore). DraftKings/FanDuel wykorzystują bazę użytkowników zakładów bukmacherskich do szybkiej dystrybucji (16 tys./900 pobrań w ciągu pierwszych 2 dni); Robinhood integruje rynki prognoz z aplikacją maklerską (deklaruje 30-35% udziału).
Efekty sieciowe: płynność, reputacja, dane
Efekty sieci płynności (najsilniejsza fosa):
Mechanizm: Wolumen przyciąga traderów → węższe spready → szybsze odkrywanie cen → więcej traderów (koło samonapędzające się). Doświadczenie: Polymarket z 310 mln USD TVL i rocznym wolumenem 21,5 mld USD tworzy lepką płynność — użytkownicy domyślnie wybierają najgłębsze rynki, aby uzyskać najlepszą realizację zleceń.
Dowody: 73% rynku prognoz DeFi (TVL) koncentruje się w Polymarket, pomimo istnienia ponad 20 konkurencyjnych protokołów. Kalshi osiąga podobną dominację na regulowanych rynkach amerykańskich (udział 60-70%).
Efekty sieci reputacji:
Dokładne rozwiązanie buduje zaufanie → retencja użytkowników → platforma staje się wiarygodnym źródłem → media wskazują na prawdopodobieństwo → szersze zastosowanie. Polymarket osiągnął to podczas wyborów w 2024 roku — CNBC, Bloomberg i NYT powoływały się na kursy Polymarket, twierdząc, że „rynki przewidują…”, co napędza świadomość społeczną.
Przeciwdziałanie ryzyku: Spory o rozwiązanie problemu (pozew Zełenskiego, wybory w Wenezueli) nieproporcjonalnie podważają reputację. Pojedynczy, głośny błąd może skutkować odpływem użytkowników.
Efekty sieci danych (pojawiające się):
Platformy gromadzą zastrzeżone dane dotyczące przepływu zamówień, historii cen i zachowań użytkowników. Partnerstwo Kalshi/CME wykorzystuje je do projektowania instrumentów pochodnych; dane Polymarket zasilają analitykę instytucjonalną. Tworzy fosy wtórnej monetyzacji (licencjonowanie danych) i analizy konkurencyjnej.
Koszty zmiany dostawcy dla użytkowników i twórców rynku
Użytkownicy:
Niskie koszty przełączania: Brak kontraktów wiążących; pozycje można zamykać lub przenosić (w ograniczonym zakresie)
Tarcie nawyków/UX: nauka nowego interfejsu, ponowne wpłacanie środków (szczególnie w przypadku przejść z walut fiducjarnych na kryptowaluty)
Lepkość płynności: Użytkownicy przyzwyczajają się do platform oferujących najlepszą realizację zleceń; przejście na niepłynnych konkurentów zwiększa poślizg
Dane empiryczne: wskaźnik retencji Polymarket na poziomie 60% w ciągu 7 dni sugeruje umiarkowane koszty zmiany; wskaźnik retencji Augur na poziomie 20% wskazuje na niską lojalność, gdy alternatywy oferują lepsze UX.
Twórcy rynku:
Platformy scentralizowane: wysokie koszty przełączania — proces zatwierdzania rynku, przegląd zgodności, brak możliwości przenoszenia
Zdecentralizowane platformy: Teoretycznie niskie koszty przełączania (bez konieczności uzyskiwania zezwoleń), ale reputacja/baza obserwujących powiązana z platformą
Rzeczywistość: Twórcy rynku rzadko zmieniają dostawców; koncentrują się na platformach o najwyższej płynności, aby zmaksymalizować przejrzystość i wolumen obrotu.
Dynamika „zwycięzca bierze najwięcej”
Ramy teoretyczne: Efekty sieciowe (płynność, reputacja, dane) tworzą rozkłady potęgowe – dominujące platformy zdobywają nieproporcjonalnie duży udział w rynku. Analogie: CME (instrumenty pochodne), Binance (giełdy kryptowalut), Google (wyszukiwarka).
Dowody empiryczne:
Rynki prognoz DeFi: udział Polymarket w TVL na poziomie 73% (łącznie 310 mln USD / 423 mln USD)
Rynki regulowane w USA: udział Kalshi 60-70% pomimo wejścia DraftKings/FanDuel/Robinhood
Koncentracja wolumenu: Dwie największe platformy (Polymarket + Kalshi) odpowiadają za 88% wolumenu sektora (38,6 mld USD / 44 mld USD)
Możliwość rywalizacji: Nowi gracze z lepszą dystrybucją (baza użytkowników DraftKings w 38 stanach, miliony kont w Robinhood) mogą konkurować z dotychczasowymi graczami poprzez pozyskiwanie nowych użytkowników, a nie poprzez organiczny wzrost płynności. Integracja zakładów sportowych obniża koszty pozyskiwania klientów.
Ryzyko fragmentacji: Podział jurysdykcji regulacyjnych (USA vs. offshore, licencjonowanie w poszczególnych stanach) uniemożliwia prawdziwy podział na zwycięzców. Prawdopodobni liderzy regionalni: Kalshi (regulowany w USA), Polymarket (globalny rynek kryptowalut), Matchbook (licencjonowany na hazard w Wielkiej Brytanii/UE).
Perspektywy długoterminowe: Spodziewamy się 2-3 dominujących platform na świecie (łączny udział 80%) z niszowymi graczami obsługującymi konkretne branże (kryptowaluty, rozwiązania AI, wydarzenia egzotyczne). Podobnie jak na rynkach instrumentów pochodnych: CME dominuje, ale ICE i Eurex posiadają znaczące udziały dzięki wyspecjalizowanym produktom.
9. Ograniczenia wzrostu i tryby awarii
Problem z zimnym startem płynności
Wyzwanie: Nowe rynki/protokoły wymagają wystarczającego wolumenu obrotu dla precyzyjnego ustalania cen i wąskich spreadów. Niska płynność powoduje wysokie spready bid-ask (0,10-0,20 USD), zniechęcając do uczestnictwa – dynamika „jajko-kura”.
Wpływ empiryczny:
Rynki polirynkowe o niskiej płynności (przy otwartych pozycjach na poziomie 10 tys. USD) wykazują rozbieżność cenową na poziomie 20–30% od racjonalnych prawdopodobieństw
Wysokie koszty gazu w Augur (średnio 10 USD) zniechęciły do handlu, powodując stałą niską płynność pomimo zalet technicznych
Nowe protokoły (Limitless, Hedgehog) mają problemy z dziennym wolumenem sprzedaży na poziomie 1 mln USD pomimo innowacji produktowych
Podejmowane rozwiązania:
Dotacje protokołu: nagrody dla animatorów rynku Kalshi w wysokości 10–1000 USD dziennie; historyczne dotacje LMSR AMM (zarzucone)
Partnerstwa z twórcami rynku: Firmy instytucjonalne (analogie do Susquehanna i Jane Street) zapewniają głębię w zamian za obniżki opłat
Subsydiowanie krzyżowe: rynki sportowe o dużej wartości finansują płynność wydarzeń niszowych na tej samej platformie
Wskaźnik sukcesu: Mieszany. Polymarket/Kalshi osiągnęli prędkość ucieczki płynności (tygodniowy próg 1 mld USD+, przy którym organiczne tworzenie rynku staje się samowystarczalne). Mniejsze protokoły pozostają zależne od dotacji lub nie są w stanie uruchomić.
Edukacja użytkowników i obciążenie poznawcze
Bariery zdecentralizowanej platformy:
Konfiguracja portfela: instalacja MetaMask/Phantom, zarządzanie frazą początkową, zrozumienie opłaty za gaz
Interakcja w łańcuchu: podpisywanie transakcji, przełączanie sieci (Polygon/Ethereum/Solana), korzystanie z mostu
Mechanika rynku: zrozumienie wyceny prawdopodobieństwa, wykupu akcji, rozwiązania wyroczni
Badania empiryczne: Augur/Rain/Limitless wykazują 25-35% retencji w ciągu 7 dni, w porównaniu z 60% dla Polymarket (hybrydowy UX) i implikują 70%+ dla Kalshi (natywny dla systemu fiducjarnego).
Uproszczenie scentralizowanej platformy:
Kalshi/DraftKings/FanDuel oferują znany interfejs użytkownika zakładów z depozytami fiducjarnymi, natychmiastową wypłatą i projektem zorientowanym na urządzenia mobilne
Kompromis: ryzyko związane z opieką i cenzurą a dostępność
Złożoność interpretacji rynku:
Rynki skalarne (zakresy liczbowe) nie zyskują akceptacji ze względu na obciążenie poznawcze
Rynki wielowynikowe charakteryzują się mniejszym wolumenem niż rynki binarne
Rynki warunkowe („X biorąc pod uwagę Y”) rzadko zawierają transakcje pomimo wartości teoretycznej
Ograniczenie skalowalności edukacyjnej: Rynki prognoz z natury wymagają znajomości rachunku prawdopodobieństwa – zrozumienia, że 0,70 ≠ 70% pewności, ale 70% prawdopodobieństwa. Powszechne przyjęcie jest ograniczone przez lukę w wiedzy statystycznej (dorośli w USA rozumieją 50% prawdopodobieństwa, według badań).
Wydarzenia typu Black Swan i rozstrzyganie sporów
Scenariusze awarii Oracle:
Niejednoznaczne rezultaty: Wydarzenia o subiektywnej interpretacji (materiał „garnituru” Zełenskiego, „uczciwe” wybory w Wenezueli) wywołują spory pomimo oczywistych fizycznych przyczyn. Sprawy Polymarket z 2025 r.: ponad 12 kontrowersyjnych rezolucji o łącznej wartości ponad 100 mln USD.
Manipulacja źródłami danych: Zależności w rozwiązaniach z jednego źródła tworzą wektory ataku. Przykład: Strony rządowe edytowane post facto, manipulacja wolumenem wyszukiwań („d4vd” – rynek wyszukiwania Google, gdzie sam wolumen obstawiania napędzał metrykę).
Czarne Łabędzie: Bezprecedensowe wydarzenia, którym brakuje jasnych ram rozwiązywania. Przykład: Remis w Kolegium Elektorów lub scenariusze kryzysu konstytucyjnego nieuwzględnione w regułach rynkowych.
Niepowodzenie w ekonomii sporów: wieloryb UMA (5 mln tokenów) korzystnie rozwiązał rynek o wartości 7 mln dolarów, pomimo sprzeciwu społeczności. Mechanizm forka REP nie został uruchomiony pomimo kontrowersji, co sugeruje, że koszty sporów przewyższają korzyści.
Wpływ rozwiązania: Kontrowersyjne wyniki nieproporcjonalnie podważają wiarygodność platformy – ryzyko odpływu użytkowników z powodu pojedynczego, głośnego błędu. Spór o Polymarket Zełenskiego wywołał negatywny rozgłos w mediach, mimo że stanowił zaledwie 0,3% rocznego wolumenu.
Wiarygodność platformy i erozja zaufania
Incydenty bezpieczeństwa:
Naruszenie bezpieczeństwa w Polymarket Magic Labs (2025): Luka w uwierzytelnianiu ujawniła dane użytkowników; wpływ na zaufanie nie został oszacowany, ale wskaźniki retencji wskazują na odporność
Kary nakładane przez CFTC: kwota 1,4 mln USD (2022) na niezarejestrowane swapy w Polymarket powoduje poczucie niepewności regulacyjnej
Skandale manipulacyjne:
Handel informacjami poufnymi: Pracownik Google wygrał 22 z 23 wydarzeń korporacyjnych na rynkach, korzystając z informacji wewnętrznych (ponad 1 mln USD)
Wash Trading: badanie Columbia wykazało, że średni wolumen obrotu wynosi 25% w przypadku samodzielnego handlu; zawyża to pozorną płynność i wprowadza użytkowników w błąd
Manipulacja wielorybem: „Francuski wieloryb” zainwestował 30 mln dolarów w narrację wyborczą i potencjalnie w jej wyniki
Jakość rozdzielczości:
Incydent z Kalshi „Miami” (przed 2025 r.): skargi na nieprawidłowe rozwiązanie; kwestionowana wiarygodność zespołu
Wybory w Wenezueli w ramach programu Polymarket: Międzynarodowi obserwatorzy kwestionują scentralizowaną rezolucję wyroczni
Ryzyko pętli sprzężenia zwrotnego:
Manipulacja/spory → relacje medialne → sceptycyzm użytkowników → spadek wolumenu → pogorszenie płynności → dalsza podatność na manipulację. Nie zaobserwowano tego jeszcze na poziomie systemowym, ale indywidualne niedoskonałości rynku wskazują na mechanizm.
Bariera instytucjonalna: Erozja zaufania ogranicza adopcję instytucjonalną – fundusze hedgingowe/korporacje wymagają wiarygodnego rozwiązania i jasnych przepisów dla przypadków użycia hedgingu makro. Obecna zmienność w obu wymiarach ogranicza dostępny rynek.
10. Perspektywy strategiczne
Rynki prognostyczne kontra tradycyjne instytucje prognostyczne
Scenariusz uzupełniający (najbardziej prawdopodobny):
Rynki predykcyjne dostarczają szacunków prawdopodobieństwa w czasie rzeczywistym dla decyzji zależnych od czasu, w których sondaże/analiza ekspercka są zbyt wolne lub kosztowne. Przykłady zastosowań:
Integracja mediów: CNBC/Bloomberg powołują się na kursy Polymarket/Kalshi jako dane uzupełniające sondaże
Zarządzanie ryzykiem korporacyjnym: przedsiębiorstwa zabezpieczające się przed ryzykiem związanym ze zdarzeniami (wyniki wyborów, decyzje regulacyjne)
Walidacja badań: Konkursy prognozowania akademickiego (IARPA/GJP) wykorzystujące rynki jako punkt odniesienia
Dowody: relacje z wyborów w 2024 r. uwzględniały zintegrowane dane rynkowe dotyczące prognoz oraz tradycyjne sondaże; współpraca Kalshi z CME/ICE wskazuje na instytucjonalne zapotrzebowanie na instrumenty zabezpieczające.
Scenariusz zastępczy (ograniczona liczba domen):
Rynki predykcyjne o wysokiej płynności mają lepsze wyniki niż tradycyjne metody w określonych kontekstach:
Wyniki sportowe: Rynki konsekwentnie przewyższają typy ekspertów w NFL/NBA (70%+ dokładności w porównaniu z 60% ekspertów)
Wydarzenia krótkoterminowe: decyzje dotyczące stóp procentowych w ramach Rezerwy Federalnej, ogłoszenia dotyczące zysków, w przypadku których rynki przyswajają informacje szybciej niż raporty analityków
Ograniczenia: Rynki o niskiej płynności zawodzą (67% dokładności w porównaniu z 75%+ w sondażach przeprowadzonych w Vanderbilt); rynki ideologiczne (wybory) wykazują stronniczość.
Model hybrydowy (nowa najlepsza praktyka):
Połącz prawdopodobieństwo rynkowe prognoz z danymi sondażowymi i analizą ekspercką. Badanie Cambridge/IARPA wykazało, że modele hybrydowe osiągają wskaźnik Briera 0,15 w porównaniu z 0,21 w przypadku zagregowanych raportów własnych lub 0,23 w przypadku czystych rynków.
czytaj więcej: https://www.kkdemian.com/blog/polymarket_kalshi_prediction_2026
